根據國際電信聯盟提出的基本定義，物聯網在技術架構上可分為感知層、網絡層和應用層，還有負責信息數據傳輸的通道，我們也可以將其算作傳輸層。當然，對于服務于工業領域的工業物聯網來說，這些傳統架構必不可少，但工業物聯網作為物聯網的一個分支領域，其內部架構以專用網絡和儀器儀表為基礎進行構建，其自身的體系和技術也與傳統的物聯網不盡相同。單從體系結構而言，工業物聯網具有如下技術特點：

　　嵌入式

　　嵌入式技術是工業物聯網的核心技術，它是將無任何“意識”和“感知”的物體實現智能化的關鍵，該屬性使物體具有了根據外部環境自動變化的適應能力。

　　嵌入式的主要技術特點就是將軟件和硬件相融合，利用了嵌入式CPU的小體積、低功耗、高集成度以及軟件的效率高、可靠性好等特點，綜合了智能機器人技術，推動工業物聯網實現智能環境。

　　嵌入式系統的硬件由嵌入式CPU、總線設備和存儲器組成，可以在工業設備的終端嵌入各式各樣的智能傳感器，并采集和分析相關數據。工業物聯網用到的傳感器包括溫度傳感器、速度傳感器、光學傳感器和壓力傳感器，嵌入式系統的軟件包括文件系統、操作系統、圖形客戶端接口等，軟件的嵌入也成為固件技術。固件是工業互聯網最基本的工作軟件，決定著硬件設備是否能正常運行，也影響著工業設備的性能和功能。

　　高度異構

　　在廣義上講，工業領域的數據之間結構差異非常大，也就是高度異構性，這和傳統物聯網中的數據重復化截然相反。在工業物聯網中，每個不同領域的企業物聯網應用系統中都包含著方面的不同數據，比如工程坐標、溫度、物理尺寸、濃度、酸堿度和各種繁雜的企業運營和管理數據等。而且由這些數據組成的數據庫之間也存在著異構，因為運行這些數據庫的設備各不相同，包括大型服務器、小型機、個人電腦、工作節點和嵌入式主機等。此外，支撐各個數據庫系統的操作系統也有異構現象，如貝爾實驗室的UNIX系統、微軟的Windows NT以及UNIX的克隆系統LINUX。總之，不同廠商的系統都可以加入進來。

　　其實，數據管理系統本身也存在著異構，如基于關系型數據系統的甲骨文服務器或者是結構化查詢語言服務器等。當然，也可以是不同數據集合的數據庫，例如，函數型、面向對象、層次、網絡、模型和關系異構數據庫系統。簡而言之，工業物聯網中的實時數據、關系型數據和媒體數據共同存在，公用和專用網絡也是共存，其內部的行業、企業以及其他領域都有高度的異構性。

　　數據龐大

　　相對于傳統的物聯網，工業物聯網所設計的范圍更加廣闊，跨越了多種企業、行業和領域，其中包含的數據量要遠遠大于傳統的物聯網數據。迄今為止，越來越多的企業需要操作大量的數據，例如，統計部門的數據整合、水利部門的水文數據和氣象部門的氣象數據。這些部門處理的數據量超出了我們的想象，這就決定了工業物聯網所包含的數據量要遠遠大于傳統的物聯網系統，它不僅包括各種報表數據、文字、聲音、圖像和各種空間數據，還包括超文本等各種文化和環境數據信息。此外，目前的大部分工業企業內部的數據多為類型繁瑣的非結構化數據，這就決定了商務智能建設和數據分析的復雜性。

　　隨著信息技術和網絡技術的發展，企業非結構化以及類型復雜的數據日益增多。據統計，非結構化數據有80%以上都存在于社交網絡、工業互聯網和電子商務行業之中，因此，大數據是物聯網體系結構的一個明顯特征。

　　安全需求高

　　和傳統的物聯網應用相比，基于工業物聯網的企業往往有著更高的技術要求和經營風險，當然，利益回報也較高。在利益的誘惑下，很多黑客打起了盜取物聯網內部數據的主意，因此，工業物聯網尤其注重的就是安全問題。在網絡安全技術、智能化設備排查漏洞、隱私保護和安全管理等方面，工業物聯網的標準明顯要高于傳統物聯網，很多研究團也都在嘗試對工業物聯網的技術邏輯結構進行重新分層和組合，以便建立更加穩定、安全的工業物聯網環境。