顺应新工业革命发展潮流推进新型工业化，既是深入推进中国式现代化的必然要求，也是形成国际竞争新优势的迫切需要，5G+工业互联网的发展则为加速我国新型工业化进程提供了新抓手、助推剂，助力打造新一代工业控制系统。

工业控制系统向智能化方向演进

伴随信息通信技术与工业制造技术的深度融合，传统工业控制系统经历了数字化、网络化阶段，当前逐步朝着智能化的方向发展。

传统控制系统时期（20世纪50—70年代）。工业控制系统发展的第一阶段，主要应用手动控制、电子管控制和模拟控制等技术。大多数控制系统都采用硬连线连接设备的方式，控制逻辑基本固定不变，难以满足工业自动化控制的需求。

数字控制系统时期（20世纪80—90年代）。主要采用数字控制器代替模拟控制器，并引入微处理器和嵌入式系统等技术。数字控制器可以更准确地对工业过程进行控制，同时也具有更高的灵活性和可扩展性。

网络化控制系统时期（21世纪初至今）。主要采用计算机网络技术和开放式通讯协议，在全球范围内实现了联网控制。这种方式使得工业控制系统的中央处理器、操作界面、传感器和执行器等实现相互连接，并能够远程访问和监控，从而提高控制系统的灵活性和可靠性。

智能化时代，工业控制将迎来发展新阶段。第四次工业革命以工业数字化、智能制造为主导，是集成了大量计算机、通信和控制技术的一体化智能系统。随着各类新技术的高度集成，特别是类ChatGPT等人工智能技术的引入，工业控制正处于新的技术转折点。未来，工控系统的系统架构将更开放、集成度将更高，实现功能模块化、应用及终端智能化，部署方式将更为灵活，为新型工业化提供重要支撑。

5G+工业互联网为传统工业控制系统带来重大变革

5G、物联网、云计算、边缘计算、大数据、人工智能等新一代通信技术与信息技术、控制技术的集成，拓展了工业控制的发展空间 , 带来新的发展机遇，推动感知、传输、计算、控制向一体化耦合迈进，助力工业数据、确定性网络、云边算力、控制算法等基本要素得到充分发展，打造智能化基础设施，并充分利用开源软件、低代码等技术，打造丰富的工业应用和数字服务生态，从端、网、云、边、用的全链条来满足客户的个性化需求和差异化竞争需求。

5G拓展了物联网的能力与应用领域，加速推动OT、IT和CT融合，并逐渐具备为工业控制提供高带宽、低时延、高可靠、海量连接的现场承载网络的能力；工业互联网实现了对生产数据的技术变革，将工业控制系统的数据进行规模化集中存储和处理，并利用云平台的超大规模计算能力进行大数据分析，提高生产效率；智能装备则实现底层从传感器到执行器等物理设备的数字化和智能化，使得现场设备、机器和工厂变得更智能，能够通过工业网络采集到各类现场数据。这三者的快速发展赋予未来制造更高的灵活性，使小批量、多品种和可定制的柔性生产方式逐渐成为可能，也对现代生产制造的核心技术——工业自动化控制系统提出了更高的灵活性和扩展性要求，即一方面要能够充分利用工业互联网平台提供的数据分析、优化算法、人工智能等服务，提高控制效率和质量，优化控制过程或结果；另一方面要能够与智能设备（如机器人、传感器、执行器等）进行高效的数据交换和协同控制，实现工业生产的数字化、智能化、柔性化。

新一代工控系统技术需求分析

工业控制体系从五层架构向扁平化演进

传统工业控制系统以ISA-95五层架构为主，包含企业资源层、生产管理层、过程监控层、现场控制层和现场设备层。工业控制系统内的各生产线之间相互独立，生产数据由控制器上传到上层的IT网络后集中处理，这种架构会导致上层的IT网络难以触及现场层的生产系统，大量生产数据沉淀、消失在工业控制层，无法被进一步利用，也导致生产线之间无法进行深度协同。当前业界领先企业已逐步采用OT+IT扁平化的网络架构替代传统的五层工控体系架构，实现网络连接与控制逻辑之间的解耦，同时也从下至上打通了数据流。5G天然提供全域一张网的基础架构，摆脱了物理线路和端口的绑定约束，可以灵活快速地进行组网配置等调整，5G LAN的二层接入特性可方便地进行OT和IT网络的扁平化融合。

5G uRLLC、5G+TSN匹配确定性控制通信需求

工业控制场景对实时性、可靠性、确定性有着极高的要求，部分场景实时性要求在10ms以内。随着现代工业生产不断向大型化和连续化发展，基于有线的工业控制系统逐渐呈现出广域互联成本高而能力弱、感知深度与精度不够等突出问题。5G超高可靠低延迟通信（uRLLC）、时间敏感网络（TSN）在工业领域可应用于现场级OT网络，在3GPP R16版本中，uRLLC特性保障了相关应用从单链路的远程操控逐步进入工业自动化的人机界面控制和产线实时控制；随着标准持续演进，5G uRLLC的能力将不断增强，未来可满足大多数工业自动化的同步和实时控制场景。R16还针对工业互联网场景开展了5G支持TSN、5G LAN以及5G NPN等相关技术的研究和标准化工作，逐步使终端摆脱线缆束缚，完善网络确定性服务能力，打造工业无线专网。未来5G确定性网络能够在带宽、时延、抖动及可靠性指标上提供承诺和严格保障。

开放自动化体系实现软硬解耦、能力复用

据不完全统计，目前国际上现存的现场总线通信协议数量高达40余种，不同厂商、不同系统、不同设备的数据接口和互操作规程等各不相同，形成了一个个自成体系、互不兼容的烟囱型数据体系，异构数据无法兼容，难以实现数据的统一处理分析；跨厂商、跨系统的互操作仅能实现简单功能，无法实现高效、实时、全面的数据互通和互操作，封闭专有平台不利于多元自动化系统集成，而且升级和维护成本高昂。开放自动化技术采用IEC61499事件驱动、开放的自动化工程设计和分布式部署，可实现将自动化应用程序与硬件分离，使用一种建模语言设计多种工业边缘应用，实现原生的IT/OT融合，从而解决不同供应商之间软件对硬件的可重构性、互操作性和可移植性问题，并为软硬件的解耦奠定基础，提高效率、生产力、灵活性和可持续性，促进行业协同创新。

云边协同提升数字化、网络化、智能化处理能力

随着云计算的发展，数字化工厂和智能制造领域出现了对分布式存储、高性能计算的场景化需求，包括大规模数据采集、存储、处理与分析需求，控制对象异构数据多样化扩展及统一管理需求，在设备预测性维护、节能优化调度、自动化控制、智能化检测等应用领域较大的算力存储资源需求，以及多种生产设备的统一管理、协同作业需求等。现有局域网控制模式存在计算处理能力和多业务协同能力不足的缺陷，难以满足智能工厂对网络化控制协同、业务协同、远程系统管理等功能的紧迫需求。通过云边协同将数据、模型、核心业务系统及业务编排上云，助力工厂实现横向集成、纵向集成、端到端集成，由单点局部智能向全局云化演进，能够解决本地算力有限、系统维护与控制、生产调度与计划等问题。

人工智能和机器视觉融入工业控制应用

工业生产的智能化发展要求工业控制系统能够实现数据驱动的分析、控制和决策，机器视觉、深度学习等将进一步应用于工业控制系统中，帮助制造企业实现智能生产、决策优化、大数据赋能、精准执行和柔性生产。通过机器视觉产品CMOS/CCD将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息转变成数字化信号，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别结果进一步控制现场设备动作。采用机器视觉技术的AI质检、自动分拣等解决方案已经成为自动化生产的主流，在5G技术引入后，5G+机器视觉能够进一步提高生产柔性及智能化程度。

新一代工控系统发展展望

当前，工业控制软件多为国外企业把持，在5G边云协同、工业互联网、人工智能、低代码等新技术的驱动下，该领域迎来了数智化浪潮下重新洗牌的难得机会。基于5G边云协同的新架构，通过软件定义来改变工业互联网操控系统生态，研究布局工业控制系统的国产化替代对工业控制的发展具有重要意义。随着全球工业互联网技术的发展和产业变革，工业控制面临更大的机遇和挑战，智能化、数字化和自动化是未来方向，越来越多的工业应用将切换到自动化控制和工业互联网技术上，新兴技术的融合、通信网络技术的应用、国产工业控制系统的布局都是工业互联网时代工业控制的重要研究方向。