從一定程度上，物聯網可以說是個“舊瓶裝新酒”的概念，提出物聯網——IoT(Internet of things)這個概念的確是一種創新，但是要把這個創新與傳統的M2M——機器互聯(machine to machine)區分開，其中并沒有一條經緯分明的界限。更大的區別在于思維方式的轉變，M2M是以機器為主角，通過網絡將機器與傳感器聯系起來，隨著互聯網技術的進步，M2M也在向互聯網方向伸出觸角，基于網絡的發布方式與遠程訪問，在感覺上已經非常接近物聯網了。但M2M終究并不是物聯網，物聯網作為思維方式的變化，是從網絡端向設備與傳感器端的逆向思維，兩者的區別就像先有雞還是先有蛋一樣。

　　舉例來說，一間工廠的監控系統，按照傳統思維，先有機器，有機器必要的控制系統，有分散的控制器(人機界面或者工業計算機)，隨著計算機技術的進步，網絡技術在滲透，那么可以通過改造，將工廠里的控制器集中到一個中央控制系統中，再通過增加傳感器來獲取更多的信息，這是M2M的思維方式，在這個基礎上，增加網絡發布功能，用戶可以通過遠程訪問看到系統的實際運行情況，這樣也是把設備連接到了互聯網上，但依然是M2M的思維方式：架構固定，對象確定，應用的行業固定，系統擴展規模可以預期……這些都是M2M的特征。

　　物聯網思維與此相反，有一個通用的或者針對某一領域的基于互聯網的設計接口，對用戶而言可能仍然是一個網站、一個獨立的APP等等這和M2M的網絡端展現出來的功能是接近的。但在這個網絡門戶的背后，是一系列復雜的應用和數據分析、機器學習的算法和加架構，是為了對獲取到的數據進行大規模分析與處理的引擎。數據的獲取成了自此向下的另一個層面，系統并不一定要將原先分散的控制系統集中到一起，甚至并不一定要和原先的控制系統相關聯。通過嵌入式的傳感器與分散的微處理器，通過4g網絡，zigbee或者藍牙技術，就可以將需要連接的設備與系統接入互聯網。這一接入也并不是針對特定一個車間或者一個系統，需要單獨編寫程序實現的，而是通過統一的傳感器終端完成的，對于不同類型的設備，可能僅需要改變末端傳感器的類型與配置即可。

　　物聯網可能應用于某一個車間或者系統，也可能大規模應用于某個電力網絡的一部分，其增長在一定程度上是不能準確預期的，因此，采用可擴展的分布式架構、云計算以及大數據技術，將架構分布在大規模的計算機集群上，從一開始就是非常有必要的。而這也正是現代互聯網架構從一開始必須考慮的方向。

　　就現階段而言，工業物聯網距離其應該到達的程度還有相當遙遠的距離，據推算，2024年電力物聯網產值要超過240億美元，而當下才剛剛勉強超過10億，如果仍然采用M2M的傳統思維，工業物聯網的發展與互聯網技術間的鴻溝會越來越來，而唯有采用物聯網思維，兩者間的距離才有可能急劇縮小。這個時間有可能需要10-20年，但更有可能是5-10年，由于網絡技術的爆炸性進步，這一時間也有可能急劇縮短，對于工業自動化領域從業者而言，如果要趕上這一趨勢，留給我們的空間與時間非常有限。

　　可以預見的工業物聯網發展領域，集中在能源、制造業、汽車行業、智慧城市幾個方向。

　　在能源方面，分布式的發電系統、微電網與儲能網絡的建設，都為物聯網技術的應用留下了廣闊的空間，隨著電動汽車替代燃油汽車提上世界各個國家的進程，對電網的改造已經迫在眉睫，而要能應付電動汽車充電對供電網絡帶來的巨大沖擊，采用緩沖的儲能系統以及對能源分配的智能規劃是必不可少的。制造業方面則由于人工成本的上漲以及競爭的加劇，對生產跟蹤、生產管理、產品質量跟蹤日益迫切的需要，也在一定意義上促進工業物聯網的迅速發展與普及。

　　汽車行業方面，特斯拉與蘋果公司是物聯網技術推進的兩大代表，采用普及的智能操作界面替代汽車老式陳舊的操作系統，是汽車物聯網最基本的體現，而汽車物聯網最高級的進展，則莫過于自動駕駛。和前幾項相比，智慧城市的發展更多地停留在概念而非實質上，這是由于智慧城市相比某個特定的行業，需要更多更復雜的技術與實現，從某種程度上，是集前者之大成。而在各個領域的物聯網技術尚不成熟的現狀下，智慧城市顯然無法得到本質上的突破與進步。