工业4.0(也称为集成工业互联网)是目前产业界激烈讨论的主题

器与机器间的系统建设方面就支出6030亿美元。

当然，通讯投资在各区域的优先级别依然有待检验。自"十二五"规划以来，战略性新兴产业投资集中在某些省份。例如，清洁能源汽车产业的发展聚集在北京、上海和安徽，新材料产业聚集在陕西、湖南和辽宁。虽然"中国制造2025"采用一种更为综合的措施，但区域间不平衡问题依然存在。很有可能的是，公共基础设施的投资会进一步加剧地区工业集聚不均。

(三)劳动力素质

在2014年全球制造业竞争力排行中，智力驱动型创新被认为是最重要的驱动因素。这意味着，需要提升跨学科思维的能力，持续培养技术和分析创新能力，以及提倡终生学习。这些可以通过提升正式教育的数量、质量，以及增加基础和高级职业教育的可得性来实现。

2000年到2010年间，中国所获第一个学士学位属科学技术领域的毕业生数量以13.6%的速度增长。2010年，中国授受超过31.8万个自然科学学士学位和81.3万个工程学学士学位。

但考虑到中国巨大的劳动力总量，这些进步只是低水平的。在《全球竞争力报告》中，中国在中等教育和高等教育入学率方面分别排在72位和85位。而且，在15岁及以上完成高等教育的人口占整体人口比例方面，从2000年到2010年十年间没有任何进步，而目前该比率依然处在2.7%的水平，劳动力的教育水平依然较低。因此，中国要想避免高技能劳动力的短缺、提升大规模使用和投资新技术的能力，就必须进一步提升全社会范围的教育水平。

(四)实施工业4.0战略面临的反对声音

从个人角度看，数字化革命可能与一系列广泛的反对声音或者恐惧相联系--工人担心丢失工作或者现有责任结构会有所调整。这种反对是工业转型的障碍。因此，公开的回应和解决这些问题是管理层和政府不能忽视的一项任务。

中国的生产流水线已经与十年前迥然不同。这些年来，通过用科技来替换工厂劳动力的成本急剧下降，导致愈来愈多的工人失业。而失业工人是社会中最为脆弱的群体，却要承担工业化进程中最昂贵的成本。自动化程序替换了需要人力的简单重复工作，同时也增加了对分析型和高技术技能劳动力的需求。然而，整体上自动化会促进更大的经济增长。

一些数据可能有助于反驳反对声音：麦肯锡估计，采用互联网技术的企业在导致一个就业机会消逝的同时创造了2.6个就业岗位。在中国，随着电子商务的快速发展和增长，大约有150万人转而从事快递和运输行业。因此，"工业4.0"会做大整体蛋糕，但是毫无疑问也会影响蛋糕的分配。

通过特定的政策措施弥补工人能力的潜在缺口有两个关键的好处：第一，它会提升劳动力的质量和流动性，因此会从个体层面提升对"工业4.0"的认知和支持。第二，它能激发企业加强人力资源投资和建设，而这会提升经济效率和促进整体经济繁荣。

(五)健全法律框架

为了促进创新的发展和信息的流动，现有关于数据安全、保密性和标准化等方面悬而未决的问题必须得以解决。互用性和兼容性对自动化来说至关重要，有效的数据传输需要数据界面和协议具备清晰的定义。只要不同公司的系统不兼容，那么一个价值链若想转换至另外一个价值链将面临极高的成本，在某些情况，甚至在经济上将是不可能的。因此，数据标准化就成为工业4.0的一个技术前提。

关于数据保护和数据安全方面的风险是相当严重的，构成了实施工业4.0的实在障碍。如果供应商和客户之间的联系过于紧密，公司可能会由于担心泄露敏感的公司内部数据而选择放弃全面整合进入一个价值链。更有甚者，上传和交换的巨量数据可能成为吸引外部黑客攻击的目标。由于日益增加的联结程度，这种黑客袭击可能会破坏整个生产过程，将一个公司层面的风险传导至整个宏观经济。

在一个国家或地区，现行司法特征和价值链的国际化之间存在着潜在冲突。关于知识产权会被披露的担心，会由于数据安全和数据保护法律条款存在巨大地区差异的现实原因而进一步加深，尤其是在政府可以获取的数据范围和程度上的差异。美国爱国者法案和中国长城防火墙是两个典型的现实案例，充分展示了在一个更为数字化的世界中，在平衡国家利益和隐私权利方面面临的挑战。

数据安全性的缺乏会使得专利保护的存在显得非常过时。比如研究火箭的空间探索技术公司创始人伊隆·马斯克，拒绝专利技术是因为担心外国航天机构只会模仿他们。这种担心普遍存在，尤其是在一些经济、军事、政治上的重要产业，这清楚地显示出一个日益一体化、数字化、透明化的困境。

"中国制造2025"战略要求加强对中小企业的知识产权保护，并强调企业要更有效地