一、新型工业网络概述

        新型工业网络是面向新型工业化创新、开放、协调、绿色发展，通过OT（运营技术）、IT（信息技术）、CT（通信技术）、DT（数据技术）融合，构筑的泛在互联、确定承载、控网算集成、开放智能、安全可控的基础设施和技术产业体系。

不同于传统工业网络依附于自动控制系统，新型工业网络是工控、网联、算力三要素的有机融合，实现了全方位、体系化的架构升级(见图1)。从能力上，网联和算力能力从控制体系分离，形成“控-网-算”三要素协同的新架构；从层级上，将以端-边-云为主体形成更为扁平化的三层级互联，即控制三层、网联三域、算力三级。

“控-网-算”3*3架构映射成技术体系如图2所示，进一步融合新工控、网联及算力三维度的技术，共同促进物理与数字世界的深度融合，实现工业领域关键业务的更新升级。表1针对各项技术从技术创新性、成熟度、专业度及产品成熟度、认可度等多维度给出了星级评价。

表 1 新型工业网络技术评价

二、核心技术介绍

1、时间敏感网络（TSN）

时间敏感网络（TSN）是一种基于以太网的确定性通信技术，通过融合精准时间同步、流量调度、双发选收等核心机制，实现万兆级高带宽传输、纳秒级时钟同步精度与全业务共网承载的多重优势，为工业互联网典型场景提供稳定可靠的网络支撑，逐步成为推动企业网络化、智能化转型的新型关键技术。

TSN核心价值在于打破传统网络时延波动不可控、多业务割裂传输的瓶颈，既能保障工业控制指令、传感器数据等关键业务的微秒级低时延传输，又能兼容视频监控、办公数据等非关键业务的并行传输，无需单独铺设专用网络。TSN已广泛适配智能制造、柔性生产、远程设备操控等典型场景，为设备协同、数据实时互通提供稳定可靠的网络底座，助力企业突破网络化部署瓶颈、加速智能化转型。

TSN在工业领域的应用场景深度覆盖生产全流程与网络架构全层级（见图3），包括一是工业控制器与I/O设备的实时数据交互，二是控制器之间的协同控制，三是适用于IT局域网内的高可靠通信需求，四是OT系统与IT系统的无缝互通，五是与5G的融合部署，六是云网融合场景下的边缘-云端协同；同时也适用于IT局域网内的高可靠通信需求，为工业全场景数字化转型提供统一网络支撑。

2、SPE/APL

单对以太网（SPE）是通过单对双绞线实现数据与电力（PoDL）同步传输的以太网技术，以太网高级物理层（APL）作为SPE在过程自动化领域的具体实现，物理层参数专为流程行业危险区域场景设计，可支持本质安全系统架构。该技术在保持以太网协议体系一致性的前提下，大幅降低对布线资源与接口类型的依赖，推动以太网高效延伸至工业现场层及末端设备。

SPE/APL适用于对布线简化、传输距离及系统可靠性有较高要求的工业与基础设施场景。其通过精简线缆数量与接口类型，显著简化现场部署流程与系统集成难度，在复杂环境中仍能维持高稳定通信表现。同时，该技术具备长距离传输能力与抗电磁干扰优势，支持末端设备直接接入以太网网络，大幅降低对网关及协议转换设备的依赖，有效提升系统可扩展性与长期演进能力。

SPE/APL可作为多类场景的统一接入方案部署（见图4）。工业自动化领域中，其连接传感器、执行器及控制设备，支撑离散制造系统灵活配置；楼宇自动化场景适配照明、暖通空调及安防子系统，实现设备以太网化接入；汽车电子领域通过精简线束重量与空间占用，满足车载系统高效通信需求；流程行业中，可直接连接现场仪表与控制系统，为过程控制及工业数字化应用落地提供支撑。

3、工业5G

工业5G是指利用以5G为代表的新一代信息通信技术，通过适配工业环境的网络架构优化，打破传统有线网络束缚，实现工业设备、生产系统与云端平台的无线互联互通。它既保留5G的技术底座，又针对工业生产的稳定性、安全性需求强化适配，是支撑工业互联网数字化、网络化、智能化转型的核心通信基础设施。

工业5G具备低时延、高可靠特性，可保障实时控制、设备协同等关键业务稳定运行，替代部分传统有线网络；广连接能力能实现海量传感器与末端设备联网，为生产调度、故障预警提供数据支撑。同时，它支持远程操控、无人化作业，通过无线部署精简成本，网络切片技术保障数据安全，助力企业提升生产效率、优化资源配置，增强系统可扩展性与智能化水平。

工业5G已深度渗透多行业核心场景：制造领域支撑柔性生产线协同、机器视觉质检与AGV无人搬运，实现生产柔性调控；远程操控场景覆盖矿山井下采矿、港口岸桥控制、电力巡检等高危场景，保障作业安全；流程工业中，赋能石油化工、冶金等行业的设备实时监测与智能调控，降低能耗与风险；同时支持设备预测性维护、工业互联网平台数据互通及智能仓储等应用，全面推动工业生产向无人化、智能化转型。

4、边缘计算

        边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。

        边缘计算通过在现场本地处理设备数据、控制指令，可实现毫秒级响应，保障精密制造、设备协同等关键业务稳定运行；减少工业海量数据向云端传输，降低网络带宽占用与传输成本；同时避免生产敏感数据远程流转，提升数据安全与合规性。其分布式部署特性还能增强系统抗干扰能力，即使云端中断也不影响本地生产连续性，为工业智能化提供高效、可靠的算力支撑。

        边缘计算已广泛落地于工业核心生产场景：智能制造中，用于设备预测性维护、生产过程实时质检与柔性生产线调度，提升生产效率与产品合格率；流程工业（石油化工、冶金等）中，支撑工艺参数实时调控、设备故障预警与安全风险监测，保障生产安全；远程操控场景下，为矿山无人采矿、港口远程岸桥作业提供本地数据处理与指令响应，降低人员安全风险；此外，还适用于工业机器人协同控制、工厂能源优化调度等场景，成为工业数字化转型的关键技术支撑。

5、信息模型

        信息模型是一种信息语义标准化表述和数据统一建模技术，实现工业互联网全要素、全价值链、全产业链在信息空间的标准化表达，是网络数据融合互操作的关键，被喻为工业互联网世界的“普通话”。

        信息模型（3IM）提供标准数据模板，统一数据格式、语义描述和数据接口。通过信息模型技术支撑大规模、多尺度数据统一处理和资源共享，解决异构系统、设备协同难等问题，为数字化应用提供数据资源支持。

        信息模型已在机床、工业机器人等场景中应用。在机床柔性试制线上，通过信息模型统一描述设备数据语义与接口，实现不同厂商设备输出标准化数据；在操作层面，通过信息模型实现机器人与普通、精密机床互操作，协同完成切削、上下料及辅助加工，支撑柔性生产运行。

6、开放自动化

        开放自动化建模语言是遵循国际标准IEC 61499的工业控制系统开发规范，构建系统级、与硬件无关的控制，通过事件触发的功能块封装工业控制逻辑，解决传统工业自动化系统因厂商技术壁垒导致的设备互操作性差、软件与硬件绑定紧密、系统柔性不足等问题。

        开放自动化互操作性与可移植性能够打破设备供应商锁定，降低系统集成与后期维护成本。可配置与运行时重构能力则提升生产线灵活性以快速响应生产订单变化或工艺调整，实现柔性制造。通过功能块重用与派生，大幅提升系统集成进度，并打通与IT系统互通和互操作通道。

        开放自动化技术可广泛应用于需要高柔性、高集成度的工业场景，如离散制造业的柔性产线、流程工业的批次控制、智能楼宇管理以及能源分布式监控系统等。部署时，各类物理设备（如控制器、传感器）通过搭载符合标准的运行时环境，承载由功能块网络组成的应用程序，实现跨平台的协同控制。

7、实时虚拟化

        实时虚拟化技术是一种将物理计算资源高效抽象并分割成多个独立虚拟单元的技术，通过在单一硬件平台上创建多个隔离的、具备实时能力的运行环境，有效解决了工业控制系统中多种任务对计算资源的需求冲突，实现了不同安全等级和实时性要求的应用在统一基础设施上的混合部署与可靠共存。

        实时虚拟化技术极大提升了硬件资源的利用率，降低企业控制的系统采购与运维成本，同时严格的资源隔离与时间保障机制，确保关键控制任务时刻获得所需计算能力，其灵活的部署特性支持应用的快速上线与弹性扩缩，推动新旧系统快速整合与迭代升级，有力支撑企业面向柔性生产的快速部署需求。

        实时虚拟化技术可广泛应用于对高实时性和较高算力同时要求的领域。如在离散制造业高速运动控制与非实时视觉检测协同和能源电力系统中实现关键保护控制与监控分析的统一平台化等场景。  

三、新型工业网络产业概况表