工业4.0的概念在一开始往往被界定在制造业的范畴中，因此才有了「智慧制造」的说法。不过，这个想法随着工业4.0的发展越来越成熟、整个生态系统的轮廓越来越清晰，这波第四次工业革命不仅结合ICT产业，更多的是垂直领域、跨领域的整合，光凭制造业一己之力去推动与执行是绝不可行的，正因为如此，不少科技巨擘如英特尔、微软、IBM等的加入与致力推动，确为制造业在转型工业4.0中增添一股不可忽视的助力。

比起过去几波工业革命，工业4.0更讲求跨生态系统的链结与整合，智慧制造更非制造业能单一成事，未来势必将加入更多产业的推动。

乍看之下，这些科技公司似??跟工业沾不上边，甚至有部分传统产业在转型智慧制造的过程中会婉拒来自诸如这些科技企业的合作与邀请，他们最大的疑虑，是认为对方的定位与自己擅长的领域「完全沾不上边」，但其实这是个很划地自封的想法，工业4.0比起过去工业1.0到3.0，在落实与执行的程度上提升了很大的难度，未来更会善用如人工智慧、机器学习等技术，而这些高科技的技术恰都需仰赖这些科技巨擘们，这也是许多制造业在跨入工业4.0首先会面临的问题，他们对於「合作夥伴」的想法还未持有很开放的态度。

英特尔太区制造业解决方案总监李立仁表示，工业4.0本身就是一个跨生态系统合作夥伴之间的垂直整合。例如，从第一步由现场端感测器搜集设备数据资讯，，後续还有闸道器进行通讯连接，以及数据分析平台的应用需求等，再者当资料量越来越大，如处理器等的硬体运算效能要求越来越高的同时，是采用云端分析亦或是边缘运算等方式等等诸如此类问题的发生，都绝非一个产业的技术便能解决，甚至在单一的制造需求中，也有可能套入多种垂直产业的解决方案。

李立仁也强调，制造业是一族群广泛、分散的产业，不同族群在转型工业4.0的过程中，在技术的成熟度与策略方针也会不尽相同。他举例，如传统产业可能在第一步将设备连网、让设备产生数据会「说话」的阶段可能都还未达到，对他们而言，人工智慧、机器学习等可能都还只是天方夜谭，但如半导体等高科技产业，却有可能已经开始着墨如何运用人工智慧、机器学习等技术，让设备自主优化。每个产业对於转型工业4.0都需有不同的解决良方，必须仰赖客制化的解决方案找出问题与痛点。