随着工业大数据和物联网的兴起，轴承寿命及其健康检测的研究将被推向新的高度，基于大数据对其进行健康状态的评估及运行状态的预测等研究将有助于提高轴承设备的可靠性，避免轴承健康状态的恶化，延长其工作寿命。本文对国内外关于轴承健康检测与寿命预测方面所取得的成果进行了综述，并对其前景进行了展望。虽然现有研究已取得一些值得关注的成果，但对轴承设备的运行数据收集、退化故障特性信息提取、健康状态评估、剩余寿命预测等关键技术的研究则开展很少，因此加大这方面的研究对进一步提升轴承的寿命使用性能具有重要的理论意义及应用价值。
滚动轴承是决定机械健康状态与寿命的关键部件之一，轴承寿命及其健康状态的研究存在影响因素多、寿命分散度大、试验费时、数据积累难、理论建模难等特点。随着加工制造及运行过程中数据的积累，物联网，云计算和智能算法等技术的发展与普及，生产环境已经慢慢具备了大数据环境的基础，在此基础上对轴承健康管理与寿命预测能够使轴承实现与自身状态的相互比较、数据和经验模型的积累、故障的协同诊断，进而成为具备自学习和自成长能力的智慧系统。
在这样的系统中，轴承系统不再是一个独立运行的个体，通过信息网络系统对整个制造运行系统中所有设备进行预后分析，使控制与决策端可以看到轴承的状态与运行能力。而现阶段对于每一类的轴承均由其专业的传感器与分析设备进行管理，并没有建立一个统一的平台去整合轴承故障中的常用特征与其对应的通用、可重构的算法。另一方面，虽传感器与分析器可以完成基本的监测与预测任务，但是对于根本故障原因的挖掘，高响应的预测方法，大规模设备集群，多种轴承的协同管理并不能很好的适配。
轴承寿命指轴承的一个滚动体或滚道出现一个疲劳剥落 前的总转数或工作小时数。轴承寿命试验离不开轴承寿命试验机，轴承寿命试验机的发展也见证了轴承寿命研究的发展。目前我国轴承寿命试验机的设计、研发、生产等已完全实现自主化，甚至某些技术理念已达到国际领先水平，但相对于斯凯孚、舍弗勒、铁姆肯、恩梯恩等多个国外轴承大公司而言起步甚晚。在20世纪早期，我国轴承行业的发展主要依靠前苏联老大哥的技术支撑，轴承的寿命试验主要在ZS型轴承寿命试验机基础上进行，而这种试验机的评估质量早已淘汰于轴承服役性能发展的要求；轴承寿命强化试验机实现自主化生产已势在必行，20世纪90年代，杭州轴承试验研究中心在国外先进寿命试验机的基础上，自主研制出ABLT-1型自动控制滚动轴承疲劳寿命强化试验机，为国内寿命试验机开辟了新市场和新前景，在当时已具有国际先进水平。随着ABLT-1型滚动轴承疲劳寿命强化试验机的降生，国内轴承寿命试验机的发展如雨后春笋，但大都是在ABLT-1的基础上衍生或改进而来。