最终用途
如前所述，主要的区别在于终端用户。在这两种情况下，最终用户定义了设备和网络的能力以及其功能。物联网的设计和运行在家庭、办公室、建筑和专业工作区域。尽管健康物联网可以非常先进，但仍然与消费设备密切相关，而不是工业设备。相比之下，工业物联网的最终用户规模更大。工业部门的工作需要不同的设备以及连接的系统和网络。
机器学习和人工智能:优化运营
另一个主要区别是两者如何使用机器学习和人工智能。家庭和办公室物联网设备将使用分析和人工智能驱动的应用程序。但是，并没有像工业物联网那样广泛地利用数据。
例如，使用工业物联网的工厂可以运行AI算法来分析每个设备生成的数据，并可以调整每个设备的单独操作以提高产量。因此，工业物联网系统可以“学习”并变得更加高效。这种高级分析不会出现在消费者端物联网系统中。工业物联网AI系统还可以实现从安全到冗余或维护的自动化操作。
动力、性能和耐用性
虽然不是所有的工业物联网设备和系统都具有显著的尺寸，但都是为了承受极端条件而建造的。高温和低温、暴露在天气、水、灰尘、摩擦和延长的生命周期对工业部门是必要的。与物联网设备和网络相比，工业物联网具有耐用性和弹性，还被设计用于维修和维护。此外，工业物联网的性能要求非常高，因此必须相应地构建软件和硬件。
精度、可扩展性、数据流和连通性
使用机器人、传感器和系统的行业要求的精度水平超过了国内物联网系统的标准。工业物联网也需要可扩展。虽然工作或家庭环境可能连接数十个设备，但工业可能有数百或数千个设备连接到一个网络，如果需求增加，就需要能够扩展其工业物联网系统。
此外，工业物联网基础设施产生的数据量比其他物联网领域产生的数据量高指数级。在保证信息安全的同时，实时传输数据是工业物联网所面临的独特挑战。同样，行业通常使用专用网络来管理数据流，专用5G网络成为新常态。
所有工业物联网大数据都必须进行集成和分析，以优化运营。工业物联网中使用的中心软件和平台是由顶级供应商为工业用途明确设计的。其可以管理来自设备、工人、通信和供应链、合作伙伴或市场变化等外部因素的大数据。一旦这些系统计算和分析了这些因素，就会使用人工智能自动调整操作，无需人工干预。
技术复杂性:安全、技能和人才
工业物联网和物联网的最后一个区别是其复杂性，这在安全方面带来了一些挑战。这种复杂性也增加了设计、部署和运营这些系统所需的技能。工业物联网人才是一个关键的需求部门。工业物联网的所有要素都需要熟练的专业人员。这是一个显著的区别，因为国内物联网通常不需要用户具备任何技术技能。工业工人需要接受培训和掌握技能。虽然增强现实等新技术正在简化这些过程，但这些职位仍然被认为是高度技术性的。