数字化转型、智能制造的的大背景下，物联网站在了时代的风口。芯片、传感器、模组、网路、平台、终端设备、系统集成、应用服务等整个产业链不断扩大。而素有物联网“战略要塞”之称的物联网PaaS平台，也正成为各环节参与方必争之地。传统IT企业、通信运营商、通信设备商、互联网企业、工业方案提供商、新型创业公司等多股势力如雨后春笋般纷纷涌入，物联网平台基于IaaS、PaaS、SaaS三种云计算服务模型。阿里云、百度云、亚马逊（AWS）等IaaS提供商同时推出PaaS服务。
在垂直产业中，工业物联网PaaS占据主要的组成部分,传统自动化厂商纷纷推出了自己的PaaS平台。
工业物联网PaaS平台具有多种强大的功能，典型的工业物联网PaaS平台融合IaaS的特性，提供包含设备接入与协议解析、非结构数据库处理、分布式存储（MapReduce）、数据分析、机器学习、深度学习、可视化、负载均衡、网络安全等功能与服务。
工业物联网PaaS平台功能
设备接入与协议解析：设备接入是物联网应用的第一步，需要能够支持亿级并发连接和消息，支持海量设备与云端安全可靠的双向连接，用户可以快速创建物联网服务并安全可靠地连接设备与云端而不用为运维操心，提供设备级别的认证，允许控制设备对特定主题的读写等权限，保障物联网应用的安全。支持主流物联网协议如MQTT，针对工业专用协议，提供网关或协议转换器，并对网关等设备可进行统一管理。以下为百度云的设备接入与物解析服务流程：
非结构数据库：将设备接入的数据，包括结构化数据（表）和非结构数据（图像、声音）进行存储和检索，支持通过REST API方式、高并发写入时间序列数据，支持海量时序数据的极速查询，提供丰富的数据处理能力。
分布式存储：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。利用全托管的Hadoop/Spark集群，可以按需部署并弹性扩展集群，全程自动化节点分配、服务部署、性能优化；动态调整集群规模，高峰期加大集群规模以提高计算能力，低峰期可对应缩减集群规模降低花费。
数据分析：包括常见的算法，如FFT、小波变换、自相关、互相关函数，也包括图像识别、人脸世界、声音识别等，通过机器学习得出的特定算法等。
机器学习：机器学习提供特征工程、统计、训练、评估、预测和模型发布等功能，覆盖机器学习全流程，利用并行化分布式的数据处理组件，快速完成复杂的数据预处理过程，支持的对数据的清理、替换、组合、采样、去重、拆分等操作。机器学习的方法包括回归算法，包含线性回归和逻辑回归，神经网络、SVM（支持向量机）、聚类算法、降维算法、推荐算法、高斯判别、朴素贝叶斯、决策树等。
深度学习:深度学习是机器学习的子集，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。
数据可视化：主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，主要包括报表和BI分析工具。
负载均衡：可以在多台云服务器之间均衡应用流量，应对海量访问请求，实现业务水平扩展。避免单点故障，提高业务可用性。
基于以上的工具和服务，企业可以轻松构建自己的SaaS系统，SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，是通过Internet提供软件的模式，将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务。如光伏发电物联网，风力发电远程运维，农机装备物联网，热泵远程监控，空气质量监测，汽轮机、空压机、纺织机械、锅炉、重工机械(起重机、塔吊)远程管理,CNC远程诊断，混凝土搅拌设备远程管理等。
