尽管云控制系统具有很多优势，但在当前阶段，云控制系统的发展还处在起始阶段，面临着许多挑战。主要表现在以下五个方面。
（一）云控制系统信息传输与处理的挑战
云控制系统与一般信息物理系统的不同之处在于云控制系统将其控制部分有选择地整合进而采用云计算处理。系统中存在着海量数据汇聚而成的大数据，如何有效地获取、传输、存储和处理这些数据？如何在大延迟（主要包括服务时间以及对象与云控制器之间的通信延迟）下保证控制质量和闭环系统的稳定性？同时如何保证控制性能，如实时性、鲁棒性等？采用何种原则对本地控制部分进行分拆？与云端进行哪些信息的交流？采用何种云计算方式？云计算中如何合理利用分布式计算单元，合理地给计算单元分配适当的任务？这些都是不同于一般信息物理系统的问题，其中如何进行控制部分整合和云端计算是设计的关键。
（二）基于物理、通信和计算机理建立云控制系统模型的挑战
控制系统设计的首要问题是建立合理的模型，云控制系统是计算、通信与控制的融合，计算模式、通信网络的复杂性，以及数据的混杂性等为云控制系统的建模工作带来了前所未有的挑战。尤其是云计算作为控制系统的一部分，与传统网络化控制系统中控制器的形式有很大不同，如何构建云计算、物理对象、（计算）软件与（通信）网络的综合模型，以及如何应用基于模型的现有控制理论是一大挑战。在建模过程中，计算模型和通信模型需要包含物理概念，如时间；而建立物理对象的模型需要提取包含平台的不确定性，如网络延时、有限字节长度、舍入误差等。同需要为描述物理过程、计算和通信逻辑的异质模型及其模型语言的合成发展新的设计方法。
（三）基于数据或知识的云控制系统分析与综合的挑战
作为多学科交叉的领域，云控制系统必然存在一些新特性，除了包含云计算、网络化控制、信息物理系统和复杂大系统控制的一般通性，还有自身的特性。针对这些特性，需探究和创建合适的控制理论。云控制系统作为复杂系统，其模型建立困难，或者所建模型与实际相差过大，需要探究不依靠模型而基于数据或知识的控制方法。同时，云控制系统必然存在一定的性能指标，合理提炼并进行指标分析和优化，对于设计和理解云控制系统具有指导意义。
（四）优化云控制系统成本的挑战
将云服务运用于控制系统减少了硬件和软件的花费。但是在运用云计算过程中，需要进行控制任务的分配与调度，本地部分功能向云端虚拟服务器的迁移，以及云控制系统的维护与维持等，如何优化云控制系统的成本是一个更为复杂的问题。
（五）保证云控制系统安全性的挑战
云控制系统的安全问题是最重要的问题。针对云控制系统的攻击形式多种多样，除了针对传输网络的 DOS 攻击，还有攻击控制信号和传感信号本身的欺骗式攻击和重放攻击等。对于云控制系统而言，设计的目标不仅仅要抵御物理层的随机干扰和不确定性，更要抵御网络层有策略有目的的攻击。因此，云控制系统的安全性对我们提出了更高的要求，研究者需要综合控制、通信和云计算研究。目前的网络化控制系统要求控制算法和硬件结构具有更好的“自适应性”和“弹性”，以便适应复杂的网络环境。云控制系统的架构具有更好的分布性和冗余性，因此能够更好地适应现代网络化控制系统安全性的需要。
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