作為新一代信息技術與智能制造深度融合的產物，工業互聯網的目的旨在結合軟件和大數據分析，重構全球工業，將人、數據及機器各種元素互聯起來，大規模提升工業制造生產力。正是智能機器、先進的數據分析工具、人機交互以及CPS 系統為工業互聯網的實現提供支撐。
關鍵技術一：工業大數據
工業大數據基于工業云計算服務平臺進行海量數據的存儲、數據挖掘和可視化呈現。工業大數據推動互聯網由以服務個人用戶消費為主向服務生產性應用為主，由此導致產業模式、制造模式和商業模式的重塑。大數據與智能機床、機器人、3D打印等技術結合，推動了柔性制造、智能制造和網絡制造的發展。工業大數據與智能物流、電子商務的聯動，進一步加速了工業企業銷售模式的變革，如精準營銷配送、精準廣告推送等。
關鍵技術二：數字化雙胞胎
數字化雙胞胎是指基于現實世界，利用數字化技術營造的與現實世界對稱的數字化鏡像。數字化雙胞胎模型具有模塊化、自治性和連接性的特點。利用數字化雙胞胎模型，可以從測試、開發、工藝及運維等角度，打破現實與虛擬之間的藩籬，實現產品全生命周期內生產、管理、連接的高度數字化及模塊化。
關鍵技術三：信息物理系統（CPS）
信息物理系統（CPS）正成為引領全球新一輪產業變革的核心技術體系。CPS本質上是在信息空間和物理空間之間構建的基于數據自動流動的狀態感知、實時分析、科學決策、精準執行的閉環賦能體系。CPS可以被定義為一個集計算系統、通信系統、感知系統和控制系統為一體的復雜系統，其目的是通過更廣泛的互聯互通，更透徹地認識物理世界、更有效地控制物理世界，使信息世界和物理世界緊密融合，實現對物理世界安全、可靠、高效、實時、協同的感知和控制。信息物理系統的實現需要經過四個環節，分別是：狀態感知，實時分析、科學決策、精準執行。
關鍵技術四：人工智能
工業互聯網帶來工業數據的快速增長，傳統數學統計與擬合方法難以滿足海量數據的深度挖掘，大數據與機器學習方法正在成為眾多工業互聯網平臺的標準配置。Spark、Hadoop、Storm 等大數據框架被廣泛應用于海量數據的批處理和流處理，決策樹、貝葉斯、支持向量機等各類機器學習算法，尤其是以深度學習、遷移學習、強化學習為代表的人工智能算法，正成為工業互聯網平臺解決各領域診斷、預測與優化問題的得力工具。
