至少暂时还是）卖概念罢了。

工业4.0的核心词汇是Cyber-Physical System (CPS)。

我phd的领域就是CPS，参加过多次领域顶会并发过多篇论文。

我从学术小兵的角度来回答这个问题。

德国工业4.0里的核心思想其实并不新鲜，

在中国制造2025和美国制造业振兴计划里都提到了，

只不过没有造出那么漂亮的词而已。

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其实所谓CPS并没有看起来那么玄乎，

本质上就是许多经典研究领域的自然延伸和交叉。

比如说，传统机器人领域有很多motion planning算法，

传统的分布式系统领域早就做过许多分布计算系统。

CPS的研究无非是把两者结合一下搞出一个“分布式的多机器人路径规划系统”。

这玩意很容易忽悠美国政府，只要套上一个“无人攻击机群”之类的题目就能骗很多经费~~

还有别的例子。

经典控制论有很多鲁棒控制的算法，保证物理系统相对给定的参考点误差维持在一定范围。

经典的program verification / formal method领域有很多算法能够自动的检测一段code是否满足设计要求。

很多CPS的研究者干的就是两者的结合：你给我一个物理系统和一段控制程序，我的算法告诉你这段程序控制下的整个物理系统是不是满足安全性要求。

用这个算法，理论上监管部门只要各个公司提供产品的物理模型和控制代码就能立刻发现安全隐患。

又比如，在机器学习领域早就各种classifier算法满天飞了，

和云计算一结合，就成了“大数据”分析。

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然而这并没有什么卵用。

当前的研究基本上停在纸上谈兵和看上去很美的阶段，

离真正的应用还有很大的距离。

最终必须等到整个产业发现使用最新研究成果能够挣钱的时候，

真正先进的cyber-physical system才能如雨后春笋。

举个例子，德国的Bosch和日本的丰田都有专门的CPS研发部门，

里面的研究人员经常出现在CPS领域的各种会议上。

聊聊天才知道，他们部门很被重视，也有不少成果。

但是几乎都没有什么成果真正用到生产中创造利润。

其实所有研究都是这样，高风险高回报。

那什么时候CPS能挣钱呢？

我理解的CPS的本质就是用计算和网络代替人工，

代替一个单位的人工需要的计算量和信息量其实是极其庞大的。

当带宽和处理器的成本极低的时候，上面说的CPS研究就真正能应用了。

上面的其他答案都在大谈工业4.0如何提高制造效率，

至少在现在，这还是个伪命题。

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我感觉中国在这个领域的研究实力不强，不过听说国内是很关注这个领域的。

我觉得这样就够了，“后发优势”就是这么用的。

印度在这个领域倒是论文不少，然而并没有什么卵用。

如上文所说，工业4.0要真正实现需要的是等待时机成熟。

中国大力发展宽带基础设施，投资自主CPU，大力宣传大国重器，这些政策都是对路的。

归根结底，工业革命要靠实实在在的产业实现，学界只是帮个忙。

中国的制造业和信息产业整体来看都是很强大的（除了比起美国差得多点）。

我个人觉得国内最落后的是两个领域，芯片制造和programming language。

只要这两个领域在这几年能跟上欧美，中国就不会错过工业4.0这班车。

很喜欢一个答案的观点，用来结束：

一个理念从被提出到被实现是一个很漫长的过程，甚至到了最后出现的东西已经完全不是最初设想的东西。而更为更重要的是：

人类的需求不是可以被强加的，而是随着时间自然而然积累的结果。