工业互联网行业分析报告-PDF版

5G PLC 深度融合解决方案白皮书施耐德电气 5G 边缘计算系列白皮书之一 本白皮书所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数 据、观点，仅作为业务参 考，不 构成法律建议。本报告所有材料或内容的知识产权归施耐德电气（中国）有限公司、中国信息通信研究院、中国联合网络通信集团有限公司共有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需将白皮书的全部或部分内容以转载、汇编、传播、引用等方式使用，需注明出处。施耐德电气（中国）有限公司中国信息通信研究院中国联合网络通信集团有限公司3编写说明工业互联网作为新一代信息技术与工业经济深度融合形成的新兴业态和应用模式，是工业企业实现数字化转型的关键基础设施。5G 作为工业互联网网络的重要组成部分，在各个行业得到蓬勃发展。特别是过去三年，在国家 5G 工业互联网政策的鼓励下，十个工业行业和领域在制造业用户、基础电信运营商和通信企业的生态合作下，5G 工业互联网取得了很多成功案例并开始规模复制。目前 5G 网络开始向与工厂控制层面的 OT 网络深度融合方向拓展，并希望借此改变传统控制系统导致的网络拓扑结构固化及封闭的现状，以提高生产过程的柔性和透明性；通过5G 在工厂全覆盖，实现要素资源全连接，结合工业互联网平台、边缘计算、大数据和工业模型技术，从而大幅度地提高工程和运维效率，降低生产和建设成本。在此形势下，施耐德电气（中国）有限公司联合中国信息通信研究院、中国联合网络通信集团有限公司，结合在自身企业的 5G 应用实践，共同组织编写了5G PLC 深度融合解决方案白皮书,希望能与业内同仁共享成果，共谋 5G 工业互联网的新发展。本白皮书从分析离散制造业的特点及实际需求出发，描述了 5G PLC 的典型系统架构、应用场景分类；系统提出 5G 网络规划、网络标准化部署及网络性能要求；同时结合两个案例详细阐述了从产线分析到网络性能测试、项目实施、项目验收的完整过程；白皮书的最后对 5G PLC 的未来发展进行了展望。白皮书编写过程中得到了参编单位领导和专家的大力支持，也要感谢中国信息通信研究院余晓晖院长的精心指导并为白皮书作序。编写组主要成员施耐德电气（中国）有限公司：王海，刘啸天，张奇，王强军，王勇，陈小淙，阎新华，李金江，马军，李泽辉，姚辉，洪岩博，赵起超中国信息通信研究院：王哲，黄颖，沈彬，于青民，段世惠中国联合网络通信集团有限公司：徐楚翌，豆思淼，赵宇，梁佳龙，胡赟，沈洲，黄璿，史全水 编写说明4序言工业控制是工业生产的核心环节，是实现大规模自动化生产的关键基础，没有先进稳定和高可靠的工业控制系统，就没有现代化的工业体系。与摩尔定律作用下快速迭代的IT设备不同，工业控制系统的功能、形态都保持了长期的稳定，其改进是稳健和渐进式的，这也反映了工业体系长期以来的内在要求。当前，全球数字化浪潮蓬勃兴起，深刻变革着生产生活方式。数字技术与制造体系的深度融合和集成创新，推动了以工业4.0和工业互联网为代表的新工业革命，生产制造方式正向高效、精准、智能、柔性、协同转变，与此相适应，工业控制领域也正经历着一场创新性的重塑，工业控制系统从传统的封闭系统走向网络化、开放化、智能化，这场变革既是新工业革命的内在要求，也成为其重要的驱动力。5G 是具有广泛变革性赋能作用的新一代信息技术，5G 的高速、低延迟和大容量特性，为工业控制系统提供了可靠、高效和灵活的通信支持，推动其向网络化、智能化、开放化演进。一方面，在 5G、确定性网络等技术支持下，工业现场可实现组网融通和工业确定性通信，并通过工业算力网络协同调度算力、网络等资源，强化工控系统等核心软件能力，提升应用效率。另一方面，5G融合边缘计算、大数据、人工智能等技术，通过云边协同实现“云端训练、边端推理”模式，将工业大模型、专家系统等更加广泛应用于工业控制领域，并通过对海量广泛历史数据进行智能分析预测，优化控制参数，实现智能化升级。同时，5G、实时操作系统等驱动传统ISA-95架构向云-边-端三层扁平化架构演进，编译平台、OS 运行时和控制器硬件间也在逐步解耦，为控制系统的集中化/云化部署提供了可行的技术方案，加速分布式开放自动化控制体系的发展，赋能柔性化生产制造。PLC（可编程逻辑控制器）是现代工业控制系统的典型代表，5G PLC已经成为工业控制系统智能化变革的先导和探索热点。PLC 作为工业自动化的核心控制器，与 5G 技术的融合，带来了功能、形态和结构的变革，可实现更智能、更可靠和更安全的工业控制，受到了产学研用各方的高度关注，其实践正逐步从物流控制等生产外围辅助环节应用向生产控制等核心环节应用深化拓展。施耐德电气联合产业各方，积极开展 5G PLC方面的探索实践，在20家工厂进行了5G 网络部署及产线改造，提质、降本、增效效果显著。5G PLC 深度融合解决方案白皮书基于工厂数字化改造的实践经验，由施耐德电气、中国联通和中国信息通信研究院的专家共同撰写，白皮书给出了5G PLC赋能行业数字化转型的应用路径，提出了不同控制模型下对5G网络的性能要求及网络部署方案，并通过实际案例进行了深度剖析，为产业界开展相关实践提供了重要范例，相信值得从事相关领域的科技工作者、工程技术人员以及高校师生参阅。余晓晖 中国信息通信研究院院长 5G PLC深度融合解决方案白皮书5 序言序言数字化洪流激荡，经济与社会全面数字化的时代已经开启。数字技术正以新理念、新业态、新模式全面融入人类经济、社会各领域和全过程，改变着人们的生产和生活方式，新的商业模式层出不穷。作为国民经济命脉的工业领域，在数字化加速发展的助力下，正迸发出无限潜能。在驱动工业数字化转型多股交织的力量中，不断演进的5G新一代信息通信技术以其大带宽、低时延、高可靠、广覆盖等“天然”特性，为工业领域的数字化、网络化、智能化转型提供了强大的基础设施，正成为推动工业企业数字化转型的新引擎。然而，现阶段，5G 在工业领域的应用仍落后于消费领域。细分门类多、行业门槛高、定制需求强、投入成本大等因素都在阻碍着新技术在工业领域的快速应用。要真正发挥 5G 技术的价值，使其成为实体产业高质量发展的推动力，就迫切需要与实体经济融合应用创新，需要与工业领域的运营技术（OT）深度融合，与工业自动化体系相 融合。施耐德电气自2019年开始在位于无锡和广州的工厂部署 5G网络，并进行了大量的性能和安全测试，提出了5GC（5G 核心网）全下沉，分散部署，集团统一管理的架构和运维模式。2022年开始落地5G多园区专网方案，遍布全国二十几家智慧工厂和物流中心，实现网络统一标准，应用快速复制和管理统一集中。例如，在生产制造环节，PLC南向5G连接的突破打破了工业控制最底层的固有框架，PLC 可以远程控制尽可能多的底层机构和设备，打破了线体原来固定的的框架，实现柔性化生产；在仓储物流环节，基于一张5G专用网络完成数据传输和定位，能够实现对AGV小车等可移动工装设备的管控与路线优化，提升整体效率；在运营维护环节，5G AR/MR让工程师即使远在天边，也能以第一视角看到、听到甚至“摸到”现场的真实场景并远程“会诊”指导现场人员操作在这些实际场景中，5G的技术自身的特性与施耐德电气在制造领域的深厚积淀融为一体，带来灵活性、韧性和效率的极大提升。作为5G工业应用的积极践行者，施耐德电气也希望将自身的成功经验分享给更多工业企业，与业界共同推动产业数字化进程，共享数字技术带来的红利。当前，5G在工厂网络中更为广泛的应用还聚焦在管理层级，更加深入的自动化控制领域，如逻辑控制、运动控制和过程控制等仍鲜有涉及。5G PLC 深度融合白皮书选择工业自动化的核心控制器PLC作为“主角”，阐述5G PLC在离散制造业的应用，涉及产线设计到运维全生命周期中的5G网络规划、部署、运维及性能要求，同时辅以应用详解，“以线带面”地展示了5G为制造业生产模式带来的深刻改变，推动未来工业领域 变革。随着5G和生产核心环节的融合成为支撑产业高速发展的全新动能，施耐德电气愿与所有合作伙伴聚力共赢，更好地利用5G技术优势，加速企业数字化转型，迈向更加开放、高效与韧性、可持续、以人为本的未来工业。庞邢健 施耐德电气高级副总裁 工业自动化业务中国区负责人61 5G 工业互联网产业发展现状 72 5G PLC 在离散制造业的应用背景 102.1离散制造业特点112.2 5G 应用于离散制造的优势122.3 5G 深入工业内网，赋能 PLC 南向控制领域133 5G PLC 应用典型系统架构143.1 系统架构153.2 5G PLC 应用场景分类及对 5G 网络的需求1745G网络规划、部署、运维及性能要求204.1 5G 网络规划214.2 5G标准化网络部署264.3 5G PLC 应用的网络性能要求274.4 精细化5G 网络运营275案例详解5G PLC 自动化线体改造295.1 产线改造前状态及痛点305.2 网络性能测试325.3 产线初期分析375.4 项目实施注意事项395.5 验收标准405.6 实施效果416进阶应用5G PLC 半手工柔性装配426.1 项目概述及背景436.2 5G PLC 控制网络架构446.3 案例 5G 适配性分析 456.4 实施效果 467未来展望47附件：专有名词解释及缩略语491.施耐德电气专有名词解释492.通信专有名词解释503.缩略语51目录CONTENTS 5G PLC深度融合解决方案白皮书715G 工业互联网 产业发展现状8工业互联网是第四次工业革命的重要基石，5G的高速率、低时延和大连接三大新特性与工业互联网无线网络需求十分契合，是工业互联网的关键使能技术。5G作为新一代信息通信技术的重要演进方向，在各领域的应用落地成为商用发展的关键环节，工业互联网的垂直行业为5G 提供了广阔的市场空间。5G与工业互联网融合创新有利于我国5G技术优势与工业需求的融合发展，目前已成为产业界探索的重要方向。“5G 工业互联网”是指利用以5G为代表的新一代信息通信技术，构建与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。通过以5G为代表的新一代信息技术对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了新的实现途径，助力企业实现降本、提质、增效、绿色、安全发展。“5G 工业互联网”涉及面广、参与主体多、资源投 入大，覆盖 5G 网络建设、工业互联网基础设施建设、融合产品开发、行业应用落地等方方面面，其融合创新发展需要产业界持续探索和推进。5G PLC深度融合解决方案白皮书9 5G 工业互联网产业发展现状(1)国家层面2019年工业和信息化部出台“5G 工业互联网”512工程推进方案，对5G在工业领域的应用进行系统谋划、统筹部署，充分调动各地方积极性，组织产业各方发挥优势打“团体赛”，推动“5G 工业互联网”融合创新发展；2021年分两批发布“5G 工业互联网”十大重点行业、二十个典型应用场景，为各地区、产业各界提供实践示范。2022年发布5G全连接工厂建设指南，推动 5G由生产外围辅助环节向核心控制环节深化拓展。一系列的指引性政策文件，为全国各地、产业各界推动“5G 工业互联网”发展提供参考。(2)地方层面各地积极开展“5G 工业互联网”融合应用先导区建设。湖南省、江苏省、湖北省、四川省等地出台政策加强支持，集中探索建网模式、先导应用、商业模式等特色路径。在 5G网络全覆盖基础上，实现工业核心区域和典型场景探索区内的 5G 室分系统建设和高密度、高质量 5G网络覆盖，以满足超大带宽、超高可靠性等工业 5G 网络需求。在应用和创新层面，针对区内特色产业、重点优势产业、战略新兴产业开展“5G 工业互联网”应用探索，并在新产线上应用新模式。加快培育相关技术产品和解决方案，逐步推进“5G 工业互联网”供应链培育。(3)标准层面当前“5G 工业互联网”的产业应用正处于探索初期，迫切需要推进标准化工作，以夯实其发展基础。技术产业化和标准化需覆盖融合关键技术、产品、管理和应用等方面，涉及网络、终端、安全、应用等内容，需要建立统一、综合、开放的“5G 工业互联网”融合标准体系。为了加速推进，工业互联网产业联盟（AII）及中国通信标准化协会（CCSA）在2020年5月组织了“5G 工业互联网”标准立项工作，并启动了面向航空、矿山、港口、高端装备、电网、钢铁、工业园区、水泥等领域的首批“5G 工业互联网”应用场景、技术要求和技术标准的研制。截至目前，已有12项工业互联网产业联盟标准立项，其中6项已同步在中国通信标准化协会工业互联网技术委员会（CCSA TC13）立项研制。(4)产业技术层面随 着 5G 工 业 互 联 网 发 展 不 断 提 速，产 业 各 方 积 极 开 展 相 关 实 践。一 方 面 基 础 电 信企 业 与 工 业 企 业 合 作 开 展 企 业 内 网 改 造，推 动 5 G 虚 拟 专 网、混 合 专 网 等 在 重 点 行 业、企 业 加 速 部 署，充 分 利 用 5 G 网 络 资 源 提 升 专 网 服 务 水 平，促 进 5 G 网 络 与 其 他 网 络 融合 应 用，提 升 工 业 现 场“哑 设 备”网 络 连 接 和 数 据 互 通 能 力。另 一 方 面，基 础 电 信 企 业 发挥主体作用，培育发展新型业态，与钢铁、石化、电力等企业合作，优化流程工艺，大幅减少碳排放；与电子设备、装备制造等企业合作，促进协同研发设计，灵活调配产能，缩短物料库存周期；与采矿企业合作，打造快速感知与实时监测、优化超前预警和应急处置，促进矿山安全生产。同时，基础电信企业、工业企业、设备供应商、重点高校及科研院所合作共建产业生态，加快探索基于5G 边缘计算的云化 PLC，开展工业级 5G 芯片、模组、网关等的研发与产业化，挖掘企业应用需求，推动工业自动化技术产业更新 换代。102 5G PLC 在离散制造业的应用背景11 5G PLC 在离散制造业的应用背景2.1离散制造业特点按照产品制造工艺过程特点，制造业可分为离散制造、流程制造和混合制造。离散制造的产品往往由多个零件经过一系列不连续的工序加工装配而成，即产品的生产工序分解成多个加工任务，由不同的生产设备来完成，典型的离散制造包括机械、装备、汽车、3C 电子等。离散制造过程中，具有以下三个生产特点：其一：生产过程中工艺与设备的柔性调整。离散制造的工艺段与工艺段之间相互独立，分别由独立的设备进行制造。生产过程中，通常会因为生产产品的变更需要进行产线工艺的调整。同时，这种分段式工艺也给生产过程中根据不同的需求定制化生产，或是生产同系列产品时进行设备的临时变动带来了可能。离散制造行业中，为了更好服务于个性化和快速升级迭代的客户需求，面向机械、装备、工业用品等行业客户的产品制造，大量存在多品种小批量的生产模式，在这个过程中，节能减排，安全高效和灵活柔性是大多数企业追逐的目标，柔性产线的设计也应运而生。此外，通过保留通用工艺设备站，仅对差异化工艺站进行设备替换，可以有效提高设备的使用效率，降低设备采购的投资成本。其二：OT 与IT网络的紧密结合。与流程制造中企业的生产效率主要依赖生产设备的产能有所不同，离散制造需要通过生产管理软件的协同进行加工要素的配置优化，也就是精益化生产。在这个意义上，离散制造企业更加需要通过 OT 与 IT 的融合网络来实现现场生产要素数据到企业管理侧数据的流通和共享。其三：新型融合的工业自动化体系。传统工业生产是基于 ISA-95 定义的五层工业自动化体系架构，即企业层、管理层、操作层、控制层、现场层，这种多层次化的网络架构，一方面导致上层的IT网络无法快速高效的触及现场生产系统，大量生产数据消失在工业控制层中，企业的数据资产在无形中流失，另一方面，复杂的组网架构、不断增加的设备接入需求也对企业IT工作人员带来了大量组网配置负担，这在离散制造企业尤为明显。随着工业数字化深入发展，工业3.0时代基于ISA-95的五层工业自动化体系架构正向工业4.0时代的端边云三层架构发展。MES、SCADA、ERP在边缘计算节点或工业云上协同部署正成为业界趋势。展望未来，PLC 基于功能和实时性逐渐分化为集中化/虚拟化 PLC 和分布式控制节点（DCN），集中化/虚拟化 PLC 部署在本地边缘侧，而分布式控制单元部署在现场侧与现场设备融合形成智能化设备。这种架构要求设备端与边缘计算节点之间的网络通信具备提供大带宽、低时延以及时延确定性的能力，从而保证工业应用的数据采集和控制的业务要求。12企 业 层管 理 层操 作 层控 制 层现 场 层执行机构及智能制造设备Cloud Platform分 布 式 计 算 节 点私有云ERP Server,MES Server,AI Models,IT Platform边缘层PMS Server,MES Client,AI Algorithms,Edge DatabaseManagement Dashboard,SCADA,Edge Controller设备端RT-Critical 低时延通讯ISA-95 金字塔结构云-边-端三层架构新型智能 网络结构工业 3.0工业 4.0图 2-1 工业3.0至工业4.0的工业自动化体系架构演进 5G PLC深度融合解决方案白皮书2.2 5G 应用于离散制造的优势在柔性生产方面，无线网络是设备快速可移动与灵活调整的刚需。5G 网络低时延、高可靠、强安全的特性可支持柔性生产场景下OT网络通信的无线化诉求。集中化的 PLC与运动控制器、变频器、伺服、远程 I/O等通过 5G 网络进行连接，可大幅提升网络部署的效率，降低布线成本和复杂性，从而更便捷地实现生产设备、生产线根据生产订单进行灵活重组，满足定制化产品生产过程中快速换线的需求。13新型智能 网络结构 5G PLC 在离散制造业的应用背景在扁平化网络架构方面，5G 使能各类工业生产设备进行扁平化通信，原有基于5层网络架构部署的工业设备与系统之间均可通过5G 网络实现数据流的打通，不再需要复杂的组网配置以及有线网关间端口的绑定与映射。5G 网络天然提供全域一张网的能力，结合5G LAN 特性的二层接入能力、5G 网络切片对网络资源的灵活调配，完美契合离散制造企业 OT 网络与 IT网络扁平化融合的发展趋势。云化PLC，分布式控制，标准工作站和治具快速更换能力是未来产线设计的一种方向。5G网络给传统的产线设计及生产方式乃至于控制方式都带来了极大的变革，使得柔性化生产等理念变得可实现。2.3 5G深入工业内网，赋能PLC南向控制领域历经3GPP R15、R16、R17三个版本，5G技术正不断迭代，以更好的满足行业应用需求。5G LAN、5G切片、高精度授时等技术及配套产业链也逐渐成熟。5Gww行业应用在中国规模发展，据工信部统计数据，5G应用已融入了制造、港口、金融、钢铁、电网、医疗、教育、轨交等97个国民经济大类中的60个，5G行业虚拟专网已超过1.6万个，给制造业生产模式和生产形态带来了深刻改变。虽然5G在工业领域的应用正逐年增加，但应用的深度仍有待扩展。目前，在工厂网络中，5G 更为广泛的应用于ERP/MES/SCADA 层级，更加深入的PLC 控制领域，包括逻辑控制，过程控制、运动控制等仍鲜有涉及。随着5G 技术的不断演进，R16关键特性的引入，5G 可靠的低时延能力使得5G使能 PLC控制领域，即支持PLC南向通信渐成为了可能。全新的通信技术在和工业控制架构深入融合时，所产生的“水土不服”等问题也不容忽视。其一是CT和OT的性能标准的不一致性。服务于消费者领域，通常以平均时延作为5G网络的性能指标，但工业领域却更加关注时延的稳定性。其二，相比于设备有线直连的极低时延，基于5G无线网络的设备接入会带来生产效率上的损失，如何客观判断、权衡价值和损失是深入融合时需要考虑的因素。其三，网络的不稳定性会给部分机械运动设备带来安全隐患，而生产安全是工业制造的第一要务，如何解决在控制系统领域引入5G带来的安全性风险也是需要考虑的因素。这些问题都依赖于工业企业、通信企业和基础电信企业的相互配合，共同完善彼此兼容的方式，设计新的电气/机械安全架构，产线设计工具和配套方案。本白皮书旨在从工业产线初期分析调研开始，至全面落地进行生产为终，提供一个全面的5G PLC 深度融合的工业产线的解决方案。其中涉及到产线选择、设计、制造、验收全生命周期的管理以及产线配套的质量追溯、生产管理系统架构方案为践行未来工业领域变革踏出探索性的第一步。14 5G PLC深度融合解决方案白皮书3 5G PLC 应用典型系统架构15 5G PLC 在离散制造业的应用背景3.1 系统架构为了实现 5G 深度融合PLC南向工业控制的目标，打造新一代的生产模式，施耐德电气提出了以下的 5G PLC 典型系统架构。此架构承袭了传统 PLC 控制架构，尽可能的做到了对控制程序编写人员和设备制造人员的无感化，降低了其实施的难度，提高了便捷性和可复制性。上层承 载应用边缘集 中部署模拟量信号电缸，变频器仪器仪表程控电源工业相机人机界面机器人伺服电机电压、电流NI采集 模块过程控制运动控制外部设备现场接 入设备管控追溯平台HCI 服务器MEC 服务器5G 核心网主 PLC CPUMES ServerEnterprise Cloud5G 基站5G LAN CPE5G LAN CPE5G LAN CPE5G通讯:ETH IP,MODBUS,.逻辑控制按钮，开关传感器气缸，阀接触器，继电器5G LAN CPE 图 3-1 5G PLC工厂级系统架构16现场接入设备实际生产场景进行了四类的划分，分别为逻辑控制场景，过程控制场景，运动控制场景和外部设备场景。根据场景不同，使用设备不同和应用要求不同，其组网架构也会出现改变。在R16阶段，南向5G通讯可覆盖约80%左右的应用场景，剩余的20%推荐以添加子 PLC（Sub PLC）的方式进行东西向通讯。具体的分类指南请见 5G PLC 应用场景分类及网络时延需求。PLC与现场设备的连接称为 PLC 南向通信，图3-1蓝色线所示。主 PLC 与其他线 PLC，MES系统，数据采集平台等软硬件的连接称为 PLC东西向和北向通信（文中统一称为 PLC 北向通信），图3-1绿色线所示。在利用 5G 连接提供灵活便捷的同时，也要保障设备控制的可靠性，主要是设备控制的时延和稳定性的可靠，5G 通信方式应用于PLC南向或是北向对于其网络性能的要求是不 同的。5G连接的最小工作单元可以为单设备，也可根据复杂程度选择远程背板通信，或远程 I/O 进行多个设备的连接。通常情况下，如果连接需要进行工业协议转换，则可采用远程背板，通过远程背板外接工业 CPE/DTU进行 5G通信。如果连接较简单，只涉及I/O信号读写的简单工站，则可使用带有通信功能的远程 I/O，并外接工业 CPE/DTU进行5G通信即可。实际现场中所有需要和主 PLC 连接的工业设备包含但不限于：sub PLC，I/O 模块，各种类型的感应器，伺服电机，步进电机，气缸，电缸，程控电源，工控机，屏幕，安全光栅/扫描仪，数字量和模拟量信号设备，以及工业/协作机器人。示意图可见图3-2。)*$*& ,-&.#Main PLC-BMEP58X040 Digital I/O Analog I/O Temperature High Counting Serial Link RS232/RS485 Digital I/O Analog I/O Temperature High Counting Serial Link RS232/RS485 Network module PTO Module Remote IO Various Actuators Power source Digital I/O Analog I/O Temperature High Counting Vijeo Designer EOTE EMSE Power Meter RFID Picking Sensor Servo Frequency.Local VLAN:ETH IP,MODBUS,.EIO Bus RackSub PLC-M580/M340/M262(SoMachine)Other deviceTM3 Sensors MotionRobotVisionHMI5G Gateway5G GatewaySwitchStep Motor control by PTO module 图 3-2 PLC南向设备连接示意图 5G PLC深度融合解决方案白皮书17 5G PLC 应用典型系统架构边缘集中部署值得注意的是，在生产现场，5G 承接 PLC南向通信，意味着 5G 需要承接工业 OT 网络和各类工业协议。因此，5G 需要支持二层组网，即5G 终端和 5G 网络需要支持 5G LAN 功能。在边缘集中部署层，除了主 PLC 以外，还有与其连接的 5G 核心网以及边缘服务器MEC。以上设备均在同一物理位置，其连接方式为网线或光纤。上层承载应用上层应用属于管理层和操作层级，大部分部署在企业分布式计算节点或私有云/服务器上。这些应用包括了MES 系统服务端，质量管控追溯平台，生产信息数据库及其他。（1）5G PLC 应用场景的单个 5G 终端的话务模型在 5G PLC应用场景，考虑工业现场设备种类和数量众多且5G 芯片模组价格仍较高，目前通常在单个工作站部署一个或若干个 5G 终端，单个工站内的多个工业现场设备通过短距离有线的方式统一连接到某个5G 终端并与控制类设备进行通信。单个 5G 终端的典型通信话务模型 如下：3.2 5G PLC应用场景分类及 对5G网络的需求单个5G 终端下连接的工业现场设备数多数情况10每个包大小100 bytes每个连接单次通讯平均发包数1.5个发包频率和数量频率约30ms/次总数量约500个/秒（1000/30*1.5*10）存在工业现场设备同时发包情况表3-1 单5G终端下通信话务模型18 5G PLC深度融合解决方案白皮书（2）5G PLC 应用场景分类及网络时延需求逻辑控制场景逻辑控制针对的是工业场景适用的开关量信号，包括输入信号和输出信号,在PLC数据类型定义为布尔型变量(BOOL).开关量信号主要来源：按钮，开关，传感器，指示灯，蜂鸣器，气缸，阀，接触器，继电器等。在5G应用场景下，5G支持通过总线方式连接主PLC与远程背板、远程IO。总线方式包括：Ethernet/IP,Modbus TCP,Profinet 等.基于PLC轮询运行机制，所有逻辑控制通过 5G连接将 带来额外时延，该时延需控制在 20ms50ms 之间，具体数据需根据产线/设备整体时延影响造成的效率损失来决定。逻辑控制场景往往在所有设备控制种类中占比最多，所以在设计阶段要考虑尽量减少设备串行动作，增加并行动作的可能性，以最小化引入 5G 带来的生产效率 损失。特定情况下，某些I/O信号需通过高速扫描（-85dbm）需要结合生产具体室内环境，设计pRRU的部署位置，以满足95%的区域内覆盖电平大于-85dbm，满足要求。C.5G 网络可用性保证达到99.9%-99.99%如果将核心网的可用达到99.98%，无线网的可用性达到99.97%，全网络系统可达到可用性99.95%的要求。如果需要达到更高的可用性，可以考虑在无线网BBU处进行单板冗余，RHUB冗余，pRRU交叉组网等方式。4.4 精细化5G网络运营工业生产安全是生产过程中的重中之重，将原有的有线方式更替为5G方式，需针对网络可靠性、时延等SLA指标进行精准管理监控，确保5G在工业内网应用过程中的安全稳定。采用 FMEA管理模式进行 5G专网的精细化运维体系建设：A.业务端到端风险梳理梳理端到端各个网元的容灾备份是否完善，详细剖析对应设备故障的可能性评级与故障严重性评级，得到端到端网络风险评级。对各项风险提前分析可能原因，设计容灾机制，规划应对措施，降低网络带来的业务风险影响。B.业务端到端失效模式分析根据业务的具体位置定位到相应的网络设备，得到不同业务端到端失效模式。因数通设备、核心网设备、无线BBU与 5G PLC 业务类型关联性不大，而无线网 PRRU、RHUB设备与业务强相关，因此将集中式 PLC 控制产线下的 PRRU、RHUB 设置为关键控 制点。28C.业务运维等级匹配根据工厂对不同业务的重要性等级评估，结合5G专网运维要求，将各应用场景划分为四个运维等级，并设置不同的响应、处理、反馈时限。可参考以下运维等级划分模式进行规划：运维等级划分对业务影响说明响应时限阶段反馈时限处理时限P1业务全阻、PLC产线、AMR业务受影响半小时每小时反馈4小时P2AI、墨水屏等其他非关键业务受影响1小时每小时反馈12小时P3当前所有业务无影响但存在隐患需现场处理时2小时联系（工作时间）；软件配置等后台自行处理后邮箱反馈每4小时反馈根据告警严重性另分为24、48小时P4对业务无影响自行签收知晓表 4-5 5G 专网运维等级划分运维体系建设后，仍需通过专网自服务平台对工业5G专网进行实时、准确的网元状态、SLA 指标监控。基于5GToB切片专网一站式自助运营服务，通过“七元二阶”方法采集对接物联网卡，终端、基站、承载、边缘云、5GC、私有云等网元节点，跨专业关联基础设施、业务应用两个阶层，对网络设备、关键KPI指标进行实时监控，如时延、速率、丢包等指标，实现便捷的专网运行下网络排障分析、端到端分段定界、业务SLA动态优化闭环，推进网络与业务一体化融合的可视、可管、可维、可控，实现工业5G 专网自服务定制化、网络能力显性化。保障工业 5G专网稳定可靠运行，为工业行业用户提供真正具备价值的专网服务。5G PLC深度融合解决方案白皮书29 转型成功案例5 案例详解 5G PLC自动化线体改造30前面章节描述了5G深度融合工业控制领域的背景、系统架构及应用场景分类及对5G网络的需求、5G网络规划及部署的通用要求，以下两个章节将以实际生产场景和制造实施过程为例，分别结合全自动高速产线和半自动柔性产线两个案例给出实际指导，以供同行参考。5.1产线改造前状态及痛点原产线共四台设备组成高速自动产线，节拍时间CT为3秒。有线 PLC南向组网采用主机架 本地扩展控制本地IO 工业以太网或工业现场总线节点控制变频，伺服，视觉等方式。原产线使用了4个M580 PLC进行南北向及东西向通讯，单个PLC架构如下：图 5-1 原产线单个PLC架构本地扩展控制本地 IO31 案例详解 5G PLC 自动化线体改造改造方案可参考图3-2，此产线采用了远程背板的通信方式，由4个远程背板替换了原先产线的4台PLC，南向连接了气缸、阀岛、电脑、HMI、工业相机、传感器等多种设备。图 5-2 内存利用率分别为 45%、33%、29%和45%基于原来系统架构，实测单PLC内存利用率约为30%，利用率较低（如图5-2所示），计划使用5G PLC集中化部署方式进行PLC整合，提高利用率，减少投资成本。内部存储器（程序和保存数据）55.8h.8%PLC 172.2g.3%PLC 287.4q.7%PLC 355.4g.2%PLC 4325.2网络性能测试施耐德电气为形成 5G深度融合工业控制网络标准解决方案，搭建5G PLC测试验证平台，针对前期拟定的工业控制场景与 5G 时延SLA测试，希望形成面向不同控制需求的5G网络建设指标建议，提供一个全面的5G工业产线解决方案。主要测试场景包括：逻辑控制、过程控制、运动控制、外部设备通讯四类场景，涉及集中化部署的主PLC与远程背板、远程IO、现场子PLC及各类驱动器、传感设备间的5G 通讯。这些测试也为前面章节的网络性能要求和运动器件的通信需求提供了数据支撑。（1）测试内容以下为2022.12月在施耐德某工厂环境下的详细测试内容，其中各部分测试的必要性可以根据阅读者的实际情况进行选取参考：A.工厂环境下，不同SLA设计下网络质量保障测试M580 集中式PLC与远程背板、远程IO、子站PLC、伺服驱动器之间的5G无线通讯网络质量B.不同SLA设计下，5G无线通信对四类工业控制场景业务的影响测试，每类场景测试三大指标，包括平均时延（15ms,25ms,50ms）、最大时延（30ms,50ms,100ms）和时延溢出（千分之一，万分之一）a.逻辑控制：场景为M580与远程背板、远程IO 间的通讯，涉及Modbus TCP协议与 Ethernet/IP 协议b.过程控制：涉及 M580与远程背板、远程 IO 间的通讯，涉及Modbus TCP 协议与 Ethernet/IP 协议c.运动控制：涉及M580与变频器、伺服控制器间的通讯，涉及M o d b u s T C P 协议与 E t h e r n e t/I P 协议，涉及 E t h e r C A T 协议的高精度控制不在该测试内d.其他设备通讯：其他工业设备通讯，大部分采用 M o d b u s T C P 协议C.5G LAN工业控制网络优化效果测试D.工业5G网关可靠性及性能对比测试E.双发选收网络保障效果测试 5G PLC深度融合解决方案白皮书33 案例详解 5G PLC 自动化线体改造（2）测试架构工厂测试基于集中化 PLC布置的架构，使用了多种支持 5G LAN功能的DTU用于测试，各工 业网关均具备5G LAN功能。涉及到的硬件设备见下表：设备名称设备型号备注M580PLCBMEP584040集中式PLC远程背板BMEXBP0800分布式模组M340CPUBMXP342020通讯数字量输入输出模块BMXDDM16022逻辑控制模拟量输入输出模块BMXAMM0600过程控制TM3总线耦合器TM3BCEIP远程I/OTM3数字量输入输出模块TM3DM8RG逻辑控制TM3模拟量输入输出模块TM3AM6G过程控制变频器ATV630U07M3运动控制、通讯伺服驱动器LXM16DU07M2X运动控制、通讯马达BCH16LB01330A5C2运动控制机构工业5G网关1NR1305G 终端工业5G网关2Z25G 终端工业5G网关3R5115G 终端工业5G网关4CPE ins2.05G 终端DISDIS LampSite5G基站设备5G COREE9000H-25G核心网表 5-1 5G PLC测试硬件清单34测试用硬件连接和系统架构如下图：图 5-3 5G PLC 测试用网络架构示意图机 房 侧现 场 侧施耐德 M580:主背板 电源 CPU EIP通讯模块核心交换机5G 核心网M580 远程背板:从站背板 电源 IO模块 EIP通讯模块M340:背板 电源 IO模块 EIP通讯模块TM3变频器伺服马达马达施耐德HMIGTO5GA MFS MFU PFU DM工业5G网关 5G PLC深度融合解决方案白皮书35 案例详解 5G PLC 自动化线体改造（3）测试网络环境及特性基于施耐德某工厂车间内5G专网环境进行测试，5G 小区信息如下：业务测试过程中，网络具备以下特性：D-MIMO 特性：D-MIMO解决方案，区别于传统NR同频部署带来小区间干扰严重，从而影响覆盖区域内用户性能，创新性引入分布式Massive MIMO技术，通过将工作在相同频段上的射 频模块所连续覆盖的区域合并成一个nTnR的小区来消除小区边界，降低小区间干扰。合并后形成的D-MIMO 小区还可以通过 MU-MIMO 功能来提升系统的上下行容量和频谱效率。D-MIMO 解决方案适用于半封闭高大型厂房、空间开阔场景，例如制造、钢铁厂房室内空旷、无吊顶、抱杆点位丰富场景，通过宏站天线增益大、覆盖广、抱杆侧装方便，所需点位少，安装便捷优势，解决厂区部署5G toB的难题。业务差异化低时延：业务差异化低时延特性实现了 QCI（QoS Class Identifier）级别的上行预调度、SR 周期可配、SR 首包大小可配和上、下行 IBLER 目标值可配，节省调度处理时间及减少误块率和减少重传次数，降低空口时延。低时延高可靠：低时延高可靠主要通过实现数据信道可靠性和控制信道可靠性来达到提高业务可靠性的目的。PDCP Duplication：通过PDCP层复制报文，并在多载波冗余发送数据包，提升空口的可靠性。针对制造、港口、电网等短时延高可靠网络，进一步提升业务可靠性，助力达成RAN RTT时延可靠性。Slot 聚合：Slot 聚合功能可以在多个连续的slot上采用不同 HARQ 冗余版本传输同一个数据块，充分利用 HARQ 合并增益，提升空口传输的可靠性。表 5-2 5G小区信息组网SA制式NR TDD带宽100M子帧配比7:3专网部署模式5GC控制面下沉厂区，厂区内部鉴权，开卡、网管位于北京36（4）测试结果测试选取了主流工业以太网协议 Modbus TCP、Ethernet/IP、Ethernet/IO 进行测试，并分 别配置不同的协议轮询周期，通过持续发包测试不同协议下终端的响应时间。为模拟工业控制场景下实际电气动作执行的响应时间，测试选用TM3和 M580通信背板，分别将 DO 输出接口与DI输入接口短接，使用 PLC 计时器记录从PLC 程序控制 DO 输出到接收到 DI 输入的时间间隔作为响应时间，因该过程为闭环控制，响应时间受到两次 5G 通讯时延的影响。测试开启了低时延特性已优化RTT时延。C-PLCVxlan switchTM3InputModbus 协议EIO协议InputOutputOutput通信背板5G Core5G RAN5G 终端Output-input=响应时间图 5-4 5G 工厂测试架构 5G PLC深度融合解决方案白皮书37 案例详解 5G PLC 自动化线体改造测试内容TM3 by ModbusTCP远程通信背板 by EIO轮询周期10ms20ms30ms10ms20ms30ms有线响应时间26.67ms39.99ms60ms20.01ms20.99ms29.99ms5G响应时间40.6ms49.55ms60.063ms38.48ms40.04ms41.18ms响应时间增加13.93ms9.56ms0.063ms18.47ms19.05ms11.19ms表 5-3 工业控制业务响应时间测试工业控制业务响应时间测试，持续发包：结论分析：在工业南向控制环节，选用不同的工业控制协议与配置不同通信参数受到5G 化改造时延影响的程度有所不同，根据实际测试验证，随着通信轮询周期的增加，5G无线时延对现场 I/O 动作影响显著降低。通常情况下，用户在使用远程 I/O过程中，大多使用默认 20ms 作为轮询周期，在此基础上的工业控制场景，5G 网络配合现场机械、电气安全防护可满足大部分控制需求。5.3产线初期分析（1）产线工艺设计分析此分析可基于产线设计基础工具LADM（Line Architecture Design Methodology）的基本原则，从需求，供给，产品，制程，MPH，布局，管理和评估八个步骤进行分析。全流程以可迭代，可进步，可协作，可对比的原则，为工程师提供一个结构化的生产线设计准则。更详细的分析工具和方法可参考精益生产资料。除了借助于传统线体设计标准外，在设计时需要注意区分在产线工艺制程中对于 cycle time和时延敏感性的要求：A.高速自动线：一般来说，cycle time 小于5s的产线被称为高速自动线，复杂的高速自动线 往往对于节拍要求很高，双向 20ms的时延可能会造成5%以上的效率损失。故在高速线体进行5G改造/制造时，需要额外进行节拍评估，在确保产能需求达标的前提下使用5G PLC 技术。B.时延敏感线体：这里指的是其中的关键工艺制程及产品质量会受到时延影响。只要存在时延对产品质量和关键制程出现影响的场景，必须保证产品关键性能在后续制程中可被检测。建议在产线验收阶段进行质量全检，生产阶段进行高频抽检，并对产线的实时网络性能以最高优先等级进行监控。38 5G PLC深度融合解决方案白皮书（2）产线5G适配性分析本节旨在就 5G PLC产线新建/升级/替代项目给出设计流程参考指南，分析流程见图5-5所示，每一步流程所作判断依据都以之前章节内容为依据：产线需求创建产线5G适配性分析完成开始产线配置规划LADM 八项分析工艺制程设计和 对应设备选择完成选择确定需要接入 5G网络的设备类型及位置确定设备接入 5G网络所需的网络性能）工厂是否已经 完成2B的5G网络 覆羞判断设备需求的网络性、能是否可以被现有5G 网络能力满足重新选择接入5G 设备，新工艺制程 和设备布局根据设备类型判断单 设备5G通讯造成的 延时瓶颈工位效率损失 是否小于3%测试5G工业网络 是否达标识别各工位 Cycle Time,计算延时 造成的效率损失根据使用的5G网络技术 和保障方案对标得到控制业务网络性能判断产线瓶颈工位 Cycle Time 及最大 可接受效率损失（3%）确定设备接入5G 网络所需的网络性能预估全厂3年内基于 5G 网络设计的应用和产线判断需要的5G网络 覆盖等级（C0/C1/C2/C3）将需求提供给5G网络 供应商，提供方案网络覆盖方案完成，网络及产线同步立项否，设备网络需求不被满足是，可以满足是，功能性测试完成否，效率损失过大，重新设计否，重新优化评估否，未覆盖是图 5-5 产线5G适配性分析39 案例详解 5G PLC 自动化线体改造5.4项目实施注意事项（1）5G连接下机械、电气安全防护机器设备的第一要义必定是安全和可靠，无论种类也不分区域，标准是确保其兑现安全可靠承诺的最重要的监管工具。5G 网络环境下，PLC 的 CPU和现场设备基于5G网络通信导致网络异常中断时，PLC 的执行指令无法正常传达至设备处，为了保障在极端情况下设备的安全性，需要确保机械、电气的安全防护完全不依赖 PLC 执行程序，完全由本地安全电路完成。如何判断一台机器是安全的，就需要看它是否满足相应的安全标准，能否识别出机器的风险的和提供相应的安全防护措施。事实上，在机械、安全设计上，行业内已有成熟且严格的标准。严格遵循标准进行设备设计可以有效避免 PLC 集中化部署带来的安全隐患。（2）施耐德电气 PLC 5G下连接参数设置参考A.Modbus TCP 设备参数设置参考：对于Modbus TCP，建议发包周期参数设置为40-60ms之间，考虑到 5G 终端和网络性能的配置，如网络性能配置足够好，可以适当缩短发包 周期。B.Ethernet/IP模块设定参考：对于 EIP设备如果是使用 TCP协议，建议使用30-50ms的发包周期。C.EIO 参数参考：应用程序扫描周期建议大于60ms。40 5G PLC深度融合解决方案白皮书5.5验收标准（1）功能性验收标准功能性验收标准主要测试设备性能是否达到了技术要求的预期。应在设备到场调试完毕后，完成一段时间的生产后开始。一般的设备验收条目包括以下几种：A.稳定生产节拍 Cycle Time；B.机械效率 OEE；C.生产一次合格率 FPY；D.产品误判率（涉及到智能质检的设备）；E.设备故障次数及原因；F.机械安全审查；G.电气安全审查。（2）网络性能验收标准网络性能验收分为全厂5G网络覆盖能力验收及生产线组网和性能验收。全厂网络覆盖由网络性能分级及网络招标时技术要求为基准，进行信号覆盖检测，30万次下平均时延和时延稳定性检测，故障处理流程和响应速度压力测试等。标准情况下，符合 5G下 PLC南向工业控制的网络条件需要满足：信号强度大于-85dbm，双向时延小于20ms，满足99.9%-99.99%的可靠性。同时网络运维恢复时间小于4小时。在生产线组网后的网络性能测试中，要求PLC南向网络具备以下特征：A.终端和物联网卡具备5G LAN功能；B.开通低时延特性和QoS 功能；C.根据实际需求，E2E支持 VLan划分功能；D.基于单一会话，提供实时网络性能检测功能；E.平均双向时延稳定在15ms以下，无明显波动。41 案例详解 5G PLC 自动化线体改造5.6实施效果进行改造后，PLC 在机房进行了集中化部署，并从4台 PLC集合成了3台，未来将进一步进行3台合并为2台的编程改造。改造后的PLC组网架构如下：图 5-6 改造后的5G PLC组网架构本生产线已成功于2023年2月正式进入商用环境下运行，其生产的产品都已经通过最终质量检测并交付客户使用。改造稳定后效率损失约为3%以内，符合预期，且生产过程中的一次合格率未受到影响。本次改造项目成功验证了 5G PLC 南向控制方案可以在高速生产自动线（CT 5s）上使用，5G 改造前后设备产品质量保持一致。预期可节约硬件成本6万元。在此高速产线上积攒的经验可快速进行复制，单条产线的改造时长从2周缩短至3天内，其经济效益和规模化效果显著。以单个工厂为例，其可改造线体超过50条，年增加经济效益可达300万元。一旦此方案在行业内进行大规模运用，将有效降低产线对于 PLC 数量的依赖程度，减少控制设备固定资产投资，提高运维效率，并进一步实现软硬件解耦，使得终端执行机构有更灵活的部署方式，实现柔性生产。MECIT NetworkPRRUM23M26M24/M25电源线：工厂内随地可获取IT/OT FW5G Core（UPF/AMF/SMF/UDM）M23M24/M25M26NOC301NOC301NOC301PLC M580PLC M580PLC M580BBURHUBCPECPECPECPEHMI伺服电机机器人远程IO扫描枪HMI机器人远程 IO扫描枪HMI机器视觉机器人远程IO扫描枪CPECPE集中控制室变频器42 VUCA 时代，供应链直面五大挑战6 进阶应用5G PLC 半手工 柔性装配43图 6-1 施耐德半自动柔性产线布局图 进阶应用5G PLC半手工柔性装配6.1项目概述及背景施耐德电气某工厂的5G PLC半手工柔性装配线是一整条接触器柔性组装线，包含了一个电气接入台，四个工作台，两个中心岛台，两台协作机器人，一台检测激光设备，一台电性能测试设备以及 相应的工装夹具，货架，PLC，感应器。全线使用了工业DTU 8台，施耐德电气PLC M580 一台（机房集中式部署），所有的 PLC 南向连接设备均通过5G 连接，连接设备包含了：气缸及感应器；协作机械臂；视觉检测相机；二维码打标机，电机/变频器；螺钉供料器；激光刻印机，HMI 和工控机。产品示例图如下：本产线为原U形产线的替代升级，一方面解决了原产线负载率极低（改造前3%），空间占用高的问题，同时也为产能紧张的接触器产线提供了额外的产能（改造后增加12%）。全产线设备通信连接均通过 5G 组网，生产配方通过 PMS下发，统一产品族内换型时间低于1分钟，跨产品族换型低于15分钟。所有的模块都可快速更换，电气接口快接设计，解决了维修困难的问题，同时降低了设备维修对生产的影响。总投资185W元，总设计时间2个月，总工期4个月，投资回报率1.7年。该产线设计理念运用了施耐德电气实用新型专利。设计方案由上海施耐德工厂，施耐德电气工业化团队以及非标设备供应商联合设计，网络架构支持由中国联合网络通信集团有限公司装备制造行业军团，华为技术有限公司无线网络产品线，以及 5G PLC联合创新小组共同提供。PLC编程，总控程序PMS由施耐德内部装备制造中心提供。设计概念布局图可见下图：客供捆包机客供铲板机446.2 5G PLC 控制网络架构图6-2是 5G PLC 控制网络架构图。机房集中化部署的PLC南向直接控制除检测台外的8台设备，其中手工工位由远程 IO执行夹具和工装动作，自动工位由远程背板集成伺服电机，机械臂，打标机，扭矩螺钉枪等等。检测台因涉及到高频次模拟量采集，故使用了子PLC进行数据集成，并和机房主PLC 进行东西向通信。总控程序PMS由施耐德内部装备制造中心提供。设计概念布局图可见下图：图 6-2 5G PLC控制网络架构 5G PLC深度融合解决方案白皮书456.3案例5G适配性分析以上所有的工艺制程和设计均运用了章节：产线初期分析中的5G网络适配性分析。在施耐德电气上海某工厂的5G网络部署条件下，产线适配性分析结果如下：序号电气接入台数量工位一数量 2倍率工位二数量 3倍率4工位三数量 5倍率6工位四数量 7倍率81HMI1逻辑控制IO 双手按钮10.5逻辑控制IO 双手按钮20.5逻辑控制IO 双手按钮10.5逻辑控制IO 电机启动10.52逻辑控制IO 气缸进退20.5逻辑控制IO 气缸进退40.5逻辑控制IO 气缸进退20.5二维码扫描113逻辑控制IO 电机启动10.5逻辑控制IO 电机启动10.5逻辑控制IO 电机启动10.5二维码打标机114二维码打标机11二维码 扫描11二维码 扫描11HMI15HMI1HMI1HMI1 时延乘数3.0X4.5X3.0X2.5X序号中心台一数量 9倍率 10中心台二数量 11倍率12激光台数量 13倍率14测试台数量 15倍率161逻辑控制 IO 工位111机器人动作121逻辑控制IO80.5Sub PLC112伺服螺丝刀81伺服螺丝刀21激光机通讯31工控机103机器人动作 工位1101逻辑控制IO31二维码扫描11HMI14机器人动作 工位211二维码扫描11HMI15逻辑控制IO 工位311HMI1 6机器人动作 工位3517相机通讯318二维码扫描11HMI1 时延乘数30X18X8X1X需求延时20ms效率损失0.94%表 6-1 项目的5G适配性分析 进阶应用5G PLC半手工柔性装配466.4实施效果将5G PLC南向进行无线连接，解放了PLC的物理位置限制，可以让南向的所有设备进行任意移动、拼接、组合而不影响网络架构和通信质量。柔性线体可以适配多品种小批次的产品进行高效生产，降低生产使用面积，提高效率和换型速度，进一步提高供应链弹性。该柔性生产线第一阶段可兼容20余种不同型号、不同产品族的产品组装生产，单次换型时间小于15分钟。全流程质量管控和工艺互锁，保证了产品的质量和可追溯性。最终节省了50%的占地面积，提高了12%的产出，直接经济效益超过120万元/每年。表 6-2 5G柔性产线中的网络需求最终结论：八个工位中只有一个工位需要双向20ms的时延保障，其余工位提供100ms时延保障即可，总效率损失1.29%，在可接受范围内。本产线为半自动产线，手工装配较多，故对于时延及稳定性影响敏感度较低，是一个经典的，对网络需求较低的产线模板。柔性线总工位数量8个7个工位时延要求100ms1个工位时延要求30ms单包大小100bytes发包周期30ms单个CPE下最大单个工位连接数10个每个包大小100bytes每个连接普遍发包数1.5 个发包数量按照30ms发送频率500每秒 5G PLC深度融合解决方案白皮书477 未来展望48在国家发布5G产业政策的支持引导下，各个行业应用都取得了非常多的突破和成绩。在工业方面，尤其是5G 全连接工厂建设指南的发布，终将推动 5G由生产外围辅助环节向核心控制环节深化拓展，同时 5G新版本标准和新的技术也会加快IT和OT在工厂控制层面进行深度融合，我们也看到传统自动化厂家正在积极拥抱ICT新的技术，共同解决工业企业在数字化转型过程中遇到的实际困难。总体架构方面，在绿色智能制造，IT/OT 深度融合及工业互联网快速发展的时代背景下，工厂传统的IT和OT的系统架构将随着客户日益复杂的需求及新技术的发展产生巨大的变化，系统将变得更加智能，开放及灵活。以便在工厂的建设、运营，维护等方面大幅提升效率，降低成本。本白皮书中5G PLC在施耐德电气工厂的应用就是这种需求的大胆探索及有效实践。硬件方面：随着 5G Redcap等技术的发展及成熟,将大幅降低终端设备集成 5G技术的成本，期待有更多的厂家进行原生融合 5G 技术的工业网关、边缘控制器、远程IO 站、变频伺服传动装置、智能仪表、执行机构等硬件的研究和产品的开发，丰富 5G工业控制系统的生态、真正打造“即插即用”的5G硬件设备。随着 5G 原生融入工业控制系统的各个环节，将进一步简化系统网络架构，带来更多的灵活及敏捷性，降低总体拥有成本。软件方面：随着以施耐德电气 EcoStruxure开放自动化平台（EcoStruxureTM Automation Expert，EAE）等软硬件解耦系统的出现，虚拟化 PLC 能够在很大程度上提高 OT系统的灵活性，结合面向对象的应用建模技术，虚拟化、容器化的软件技术，自动化应用可以灵活地部署在通用的边缘IT计算设备甚至在云端，让通用的IT设备进入生产控制的环节，让低成本的硬件也有可能完成先进的自动化控制系统的任务、打造企业数字化的基础设施、真正实现“以软件为中心的自动化”。5G 基于开放技术的虚拟化 PLC将在端、边、云融合，企业数字化基础设施建设方面发挥巨大的作用。在后续的系列白皮书中，将对这类应用做详细的描述。5G PLC深度融合解决方案白皮书49附件：专有名词解释及缩略语1施耐德电气专有名词解释 DT（Design Time）：工艺制程中的标准动作时间 KER（非增值时间）：制定的标准工艺时间和实际员工花费时间之间的差值。LDS（Lean Digitization System）：施耐德电气的制程管理解决方案，用于监控和提升产线制造关键KPI。MPH（Material Providing&Handling）：材料供应与处理物料/半成品供给规划，涉及到全厂，全产线，单工位的物料运送，摆放，获取的标准制定。OT 网络（Operation Technology Network）：用来连接各个自动化生产设备和生产系统的生产网络。PMS（Process Management System）：施耐德独创的制程控制管理系统，是基于传统MES 系统的一种创新，带有来料控制，制程下发，工位互锁等功能，适合高产能，快节奏的生产产线。Takt Time（节拍时间）：两个产品生产间隔时间，为产线制程的关键指标。WDT（WatchDog Timer）：看门狗定时器，本质上是一个计数器，如果系统运行正常，每隔一段时间会发出指令让看门狗重新开始计数。如果看门狗增加到设定值就认为系统没有正常工作，保护性触发系统宕机事件。步进电机：一种将电脉冲信号转换成相应角位移或线位移的电动机。每输入一个脉冲信号，转子就转动一个角度或前进一步，其输出的角位移或线位移与输入的脉冲数成正比，转速与脉冲频率成正比。步进电动机又称脉冲电动机。伺服电机：伺服系统中控制机械元件运转的发动机，是一种补助马达间接变速装置。伺服电机可以控制速度，位置精度非常准确，可以将电压信号转化为转矩和转速以驱动控制对象。伺服电机转子转速受输入信号控制，并能快速反应，在自动控制系统中，用作执行元件，且具有机电时间常数小、线性度高等特性，可把所收到的电信号转换成电动机轴上的角位移或角速度输出。远程IO：具有通信功能的数据采集/传送模块，自身没有控制调节功能。只是将现场数据送到控制中心（比如PLC），或者接受控制中心的数据，对现场设备进行调度。通信方式包含Profibus、Modbus 等。附件：专有名词解释及缩略语502通信专有名词解释 OTT（One-Trip Time）：表示数据包从发送端到接收端的时间。3GPP TS22.261中也称为E2E 时延。RTT（Round-Trip Time）：表示从发送端发送数据开始，到发送端收到来自接收端的确认经历的时间。接收包间隔：接收端接收到的相邻数据包之间的时间差。丢包率：在一定时间内（当前定义2s）没有达到接收端的数据包比例。抖动：连续接收的两个帧时延之差的绝对值。网络可用性：网络正常运行的概率，其关键是设备可用度（包括网络设备、电源等）。连接稳定性：终端与网络间连接状态长期保持的稳定性。时延可靠性：业务包的在确定时延范围内传输的可靠性，包括单包和多包的可靠性。时延定义：在本白皮书中，单向时延定义为下图T1T7或T8至T2信息传输所需的时间。双向时延定义为T1T2之间信息传输所需的时延。图8-1 时延定义示例图T1T35G UEgNB业务服务器行业终端传输 核心网 防火墙T5T7T2T4T6T8 5G PLC深度融合解决方案白皮书513缩略语3GPPthe 3rd Generation Partner Project第三代合作伙伴计划5G5th Generation of Cellular Mobile第五代蜂窝移动通信技术5QI 5G QoS identifier5G服务质量指示标识AGVAutomated Guided Vehicle自动导航车CPE Customer Premises Equipment 客户终端设备DCNDistributed Control Node分布式控制节点D-MIMODistributed Multi-Input Multi-Output 分布式多入多出技术DTUData Transfer Unit 数据传输单元HMIHuman Machine Interface人机界面IBLERInitial Block Error Rate，IBLER初传误块率MACMedia Access Control 媒体访问控制MECMulti-access Edge Computing 多接入边缘计算MESManufacturing Execution System 制造执行系统MTBF Mean Time Between Failure 平均故障间隔时间MTTR Mean Time To Repair 平均恢复时间PDCPPacket Data Convergence Protocol 分组数据汇聚协议PLCProgrammable Logic Controller 可编程逻辑控制器PHYPHYsical layer 物理层QoSQuality of Service 服务质量RANRadio Access Network无线接入网络RLCRadio Link Control 无线链路控制RRCRadio Resource Controller 无线资源管理RSRPReference Signal Received Power 参考信号接收功率SLAService Level Agreement 服务等级协议TCPTransmission Control Protocol 传输控制协议URLLCUltra-Reliable Low-Latency Communication 低时延高可靠通信VLANVirtual Local Area Network 虚拟局域网VxLANVirtual extensible Local Area Network 虚拟扩展局域网 附件：专有名词解释及缩略语北京市朝阳区望京东路6号 施耐德电气大厦邮编：100102电话：(010)8434 6699 传真：(010)8450 11302023 施耐德电气保留所有权。文中出现的施耐德电气产品商标为施耐德电气及其子公司和附属公司财产。文中出现的其他企业或品牌商标为其所有者财产。未经施耐德电气书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影印、翻译本文档的任何内容。凡转载或引用本文任何观点、数据等信息，请注明“来源：施耐德电气”。998-22890729Schneider Electric Building,No.6,East WangJing Rd.,Chaoyang District Beijing 100102 P.R.C.Tel:(010)8434 6699 Fax:(010)8450 1130施耐德电气（中国）有限公司 Schneider Electric(China)Co.,Ltd.2023年9月

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1报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系沙利文公司独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。未经沙利文公司事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，沙利文公司保留采取法律措施，追究相关人员责任的权利。2023年8月2023年中国工业数字化软件白皮书2资料来源：国家统计局、沙利文研究工业增加值及占GDP比例，中国，2018-2022工业行业关乎国民经济命脉工业行业为经济增长提供稳定动力工业转型升级势在必行改革开放以来，我国工业行业一直保持较快增长速度，是国民经济的重要一环。目前，规模以上工业企业数量已突破40万家，2022年工业增加值达40.2亿元，占整体GDP比例为33.2%。工业总体实力再上新台阶。各种经济类型蓬勃发展，市场主体活力迸发，各类型工业企业快速成长，外资外贸保持增长，市场融合拓宽加深。近几十年以来，工业经济始终保持较快增长，对国民经济平稳增长形成有力支撑，从2018年至2022年，工业增加值年复合增长率为7.5%，远高于世界其他主要经济体增长水平。2022年，我国工业增加值比上年增长7.2%，工业增长成为我国GDP增长的有力推动力。作为中国经济命脉，推动工业转型升级，实现从传统制造业向高端制造业、智能制造业转型，是发展的必然趋势。工业转型升级有利于优化工业结构，加快科技创新和产业升级，提升企业盈利能力，促进高端制造业和新兴产业的发展，同时提升我国工业经济的自主可控能力，使工业经济更具可持续性和竞争力。30.131.231.337.540.2010203040506002551035152030201832.831.630.932.633.22019202020212022CAGR： 7.5%亿元%中国工业行业重要性工业行业作为驱动各行各业的增长引擎，长期以来是国民经济增长的关键助推器，工业结构优化转型、工业生产提质提效、高端制造与科技创新将成为工业行业未来发展趋势工业增加值占GDP比例3资料来源：沙利文研究“制造”向“智造”数字化、网络化、智能化推动工业转型升级，为产业链赋能、赋智。同时，数字化、自动化可以提高生产精度和稳定性，为企业带来提质增效的变革。打破数据孤岛，提升产能在数字化协同推动下，产业链不协同带来的资源浪费、产能浪费可以通过数据中台及业务中台得到有效缓解，降低能耗，提升生产效率，打破数据孤岛，实现信息共享和协同，优化传统生产管理流程，提高生产效率和质量水平。推动产业协同发展与工业转型虚拟工厂、调度中心及产业云协同有效推动产业间协同高效运转，帮助制造业实现技术密集型转型，推动工业模式转型与产业结构升级。传统方式高消耗低质效传统工业的各个业务功能及对应数据及指标较为分散，数据和业务孤岛导致能源消耗高、环境污染严重、低质量且低效率等问题，不仅带来人力、物力及财力的损失，也大大降低了生产效率及发展质量。产业链上下游协同乏力传统工业行业产业链的上下游协同水平较低，供应链管理效率低下，存在产业孤岛及产业链不协同带来的资源浪费、环境污染与产能利用效率低等问题。生产材料利用率低下传统制造业由于工厂及业务之间缺乏工业机理积累，远程指挥及粗糙的跨部门协调体系导致资本回报率低，难以高效利用材料、研发及劳动力资源。工业行业痛点数字化激活工业中国工业行业痛点及数字化赋能分析传统工业模式由于存在数据孤岛、信息孤岛、地理孤岛、产业孤岛等问题，存在高能耗、高污染及低回报等痛点，工业数字化通过数据中台控制塔、工业互联网、产业云协同等数字化解决方案推动制造业加快步伐迈入“智造时代”4资料来源：沙利文研究萌芽期200020152020-至今初期探索期推广应用期智能转型期2000年党的十五届五中全会明确信息化的战略地位，提出“信息化是覆盖现代化建设全局的战略举措”，深刻剖析了近年来信息技术的突飞猛进给全世界带来的巨变，为新世纪加快推进国民经济和社会信息化积累了经验，奠定了思想基础。2015年，国务院正式印发中国制造2025规划纲要，明确提出要实现“智能制造”的目标。同时，国务院出台了促进大数据发展行动纲要，指出工业制造是国民经济的主体，大数据是工业发展的必然选择，企业是推进大数据创新的主体，再次强调了工业与数字化结合。2017年，国家启动了“工业互联网”行动计划，推动工业数字化和智能化的深度融合。随着新冠疫情的到来，企业和政府数字化转型进程加速发展。2020年，国务院印发了关于加快推进数字产业高质量发展的意见，提出要推动工业数字化绿色化融合发展，实现工业高质量发展和生态文明建设的双重目标。20102011年，国务院印发了关于加快推进工业化和信息化深度融合的指导意见，首次提出了“智能制造”概念，初步形成“两化”体系。20062006年国务院印发国家信息化发展战略（20062020年），提出“以信息技术促进产业升级”的战略目标，是应对国际信息化竞争的需要，是满足经济社会发展的需要，是满足我国信息化实践自身的需要。两化融合期中国工业数字化发展历程21世纪以来，我国工业数字化从顶层设计逐步落实到各行业、各产业、各生产环节的生产实践中去，工业数字化已初有成效，未来国家将着力推动信息化与工业化的两化深度融合，全力加速工业数字化转型2021年底，工业和信息化部印发“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划，2022年底，国家市场监督管理总局发布2022年第13号中国国家标准公告，批准信息化和工业化融合 数字化转型 价值效益参考模型、信息化和工业化融合管理体系 供应链数字化管理指南、信息化和工业化融合管理体系 生产设备运行管理规范和信息化和工业化融合管理体系 生产设备运行绩效评价指标集四项国家标准。国家将两化深度融合作为发展工作重点，全力加速工业数字化转型。5研发设计全线协同生产控制模式升级整体优化运维服务提升经营管理效能资料来源：沙利文研究缩减研发成本数字孪生模型、虚拟仿真的协作设计平台等帮助企业“零成本”试错、高效完成等同于传统模式下的产品功能、工艺、性能、结构强度等方面的验证多部门间同步协作，模拟多种场景进行成品预演，实现产品精细化、精准化研发增强研发协同数据全面赋能建设数据运营体系，强化内外数据的采集、融合、分析、应用、治理能力建设，实现数据在应用系统、软硬件设备、生产设备以及人之间的有序流动，达成“数据-信息-知识-智慧”的价值跃迁。数据运营体系为企业经营管理等提供科学决策和精准执行数据运营体系智能生产策略利用数字技术对生产机组的运行状态和运行环境等进行实时监控和模拟仿真运行，及时制定各生产机组的最优运行策略，变革传统模式，提高生产效率对生产过程进行实时监测、预警、自动控制与生产优化，提升生产自动化水平与安全管控能力，优化生产管理流程，降低生产成本，提高生产效率运行实时监测提高运营效率及时制定各生产机组的最优运行策略，实现智能排产、智能控制和智能决策，改变传统行业生产运营模式，有助于提高整体运营效率，降低过程能耗与成本投入在设备健康管理、工厂生产、供应链协同、安全监控等方面，数字化体系可以整体提升运营和维护质量提升运维质量中国工业数字化必要性分析工业数字化从研发设计、生产控制、经营管理及运维服务四大核心维度全面提升企业效能，数字化体系与智能制造模式帮助企业实现精益化发展，产业实现结构性升级6资料来源：沙利文研究020301 数字化转型是推动经济转型升级的重要手段，有助于实现从传统制造业向智能制造业的转变。数字化技术能够帮助企业实现生产过程的自动化、智能化和优化，进而提高生产效率和质量，降低成本。这将有助于提高中国制造业的核心竞争力，推动工业结构升级。数字化技术可以实现资源的精细管理和节约利用，降低能源消耗和环境污染，推动中国工业向绿色、可持续发展方向转变。通过引入智能制造技术，企业可以实现生产过程中能源和原材料的高效利用，从而降低废弃物排放和环境污染。同时，数字化技术还可以促进循环经济和绿色生产模式的发展，有助于实现可持续发展目标。经济转型升级提升中国制造业竞争优势 工业数字化的发展有利于优化生产流程，实现生产自动化和智能化。智能化制造、网络化协同、个性化定制、服务化延伸、数字化管理等新模式、新业态得以发展。工业数字化有利于推动网络化、智能化发展基础更加坚实，并带动提质、增效、降本、绿色、安全发展成效不断提升。与此同时，技术创新能力进一步提升、产业生态逐步健全、企业信息安全保障能力增强等均有助于全产业链各领域高质量发展。推动经济社会高质量发展 工业数字化技术在优化供应链管理、推动全平台信息互通、数据共享、标准统一方面具有重要作用。通过大数据、云计算、物联网、5G、人工智能等技术，大力发展融通应用，加快行业数据标准推广统一，帮助企业实时获取供应链各环节的数据，实现信息透明化和快速响应，进而实现产业协同发展。生产环节有机融合协同发展 发展趋势中国工业数字化发展趋势工业数字化为设备连通性、生产高效性、施策精准性提供全链条支撑，推动各行业、各平台协同发展，打造“虚实相融”的数字化工业核心竞争力7 工业数字化解决方案指通过应用信息技术、通信技术、大数据、人工智能、物联网、虚拟现实等数字技术手段，对工业生产过程进行全面优化升级的一种整体方案。它将工业生产和制造企业的各个环节紧密结合，实现资源与信息高效共享，提高生产效率与管理水平，推动企业整体竞争力提升，最终实现工业行业的转型升级。工业数字化解决方案可分为工业数字化硬件与工业数字化软件两种，能够针对生产效率、生产质量、定制化研发、能源消耗、设备维护与管理、信息孤岛、市场营销与产业协同等工业行业发展痛点提供智能、灵活的解决方案。作为数字经济发展的“新引擎“不断融合制造业、采矿、能源等多个场景，拉动各行业实现技术创新、模式升级、效能提升与转型发展。资料来源：沙利文研究工业企业数字化软件研发设计类 支持产品开发、设计和优化过程，包括CAD、CAE、CAM、PLM等生产控制类 支持生产过程的自动化、信息化和智能化，包括MES、PLC、DCS、SCADA等工业企业数字化硬件芯片 应用于各类工业设备、系统和工业自动化解决方案的核心微电子元件工业机器人 具有多关节自由度和可编程功能的自动化设备，包括笛卡尔坐标类、SCARA等传感器 实时监测工业生产过程中的各种参数智能仪器仪表 对工业生产过程参数智能化测量和分析的一类设备控制器 用于实现自动控制和监测生产过程的核心设备工业数字化硬件是指在工业生产和制造过程中，应用数字技术以实现自动化、信息化和智能化的一类硬件设备。工业数字化软件是指应用于工业生产和制造过程中，智能化和优化工业企业各个运作环节的一类软件系统。运营服务类 支持企业的运营、维护和服务活动，包括APM、PHM、MRO等经营管理类 支持企业的日常管理、决策和协同工作，包括ERP、CRM、EAM、KA、SCM等其他类 包括过程集成类软件等，例如PLM、PDM、工业互联网平台中国工业数字化解决方案定义及分类工业数字化解决方案依托信息技术、大数据、人工智能、物联网等数字手段，以硬件及软件为工业企业的研发、生产、运营维护及管理等各环节赋能，推动工业企业数字化转型8资料来源：沙利文研究政策名称颁布主体颁布日期关键内容数字化转型管理参考架构等五项数字化转型国家标准国家标准化管理委员会2023年数字化转型管理参考架构数字化转型管理能力体系建设指南数字化供应链体系架构数字化供应链成熟度模型和数字化供应链通用安全要求5项国家标准引导各类组织系统性、全局性推进数字化转型，稳定获取转型成效。关于北京市推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见北京市发改委2023年深化新一代信息技术和制造业服务业融合。加快人工智能、工业互联网、5G、大数据、物联网、云计算、元宇宙等新一代信息技术在制造业、服务业的创新应用，培育一批智能经济新业态。浙江省“415X”先进制造业集群建设行动方案（20232027年）浙江省人民政府2023年加快发展工业互联网。推动基础性平台、行业级企业合作，形成1个国际领先的基础性工业互联网平台和30个以上国内领先的行业级工业互联网平台，实现100亿元以上产业集群工业互联网平台全覆盖。2023年重庆市制造业数字化转型行动工作要点重庆市经济和信息化委员会2023年提出推进园区数字化融合创新。鼓励有条件的园区建设应用工业互联网平台、标识解析二级节点平台，促进企业开展集采集销、协同创新、产能共享、物流协同、科技金融等创新应用。上海市制造业数字化转型实施方案上海市数字化办2022年到2025年，全市工业互联网核心产业规模达2000亿元。形成“12345”即10个试点示范园区、200家示范性智能工厂、30个工业互联网平台、40家“工赋链主”、50个超级场景等制造业数字化转型全方位引领格局，打造国内领先的新一代信息技术与制造业深度融合发展高地。江苏省制造业智能化改造和数字化转型三年行动计划（20222024年）江苏省政府办公厅2021年提出支持综合型、特色型和专业型工业互联网平台建设，每年新认定10个省级重点工业互联网平台，推动平台汇聚工业大数据、工业APP和数字化转型解决方案等赋能资源。广东省制造业数字化转型实施方案（20212025年）广东省人民政府2021年到2023年，战略性支柱产业集群和战略性新兴产业集群加快数字化转型，全省制造业数字化、网络化、智能化水平明显提升，新模式、新业态广泛推广，产业综合实力显著增强。中国工业数字化行业政策分析工业数字化相关多项政策落地，推进数字化转型，提高制造业和服务业的数字化、智能化和网络化水平，以推动产业升级和创新发展。具体措施包括制定国家标准，深化新一代信息技术和制造业服务业融合，推进工业互联网发展，促进基础性平台与行业级企业合作，推进园区数字化融合创新，支持工业互联网平台建设，加快战略性支柱产业集群和战略性新兴产业集群数字化转型等9资料来源：沙利文研究政策名称颁布主体颁布日期关键内容工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）工信部2021年结合当前产业发展实际和技术产业演进趋势，确立了未来三年我国工业互联网发展目标。到2023年，新型基础设施进一步完善，融合应用成效进一步彰显，技术创新能力进一步提升。关于推动工业互联网加快发展的通知工信部2020年将“加快新型基础设施建设”作为首条任务，推动基础电信企业建设覆盖全国所有地市的高质量外网，打造20个企业工业互联网外网优秀服务案例。新一代人工智能发展规划国务院2019年提出三步走，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。关于深化“互联网 先进制造业”发展工业互联网的指导意见国务院2017年提出三个阶段发展目标：到2025年，工业互联网标识解析体系不断健全并规模化推广；到2035年，工业互联网全面深度应用并在优势行业形成创新引领能力；到本世纪中叶，工业互联网创新发展能力、技术产业体系以及融合应用等全面达到国际先进水平，综合实力进入世界前列。国家信息化发展战略（20062020年）国务院2006年提出到2020年，我国信息化发展的战略目标是：综合信息基础设施基本普及，信息技术自主创新能力显著增强，信息产业结构全面优化，国家信息安全保障水平大幅提高，国民经济和社会信息化取得明显成效，新型工业化发展模式初步确立，国家信息化发展的制度环境和政策体系基本完善等目标。国民经济和社会发展第十个五年计划信息化重点专项规划国家信息化领导小组2000年 专项规划指出：“十五”期间我国信息化发展必须努力完成信息技术推广应用、现代信息基础建设和加快发展电子信息产业三大任务，是“十五”期间我国国民经济和社会发展的十个重点专项规划之一。中国工业数字化行业政策分析工业数字化相关政策从战略目标开始逐步细化，从顶层设计到具体方案，一系列政策和规划为我国信息化和工业互联网的发展提供了充分的政策环境铺垫。政策和规划主要包括完善新型基础设施、促进技术创新和应用、加强电子信息产业的发展等。同时，政策重视各类组织系统性、全局性推进数字化转型，稳定获取转型成效。这些政策的逐步落地帮助我国初步实现了工业信息化和工业互联网的发展，数字经济发展初具成效，未来新型基础设施建设和信息化产业的发展将进一步深化10中国工业数字化软件定义及分类研发设计类软件，用于支持产品研发设计过程，以提高研发设计效率、降低开发成本、缩短开发周期，提高产品质量主要包括CAD、CAE、CAM、CAPP、EDA等研发设计类软件需要工程、数学、物理和计算机等多种专业知识储备资料来源：沙利文研究工业数字化软件定义工业数字化软件综合工业知识和经验，面向工业领域，解决研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等场景的数字化转型需求，信息资源贯穿着数据采集、分析、决策、执行等各个环节工业数字化软件使工业企业敏捷化、高效化、智能化运行。工业数字化软件能够提升设备利用效率与智能运维水平，对整个供应链和产品生命周期中所需的各种信息实现记录、分析、智能决策辅助及追踪溯源，协助产品研发设计，提高人员配置效率与反应的时效性。工业数字化软件分类定义产品列举研发设计类生产制造类生产制造类软件，用于支持产品制造过程管理和控制，以提高制造设备利用率、降低制造成本、提高产品制造质量、缩短产品制造周期主要包括MES等运营管理软件，以及PLC等现场管控软件生产制造类软件需要结合业务提供产品线或智能工厂整体解决方案经营管理类经营管理类软件，用于支持企业经营管理和企业间协作，以提高企业内部及企业间信息和物流协作的效率，提高客户满意度主要包括ERP、SCM、CRM等软件，也包括企业协同办公系统等经营管理类软件的运作通常跨越多个部门，系统运行需要集成化，并对指标进行动态化监控运维服务类运维服务类软件，用于支持工业产品及设备相关的运维和服务，以提高设备利用率、降低运维成本、提高反应速度主要包括PHM、MRO等运维服务类软件主要通过对数据的记录和分析，实现状态识别、健康管理、预测故障及使用寿命等功能过程集成类及其他过程集成类软件，用于支持企业内和企业间系统集成，其他软件包括支撑软件研发和测试的工具，以协同并提高企业的研发、智能生产和服务能力主要包括PLM、PDM、工业互联网平台过程集成类软件通常侧重整个供应链相关多个部门的信息的整合与管理，与其他类工业数字化软件集成特征工业数字化软件承载工业知识和经验，解决研发设计、生产制造、运维服务、经营管理等场景需求，信息资源贯穿着数据采集、分析、决策、执行等各个环节，让数据价值服务于工业各环节，从而提升工业运行的效益和质量，帮助工业行业完成数字化转型11中国工业数字化软件产业体系PLC可编程逻辑控制器SCADA数据采集与监视控制DNC分布式数字控制CAD计算机辅助设计CAE计算机辅助分析CAM计算机辅助制造TDM试验数据管理EDA电子设计自动化工厂工艺仿真软件MES制造执行系统APS生产计划排产WMS仓库管理系统QMS质量管理系统EAM企业资产管理系统CRM营销管理系统SCM供应链管理系统ERP企业资源管理执行层设备层管理层销售及服务生产制造及物流体系产品设计外部价值链工业数字化软件覆盖从产品设计、生产制造、物流、销售及售后服务等企业运行全环节，用于支撑资源的泛在连接、智能且自动的高效配置。产品和业务的数字化需求不断升级，推动在各细分赛道的工业数字化软件不断迭代更新。BI智能综合分析及可视化PLM生命周期管理MRO设备管理与维护PHM故障预测与健康管理工业互联网平台工业APP研发设计类生产制造类运维服务类经营管理类过程集成类及其他图例资料来源：沙利文研究12运维服务经营管理生产制造研发设计产品研制技术研发知识沉淀工业企业管理CAMMESCAEAPSCAMDDNCTDMEMSERPSCMQMSPMSCRMSRMPLMFLM工业互联网工业APP上游-基础软件及硬件中游-工业数字化软件开发渠道基础软件数据库厂商下游-应用客户汽车制造金属冶炼及压延加工电气器械及器材制造直销操作系统厂商中间件厂商基础硬件服务器厂商存储厂商IaaS厂商化学原料及化学制品制造通信设备、计算机及其他电子设备过程集成及其他通过渠道销售渠道代理商系统集成商其他食品及饮料加工制造纺织业及纺织相关产品制造设备制造电力、热力的生产和供应PHMMRO产品应用软件技术工业知识基础理论中国工业数字化软件产业链图谱工业数字化软件产业上游包括软、硬件技术基础两方面；中游部分主要是工业数字化软件产品和服务的研发；下游是工业数字化软件的应用和服务市场资料来源：沙利文研究13中国工业数字化软件价值创造工业数字化软件通过协助企业实现数字化、自动化、智能化的运营，达到降本增效提质的目的。企业运用数字化技术（大数据、物联网、云原生等），在不确定性显著增加和定制化服务需求增加的发展环境下，推动生产方式从体力与脑力结合向人机智能融合转变等生产方式变革，以及组织关系从主次关系向赋能与协作关系转变等组织模式创新，实现资源的高效率配置。智能、科学的计算机辅助决策，发挥数据价值：工业数字化软件通过促进新兴信息技术（如物联网、云原生、大数据、人工智能等）与工业的深度融合，提升企业的数字化、网络化、智能化水平。通过充分挖掘和利用数据资产的价值，让数据价值服务于工业设计、生产、管理、运维等各环节，进一步促进经济运行的效益和质量的提升。柔性及高效协同，培养对改变的快速响应能力：工业数字化软件在工业企业成功落地应用后，数据在软件平台上的快速流动使得企业对研发、生产、管理等内部资源和市场外部业务的全局控制能力大大提升，企业决策和执行变得更加准确和敏捷。例如数字工厂MES系统能预先规划和实时控制生产，提升企业运行的柔性；结合ERP系统，企业不仅能实现内部流程的数字化，还能实现整条供应链的数字化，使得企业能够协同各部门，以最快速度应对最新的需求或改变。自动化，提高企业生产经营效率、降低成本：利用工业数字化软件，企业能够实现自动化的：1.信息的采集与管理；2.产品及工艺模型的构建与优化；3.设备与人员的控制与调度，从而减少人为干扰，并降低资源消耗、减少安全隐患。通过工业企业的全局式协同自动化，解放生产力。拉低数字化门槛，促进资源高效配置，且提升企业创新动力与技术自主性：工业数字化软件可以利用计算机辅助设计、求解复杂工程和分析计算，帮助企业低成本地进行创新性产品制造和商业模式探索。例如电子行业可以利用计算机辅助设计（CAD）软件，完成超大规模集成电路（VLSI）芯片的功能设计、综合、验证、物理设计（包括布局、布线、版图、设计规则检查等）等流程的设计，这为企业进行产品创造和产业创新而铺垫道路。资料来源：沙利文研究14资料来源：沙利文研究中国工业数字化软件市场汽车领域汽车向数字化智能化方向发展，对产品设计提出更高要求 在技术进步的推动下，汽车产品逐渐从传统汽车转向为智能座舱，在车内增加大量传感器、电控系统等硬件，千兆级别的数据传输、处理及存储。因此汽车生产企业需要从系统层面统筹规划，实现机、软、电等多领域跨学科知识的集成应用。例如利用雷达和摄像实现车辆及人员安全，或是通过对驾驶场景进行数字化虚拟验证，并优化相关模型，为零件的加工制造参数提供参考数据。通过数字化转型，全面提高汽车产品性能，并降低开发时间、研发门槛和成本。目前，工业数字化软件可以利用人工智能 AI、大数据、云计算等技术，将专业知识规范化、模型化、代码化，嵌入到系统与设备当中，重复利用，指导或者代替人力进行监测、决策并执行。例如，根据排产历史记录，建立经验模型，结合专家知识，得出最优的生产计划方案；通过自动识别障碍并调整形式路线，在无人干扰情况下完成厂内的物流配送，实现动态调度优化、仓储优化、智能分单等；实时采集物料的消耗、产线和设备状态、生产进度和过程质量信息等，从而提升车企生产的柔性化、高效化和信息可获得性。汽车的数字化营销，能够实现所有商业要素的高效连接：1）通过构建实时、多维度的“统一身份识别”数据体系，记录消费者行为，包括浏览、搜索、收藏、评论等，进而对消费者画像从兴趣、购买偏好等多维度进行分析，为企业智能决策和精准投放提供依据；2）多渠道营销，将原本分裂的线上线下场景打通，包括淘宝、天猫、抖音、微博、线下体验店等，实现消费者的流畅体验。汽车行业痛点离散制造业需要通过数字化转型，实现柔性化生产，并对物料、仓储、工序等进行更高效的调度繁杂的线上操作、不连贯的线下体验导致客户体验较差，同时客户数量与日俱增，给客户关系管理带来挑战123工业数字化软件的价值创造汽车行业面临复杂的智能座舱设计、柔性化生产要求、复杂的物料调度和工序安排，以及海量线上线下营销与客户数据管理的挑战，亟须利用工业数字化软件，提高设计效率、增强生产时的快速调整能力与效率，并更高效地进行营销管理15资料来源：沙利文研究中国工业数字化软件市场电子领域电子产品的加工及组装涉及多种设备的运行，存在明显安全隐患，且运维成本较高 提高安全性、科学的调度设备，延长设备使用的生命周期，并减少人力消耗。通过在工业车间构建“物联、数联、智联”三位一体的新一代信息基础设施架构，形成深度互联、高效互通、应用丰富的生产设备。在元器件、材料、装备、安全等多领域体系布局，实现“点”、“线”、“面”的连接、远程监控、自动决策和运维，缩短与国际先进水平的差距。降低研发设计的门槛。电子行业数字化转型涉及人工智能、区块链、物联网等大量新一代信息技术，是新一轮科技革命中创新最活跃、交叉最密集、渗透性最强的领域之一。对于发达国家而言，推动数字化转型有利于凭借其在信息技术和信息资源方面的优势，不断加强对全球经济的控制力。对于发展中国家而言，电子业数字化转型能够引领行业的创新体系、生产方式、产业形态、体系机制等产生颠覆式重构，有机会发挥后发优势，提高创新实力，加强技术的自主可控程度。电子产品持续向多样化、小型化、精密化、集成化演进。通过传感器和监控，工业数字化软件能够实现对设备和产品高精度、高准确度的控制，将偏差降低到最小。同时利用智能的自动化生产设备，提高工厂的生产速度，降低对于劳力的依赖。将人的灵活性、智能性与机器快速且能连续运作的特性相结合，通过人机协作，提高生产效率。此外，结合机器视觉、深度学习等最新技术，工业数字化软件能够帮助企业进行高效而可靠的产品质量检测，排除主观因素的干扰，保证产品的可靠性和一致性。电子行业痛点电子产品研发与设计对知识储备要求较高，上手难度高，并且需要做大量分析与调试工作随着电子领域产品升级，对制造工艺的精度、速度、可靠性提出更高要求123工业数字化软件的价值创造电子领域的产品持续向多样化、小型化、精密化、集成化演进，设备运维难度和复杂度增加，产品设计门槛提高，制造工艺的精度、速度、可靠性要求更加严格，需要通过数字化转型，促进自动运维，降低研发设计门槛，并提高制造过程的效率和质量16资料来源：沙利文研究 得益于数字经济的快速发展，数字工业化软件行业运行态势良好。2022年，中国数字化工业软件市场规模达到 2,407.0 亿元，2018-2022年复合增长率为 16.1%；预计未来随着信息化发展进入快车道，拉动工业数字化软件需求不断增长；同时工业数字化转型需求步伐加快，重点领域关键工序数控化率提高，数字化研发设计工具普及，预计 2027年中国数字化工业软件市场规模达到 4,362.6 亿元，2023-2027年复合增长率为14.1%分领域来看：1.通信设备、计算机及其他电子设备制造业的工业数字化软件市场规模最高，2022年达到 288.2 亿元，预计2027年达到 610.7 亿元2.通信设备、计算机及其他电子设备制造业、设备制造行业、汽车制造行业、金属冶炼及压延加工行业、电气机械及器材制造行业的工业数字化软件市场规模较高8399581,0301,3061,4521,5271,6971,9362,1822,3756677871171351461932222531872102592823074018192108138172184211244302370869911713918922125930435320124628831737243952561105001,0001,5002,0002,5003,0003,5004,0004,5005,000110201812520191421452020202120222025E2024E1,3241,5171,6872,1062,4072023E2,9283,3523,8424,3631602026E1661731672027E2,573CAGR: 16GR: 14%通信设备、计算机及其他电子设备制造业设备制造业电气机械及器材制造业汽车制造业金属冶炼及压延加工业其他行业工业数字化软件市场规模，中国单位：亿元中国工业数字化软件市场规模随着社会信息化发展进入快车道，下游需求推动数字化软件需求增长；同时工业数字化转型步伐加快，工业数字化软件性能提升、使用门槛降低，促进工业数字化软件市场规模持续增长CAGR2018-20222023E-2027E通信设备、计算机及其他电子设备制造业19.4.8%设备制造业19.1.8%电气机械及器材制造业20.5.2%汽车制造业14.3.5%金属冶炼及压延加工业19.6.8%其他行业14.7.7政策持续扶持工业数字化软件产业相关的技术、产业链、人才、生态建立和完善 政策大力扶持工业数字化软件产业的发展。例如中国制造2025指出，要提高工业发展质量和提高工业化信息化的两化融合率，并将2020年和2025年的具体的目标进行量化，包括制造业研发经费投入占主营收入、每亿元收入有效发明专利、核心工业制造增加率等。云原生、人工智能、机器视觉等新技术助力企业数字化转型 工业数字化软件随着技术的进步而不断发展，软件涉及到的数学知识的拓展、计算机技术的提升等都会促进工业数字化软件的更新迭代。例如云原生的发展重构了软件的开发、使用和运维模式，显著降低企业数字化转型的门槛。人工智能技术和大数据的发展，使工业数字化软件从基础的数据收集和手动应用转向更加“智能化”的操作，提高数据分析与智能决策建议的能力，帮助企业降本增效提质。中国工业数字化软件产业驱动因素劳动力人口减少，工资走高，安全隐患大，要求工业企业推动信息化数字化融合 随着经济的发展，工业企业的人均工资不断上升，导致企业生产成本的提高和利润的下降。工业数字化软件通过数字化、智能化的业务流程帮助企业减少人员冗杂和经营成本，提高企业经营管理效率。工信部“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划明确指出，大中型设备、光伏设备、数控机床等存在维护成本高、安全隐患性大等痛点，需要培育推广设备相关的数字化解决方案，帮助企业提质增效、降本减耗、提高核心竞争力。（2）技术推动（3）行业竞争（1）需求刺激（4）政策扶持不断增加的工资及安全隐患、持续突破并快速改进的技术推动、出口管制政策的威胁与激烈的行业竞争、较大力度的政策扶持四大因素促进工业数字化软件产业加速发展发达国家垄断工业数字化软件行业，国际环境倒逼工业数字化软件的国产替代 近年，多国针对新兴技术，出台出口管制相关法律，实施制裁措施，列入出口管制的实体清单。目前，我国工业数字化软件能力与发达国家存在差距，工业企业在研发、生产、管理、运维过程中基本都需要进口发达国家的软件。因此，严峻的国际环境推进工业数字化软件的国产替代进程。资料来源：沙利文研究18业务部门新想法低代码平台快速建模与分析落实到业务业务部门新想法资料来源：沙利文研究中国工业数字化软件行业发展趋势（1/3）工业数字化软件向低代码化发展，从而能够在短时间内赋能工业企业完成数字平台的落地，解决数据孤岛、业务孤岛、OT与IT融合等问题，降低数字化转型的资金及时间成本，使得企业能更加专注于业务的持续创新，提升企业的敏捷性与自主性低代码发展历程工业数字化软件朝低代码化发展：低代码的定义低代码是一种低代码编写量、可视化的应用开发与数据分析方式，相对于传统需要编写许多行代码的“纯代码”方式，低代码可以减少代码编写量，或不使用代码编写，进行应用的开发、数据的拉选及分析。在低代码模式下，专业开发人员或业务人员可以通过图形化的用户界面，以拖拉拽组件、模块的方式轻松连接数据源，进行应用开发与数据分析，并自动同步到移动端，同时也可以结合编写少量代码的方式进行功能的扩展，轻松为工业企业实现针对生产、经营管理、运维等全方位的建模、执行和分析企业面临的数字化难题以及低代码的价值创造企业面临的数字化痛点：低代码化的价值创造：2003年，无代码Web开发工具WordPress进入市场2006年，无代码表单构建器Formstack发布，同年Shopify推出无代码商务平台构建器2012年，可视化编程语言的无代码Web应用程序开发平台Bubble出现2013年，无代码可视化的Web开发工具Webflow进入市场，对标WordPress2018年，微软推出PowerBI，日后成为全球最头部的商业智能平台，被广泛使用1985年，微软发布Excel，使得人们可以在不写代码的情况下操作数据2023年，正在数字化转型的企业越来越多地选择使用低代码工具数字化转型企业改进与创新 掌握最新信息技术，或拥有丰富从业经验的人才数量少，企业数字化转型的人力成本高，且需要耗费大量时间根据自身业务和需求实现数字化转型 缺少简单高效的工具，帮助企业充分利用业务数据和专业知识，快速进行不同的尝试，低成本地将灵感与想法落地，形成敏捷快速的自主力和创新力业务人员：利用可视化、低代码的工具，直接映射于物理的工业设备或业务行为，减少花费在与IT人员之间的沟通时间成本及IT的资金成本IT人员：将可复用代码打包为组件，或是形成标准工业APP，减少重复工作量，更聚焦于难度高的定制化需求，提高工作效率19资料来源：沙利文研究中国工业数字化软件行业发展趋势（2/3）工业数字化软件朝低代码方向不断发展，以提高开发运维的敏捷性、工作成果复用性，并增加与工业实际业务需求的契合程度，将企业内与企业外数据打通，提高应用的可拓展性，并释放人员的设计能力，促进企业不断创新OCR、RPA等人工智能技术已经应用在低代码开发平台中通用低代码开发平台 垂类领域低代码开发工具低代码发展趋势低代码赋能（1）敏捷性灵活性高，能够以较高时效性满足定制需求，缩短沟通时间，并灵活的调整修改，弥补稳态和敏态之间的差距。已具备传统软件核心系统的企业，可以利用低代码开发平台，应对多变的长尾需求，弥补不变的稳态能力和不断变化的敏态需求之间的差距，使用低代码开发平台在稳态层面之上架构一个敏态适配层。（2）可复用，重复性工作减少，开发运维效率提高。随着企业业务发展，多变的内部管理及对外服务需求导致密集的二次开发，并且传统开发流程中，常常出现设计开发测试环节回环往复的循环，导致重复写代码、上线进度缓慢等问题。而低代码组件能够帮助应用的开发运维实现落地快、响应快、效率高。（5）组件的可拓展性高。企业随时可以根据自身需求，以及市场上不断出现的新低代码产品，拓展已有应用的功能。（6）降低开发门槛。低代码技术能够打破IT人员与业务人员之间的边界，促进信息流通，让信息技术资源向业务部门普惠，减少由于需求传达偏差而造成的软件开发周期长等问题。同时利用业务端的设计潜力，帮助应用不断创新，增强市场竞争力，把握市场新机遇。（3）模型驱动、贴合业务需求。工业低代码开发运维平台与组件工具基于实际工业的业务模型进行产品设计构建，高度契合需求（4）集成接口、数据连通。目前数字经济核心产业增加值占比持续增加，企业数字化转型加速，企业对于软件应用数量的需求提升，不同系统间的数据连通对企业各系统接口也提出了更高要求。低代码产品的应用能连通企业内各系统数据，帮助企业高效挖掘数据价值，推进数字化转型。低代码赋能AI与物联网通用扩展，垂类深挖低代码20工业数字化软件生态建立：行业标准化：由于我国工业数字化软件起步晚，行业尚未形成标准化的要求，导致许多产品之间的数据格式无法转化，加大了使用产品的难度。未来，行业标准的出台将使国产软件之间的配合使用更加容易，也有利于企业打造集研发、制造、运维等功能于一体的工业数字化软件和解决方案。开源与开放：开源的内涵主要是“开放、共享、协同”，软件的开源可以使相关从业人员协同攻克软件技术开发难点，降低软件开发成本。例如Autodesk推出了集成式CAD、CAM、CAE和PCB软件平台fusion360，以集成从业者和业余爱好者，利用行业资源实现对其软件的二次开发。与云原生、人工智能等新技术与新模式结合：云计算：云计算推动了带来了工业互联网和工业APP。工业数字化软件打通了不同工业数字化软件之间的数据逻辑关系，实现异构工业数字化软件、数据和模型的集成，方便用户实现一体化流程。另一方面，工业数字化软件的使用也更简单和便捷，降低了使用门槛。目前，达索、Autodesk等国际工业数字化软件巨头都在积极布局云端。人工智能 大数据：人工智能的深度学习可以帮助工业数字化软件构建行业知识图谱，提升行业应用中知识自动关联、自动获取的智能化水平，以完善工业数字化软件的功能。另一方面，大数据技术的应用能提高工业数字化软件的数据分析能力，帮助用户进行决策。产品功能更加专业化，同时出现更多一体解决方案产品：功能专业化：工业数字化软件的本质是对工业知识的封装，是在长期研发、生产过程中积累下来的技术原理、行业知识、基础工艺、产品模型、研发准则，知识范围跨领域覆盖多学科。工业知识往往沉淀在一线操作人员、工程师、行业专家身上，隐藏在大量的工业数据背后，而因行业的数据来源和形式复杂，使得工业知识沉淀成为一项高复杂、高挑战性的工作。未来，随着国产工业数字化软件企业深耕行业，提高研发能力，国产软件的功能和性能都将逐渐赶上国外软件，帮助工业企业以更低成本提高敏捷性与韧性，实现可持续发展。产品一体化：我国工业数字化软件仍与国外厂商在多个方面还存在较大差距，工业数字化软件产业多个环节存在技术薄弱和空白，需要各方共同努力开展技术攻关。在工业数字化软件内部，工业设计领域的CAD、CAE、CAM由于在流程上的衔接，越来越多的软件开始集成这三大软件功能，实现整个产品设计和制造周期的管理。工业数字化软件的一体化能够帮助减少产品迭代耗时，提高生产效率，更好的应对快速变化及竞争激烈的市场。资料来源：沙利文研究中国工业数字化软件行业发展趋势（3/3）工业数字化软件未来功能将进一步融合细分领域专业知识，并向功能集成类产品发展，使用门槛降低，便捷度提高；结合最新技术与服务提供模式，不断推陈出新；行业标准体系逐步完善，开源开放持续推动行业走向成熟21发布日期政策名称关于工业数字化软件的政策要点2023年质量强国建设纲要 支持通用基础软件、工业软件、平台软件、应用软件工程化开发，实现工业质量分析与控制软件关键技术突破。加强技术创新、标准研制、计量测试、合格评定、知识产权、工业数据等产业技术基础能力建设，加快产业基础高级化进程2022年关于巩固回升向好趋势加力振作工业经济的通知 加强新技术新产品的推广应用，推动新一代信息技术与制造业深度融合，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、高端装备、工业软件、绿色环保等一批新的增长引擎，大力发展新产业、新业态、新模式促进中小企业特色产业集群发展暂行办法 推进集群数字化升级。加强集群新型信息基础设施建设，建立健全工业互联网安全保障体系，推动先进安全应急装备应用，搭建资源共享和管理平台，提升集群数字化管理水平。引导集群企业运用中小企业数字化转型指南及评测指标，推广智能制造装备、标准和系统解决方案，深化工业互联网、工业软件集成应用，提高数字化转型水平。2021年“十四五”软件和信息技术服务业发展规划 发展目标：产业链短板弱项得到有效解决，基础软件、工业软件等关键软件供给能力显著提升，对船舶、电子、机械等制造业数字化转型带动作用凸显。到2025年，工业APP突破100万个，长板优势持续巩固，产业链供应链韧性不断提升。产业结构更加优化，基础软件、工业软件、嵌入式软件等产品收入占比明显提升，新兴平台软件、行业应用软件保持较快增长，产业综合实力迈上新台阶。主要任务：围绕软件产业链，加速“补短板、锻长板、优服务”，夯实开发环境、工具等产业链上游基础软件实力，提升工业软件、应用软件、平台软件、嵌入式软件等产业链中游的软件水平，增加产业链下游信息技术服务产品供给，提升软件产业链现代化水平。研发推广计算机辅助设计、仿真、计算等工具软件，大力发展关键工业控制软件，加快高附加值的运营维护和经营管理软件产业化部署。面向数控机床、集成电路、航空航天装备、船舶等重大技术装备以及新能源和智能网联汽车等重点领域需求，发展行业专用工业软件，加强集成验证，形成体系化服务能力。“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划 通过融合应用带动技术进步，建设产学研用一体化平台和共性技术公共服务平台，开展人工智能、区块链、数字孪生等前沿关键技术攻关，突破核心电子元器件、基础软件等核心技术瓶颈，加快数字产业化进程。通过产品试验、市场化和产业化引导，加快工业芯片、智能传感器、工业控制系统、工业软件等融合支撑产业培育和发展壮大，增强工业基础支撑能力资料来源：沙利文研究中国工业数字化软件行业政策分析近年来，我国对于工业数字化软件的宏观政策已不断深入到政府规划中，政策从研发人员、产业体系建设、应用落地数量等多方面积极引导并促进行业发展，重点支持提高工业数字化软件的国产化率，从而提升整体的数字化建设水平22发布日期政策名称关于工业数字化软件的政策要点2021年第十四个五年规划和二三五年远景目标纲要 强化国家战略科技力量 实施产业基础再造工程，加快补齐基础软件等瓶颈短板“十四五”智能制造发展规划 聚力研发工业软件产品，研发嵌入式工业软件及集成开发环境，研制面向细分行业的集成化工业软件平台 推动工业知识软件化和架构开源化，加快推进工业软件云化部署，开展安全可控工业软件应用示范2020年新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策 聚焦基础软件、工业软件、应用软件的关键核心技术研发，不断探索构建社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制2019年制造业设计能力提升专项行动计划（2019-2022年）围绕制造业短板领域精准发力，不断健全产业体系，改善公共服务，提升设计水平和能力，推动中国制造向中国创造转变、中国速度向中国质量转变、制造大国向制造强国转变，为制造业高质量发展提供支撑保障 争取用4年左右的时间，推动制造业短板领域设计问题有效改善，工业设计基础研究体系逐步完备，公共服务能力大幅提升，人才培养模式创新发展 在系统设计、人工智能设计、生态设计等方面形成一批行业、国家标准，开发出一批好用、专业的设计工具。高水平建设国家工业设计研究院，提高工业设计基础研究能力和公共服务水平 以加大基础研究力度，开发先进适用的设计软件，大力推进系统设计和生态设计，强化设计知识产权保护为重点任务2018年工业互联网APP培育工程实施方案（2018-2020年）突破智能设计与仿真及其工具、制造物联与服务、工业大数据处理等高端工业软件核心技术 建立完善工业软件集成标准与安全测评体系，推进自主工业软件体系化发展和产业化应用国家智能制造标准体系建设指南（2018年版）对工业标准进行规范，主要包括产品、工具、嵌入式软件、系统和平台的功能定义、业务模型、技术要求等软件产品与系统标准 工业软件化标准，主要包括工业软件化方法、参考架构、工业应用程序封装等资料来源：沙利文研究中国工业数字化软件行业政策分析近年来，我国对于工业数字化软件的宏观政策已不断深入到政府规划中，政策从研发人员、产业体系建设、应用落地数量等多方面积极引导并促进行业发展，重点支持提高工业数字化软件的国产化率，从而提升整体的数字化建设水平23资料来源：沙利文研究工业数字化软件产业图谱国内厂商研发设计类国外厂商生产控制类 国内厂商国外厂商经营管理类国内厂商国外厂商运维服务类国外厂商国内厂商中国工业数字化软件产业图谱工业数字化软件主要可分为生产控制类、经营管理类、研发设计类及运维服务类软件，主要竞争企业可分为国内厂商及国外厂商24工业数字化软件市场代表企业简析：零赛云资料来源：沙利文研究公司简介及主要产品零赛云（苏州峰之鼎信息科技有限公司）是一家专注工业软件研发及工业数字化转型解决方案服务的高新技术企业，成立于2017年，目前已拥有苏州研发总部、上海营销中心以及各城市的交付中心。公司员工100 人，其中研发人员占比超70%。知名工业企业客户包括三一、吉利、西门子能源、通用电气、新奥动力、霍尼韦尔等。基于自主研发的模型驱动低代码引擎作为内核，推出了高可用、高灵活的产品矩阵零赛云（Leansight）工业软件系列，为企业提供新一代端对端的数字化系统和解决方案，覆盖企业智能制造规划全周期需求，包括工业敏捷BI LeanBI、工业数据融合LeanFusion，工业模型低代码LeanCodee和工业数智一体机LeanMatrix。关键优势融资轮次Pre-A轮成立时间2017年3月办公地点苏州、上海、嘉善及宁波独家投资方德同资本 XXX公司基本情况公司特点智慧运营控制塔帮助实现企业精益运营管理零赛云构建智慧运营控制塔，通过大数据采集与分析赋能应用系统和设备、打通OT与IT壁垒，综合各项业务指标与工单流程、实现管理透明化，帮助企业解决运营痛点，实现数据自动化、信息可视化、知识可挖掘、绩效可预测、管理可透明，为企业提供全面、实时、可视化的运营管理解决方案。工业模型底层架构满足定制化需求零赛云基于行业解决方案知识沉淀和底层产品架构，既能满足企业快速搭建数据中台、业务中台、数字孪生、数字可视化以及云边协同解决方案的运营标准产品需求，同时还能利用工业模型驱动的低代码基础设施，满足复杂应用场景下高度定制化的需求，帮助三一、吉利、西门子能源、通用电气、新奥动力和霍尼韦尔等大型工业企业实现数字化转型和智能化升级,赋能企业用数据驱动商业价值。开箱即用的产品优势零赛云以云原生、大数据、人工智能和边缘计算等技术为基础，开发了包括工业算法库、低代码设计器、数字孪生、数据可视化、数据仓库和ETL等技术产品。基于这些技术产品，零赛云构建了一套支持多种工业协议且无需编程发布的工业PaaS平台，生成了众多具有商业价值的数字应用。产品上手应用成本低，节约企业数字化转型时间，更快捷、方便地实现中台数字化建设。零赛云用友得帆25数据中台零赛云 某中国领先的汽车制造商：全方位集成数字引擎，控制塔实现透明化管理，打造新型数字智能工厂资料来源：沙利文研究全项目实时架构全链数据推进全指标内循环全数据中台支撑软件技术创新底层算力积累工业模型积淀创新链生产制造 纵向集成价值链生命周期 端到端集成产业链产供销 横向集成标准交互系统信息体系驾驶舱项目管理整体部署落地数据应用打通运营环节指标梳理智造识别标准梳理线体指标标准分解要素控制数据集成工厂建筑车间功能生产进度生产质量人员管理公司介绍产品宣传生产能耗数据中台工业数字化软件市场代表企业简析：零赛云零赛云业依靠标准化、流程化的汽车行业数字化转型经验，推动某中国领先的汽车制造商汽车全流程数字化融通，通过新技术创新、算力累积和模型沉淀，针对复杂多变的汽车行业业务场景，提供端对端的工业数据中台和控制塔等数字化系统和解决方案，实现数据驱动的生产过程优化与智能预警，基于数字化指标的透明管理，构建新型的数字智能工厂数据中台的价值创造：多节点并发，数据湖仓一体存储与查询，可视化治理与工业算法下的决策推荐控制塔的价值创造：汽车行业精益生产数字化指标体系导入，工厂生产实现透明化管理 分析质量缺陷、生产率等核心指标，通过数据推动生产过程优化，降低质量成本 建立生产过程的智能预警系统，对异常进行实时反应，辅助人员高效快速处理控制塔26工业数字化软件市场代表企业简析：零赛云零赛云 某全球清洁能源装备及服务的领航者：降本增效，打造风电行业“智能制造标杆企业”资料来源：沙利文研究数字化转型新基座：控制塔与大数据结合。实现数据孪生，预测运维，决策智能智慧风场监控营销作战地图数字星云战略地图风机预测维护职能部门绩效管理仿真工厂仿真工位产销存协同数字化：降本增效、重塑价值链单工厂半年节本1350万营销数字关联展示节约营销成本人资人员管理透明节约人力成本风场数据实时展示故障实时提醒生产生产工业血统零库存准时制管理智能决策管理车间数据透明商务数据精准展示产销存一体化信办自动数据分析周转周期下降零赛云依托“数字化转型新基座”，融合卓越绩效指标体系，基于数据中台技术打造一套全透明化精益生产运营控制塔，支撑某全球清洁能源装备及服务企业通过系统深度集成、数据挖掘和分析，完成生产、营销、服务等各类指标数据的精细化展示和趋势分析，帮助企业实现从决策智能到数据孪生，并利用大数据实现预测性预防维修和数字化监控体系，打造具备基于工业大数据的智能决策能力的“智慧大脑”控制塔 大数据 涵盖营销，服务、生产、质量、采购、人资的可视化运营体系 对风机运行的预测性预防维修和数字化监控体系27数据中台全链赋能：智能工厂TO-BE战略目标部门业绩预算管理管理协同运营协同产业链协同研发工艺营销客户工业生产供应商分销商合作商降 本增 效生产进度企业形象生产能耗人力管理生产质量营销商务产 业协 同定 制方 案车辆远程管理车辆备件管理产品配送发运生产制造周期营销销售管理生产设备物联现场电子表单故障智能诊断工业数字化软件市场代表企业简析：零赛云资料来源：沙利文研究零赛云 某行业领先的中高端汽车制造配套提供商：控制塔加数据中台，创造“数字大脑”数据中台零赛云帮助某行业领先的中高端汽车制造配套提供商搭建高效的精益生产控制塔及数据中台，包括工厂运营数字化管理、生产信息实时追溯、设备物联、生产现场表单电子化、智能诊断等。搭建生产经营指标体系，数据资产化、制造智能化、产研体系化，建立研发，计划，生产执行的全面追溯系统，高效生产排程，数字化绩效管理，满足某钢铁行业的企业个性业务需求控制塔透明化管理：高效的生产与运营控制塔将精益生产运营模型和绩效管理体系，与数字化运营进行融合落地。实现生产制造及运营方面的数据自动采集与集成分析，实时地转化为能支持管理决策的可视化看板，并通过算法进行数据挖掘，形成经营情况预测及智能决策推荐，赋能角色、工作流、业务场景和沟通群组，实现高效的智能化业务与数字化管理。28工业数字化软件市场代表企业简析：用友资料来源：沙利文研究公司简介及主要产品用友创立于1988年，是全球领先的企业云服务与软件提供商。在财务、人力、供应链、采购、制造、营销、研发、项目、资产、协同领域为客户提供数字化、智能化、高弹性、安全可信、平台化、生态化、全球化和社会化的企业云服务产品与解决方案。产品主要包括软件业务、YonBIP、云ERP三大类。主要产品包括针对大型企业的YonBIP旗舰版、NV Cloud等，针对中型企业的YonSuite、U9 Cloud、U8 Cloud，以及针对小微企业的畅捷通等。关键优势融资轮次已上市成立时间1988年总部地点北京主要持股方北京用友、上海用友咨询、香港中央结算、上海益倍等 XXX公司基本情况公司特点全面产品体系行业领先 用友构建了面向大型企业客户的生态化、面向中型企业客户的行业化、面向小微企业客户的标准化产品矩阵。整合了企业财务、业务、生产等全流程管理的ERP，推动企业经营信息化、决策智能化，实现各模块的全方位协同。专注于企业内部资源管理的云ERP，包括NCC、U8C和 T C以及专注于企业外部连接的商业创新平台BIP打通企业内外，以业务中台、数据中台和技术中台为核心，构造统一的平台和公共服务，打造商业创新生态的强大底座。领先的大型企业客户规模及粘性用友在中国应用平台化云服务aPaaS市场占有率第一、中国企业应用SaaS市场占有率第一。通过大型企业带动供应链上的企业上云的方式进行推广，推动大型企业的供应商及加盟门店等上云，从而实现规模上量。领先的成长性企业数字化解决方案公司面向成长型企业提供YonSuite云服务包，满足企业对敏捷、灵活、随需而变的强烈需求，助力传统企业转型升级，新兴企业极速创新。领先的平台化和生态化战略“平台 生态”帮助企业发展更加高效便捷，降低边际成本，利用新一代数字化和智能化技术，重构企业发展力的平台型、生态化多元服务体。用友零赛云得帆29资料来源：沙利文研究工业数字化软件市场代表企业简析：用友混合云拓展职能自有IaaS（私有云）用友PaaS（公有云）数字微服务拓展应用职能职能部署流程管理客户服务混合云为服务赋能满足多变部署需求整合客商资源供应商客户资源共享智造平台集合集团资源数字化集成平台社会化运营模式智能高效统筹整合提升采购效能在线身份识别标书制作工具软加密应用虚拟开标大厅远程异地评标生物特征诊断模式规范化运营自动化处理智能化电子平台提高采购效能优化集采服务高效智能定制化采购场景智能化直采标准化商品社会化运营超市化采购用友 鞍钢集团：大型央企集团数智化转型新典范用友数智化平台的投产帮助鞍钢集团统一采购竞价项目分类300余项，有效连接采购方和供应商之间的一站式电子采购交易市场，缩短采购周期约20%，成本降低约10%。搭建鞍钢集团结算中心，实现票据业务集中管理，并与资金结算单据集成应用，推动共享中心职能范围内各类结算业务的集中、统一管理。30工业数字化软件市场代表企业简析：得帆资料来源：沙利文研究公司简介及主要产品得帆信息成立于2014年，目前团队600 人员。得帆信息专注于企业级软件高生产力PaaS领域，为国内低代码PaaS平台领军者，为全球企业提供一站式应用和数据集成的数字化解决方案。旗下拥有得帆云低代码平台DeCod和得帆云融合集成平台DeFusion两大核心产品，聚焦低代码领域“应用开发”和“集成服务”双重能力，相辅相成，形成得帆信息在PaaS领域的优势，满足企业快速构建业务应用的需求，同时具备“无限”个性化差异定制能力。主数据管理平台DeMDM、企业门户DePortal和数据中台DeHoop等产品助力企业快速实现数字化转型。关键优势融资轮次A 轮成立时间2014办公地点上海、北京、深圳、成都、广州等主要投资方百度、微盟、中车资本、尚颀资本，琥珀资本、要弘创投 XXX公司基本情况公司特点低代码PaaS平台垂类领先被Gartner2022年评为中国低代码核心代表厂商，专注为大中型企业提供产品和服务。以“得帆云DeCod低代码aPaaS平台 得帆云DeFusion集成iPaaS平台”组合成的“低代码PaaS”助力企业调用一切可调用的资源，通过持续的软件迭代打造差异化用户体验，在市场中脱颖而出，在中国500强超大型头部企业中具有细分行业中业内第一的口碑。领先的头部服务经验目前，得帆信息为超过500家顶尖企业提供了产品和服务。基于各行业领导者的经验，该公司创新地为不同行业提供整合先进产品理念的业务解决方案，以提高业务的数字化水平。在汽车、医药、制造和金融等领域，得帆的低代码PaaS平台已经开发了许多行业应用模板。细分行业龙头的渗透战略得帆为众多细分行业龙头企业提供产品和服务，包括明志科技，书香门地，十月稻田，爱柯迪，大族激光等，为行业隐性冠军提供产品和服务，基于500强企业服务经验模板化响应企业长尾需求。得帆用友零赛云31资料来源：沙利文研究工业数字化软件市场代表企业简析：得帆得帆 江淮汽车：低代码赋能企业数字化管理转型设备安全库存管理计算机配件管理成本控制日常点检定期维保月度检查库存查询次品管理出入查询配件维修二次利用配件库存预算规划业务预算人员培训痛点职能混杂效能低方案五大系统全链应用设备安全管理成本过程管理计算机台账出入库管理新产品项目管理低代码系统整合业务链逻辑，降低系统开发成本，整合业务资源精简工作流，节约培训及人力成本、提高企业效能及运转效率，降低开发、运营、反馈及迭代成本，降本提效亮点数字化系统提升企业效能业务组件业务事件定制化系统满足细节需求，实现功能的多样化集合项目资源，统一数据标准，提升处理效率数据可视化内部信息协同业务逻辑优化即时监控反馈节约开发成本得帆云为江淮汽车搭建五套系统，包括设备安全管理系统、新产品项目管理系统、钣金件管理系统、计算机台账系统和成本过程管理系统，从线上到线下优化管理模式、节约开发成本、人力培训成本、业务沟通成本、缩短开发周期、提高开发效率，构建“全生态链、全产业链、全价值链”智能汽车服务平台。32资料来源：沙利文研究 由于缺乏统一的软件标准，用户企业在产业链的上下游分别采购不同主流厂商的软件，导致数据格式和接口标准在各个环节中难以实现顺畅的协同。即便采用数据格式和标准转换的方式，也难以避免在转换过程中丢失重要特征信息。不仅影响了企业之间的沟通与协作，也使得国产软件在整体竞争力上难以与国外一体化的平台软件形成对抗。缺乏统一标准限制规模发展 工业软件作为承载工业知识的工具，包含了丰富的工业体系、技术和管理经验，汇集了人类基础科学知识和各行业技术经验。每个细分领域的工业软件都具有很高的行业壁垒，若没有长期积累，短期内难以建立核心竞争力。另外，工业软件具有强大的用户黏性。通用软件的用户反馈为产品功能优化和性能提升的关键驱动力，从而构建通用工业软件的护城河。基础学科技术沉淀固化竞争格局 传统工业企业通常更注重制造而忽视研发设计，缺乏长久以来的技术积累、人才积累以及工业数据标准积淀。与此同时，海外工业软件在20世纪80-90年代通过大量并购实现产品线拓展，逐渐形成了涵盖研发设计、生产制造和运维管理的全产业链供应闭环，形成固有竞争壁垒，使得以点工具为主的国内工业软件厂商在市场竞争中面临更大的困难。缺乏工业积淀导致后发劣势 生产控制环节的工业软件市场由于行业差异、工艺流程多样性和持续的技术创新，难以形成一家独大或几家垄断的格局。随着科技进步和技术迭代，各领域生产工艺不断调整和完善。市场对新技术和新方法的需求持续增长，为具备创新能力的新进入者提供了良好的市场机会。利用前沿技术和独特解决方案，新进入者可以迅速崭露头角，与现有企业展开竞争。垂直行业技术经验不断演进中国工业数字化软件行业壁垒工业数字化软件行业壁垒高，上游研发类软件竞争格局固化，工业积淀及统一标准等因素拉高行业进入门槛，垂直行业生产控制环节变动大，为新进入者提供机会

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1382023年年9月月11日日行业行业,深度深度,研究报告研究报告行业研究报告慧博智能投研工业互联网工业互联网行业行业深度,深度,市场空间市场空间,发展壁垒发展壁垒及及AI助力,助力,产业链产业链及.

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工工业业互互联联网网标标识识解解析析与与虚虚拟拟现现实实产产业业融融合合发发展展白白皮皮书书（2023 年）年）中关村区块链产业联盟中关村区块链产业联盟2023年年9月月版版权权声声明明本白皮书本白皮书版版权属于中关村区块链产业联盟权属于中关村区块链产业联盟，并受法律保并受法律保护护。转载转载、摘摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的的，应注明应注明“来源来源：中关村区块链产业联盟中关村区块链产业联盟”。违违反上述反上述声声明明者，本单位将追究其相关法律责任。者，本单位将追究其相关法律责任。编写单位和编写组成员（排名不分先后）编写单位和编写组成员（排名不分先后）牵头编写单位：中国信息通信研究院：金键、李海花、李琦琦、池程、孙银、宋涛、杨潇、曾峥、杨笃明、韩玲、程名君、刘柳、高信波、陈晓旭、李康男、曹禾、唐甜、李逸超、谭欣、严鸿伟、杨静、杜佳芮、李薇羽、张帝漆、刘畅、何鸿康参与编写单位：联通重庆 5G 融合创新中心：周华、唐尚禹中国联通研究院：李红五、安岗重庆大学：郑林江、尚家兴重庆邮电大学：吴大鹏、杨志刚光辉城市（重庆）科技有限公司：宋晓宇、杜亚宸重庆三原色数码科技有限公司：江峰、陈磊中国电信股份有限公司重庆分公司：甘雨、石昂中国移动通信集团重庆有限公司：王玺、冯团卫重庆忽米网络科技有限公司：邓俊、简思忆腾讯云信息科技（重庆）有限责任公司：李明、龚飞重庆百智智慧科技有限公司：李青青、闵禹刚前前言言在当前全球产业结构深刻变革的大背景下，工业互联网的发展引领了工业生产模式的深刻演变，通过与物联网、云计算、大数据、人工智能等技术深度融合，构建出高度数字化和智能化的工业生态系统。工业互联网标识解析体系作为工业互联网的重要基础设施，通过物理实体与数字信息之间的精准映射，有效支撑工业系统信息获取、数据传输和智能决策，通过标识万物推动物理世界和虚拟世界广泛连接，满足虚实融合共生世界的交互需求。工业互联网标识解析与虚拟现实产业的融合既是发展之要，也是时代之需。通过将工业互联网标识解析与虚拟现实产业上中下游产业链贯通，推动标识赋能虚拟现实硬件、软件、内容制作与分发、应用和服务等产业发展。工业互联网标识解析与虚拟现实产业的融合将催生出更为智能化和高效率的产业运行模式。依托工业互联网标识解析采集的实时数据可为虚拟现实场景提供更加真实的交互环境，增强虚拟现实的体验感。同时虚拟现实技术能够将工业互联网标识解析数据三维可视化呈现，助力决策者更好地理解和分析产业状况。两者的融合将为产业数字化转型升级带来新的机遇与挑战，对国民经济各部门的发展产生广泛而深远的影响。本白皮书通过对工业互联网标识解析与虚拟现实产业概况、融合需求与价值、发展路径、应用前景等进行深入探讨，为读者呈现具有前瞻性、全景性的视野。希望本白皮书能够切实有效推动标识解析与虚拟现实产业融合发展，为企业创新技术发展提供依据，为业界研究人员、企业家和决策者提供有价值的参考和启发，开创标识解析与虚拟现实产业融合发展新时代。目目录录一、工业互联网标识解析与虚拟现实产业概况.1（一）工业互联网标识解析发展状况.1（二）虚拟现实产业发展状况.3二、标识解析与虚拟现实产业融合发展需求与价值.10（一）标识解析为虚拟现实产业发展提供基础平台.10（二）虚拟现实产业拓展标识解析的应用空间.14（三）标识解析与虚拟现实产业融合发展价值.18三、标识解析与虚拟现实产业融合发展路径.20（一）虚实互通的融合发展架构.20（二）全面拓展的标识对象.22（三）智能分散的标识解析模式.26（四）开放融合发展的推进路径.28四、标识解析与虚拟现实产业融合发展应用场景.30（一）虚实融合的数字化智能制造.30（二）时空交织的远程智能协作.33（三）全局统筹的区域智慧协同.35（四）身临其境的远程设备维护.38（五）虚实交错的网络社交娱乐.41（六）数字孪生的现代农业系统.43五、标识解析与虚拟现实产业融合发展建议.45（一）加大融合发展支持力度.45（二）加强融合发展应用创新.45（三）加快融合发展推广示范.46六、未来展望.47工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）1一一、工业互联网标识解析与虚拟现实产业概况、工业互联网标识解析与虚拟现实产业概况（一）工业互联网标识解析发展状况（一）工业互联网标识解析发展状况工业互联网是新一代信息通信技术与工业制造深度融合形成的全新工业生态，在工业互联网中通过构建人、机、物、料的全面互联，实现全要素、全产业、全价值链的全面连接，促进工业生产向数字化、智能化转型。工业互联网标识解析体系工业互联网标识解析体系是工业互联网的重要基础设施，是支撑工业互联网互联互通的支撑工业互联网互联互通的神神经经枢纽枢纽，其作用就类似于互联网领域的域名解析系统。通过为设备、产品和数字对象赋予全生命周期的唯一标识，构建全球通行的全球通行的“身身份份证证”，使各类对象信息随时随地查询、跨域数据安全可靠共享，打通企业内、企业间、产业链供应链价值链的各个环节，实现全链条全体系的透明化和高效协同，保障工业互联网的有序运行。1.工业互联网标识解析体系基本完善工业互联网标识解析体系基本完善按照开放兼容、应用为先的原则，我国工业互联网标识解析体系建设包括五个层次：根节点、国家顶级节点、二级节点、企业节点和递归解析节点。图 1 展示了我国工业互联网标识解析体系建设架构。在市场驱动和政府引导下，我国已全面建成了自主可控、开放融通、安全可靠的工业互联网标识解析体系，北京、上海、广州、武汉、重庆五大顶级节点稳定运行，南京、成都两大灾备节点也已上线运行，“5 2”国家国家顶顶级节点体系级节点体系已已全面建成全面建成。截至 2023 年 8 月 24 日，全国累计接入国家顶级节点的二级节点达 315 个，已接入国家顶级节点的二级节点分布于 31 个省（自治区、直辖市），累计标识注册量为 3615工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）2亿个，累计标识解析量 2948 亿次，累计接入的企业节点数量超 28 万家，标识产业生态持续扩大，标识解析的服务能力和范围不断提升。来源：2022 工业互联网标识产业发展报告图 1 工业互联网标识解析体系架构2.工业互联网标识解析价值持续释放工业互联网标识解析价值持续释放随着我国工业互联网的不断发展，标识解析体系的应用范围和深度也在不断延伸。目前，标识应用已覆盖 41 个重点行业，融入企业“研产供销服”等各环节，形成了涵盖产品、企业、园区、产业链供应链等 9 大模式 20 余种典型应用场景，助力企业降本增效，为工业制造的数字化、网络化和智能化发展提供支持。在工业研发方面在工业研发方面，通过为研发所用的算法、工艺等关键要素进行标识和解析，促进跨团队跨企业的沟通和协作，提高研发效率和质量，保护产品知识产权。在供应在供应链管理方面链管理方面，标识解析技术能够确保供应商和物料的准确识别和管理，追踪物料的来源和去向，提高供应链的可靠性和安全性。在生产过程在生产过程中中，通过对生产线上的设备和产品进行唯一标识，实现产品实时监控和管理，追踪加工工艺和质量，及时发现异常情况并进行处理，提高工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）3生产效率和保障产品质量。在物流管理方面在物流管理方面，标识解析技术能够实现物流环节和仓库操作的智能化管理，自动识别和跟踪物料的运输和存储，提高物流和仓储效率，减少错误和损失发生的可能性。在销售和在销售和售后服务方面售后服务方面，标识解析技术可实现产品溯源和质量信息查询，增强产品信任度和消费者满意度。同时，也可以监控和打击产品假冒和偷盗行为，维护企业品牌形象和市场竞争力。在当前全球化、数字化的背景下，构建人类命运共同体、促进全球经济互联互通已成为社会发展的主旋律。标识解析技术的应用不再局限于工业领域，将成为成为跨跨设备设备、跨跨平台平台、跨企业跨企业、跨跨领域互联领域互联互通互通的关键推动力的关键推动力。工业互联网标识解析体系是国家统一规范的公共标识，能够解决不同实体和系统之间的标识差异，促进全球经济的互联互通促进全球经济的互联互通和资源共享和资源共享。通过标识解析技术的应用，可提供高效的数据交换和信息共享模式，推动全球价值链的形成和拆分，促进全球经济的增长和发展。标识解析技术的发展将加强国际合作的紧密型，从技术层面从技术层面加加速速构建人类命运共同体的进程构建人类命运共同体的进程，为实现可持续发展和共同繁荣提供强大的支持和推动力。（二）虚拟现实产业发展状况（二）虚拟现实产业发展状况虚拟现实虚拟现实（Virtual Reality，简称 VR，含增强现实 AR、混合现实 MR）是以计算机技术为主，利用并综合三维图形技术、多媒体技术、仿真技术、显示技术、伺服技术等多种高科技的最新发展成果，借助计算机等设备产生一个逼真的三维视觉、触觉、嗅觉等多种感官体验的虚拟世界，从而使处于虚拟世界中的人产生一种身临其境的感工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）4觉。随着星火链网区块链基础设施的建设和完善，可利用区块链技术弥补虚拟世界中缺失的基础价值表示和价值转移功能，实现现实世界与虚拟世界的有效衔接。现实世界网络通信基础设施的感知、通信、计算、存储能力为虚拟世界中的应用服务提供强有力支撑，满足用户实时交互、沉浸体验需求，实现虚拟和现实相互结合，如图 2 所示。图 2 虚拟现实概念示意1.良好的政策环境带来发展机遇良好的政策环境带来发展机遇国外：世界各国国外：世界各国政府政府加快加快布局布局，虚虚拟现实拟现实产业产业不断创新和发展不断创新和发展。欧盟于 2014 年推出“地平线 2020”计划，其中多个项目与虚拟现实技术高度相关。英国国防部在 2017 年提出科学与技术战略，明确将加快虚拟现实等技术的利用。日本内阁会议发布科学技术创新综工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）5合战略 2017，强调将进行虚拟现实技术的研发。美国国会议员在2017 年宣布成立虚拟现实指导小组，该小组将促进开展虚拟现实的研究计划。美国白宫在 2022 年发布先进制造国家战略，指出将虚拟现实等技术推广至更广泛的学生和教师群体。国内国内：国家和地方国家和地方高度重视高度重视，相关激相关激励政励政策策陆续陆续出台出台。2016 年 3月，我国“十三五”规划明确指出要将虚拟现实产业作为我国经济发展的重要增长点。2018 年底，我国出台关于加快推进虚拟现实产业发展的指导意见，指明了虚拟现实产业的发展方向。2021 年 3 月，“十四五十四五”规划规划纲纲要将虚拟现实和增强现实产业要将虚拟现实和增强现实产业列列为为未未来来五年五年数字经数字经济重点产业济重点产业。2022 年 11 月，工业和信息化部等五部门联合印发虚拟现实与行业应用融合发展行动计划(2022-2026 年)。同时，全国各省市，如山东、上海、北京、重庆等也陆续出台了多项政策，旨在推动虚拟现实技术的创新和应用，促进虚拟现实产业发展，打造全新的数字经济生态体系。以下是我国近几年关于虚拟现实产业的重要政策：表 1 中国近年来部分虚拟现实相关政策发布日期发布部门政策名称主要内容2023.06重庆市政府深入推进新时代新征程新重庆制造业高质量发展行动方案（20232027 年）打造高能级的“33618”现代制造业集群体系，培育“元宇宙”等6个未来产业集群。2023.04工信部文化旅游部关于加强 5G 智慧旅游协同创新发展的通知推动 5G 与物联网、虚拟现实、增强现实、数字孪生、机器人等技术和产品工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）6有效融合，引导5G VR/AR 沉浸式旅游等应用场景规模发展。2022.11工信部、教育部等五部门虚拟现实与行业应用融合发展行动计划（2022-2026年）在未来五年内，将虚拟现实技术与各种行业应用相结合，以满足不同行业的需求。2022.08北京市经济和信息化局北京市促进数字人产业创新发展行动计划（2022-2025 年）鼓励研发并推广虚拟现实、增强现实、混合现实终端设备及裸眼 3D、全息成像等数字人显示解决方案。2022.07上海市人民政府办公厅上海市数字经济发展“十四五”规划加快虚拟现实生态布局，突破低时延快速渲染、虚拟仿真引擎等关键技术，发 展 软 硬 一 体 新 型VR/AR、3D 扫描等产品。2022.03山东省工业和信息化厅等七部门山东省推动虚拟现实产业高质量发展三年行动计划（2022-2024 年）打造国内一流、具有国际竞争力的千亿级虚拟现实产业高地。2022.05国务院关于推动外贸保稳提质的意见促进跨境电商平台与企业之间的联动合作，积极推动 VR/AR 等前沿技术应用。2021.07工信部、中央网络安全和信息化委员会办公室等5G 应用“扬帆”行动计划(2021-2023 年)加速开发 VR/AR 设备为5G 应用提供基础能力。2021.03国务院中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要将虚拟现实和增强现实产业列为未来五年数字经济重点产业。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）7在国家政策的有力支持下，我国虚拟现实产业正蓬勃发展。目前虚拟现实产业链企业主要集中在北京、广东、上海等经济发达地区，其次是在江苏、浙江、山东等沿海地区。其中广东为中国当前申请虚拟现实专利数量最多的省份，江西和青岛联合组建首个国家虚拟现实创新中心。与此同时，西西部地区部地区尤尤其是成其是成渝渝地区正加大对虚拟现实产地区正加大对虚拟现实产业引导力度业引导力度。2023 年 3 月和 6 月，第 13 届西部 VR/AR 技术展相继在成都和重庆成功举办。同年 6 月，成渝地区双城经济圈工业设计赋能大会在重庆市大足区隆重开幕，强调虚拟现实等新兴技术正为工业设计领域开拓崭新的发展方向和途径。成渝地区在虚拟现实产业领域具备巨大的发展潜力，通过最新政策支撑、应用场景延伸、产业链不断完善下，为虚拟现实产业的蓬勃发展提供了坚实的支撑，也为未来的创新和合作奠定了牢固的基础。2.软软硬件硬件 内容构建虚拟现实产业生态内容构建虚拟现实产业生态虚拟现实产业是指虚拟现实技术行业，包括硬件、软件、内容制作与分发、应用和服务等产业链条。硬件是虚拟现实的入口，软件是虚拟现实的核心，内容是虚拟现实的灵魂，三者共同增长，相辅相成，为虚拟现实产业生态发展注入活力。硬件性能硬件性能迭迭代优化代优化，持持续续向向轻薄超清轻薄超清化化目目标标迈迈进进。硬件按照功能划分可分为核心器件、终端设备和配套外设三部分。核核心器件心器件包括芯片、显示器件、传感器、通信模组等；终终端设备端设备包括具备手势识别、追踪定位和体感交互的各类整机设备；配配套套外设外设包括手柄、摄像头、体感设备等视/触/力觉反馈装置等。硬件产品的迭代更新主要体现在以下核心部件上。芯芯片片方面方面，苹果推出的 Vision Pro 采用 M2 R1 芯片组合，算力水平相当于一台普通个人电脑。国内的 PICO4 Pro 搭载工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）87 纳米制程的高通骁龙 XR2 芯片，能进行高效场景理解和三维重建。显示器件方面显示器件方面，京东方公司为 VR/AR/MR 智慧终端提供的显示解决方案包括高刷新率的 Fast-LCD 和超高分辨率、超高对比度的硅基OLED 等极具代表性的显示技术。光光学器件学器件方面，具有高透过率、大视场角等特点的 Pancake 透镜成为轻薄式 VR 设备的热门解决方案。国内的华为、创维及国外的 Meta、苹果、谷歌等公司都在积极布局Pancake 光学方案研发。感知交互器件感知交互器件方面，微软 AR 眼镜兼具语音识别和手势控制等多种交互方式，为用户提供更为便捷和智能化的体验。小米 AR 眼镜采用了高清摄像头和深度传感器，融合语音识别和智能推荐等功能，实现更为精准的手势控制以及虚拟场景的逼真呈现。开发软件及平台不断开发软件及平台不断涌涌现现，国内外创新国内外创新热热情高情高涨涨。软件指被广泛应用于虚拟现实内容制作和系统开发的软件和平台。开发软件开发软件方面，市场上核心 3D 开发引擎为 Unity 的 U3D 和 Epic Games 的 UnrealEngine等。苹果、谷歌都在开发者大会上推出了面向 AR 开发者的便捷化软件开发工具 AR Kit、AR Core。亮亮视野、亮风台、睿悦信息等头部虚拟现实企业也推出了 VR/AR 内容开发引擎、系统和内容制作系列软件，部分产品已有大量开发者入驻。开发平台开发平台方面，Facebook 发布了最新 VR 协作平台 Horizon Workrooms，该软件集成了AR 透视、桌面识别、手势追踪、键盘识别、多任务模式和虚拟化身等功能，创造了虚拟办公环境。Pico 为创作者提供了一站式的发布、管理和服务平台，涵盖了 VR 内容创作、应用检测获取、创作者激励等全方位服务。中国联通发布 5G VR 开发平台，引入 VR 影视、游戏、工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）9教育等应用，通过云上图像渲染和内容制作，结合边缘计算和 AI 技术，解决了 VR 终端的多项问题，降低了成本，促进终端轻量化和移动化。VR 内容打破单一限制内容打破单一限制，内容生态逐步完善内容生态逐步完善。VR 内容涵盖视频、直播、游戏、社交等多个领域，在短期内，游戏仍然是 VR 平台上的主流。2023 年 6 月，苹果携手迪士尼开发头显内容，为用户带来了身临其境的体验，让用户能够随时随地畅游于魔幻乐园之中，实现视听的极致融合。Pico 应用商店汇聚了超过400款引人入胜的VR应用，其中包括 350 款游戏内容。此外，该平台还提供了高质量的串流功能，使用户能够轻松访问原本只为个人电脑设计的优质 VR 内容。Steam平台作为当前拥有最多 VR 内容应用的平台之一，已经推出了超过7344 款支持 VR 的内容应用，VR 活跃用户更是突破了 250 万人。为了进一步推动创新和内容的多样性，Facebook 推出了 App Lab 渠道，允许开发者提供实验性、小众和早期的内容，规避了 Oculus Store 的限制。例如，Gorilla Tag这款内容在 App Lab 渠道中获得了相当数量的评价，接近甚至超越了 Oculus Store 上备受瞩目的 Beat Saber。爱奇艺的内容资源库独家定制了 iQUT 内容制式，其内容在分辨率、帧率以及码率等方面都超越了行业平均水平。与 Pico 相比，爱奇艺提供了更加丰富多彩的内容，为用户呈现出更为引人入胜的VR体验。硬件硬件、软件与内容软件与内容协同发展的协同发展的飞轮飞轮效应效应已初已初步形成步形成。硬件已展现出颠覆性的创新能力，需满足软件不断增长的硬需求，同时为日渐丰富的内容应用提供坚实硬件保障，赋予内容更加生动、真实的呈现形工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）10式。软件对硬件发展提出严格要求，是硬件发挥作用的唯一途径，软件和内容的开发者协同打造适配硬件平台的应用和内容。作为最终呈现给用户的灵魂部分，丰富多样的内容会激发用户购买软硬件产品的愿望，推动软硬件销售的增长，促进 VR 消费市场的逐步扩大。三者协同发展为整个虚拟现实产业生态的构建提供了源源不断的推动力，也使得国内 VR 市场的前景更加值得期待。二、标识解析与虚拟现实产业融合发展需求二、标识解析与虚拟现实产业融合发展需求与价值与价值（一）标识解析为虚拟现实产业发展提供基础平台（一）标识解析为虚拟现实产业发展提供基础平台虚拟现实产业发展的虚拟现实产业发展的愿愿景是景是虚实虚实世界融合世界融合共生共生，实现这一实现这一愿愿景需景需解决虚实万物身解决虚实万物身份份标识标识、产业链上下游互通和虚实世界交互三方面问产业链上下游互通和虚实世界交互三方面问题题。标识解析技术可在海量、异构、复杂的物理实体和虚拟对象之间搭建互联互通的桥梁，打通产业链上各环节的信息壁垒，实现物理实体和虚拟对象的定位、连接与对话，为实现虚实世界融合共生提供基为实现虚实世界融合共生提供基础技术支撑。础技术支撑。1.身份标识身份标识虚拟现实产业存在虚拟身虚拟现实产业存在虚拟身份份的建立和管理的建立和管理、与现实世界真实身与现实世界真实身份份的关联和验证等多的关联和验证等多样样化身化身份份标识需求标识需求。在虚拟环境中，用户需要一个唯一且可识别的数字身份，以在虚拟世界中进行身份认证和个性化体验，这种数字身份可以是一个数字化的身份标识。由于虚拟世界不能完全脱离现实世界，通过身份标识关联用户数字身关联用户数字身份份与真实身与真实身份份的需的需求普求普遍遍存在存在。例如，用户在虚拟世界购物时，可能需要提供真实的支付信息和配送地址。连接现实世界和虚拟世界的身份标识可以验证用工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）11户的真实身份并授权其在虚拟环境中进行操作，同时为个性化体验、社交互动、跨平台互通和数据分析提供基础。通过身份标识，虚拟现实产业能够构建安全、个性化和互动性强的虚拟体验，满足用户的需求并促进产业发展。标识解析体系通过为身标识解析体系通过为身份份标识赋予更多的功能和上下文环境标识赋予更多的功能和上下文环境，可可实现虚拟世界与现实世界的紧密连接实现虚拟世界与现实世界的紧密连接。传统身份标识由于仅提供了一个标识符，缺乏与真实身份、个性化配置和社交互动等关联的能力，无法实现虚拟世界和现实世界的高效衔接。通过标识解析体系，能够验证身份、管理个性化配置、促进社交互动，并确保在不同虚拟现实平台和设备之间实现身份一致性，保障有源数据全面收集、积累，确保虚拟世界和现实世界中的用户身份真实可信，从而减少虚假身份和欺诈行为，维护平台和用户的安全。这种综合体系赋予了身份标识更多的意义，使其成为实现无缝衔接和综合体验的基石。标识解析体系赋能虚拟现实产业的作用不仅仅标识解析体系赋能虚拟现实产业的作用不仅仅局局限于用户身限于用户身份份识别识别，还能够还能够实现对设备实现对设备、系统和位置信息的标识系统和位置信息的标识。如对虚拟现实设备进行标识，可对该设备进行识别和跟踪；对虚拟现实系统或平台进行标识，可确保不同的虚拟现实系统或平台之间的正常运行、有效管理和数据交互；对虚拟现实环境中的位置进行标识，可定位用户、虚拟物体或虚拟场景。目前，中国信通院已基本建成工业互联网标识解析体系和基于区块链技术的星火链网新型基础设施，打造一种新型的分布式标识技术（Blockchain-based Identifier，BID），致力于为人、设备、虚拟对象等提供可信身份服务，可满足虚拟现实产业对身份标工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）12识应用的需求。2.产业链互通产业链互通虚拟现实完整产业链包括负责硬件和软件研发制造的上游厂商、负责内容创作和开发的中游供应商以及负责内容分发和消费的下游产业，涉及近眼显示、渲染处理等关键技术环节和整机设备、开发工具软件、分发平台等多个关键要素。为实现不同环节企业间的密切合作与协同创新，加速技术进步和创新成果转化，虚拟现实产业链上下游企业需要打破信息壁垒，实现互联互通。这种互联互通能够连接各个环节和参与者，使得内容创作者使得内容创作者、技术开发者技术开发者、设备制造商和消费设备制造商和消费者能够紧密合作者能够紧密合作，促使整个产业链企业形成良性互动促使整个产业链企业形成良性互动，共同推动虚拟共同推动虚拟现实技术的发展和应用现实技术的发展和应用。同时，互联互通能够促进硬件、软件、内容和应用等各个层面的有效对接，打破信息孤岛、资源隔离和技术壁垒，帮助用户获得更综合、流畅和个性化的虚拟现实体验，推动资源共享、知识传递和技术进步以及整个产业的发展和壮大，实现资源共享和协同发展，进一步推动虚拟现实产业的繁荣和普及。标识解析体系通过对产品标识解析体系通过对产品、设备设备、内容内容、服务和用户等进行唯一服务和用户等进行唯一标识和识别标识和识别，确保虚拟现实产业链信息的准确传递和交互确保虚拟现实产业链信息的准确传递和交互。标识通过与特定实体或资源相关联，使得各个环节可以被精确定位和追踪，简化了流程和操作，从而实现高效的协同合作和资源管理，并为产业链的各个环节提供更便捷和一致的交互体验。标识解析体系通过将标识与相应的实体或信息进行映射和解析，消除语义和格式的差异，使得使得不同环节之间可以理解和共享相关数据和资源不同环节之间可以理解和共享相关数据和资源，实现跨平台实现跨平台、跨系统跨系统工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）13的互操作性的互操作性。标识解析体系的建立可以确保虚拟现实产业链中各个对象的精确关联和识别，不同环节和参与者可以准确地访问和获取所需的数据。无论是用户、设备还是内容，它们都可以被准确地标识和追踪，为个性化服务、精准推荐以及用户行为分析等提供了基础，推动虚拟现实技术广泛应用和普及，促进产业链不断发展和创新。3.虚实世界交互虚实世界交互虚拟现实技术的崛起将会使虚拟世界与现实世界之间的交互变得极其广泛和频繁。虚实世界之间的动态交互，可以保证视、听、触等感知信息在虚拟世界和现实世界的同步，让人们更加快速、便捷、高效地交流与合作。虚实世界交互可分为三个阶段：沉浸式体验、以虚控实和虚实统一。沉浸式体验阶段能够提供参与者完全沉浸的体验，使用户有一种置身于虚拟世界中的感觉；以虚控实阶段，数字化技术不仅将虚拟世界变得更真实，还将反向控制物理世界；虚实统一阶段，用户可以在虚拟和现实之间无缝切换，带来更加丰富、沉浸式的交互体验，在虚拟环境里完成生活、生产等各个环节。虚实世界交互将会虚实世界交互将会极大地扩展人类的感知空间极大地扩展人类的感知空间，突破实地场景的种种限制突破实地场景的种种限制，激发各行各激发各行各业的创新动力业的创新动力，搭建人与人搭建人与人、人与物人与物、物与物之间跨时空交互的通道物与物之间跨时空交互的通道。在虚实世界交互各阶段中，标识解析发挥着不可替代的作用。沉浸式体验阶段，标识解析体系为涉及到的每一个实体或虚拟物体，如传感器、设备、虚拟人、虚拟化产品等赋予唯一标识，通过标识作为载体实现数据在物理世界和虚拟世界的传输，从而构建起一个与现实世界无限逼近的虚拟世界，增强用户的沉浸感。以虚控实阶段，标识工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）14解析体系将虚拟界面上的操作指令与现实世界中的物体、设备或信息进行映射和关联。根据用户在虚拟界面上的操作指令生成相应的控制命令，用于控制和操作现实世界中的物体、设备或信息。虚实统一阶段，标识解析体系可以通过解析标识数据，确保虚拟界面和现实世界之间的对应关系和反馈的准确性，使用户在虚实之间的切换更加精准和迅速。在标识解析体系的支撑下在标识解析体系的支撑下，虚拟现实技术可以打破现实和虚虚拟现实技术可以打破现实和虚拟之间的隔阂拟之间的隔阂，构建虚实互通世界构建虚实互通世界，为用户提供与世界连接和互动的新方式，实现各全要素、全产业链、全价值链的全面连接，将引领虚拟现实产业进入一个全新的虚实交互时代。（二）虚拟现实产业（二）虚拟现实产业拓展标识解析的拓展标识解析的应用空间应用空间当前，虚拟现实赋能行业应用趋势日益明显，虚拟现实 行业产业生态日趋完善，其在各行各业中的应用不断拓宽和加深。借助在虚拟现实产业中的应用，标识解析可从工业互联网领域扩展到标识解析可从工业互联网领域扩展到千千行行百百业，业，应用边界不断应用边界不断拓宽拓宽，应用深度持，应用深度持续续加强。加强。1.横向拓横向拓展：开拓展：开拓标识解析标识解析的的行业行业应用边界应用边界虚拟现实与行业应用融合发展行动计划（20222026 年）指出，到 2026 年，虚拟现实将在国民经济各个重要行业领域规模化应用，虚拟现实 行业产业生态基本成型。虚拟现实 行业发展有利于进一步拓展虚拟现实技术边界，推动虚拟现实在各行各业广泛应用，创造更多经济和社会价值，同时为标识解析应用提供了更为广阔的发展空间与展示舞台。标识解析技术可以更好地赋能和促进虚拟现实在工业、教育、医疗等各行业中的落地应用，通过对虚实世界中物品、工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）15人物与场景的标识，使得虚拟现实终端能够更准确地识别和解析用户周围的环境，从而提供更便捷的信息获取方式，带来更完善的交互体验。虚拟现实虚拟现实 工业：工业：虚拟现实打破工业生产的时空限制，赋予工业生产更多可能。通过虚拟现实技术，提供数字化的工厂生产环境，仿真模拟真实的生产过程，帮助管理者评估生产效率、资源利用和产能。结合标识解析技术，实现工业生产全要素全过程的协同与联动，实现工厂实体与数字模型的精确匹配，实现生产运营全流程的精准控制和动态优化，全面提升制造业企业的创新力和竞争力。虚拟现实虚拟现实 教育：教育：虚拟现实技术可为用户带来身临其境的沉浸式学习体验，他们可以置身于虚拟的教学环境中，完成沉浸式学习。通过为每个虚拟场景中的物品、人物乃至知识点添加唯一标识符，大幅提升历史环境重现、科学实验探索以及模拟培训等教学场景的交互性和可操作性。虚拟现实虚拟现实 医疗：医疗：虚拟现实可以用于医学培训和手术模拟。通过为虚拟现实场景中的解剖结构、医疗设备以及病历资料等赋予唯一标识，医生和医学学生可以借助虚拟现实技术进行真实场景的模拟操作，从而显著提高技术水平并减少手术风险。虚拟现实虚拟现实 娱乐：娱乐：虚拟现实为娱乐行业带来了全新的体验。虚拟游戏、虚拟演出、虚拟景观中的各种元素都可以进行标识化，用户可以在虚拟世界中与特定物体或角色进行互动，打破了传统娱乐形式的限制，提供了更加个性化的娱乐体验。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）16虚拟现实虚拟现实 培训：培训：虚拟现实使能企业员工培训和模拟训练。通过为每位员工赋予唯一标识符，建立个人档案和学习记录，企业能够量身定制培训方案，提高员工的技能和职业素养。虚拟现实虚拟现实 社社交：交：虚拟现实为社交媒体平台带来更加丰富多样的应用。通过为每个用户分配独特的分布式身份标识符，使得用户能够跨越不同的社交平台，在不向平台泄露自身真实身份的情况下快速定位自己的朋友和社交圈。2.纵向延伸：推进纵向延伸：推进标识解析标识解析应用向纵深发展应用向纵深发展虚拟现实 行业应用的兴起为标识解析打开了通向千行百业的大门，也为标识解析应用提供了更加丰富的可能性，推动着标识解析在产品设计、师传身授、在线消费、文化创作等多个领域纵深发展。虚拟现实虚拟现实 产品设计产品设计：在当前产业升级的大环境下，企业间跨部门、跨区域、跨领域合作是未来发展的必然趋势，产品远程协同设计需求十分强烈。设计师承担的设计任务，需要和前端的市场需求人员、后端的工艺规划人员、生产制造人员、项目管理人员、外部供应商等进行大量沟通。通过虚拟现实技术，团队内成员可在虚拟环境中互动合作，依托标识解析技术，为每个涉及的元素、组件和设备在虚拟环境中赋予唯一标识。当团队成员在虚拟现实中进行操作和讨论时，可以基于标识准确地指向特定元素，避免误解和混淆，还能利用标识将实时的设计数据、状态信息和讨论内容与虚拟模型关联，使团队成员能够更方便地获取信息，从而更高效的进行协同设计。虚拟现实虚拟现实 师传身师传身授授：某些实操性强的工作，如工厂产线操作、工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）17飞机及特种车辆驾驶、传统医疗等，往往需要采用传统师传身授模式，由老师面对面地将知识或技能传给学生。但由于传统师传身授模式效率低下、成本昂贵，且某些特殊培训场景在现实世界很难复刻。因此借助虚拟现实和标识解析技术，可将各技术领域经验丰富人员的知识和技能固化为操作模板，将部分较难还原的培训场景通过虚拟场景进行展示，让新人可以依据视觉“诱导操作”来完成培训，实现经验的传承。借助基于虚拟现实技术的指导系统，可以减少操作过程中操作人员查阅资料的时间；同时为操作人员提供实时指导和提示，降低操作风险，提高操作效率，实现全程透明的可视化管理，促进传统师传身授的革新。虚拟现实虚拟现实 在线消费：在线消费：消费者进行网购时，常常面临着无法实际触摸、试穿或试用商品的困境，在做购买决策时往往存在不确定感，削弱了消费者的购买意愿。标识解析与虚拟现实技术在塑造未来在线消费体验方面具备广泛的应用前景。通过标识解析与虚拟现实技术的联合应用，消费者能够获得更具体、更详细的产品信息和真实的体验感。虚拟现实技术为消费者创造身临其境的购物环境，标识解析技术为商品赋予唯一标识码，将商品在虚拟环境中与现实世界中的信息连接起来。当消费者使用虚拟现实设备进行体验时，可通过“点击”标识码获取关于商品的实时信息，体验商品的使用效果，加深消费者对产品的全面了解。虚拟现实虚拟现实 文化创作：文化创作：人们对于艺术和创意的需求日益增长，但传统的艺术创作方式可能受到限制，难以满足现代观众对于创新和交工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）18互性的要求。正是在这种需求的推动下，虚拟现实技术与标识技术的结合为文化创意注入了全新的可能性和带来了极大的便捷。通过标识技术与虚拟现实技术，艺术家们能够在数字环境中对作品进行艺术加工，创造出超越传统表现方式的艺术作品。虚拟现实技术为艺术家提供了全新的创作工具，而标识技术的应用则将这些创作元素赋予了独特的身份。艺术家们能够在虚拟环境中塑造出令人惊叹的艺术品，观众可以通过互动体验更加深入地理解作品所传达的信息和情感。标识解析和虚拟现实技术共同推动文化创作向着更加多元化、互动性更强的方向迈进。（三）标识解析与虚拟现实产业融合发展价值（三）标识解析与虚拟现实产业融合发展价值标识解析与虚拟现实产业的融合为国民经济和社会发展带来了深远的影响和持续性动力。从微观层面的企业降本增效与创新力提升，到宏观层面的产业转型、产业链协同、就业推进、民生服务，两者的融合正以独特的方式重塑我们的世界，为各个领域注入新的活力。1.微观经济社会价值微观经济社会价值提升企业工作效率提升企业工作效率。通过将标识解析与虚拟现实相结合，企业可实现对复杂工艺的虚拟模拟，使员工能够在虚拟环境中进行实操操作，提升整体的生产效率。同时，虚拟现实技术可实现远程团队的虚拟协同，使不同地点的员工能够共同参与工作流程，提升团队的协作效率。标识解析则通过为物品和流程赋予独特标识，使得员工可以更快地识别并理解工作内容，减少误解和沟通成本。降低企业运营成本。降低企业运营成本。企业在虚拟环境中模拟物料和设备的使用，工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）19可减少实际生产中因操作失误而导致的物料浪费。标识解析技术的运用可以帮助员工更准确地识别物料和设备，避免了因误用而产生的损耗。同时，还能改善物流和供应链管理的效率。通过实时追踪和监控货物的标识信息，企业可以更好地掌握物流过程，减少了货物丢失和损坏的风险。虚拟现实技术也可以模拟供应链的各个环节，优化物流路径和操作流程，提高物流效率并减少物流成本。激发企业创新活力激发企业创新活力。虚拟现实技术为企业提供了呈现产品的全新方式，可以在虚拟环境中进行虚拟展示，拓展了产品展示和销售的渠道，激发了创新的想象力。同时，结合标识解析技术，企业可以将物理产品与虚拟内容相结合，创造出全新的用户体验。这种整合不仅可以增加产品的吸引力和市场竞争力，还可以为用户提供更个性化、定制化的体验，进而激发用户的需求和创新思维。2.宏观经济社会价值宏观经济社会价值赋能传统产业转型升级。赋能传统产业转型升级。通过将标识解析与虚拟现实技术融合，使传统产业在各个环节实现数据的采集与分析，从而实现更精细化的管理和优化。虚拟现实技术的可视化效果使决策者能够更直观地理解复杂的数据，进而做出更明智的决策。这一融合也为新的商业模式和机会创造了空间。创业者可以基于虚拟现实技术开发创新的应用、服务和产品，从而开辟新的市场领域。这些创新的商业模式有助于推动传统产业的革新与转型，将其带入更具活力和可持续发展的未来。打造产业链协同创新平台打造产业链协同创新平台。借助标识解析强大的互联互通能力和虚拟现实卓越的虚实呈现能力，硬件制造商、软件开发者、内容创作工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）20者以及设计师等多领域专业人士正汇聚在创新平台的共同建设之中。不同领域的专业智慧和资源在虚拟现实的魔力下交融碰撞，引发了创意的火花。这种合作助力产业链的上下游更加紧密地结合，形成一个相得益彰的生态网络。综合来看，虚拟现实促进了多领域专业人士的紧密协作，使他们能够在一个共同的创新平台上合力探索，为整个产业赋予了更为充沛的活力，呈现出更加丰富的创新风貌。服务服务社社会民生会民生。标识解析与虚拟现实技术的结合，为人们的生活带来了便利、创新和提升。人们能够轻松参与虚拟社交、活动和会议，消除现实世界中的地理限制，推动社会互动和交流的全新时代形成。与此同时，创新的技术手段和解决方案在医疗、教育、文化和城市等多领域也得到广泛应用，为服务质量的提升铺平了道路。这种改进让人们体验到更为便捷、高效、智能的服务，为社会民众创造了更舒适的生活环境。三、标识解析与虚拟现实产业融合发展三、标识解析与虚拟现实产业融合发展路路径径（一）虚实互通的融合发展架构（一）虚实互通的融合发展架构工业互联网标识解析体系与虚拟现实产业融合发展的目标是通过标识解析应用打通虚拟现实产业链条，保障虚拟世界与现实世界的实时动态交互。虚实互通的融合发展总体视图如图 3 所示。现实世界现实世界。现实世界中一切可实现数字化的现实世界中一切可实现数字化的要素要素，包包含含用户用户、设设备备、生产工艺生产工艺、应用场景等应用场景等，是是构建虚拟构建虚拟世界的物世界的物质质基础和数据来源基础和数据来源。将现实世界的各个实体要素、事件流程和参与者信息数字化，帮助虚拟世界构建者更准确地在虚拟世界中模拟和重现现实世界，创建出更工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）21具沉浸感和真实感的虚拟体验。同时，数字化的信息也为虚拟现实应用的优化和创新提供了坚实的基础，有助于提升用户体验、推动技术发展，满足不同领域的应用需求。图 3 虚实互通的融合发展架构虚拟世界虚拟世界。通过 AI、3D 渲染等技术构建一个数字化的虚拟世界，涵盖了虚拟物品虚拟物品、虚拟人物和虚拟环境虚拟人物和虚拟环境三种要素。其中虚拟物品虚拟物品是存在于虚拟环境或数字化平台上的非实体物体或实体物体的数字化表示，包括虚拟货币、数字化的产品和设备等。虚拟人物虚拟人物是对现实世界中参与到虚拟现实产业人员的数字映射，包括内容制作者、运营人员、监管人员和消费者等角色。虚拟环境虚拟环境主要是对现实生产、生活、娱乐工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）22环境的映射与超越，包括数字化工厂、智能楼宇等。标识解析体系标识解析体系。标识解析体系是虚拟现实的基础设施，融合星火链网区块链技术，形成形成涵涵盖了盖了标识采集标识采集、标识编码标识编码、标识解析和标识解析和标识数据服务标识数据服务等关键环节的标识全生命周期解决方等关键环节的标识全生命周期解决方案案。利用区块链的去中心化、不可篡改、可追溯性，保证标识解析的高效性、安全性和透明性。通过新兴的分布式标识管理方式，在保障用户安全隐私与事件可追溯性的同时，赋予用户掌控权和自主管理能力，提升标识解析的便捷性和效率性。融合应用融合应用。标识解析与虚拟现实技术赋能制造、城建、医疗和社交等行业发展，推动国民经济各部门的数字化创新和数字化转型。通过标识解析体系，实现各应用行业虚实要素的实时连接与深层交互，构建开放交互服务平台，促进各要素智能化协作与运转，支持数据实时监控和远程维护，提供个性化的用户服务。典典型应用包括数型应用包括数字化智字化智能制造能制造、远程智能协作远程智能协作、城市智慧协同城市智慧协同、数字化智慧医疗和沉浸式数字化智慧医疗和沉浸式社社交娱乐交娱乐等等。（二）全面拓展的标识对象（二）全面拓展的标识对象目前，虚拟现实产业已基本建立了从硬件、软件、内容、应用到服务的全产业链发展模式。虚拟和现实世界中种类繁多、数量庞大的各种资源及它们间错综复杂的映射关系，使得对虚拟现实应用中虚实万物的精准化管理和定制化服务变得异常困难。标识解析体系通过标识解析体系通过对对虚拟现实应用中的物理资源和虚拟资源进行标识虚拟现实应用中的物理资源和虚拟资源进行标识，明确虚实资源间的明确虚实资源间的映射映射关系关系，使对虚实万物的，使对虚实万物的精准管理精准管理成为可能。成为可能。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）231.物理资源标识化物理资源标识化标识解析技术标记的物理资源包括物品物品、人物和场景人物和场景等。物品标物品标识识，即把物品与唯一标识符相关联，实现对物品全生命周期的无缝追踪与有效管理。人物标识人物标识，即将标识解析技术与追踪器、传感器或3D 扫描设备相结合，对用户的外貌体型进行标识并在虚拟现实技术中生成逼真的虚拟人形象。场景标识场景标识，即结合 AI、3D 建模等技术，对现实世界中的自然与人文环境进行标识，并转化为虚拟世界中的场景，为虚拟现实应用提供更大的可能性。承载物理资源标识的载体可分为被被动标识载体动标识载体和主主动动标识载体标识载体两类。其中，被动标识载体被动标识载体是指物理世界中无法主动发起解析请求的标识载体，如二维码、RFID 标签等。这些标识载体可以被感知和解析，用户可以使用设备（如智能手机或 AR 眼镜）扫描标识，展现叠加在标识上的虚拟元素。例如在博物馆，游客通过扫描被动标识载体解析出文物的历史背景与故事，增强参观体验。主主动标识载体动标识载体一般嵌入在物理设备内部，能够主动向标识解析服务节点或标识数据应用平台等发起连接，而无需借助标识读写设备触发。虚拟现实应用中的物理设备通常内置各种传感器和芯片，能够主动感知周围环境和用户的动作，从而实现对用户的轨迹跟踪、位置定位和动作识别等功能。2.虚拟资源标识化虚拟资源标识化虚拟资源包括虚拟人物虚拟人物、虚拟物品虚拟物品、虚拟场景虚拟场景、虚拟虚拟货币货币等，如何更好地管理用户在虚拟世界中的各种资源是当前虚拟现实应用发展迫切需要解决的问题。虚拟资源的标识化虚拟资源的标识化是指通过标识解析技术,工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）24为虚拟资源分配唯一标识符，帮助用户方便、快捷地识别和管理自身的虚拟资源。标识解析技术可以标识解析技术可以加强加强虚拟资源之间的关联和交互虚拟资源之间的关联和交互，使得虚拟资源之间可更加灵活和智能的交互，促进虚拟现实创作者之间的合作和创新。首先首先，标识解析技术的运用使虚拟现实系统能够识别和追踪现实世界中的特定标识符或特征，通过将这些标识符与虚拟资源关联起来，可以创造出更贴近现实的虚拟场景。用户可以通过扫描标识符来触发与现实世界对应的虚拟内容，从而提升沉浸感和真实感。其次其次，虚拟资源与标识解析技术的结合还能够实现个性化互动，通过识别用户所持的特定标识符，系统可根据不同的标识符为用户提供个性化的虚拟内容和体验，使其能够根据自身需求和兴趣与虚拟环境进行互动和探索。最后最后，虚拟资源作为一种数字资产，面临黑客攻击、盗窃等安全威胁。通过标识解析技术对虚拟资源及访问者（用户、进程等）进行标识，将访问者身份、访问对象及对应的权限相关联，只允许授权的访问者才能够访问或操作虚拟资源，禁止未经授权的访问与操作，确保敏感的虚拟资源受到适当的保护。综上所述，通过为虚拟资源分配唯一的标识符，可以使虚拟资源的访问与操作更加安全可靠，可以更加容易地追踪和管理虚拟资源的使用与流通过程，从而减少潜在的安全风险问题。3.虚实资源映射虚实资源映射虚拟现实中错综复杂的元素以及元素之间的交织关系，使得虚实元素的精准匹配存在一定的挑战性。通过标识解析技术能够更加精准通过标识解析技术能够更加精准工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）25地识别和地识别和跟跟踪物理资源和虚拟资源踪物理资源和虚拟资源，实现实现虚拟世界和物理世界的互联虚拟世界和物理世界的互联互通互通，如图 4 所示。通过资源标识化，现实世界中的对象和虚拟环境中的元素之间建立了一种紧密的联系，使得信息在两者之间的传递变得更加流畅和高效。这种无缝的连接不仅提升了虚实资源映射的速度，还极大地增强了映射的质量和准确性。图 4 虚实资源映射第一第一，物理资源标识化使得物理资源标识化使得虚拟现实设备能够更精确地感知和识虚拟现实设备能够更精确地感知和识别现实世界中的物体别现实世界中的物体。通过将物理资源赋予独一无二的数字标识，虚拟现实设备可以实时跟踪和定位物体，实现标识与实物高度准确的映射。这种映射不仅提供了更真实的虚拟体验，同时也为用户在虚拟环境中与物理对象进行互动提供了可能。第二第二，虚拟资源标识化为虚拟资源标识化为虚拟资源虚拟资源带来了更高效的管理和带来了更高效的管理和组织组织方方式式。通过为虚拟资源赋予唯一标识，虚拟现实系统可以快速定位、加载和呈现虚拟资源，从而缩短了虚拟现实环境的加载时间，并降低了系统的资源占用，使得用户在虚拟世界中的体验更加流畅和自然。第三第三，虚实标识精准匹配虚实标识精准匹配为虚实资源映射的实现提供更强大的技为虚实资源映射的实现提供更强大的技工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）26术支持术支持。虚拟现实设备可以识别物理资源标识编码并转化为对应的虚拟标识，将其物理对象快速、准确地映射到的虚拟环境中，使用户能够在虚拟世界中感知和操作现实世界中的物体。同时，标识化的虚拟资源也可通过视、听、触等感官模拟设备在现实世界中“具现”，与标识化的实体事物形成互动，为用户提供了更具吸引力和沉浸式体验。此外，还可利用标识解析技术将用户的真实身份和虚拟身份进行标识和映射，确保访问者虚拟身份与真实身份的一致性，保障隐私安全，实现问责溯源。随着虚拟现实技术的不断创新和应用，虚实资源映射的持续优化将成为产业发展的重要方向。这将进一步推动虚拟现实技术的普及和应用，为人们带来更新的虚拟体验和应用场景。（三）智能分散的标识解析模式（三）智能分散的标识解析模式虚拟现实产业的发展将会对标识解析的形态产生深远影响，同时也将推动基于联盟链的分布式标识技术的发展，让标识体系更加安全、可控，并直接面向用户。这一趋势的发展将为标识解析与虚拟现实产业带来更多的发展机遇。传统的中心化标识系统往往由单一实体或机构集中控制和管理，个人和成员组织缺乏对自身标识信息的直接掌控权，从而引发一系列风险和问题：第一第一，中心化标识容易受到单点故障的影响，一旦中心化标识的服务器或系统遭受攻击或出现故障，可能会导致用户无法访问自己的数据或服务。第二第二，中心化标识往往需要用户提供大量的个人信息和数据，这对于用户的隐私安全构成潜在威胁。第三第三，中心化工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）27标识的运营和维护成本较高，对于个体用户和小型组织而言可能难以承担。因此，传统的中心化标识系统无法满足虚拟现实应用中用户的不同需求，指向用户的分布式标识提供了一种更为合适的解决方案。图 5 中心化与分布式标识在标识解析体系与虚拟现实技术快速融合发展的背景下，用户对身份标识的安全性和可控性需求更加强烈。传统的标识解析模式逐渐发生变化，去中心化的分布式标识管理模式逐渐崭露头角。所所谓谓分分布布式标识式标识是一种将用户的身是一种将用户的身份份信息分信息分散散存储在不同的节点上存储在不同的节点上，并通过并通过数数据据加密加密和区块链和区块链技术实现安全验证的标识系统技术实现安全验证的标识系统，中心化与分布式标识区别如图 5 所示。分布式标识解析模式不仅能够确保数据的安全和隐私，还能建立共识信任体系，使各方可以更加透明地参与标识的管理和交换。这种不依赖于任何单一的机构或组织分布式标识解析模式，赋予了个人和赋予了个人和组织组织更多的更多的掌掌控权控权，允许他允许他们自们自主主管理自管理自己己的身的身份份和数和数据据。不仅能满足虚拟现实应用中用户对身份标识的安全性和可控性需工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）28求，还能支持不同应用场景身份信息的快速切换与互通，为虚拟现实产业的发展提供更好的支持。（四）开放融合发展的推进路径（四）开放融合发展的推进路径建立标识解析与虚拟现实融合的数字化生态系统，需构建全新的标识解析技术规范，实现不同领域专业知识和资源的跨足而行以及产业链上各环节的协同优化，共同推动标识解析与虚拟现实产业的融合发展。路径一路径一：构建融合应用标准体系构建融合应用标准体系。首先首先，应建设规范的标识解析技术与虚拟现实技术融合应用标准体系，加快建立标识节点与虚拟现实技术交互的基础共性标准和相关标准化规范，包括确定编码规则、技术标准、管理规范和运营规范等，构建覆盖全产业链的综合标准体系，以确保标准化的技术能够实现两者的协同工作和数据交流。进一步，建立虚拟现实技术标识注册机制，定义标识编码用于唯一识别虚拟现实场景中的标识对象，加快推进二者的融合应用。其次其次，促进标识解析基础设施的建设、部署和运行，保障节点的安全稳定运行及节点间互联互通。最后最后，完善虚拟现实技术硬件设备、软件系统、用户体验等标准。这些标准涉及用户与虚拟环境的交互，包括用户界面设计、交互方式、手势控制、虚拟物体操控等方面的规范，以确保用户借助标识解析技术自然地实现与虚拟世界的互动。路径二路径二：加快技术整合与平台建设加快技术整合与平台建设。推动标识解析技术与虚拟现实技术融合发展需要将涉及的技术进行有机结合，以创造更强大、更智能的解决方案，技术整合不仅有助于优化流程、提升效率，还能开工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）29辟全新的应用领域。平台建设作为支撑技术整合的关键基石，提供了资源整合、数据交流、合作共创的环境，促进了跨领域、跨组织的合作。加快高性能虚拟现实专用处理芯片、近眼显示等虚拟现实终端设备的研发，促进一体式、分体式等多样化终端产品发展，提升终端产品的舒适度、易用性与安全性。加速虚拟现实终端设备上标识，将虚拟现实交互设备与标识解析体系对接，以标识为入口，以解析为基础，以平台为载体，构筑可支持数据互操作的新型基础设施，打通公共客户端、硬件设备端、标识读写设备端等多类“端侧”服务入口，实现虚拟现实终端标识自动化注册和高效交互。加强标识解析技术与虚拟现实技术融合公共服务平台建设，面向行业共性需求，重点建设共性应用技术支撑平台、沉浸式内容集成开发平台、融合应用孵化培育平台，持续优化标识解析技术与虚拟现实产业发展支撑环境。用户使用带扫码功能的 APP 应用扫描虚拟现实终端以及可穿戴设备上的标识二维码，进入多功能创新的服务平台，根据个人需求和兴趣选择操作，进行虚拟培训和教育，参与娱乐和游戏，与他人进行虚拟社交互动，实现丰富多样的体验和交互方式。路径三路径三：形成高效完整的产业链条形成高效完整的产业链条。标识解析技术与虚拟现实技术的融合正在逐渐构建一个多元化且充满活力的应用产业链。通过标识解析数据联通，聚焦“强链、补链、延链”，实现集中优化调度，优化行业产能供需结构，“一物一码”实现供给侧与需求侧精准匹配。提升全产业链条供给能力，在销售、采购、生产、存储、运输、服务等各个环节有机融入，构建起覆盖全产业链供应链的标识赋能的虚拟工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）30现实服务体系。通过物联网、云服务、大数据等技术，实现整个产业生态的资源的共享与调用；同时推进云、网、边、端协同能力体系建设，支持产业链上下游协同、面向特定场景、具备商用潜力的应用技术研发，实现跨域、跨界、跨平台数据的互联可视和开放共享，使产业链供应链共享内容从过去单点式、碎片化共享过渡为全方位、体系化共享，助力实现上下游资源要素的融汇贯通。加速标识解析技术与虚拟现实技术多行业多场景应用落地，包括在工业生产、文化旅游、融合媒体、教育培训、体育健康、商贸创意、演艺娱乐、安全应急、残障辅助、智慧城市等领域，深化标识解析赋能的虚拟现实技术与行业有机融合。四、四、标识解析与虚拟现实产业融合发展标识解析与虚拟现实产业融合发展应用场景应用场景标识解析技术与虚拟现实产业的融合发展正引领多个行业领域的创新和变革。通过深入探索数字化制造、远程协作、区域协同、远程维护、社交娱乐和现代农业等六个领域典型应用场景，可以更清晰地看到标识解析与虚拟现实产业融合所创造的新机遇和新价值，以及在这些领域中带来的影响潜力和变革趋势，为企业数字化转型带来新启示。未来两者的融合将在更多领域与更多应用场景上展示更多的可能性，带来更多的创新与突破。（一）虚实融合的数字化智能制造（一）虚实融合的数字化智能制造虚实融合的数字化智能制造是一种全新的生产模式，它将虚拟世界（数字化模型、虚拟仿真、数据分析等）与实际物理世界（生产设备、工厂环境、生产流程等）紧密结合，以提高制造业的效率、质量工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）31和灵活性。生产要素全生命周期的互联与管理，是实现虚实融合制造模式的前提与基础。通过标识技术对人、设备、环境、虚拟资源等全生产要素进行标识和映射，实现生产要素全生命周期的定位和溯源，实现现实世界生产资源在虚拟世界中复刻与聚合，从而提升全球化生产协同能力和水平，构建全球“大生产线”模式。场景场景一一：卡奥斯卡奥斯 COSMOPlat 平台平台。为实现生产过程的全程可视化与实时协同，卡奥斯 COSMOPlat 平台将标识解析技术、虚拟现实技术与产品线融合在一起，通过多技术跨界的融合集成测试，利用数字信息驱使物理实体运作，快速搭建和验证不同行业的新技术和解决方案。海尔上海洗衣机互联工厂基于卡奥斯 COSMOPlat 平台构建了一座基于虚拟现实技术的虚拟工厂，取代实体工厂进行筹划、建厂、生产运营和调试优化等任务，通过在虚拟环境中进行仿真模拟，创新地优化了工厂布局，提升了仓储面积和物流频次。虚拟工厂能够实时采集和跨空间呈现工厂全部产线和设备运行情况，打开了过去实际生产环节中的“黑盒”。虚拟现实技术实时还原设备的运行动作，监控设备运行并记录运行数据，使得原本无法观察的生产过程成为可能。除了沉浸感和可视化外，随着工厂场景信息化和数字化的深入，卡奥斯COSMOPlat 还打造了一个开放交互且数据实时留存的数字世界，实现对现实物理空间和时间的超越。在空间维度上在空间维度上，管理人员和设计人员可以在虚拟工厂中实现沉浸式的协同沟通，全局可视化展示供应商质量和物流数据，消除了企业间的空间隔阂和数据壁垒。在时间维度在时间维度上上，借助数据的流通和应用，“工业元宇宙”可以突破时间流逝的单一工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）32性，通过一物一码、一机一档的方式，可以随时查看过去每个产品或部件的生产过程和设备运作状态，实现全周期可追溯，数据 100%可溯源。此外，在虚拟产线中，工厂可通过快速仿真模拟，在实际生产前验证排产排程的合理性，预测可能出现的生产问题并提前进行规避。场景场景二二：微软微软 Azure 数字孪生服务数字孪生服务。为连接现实物理工业世界与数字工业世界，创建工厂楼宇的数字孪生图模型，Azure 数字孪生服务借助标识解析与虚拟现实技术，以合规性、安全性和隐私性为前提，将工业制造业中的要素数字化，构建企业级的数字孪生解决方案，如图 6 所示。图 6 Azure 的标识管理体系结构通过通过主主动标识载体技术建立可信身动标识载体技术建立可信身份份标识标识，以高水平的安全性和可伸缩性监控、管理和更新物联网设备。通过 Azure 数字孪生输出服务，为制造企业提供更加全面、多维度的产品数据，提升其洞察能力、分析能力和决策能力。通过端到端就绪的 Azure 数字孪生服务平台，帮助企业实现工厂中的生产过程控制和优化、楼宇地产中的能源管理和优化等各种应用场景的数字孪生应用。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）33（二）时空交织的远程智能协作（二）时空交织的远程智能协作在全球化和数字化的浪潮下，跨越时空的远程协作正在成为未来团队合作的重要趋势。借助先进的信息通信与数字化协同技术，人们能够轻松地跨越地域和时间的限制，在更为广阔的空间中开展更加复杂与精细的合作。此外，远程协作还可以有效降低办公与设备成本，减少员工通勤时间与开销，但同时也面临着协作体验欠佳、协作效率低下等挑战。基于标识解析与虚拟现实技术，可打造支持多人协作与模拟生产的虚拟现实开放式服务平台，打破远程协作的时空边界，创建多实体时空协同、虚实融合的智能协作新模式，实现协作体验和效率的大幅提升。场景场景一一：中国邮中国邮电电器材集器材集团团有限公司有限公司“标识标识 AR”系统系统。针对目前工厂面临信息获取受限、协同困难、数据利用不充分和数字化转型难等问题，该系统构建了一个数字交互世界，实现跨产业链、跨区域、跨行业的高效统一应用模式，极大提高了现场工作人员获取精准信息的能力，从而实现了信息流与数据流的完整闭环，促成了跨越空间的协同联动。其远程智能协作如图 7 所示。第一第一，该该系统提供高效的远系统提供高效的远程协助功能程协助功能，实现了远程会诊的智能交互实现了远程会诊的智能交互。如作业人员现场佩戴 AR眼镜，远程向技术专家提供维修现场的第一视角以便专家指导检修人员操作。第二第二，企业利用标识解析技术将工业数据转化为企业利用标识解析技术将工业数据转化为宝贵宝贵的数据的数据资产资产，为研发规划、生产过程管控、经营管理优化以及产品与服务等各个业务场景提供全面支持。该系统已经成功应用于一些实际场景，如“齐齐哈尔机床 AR 智能远程交付”和“AR 智能巡店”等。这种数字工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）34化转型升级的方法可以帮助企业实现更高效的运作和管理，同时提升产品质量和客户服务水平。图 7 远程智能协作示意图场景二场景二：宝马宝马数字工厂远程智能协作平台数字工厂远程智能协作平台。传统工厂存在设计规划耗时、产品无法兼容和数据更新滞后等问题，长期困扰着车企车间的生产与维修效率，导致生产流程低效运行。而宝马数字工厂在英伟达 Omniverse 平台的支持下，工作人员可以获得全球 31 座工厂的各类数据，并且不受距离和时间的限制，实现全球范围内的高效协作。第一，操作员通过第一，操作员通过 Omniverse 平台逼真的数字界面监控整个工厂的平台逼真的数字界面监控整个工厂的传感器数据传感器数据，以便了解实时进展情况以便了解实时进展情况。工人们可以在工厂中实现跨地点的多用户实时协作，安全地协调机器人和其他设备。第二第二，平台可平台可通过标识解析技术协助管理和追踪生产过程中的各种标识通过标识解析技术协助管理和追踪生产过程中的各种标识符符，包括机器、工件、工具等。将这些标识符与相应的物理实体关联起来，以便进行有效的管理，实现生产过程的实时监控、数据收集、分析和优化。Omniverse 平台的协作功能和技术应用，为生产流程注入了更高层次工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）35的灵活性和可操作性。其独特的预先优化能力几乎完全削减了因设施变更所带来的高成本和生产停机现象，加速了数字化转型的进程。场景三场景三：新东方智慧教育工业互联网实训平台新东方智慧教育工业互联网实训平台。越来越多的院校面临高职产业人才培养和数字教育资源供给难题，基于工业场景的数据标识解析实训平台应运而生，其目的是培养院校学生和企业员工在工业互联网领域所需的数据标识解析技能。第一，第一，用户通过使用VR/AR 设备进入虚拟学习，平台提供配套课程，帮助用户在模拟真实工作场景的实操数据系统环境中学习。第二第二，平台利用标识解析技术将人、工厂、仓库、生产线、设备、产品等要素进行标识，学习进度和成果可以得到实时跟踪和评估，为学习提供更为个性化的支持。第三第三，学生可以通过远程连接与其他同学或教师进行协作学习，共同解决问题和完成任务。通过这一实训平台，用户能够通过协作学习和实践，更好地理解和掌握工业互联网领域的关键技术和应用。这种学习方式不仅为学生提供了实际应用技能的培养，同时也为企业提供了具备工业互联网背景的人才储备。（三）全局统筹的区域智慧协同（三）全局统筹的区域智慧协同全局统筹的区域智慧协同是当今数字化发展背景下的一项重要战略，其旨在整合区域内各类信息与资源，促进跨领域、跨行业的协同与创新，推动区域智能化与可持续发展。物联网、大数据、云计算、人工智能、5G 通信、区块链等新兴技术构建的新型基础设施与标识解析、虚拟现实技术的全面融合，是有效整合区域内各种资源，实现区域内元素实时互联与智慧协同的重要路径。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）36场景场景一一：智慧城市标识体系智慧城市标识体系。智慧智慧城市标识体系是智慧城市与标城市标识体系是智慧城市与标识解析体系结合的产物识解析体系结合的产物，可解决城市间、城市内部各部门和各行业间的数据互通问题，是促进空间信息数据共享共建、消除部门信息壁垒、强化政府职能的途径之一。如图 8 所示，智慧城市标识体系 虚拟现实产业是构建数据孪生可视化智慧城市的基石，两者的相互赋能将极大地提高城市管理的智能化与可视化水平。第一第一，智慧城市标识体系能够为虚拟现实应用提供精确的地理定位信息能够为虚拟现实应用提供精确的地理定位信息，通过将城市的标识与虚拟现实场景关联起来，用户可以通过扫描特定的城市标识，在虚拟现实环境中获得准确的地理定位和导航功能。第二第二，用户可通过其用户可通过其他他用户的城市标识在虚拟现实环境中进行互动和交流用户的城市标识在虚拟现实环境中进行互动和交流。这种社交互动的方式可以促进城市居民和游客之间的交流与合作，增强城市社区的凝聚力和活力，帮助用户更方便地探索虚拟城市，给用户更加逼真和沉浸式的虚拟现实体验。第三第三，智慧城市标识体系可以与城市数据结合可以与城市数据结合，将城市的实时数据可视化呈现在虚拟现实应用中将城市的实时数据可视化呈现在虚拟现实应用中，通过扫描城市标识，用户可以获取关于城市交通、气候、人口等数据的实时更新。这种数据可视化的方式可以帮助用户更好地了解城市的状态和趋势，提供决策支持和城市规划参考。第第四四，智慧城市标识体系可用于虚拟现实应用于虚拟现实应用中的用中的城市城市文化文化遗遗产保护和传产保护和传承承。通过扫描特定的城市标识，用户可以进入虚拟现实场景，参观和学习关于城市的历史、文化和建筑遗产的信息。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）37图 8 智慧城市标识体系与虚拟现实产业的融合智慧城市标识体系与虚拟现实应用结合使用，可为虚拟现实体验带来更丰富的城市信息城市信息、导导航航功能功能、数据可视化数据可视化、文化文化遗遗产保护与传产保护与传承承以及城市以及城市社社交互动体验交互动体验。这种结合为用户提供了更多沉浸式和个性化的虚拟城市体验，同时也促进了城市数据的利用和进一步深化智慧城市模式变革。场景二场景二：数字孪生智慧商业园区数字孪生智慧商业园区。构建数字孪生、虚实融合的智慧园区是打破商业园区各环节信息壁垒、实现数字与信息互联互通的重要途径。数字孪生智慧商业园区以互联网平台为基础，在标识解析 虚拟现实技术的创新和驱动下，结合物联网、大数据、云计算、人工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）38工智能、5G 通信、区块链等技术，打造构建虚实融合的“商业空间元宇宙”综合体，依托云原生及低代码技术搭建园区智慧化中台，助力园区不同的端、不同的技术和不同的业务真正做到通用化、组件化以及一体化，实现园区数字与信息互联互通。为园区商家与消费者打破时空束缚、提供沉浸式体验的同时，赋能园区商业空间运营升级和品牌商户流量变现，为园区的商业实体、招商引资带来无限可能，也为商业园区的运营管理提供全新思路。其主要作用与功能概括如下。（1）塑造园区风格：以现实场景为基础、街区文化为载体，实现时代复刻、空间重叠，打造园区虚实共享空间。（2）驱动数字招商：搭建虚拟招商管理等系统，建设园区的虚拟招商指挥中心平台，将园区运营管理各系统集中到统一的平台上，为园区建立一个动态、立体、全方位的虚拟招商运营管理模型。（3）联动专业资源：发挥园区平台集聚效应，打造“总部基地”虚拟招商生态链，提升产业运营与服务水平。（4）数据沉淀空间转换：时间换空间，落地线下运营管理和线上平台之间的融合。（5）元宇宙商业模式建设：提供与物理世界 1:1 相对应的虚拟场景商业架构，如虚拟店铺、虚实商品、数字雇员、资产交易、虚拟运营、虚拟培训等。（四）身临其境的远程设备维护（四）身临其境的远程设备维护设备远程维护难、培训资源短缺一直是困扰运维行业的难题。标识解析 虚拟现实技术所具备的事前可规划、事中可追踪、事后可重工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）39现以及场景逼真具现特性是解决上述问题的关键。标识解析与虚拟现实的融合应用能有效识别、定位远程设备及其所处环境，构建全息互联、虚实互动的运维场景，开启远程设备维护的新篇章。场景一场景一：重庆山外山血液净化重庆山外山血液净化仪仪器远程运维器远程运维。传统血液净化装备价值高、配置数量有限，使用频度高，可靠性、安全性和有效性要求高，器械一旦出现故障，将会导致医疗机构临床或科室相关业务的短期停滞，配件维修时间长更是严重影响经济效益和患者治疗。传统的维修方法是损坏后再报修，从厂家派单到维修工程师到达现场检查，从配件申购到更换后检测，维修周期长、工作被动。基于标识解析体系和虚拟现实技术建设血液净化远程运维服务平台，可以实现对医疗装备的在线监测与远程运维服务管理。利用虚拟现实技术，将设备状态以虚拟形式呈现出来，实时监测医疗设备的运行状态和性能数据。基于这些数据，虚拟现实系统实时生成虚拟设备模型，进行故障诊断和预测维护，帮助技术人员更好地了解设备的工作情况，并及时采取维修措施。利用标识解析技术，将医疗设备零部件、耗材等纳入编码管理，运用物联网技术，将医院科室内部的医疗装备联网并接入到远程运维服务平台。通过解析设备、零部件等对象的标识，实现医疗设备的在线保修、维修配件分配、维修任务分派等功能，为血液透析中心提供远程运维服务。具体过程如图 9 所示。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）40图 9 标识解析与虚拟现实融合的医疗设备维护应用血液净化设备的远程运维服务应用，为医院的医疗服务带来了更多的改变。第一第一，实现了设备运维的降本增效，维修人员可以远程对医疗设备进行实时监测和维修指导，快速解决设备问题，避免冗长的出差时间和高昂的差旅费用，每台设备的维修成本也大幅度降低。第第二二，降低了人为错误的风险，保障患者的治疗安全。远程运维人员实时观察和干预医疗设备的运行情况，及时发现潜在问题并采取必要的措施并根据真实设备的标识进行定位，准确识别和分析设备故障，提供更精确的维护措施，避免潜在的风险。第三第三，突破了地理限制，实现远程协助运维。公司技术专家可以通过远程交互和操作，为世界各地的技术人员提供支持和指导，解决偏远地区和医疗资源匮乏地区的技术困境。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）41（五）虚实交错的网络社交娱乐（五）虚实交错的网络社交娱乐虚拟现实技术的应用使虚拟派对、虚拟演唱会等虚拟社交活动成为现实。如何在虚拟的社交娱乐活动中保障个体身份和信息的隐私，同时提供丰富多彩的个性化服务是虚拟社交娱乐应用亟待解决问题。标识解析技术使用户可获得并有效管理自己在虚拟世界的唯一数字“身份证”，使身份验证过程更加可靠、安全；同时可赋予用户精确管控自身身份及个人信息，拥有与他人选择性交互的能力。社交平台可将用户唯一标识符与其社交数据进行关联，准确识别和追踪不同实体之间的社交互动，为用户提供丰富的数据分析和个性化推荐服务。此外，统一的标识解析体系可解决跨平台社交互动和信息共享的难题，提升用户的社交便利性和连通性。图 10 虚实网络社交娱乐场景一：场景一：ImagineVR 虚拟现实虚拟现实平台平台。为保证虚拟平台上用户身份的可信性，ImagineVR 平台利用标识解析技术对用户的数字身份进行管理。在这个平台上，用户可以根据自己的喜好和想象力，自由选择虚拟身份的外观、特点和装饰，从而打造一个独一无二的数字身份。标识解析技术可确保每个虚拟身份都是唯一的，并且与现实世界的用户真实身份相对应，保障用户在虚拟社交平台上所扮演的角色和互动工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）42真实可信。同时，虚拟身份还可以与数字资产进行关联，用户可在虚拟世界中购买虚拟物品，展示自己的数字艺术作品，甚至参与虚拟现实的社交活动，与其他用户共同探索虚拟世界。场景二场景二：Cryptovoxels 虚拟现实平台虚拟现实平台。为解决虚拟世界中的用户身份管理与可信交易问题，Cryptovoxels 构建了一个基于区块链和DID 技术的虚拟世界，用户可以通过 DID 创建唯一虚拟身份，并在这个虚拟世界中拥有土地和建筑。用户可使用 DID 进行交易、社交和展示虚拟资产。在 Cryptovoxels 中，每块虚拟土地都是独一无二的，并由一个唯一的标识符表示。用户可以使用 DID 进行身份验证，以确保他们在虚拟世界中的身份唯一和安全。这种基于 DID 的身份验证系统可保障虚拟世界的真实性和可信度，防止了虚拟身份的冒充和欺诈行为。同时，用户可以在 Cryptovoxels 的虚拟世界中建立个性化的虚拟空间，通过 DID 管理自己的虚拟资产，包括房屋、艺术品、音乐、游戏等。他们可通过虚拟现实技术与其他用户进行社交互动，参与各种社交活动、展示虚拟资产，并参与各种数字艺术和文化体验。此外，Cryptovoxels 采用了基于以太坊区块链的去中心化技术，确保虚拟土地和资产的所有权和交易的透明性。每一块虚拟土地都以智能合约的形式存在于区块链上，用户可以通过 DID 进行虚拟土地的购买、出售和转让，所有交易都被记录在区块链上，实现了虚拟土地的真正所有权。场景三场景三：腾讯腾讯文旅全真互联文旅全真互联博博物物馆馆。传统实体博物馆受场所规模、参观时长、文保措施等限制，难以提供便捷、个性化的互动体验；传工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）43统数字博物馆或是完全脱离实体空间，或是展现形式单调，亦不能为用户带来身临其境的沉浸感。腾讯文旅运用虚拟现实技术将传统文化与现代科技相结合，创建线上线下体验互补、虚拟与现实融合的全真互联博物馆，为观众提供丰富、生动的参观体验，为文化传承注入新的活力。若与标识解析技术结合，全真互联技术全真体验、无限连接、自由协同、数实融合的发展特征将得到进一步强化。博物馆的每一位观众都将拥有一个唯一的标识。当观众在博物馆中各个点位穿行时，其虚拟形象亦在相应的虚拟场景中行进。当观众接近特殊点位，如特殊文物所在地时，特殊点位的标识装置主动感知观众身份后触发时空互动功能。观众不仅能看到现实中的文物，还能够通过虚拟呈现技术感受文物的过去与现在，亦能通过多种互动方式增进对文物的多面认识。标识解析与虚拟现实结合的全真互联博物馆将以更加新颖的方式、视角、技术与传统文物深厚的历史文化积淀融合，为观众带来虚实结合、线上线下一体的文博游览体验。（六六）数字孪生的现代农业系统数字孪生的现代农业系统绿色生态与精准农业是现代农业发展的核心，其对农作物生产过程的可视化监控与可信溯源提出了更高的要求。在此背景下，农业数字孪生系统顺势产生。该系统依托虚拟现实、云计算、5G、物联网等技术，将农田信息、作物生长等情况以数字形式映射到虚拟空间，实现农业生产全过程的可视化、数据化、智能化管理。结合统一的标识解析体系，农业数字孪生系统可实现物理空间与生产端及消费端的信息绑定，从而打通农产品认养、生产、采购、仓储、运输、销售的工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）44全部流程，优化农业生产和资源利用效率，提高农产品品质和安全，保障了农业生产安全性、效益性和可持续性。场景一场景一：光辉光辉城市城市（重庆重庆）科技有限公司的数字科技有限公司的数字农农业平台业平台。为解决农业土地权属查询难、生产端数据收集难、小规模高净值农产品销售难问题，光辉城市构建了新型数字农业平台，帮助乡村第一产业完成信息化转型。基于数字孪生基底，打造透明高效可控的管理平台，为管理者提供数据支撑，为生产者提供更高的劳动溢价，为消费者提供农产品购买溯源渠道和云认养工具，在线体验农作物收获乐趣以及获取更安心的采购流程。基于标识解析技术，可将标识编码与农产品关联，建设可追溯的农产品生产、运输、存储、销售、检测一体化供应链体系，绑定物理空间与生产端及消费端信息。普通客户可以认养相应农作物，通过标识打通农产品认养的全流程数据，客户通过小程序、平台直播推送方式查看相应作物的状态及预计产量等数据。大客户可以通过联系销售直接批量认购土地，由平台公司或当地供销系统背书保障产品品质及质量，打造区域农业品牌，使品牌增值效益回馈生产端，优化了农业生产和资源利用效率。工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）45图 11 数字农业平台示意图五、标识解析与虚拟现实产业融合发展建议五、标识解析与虚拟现实产业融合发展建议（一）加大融合发展支持力度（一）加大融合发展支持力度工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展初期，需要充分发挥政府的引导作用，协调各方力量打造良好的融合发展环境。一是一是政政策支持策支持。国家出台的虚拟现实与行业应用融合发展行动计划提出关键技术融合创新、全产业链供给提升、多场景应用融合推广三大工程，为标识解析与虚拟现实融合创新提供了指引。国家和地方需继续主导制定明确有力的政策措施以支持和引导工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展。二是标准引领二是标准引领。要加强政府引导和市场运作之间的统筹推进和协同发展，建立政府主导、市场自主培育的融合标准体系，汇聚各方力量共同推进标识解析与虚拟现实产业融合的标准研制工作。加强标准顶层设计，构建覆盖基础通用、内容生产、网络传输、分发平台、终端设备、质量评测等全产业链的虚拟现实综合标准体系，根据行业急需度明确标识赋能的虚拟现实标准研制路线图，进一步发挥标识解析与虚拟现实融合标准对产业的引导支撑作用。同时鼓励工业互联网产业联盟、企业、科研机构等共同开发仿真与测试工具，建设融合标准试验验证平台，进行合理性和完整性验证，提升标准试验验证平台的可操作性。（二）加强融合发展应用创新（二）加强融合发展应用创新应用创新是融合发展的生存之基，破围之道。一是关注重点领域一是关注重点领域。聚焦工业制造、医疗健康、文教娱乐等标识解析与虚拟现实赋能的重工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）46点领域，立足区域、面向全国、放眼世界挖掘融合应用的典型场景。在重点领域积极研制、开发、生产标识赋能的虚拟现实产品和应用，给用户带来安全高效的服务体验。二是推动应用技术创新二是推动应用技术创新。通过市场驱动，企业主导，构建标识解析 虚拟现实的融合创新体系，覆盖基础通用、内容生产、网络传输、分发平台、终端设备、质量评测等全产业链，强化标识赋能的虚拟现实与大数据、人工智能、5G 通信、云计算、区块链、数字孪生等新兴信息技术的深度融合，加速融合应用新业态、新模式和新消费的发展势头。三是三是鼓励鼓励多元发展多元发展。建立跨领域研发团队，以重点领域应用为模板将成熟技术复制到新领域，持续拓展、挖掘融合创新应用与服务的多样性，形成多元化的解决方案，以持续的多元化创新为融合发展应用注入更多价值。（三）加快融合发展推广示范（三）加快融合发展推广示范建立并完善市场主导、政府推动、科研院所技术支撑、企业应用实施的应用推广机制，依托标识解析节点建设、应用项目等推进标准成果转化和应用示范。一是打造应用示范一是打造应用示范。优化消费者体验，加速相关产品服务渗透。挖掘有潜在商业价值的应用场景，实现由“看上去”到“用起来”的转变，形成一批成规模、易推广、有产出、可盈利的标识赋能的虚拟现实应用示范。二是培育标二是培育标杆杆企业企业。围绕标识赋能的虚拟现实重点应用领域，组织开展应用试点，遴选一批重点企业，分阶段、系统推进试点应用推广工作，打造一批标识赋能的虚拟现实技术“领跑者”标杆企业。三是加强三是加强宣宣传推广传推广。鼓励电信运营商、互联网企业等参与建设虚拟现实内容开发中心和应用体验展示中心，推广工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）47标识赋能的 VR/AR 应用、包括赛事直播、游戏娱乐、虚拟购物等，促进新型信息消费，丰富教育、传媒、娱乐等领域的 4K/8K、VR/AR等新型多媒体内容源。鼓励地方举办虚拟现实相关博览会活动，鼓励行业协会、标准化技术组织和国家相关机构等组织面向生产方、使用方和第三方检测认证机构的标准宣传与培训。六、未来展望六、未来展望目前，标识解析与虚拟现实的融合已在工业制造、远程协作、医疗健康、社交娱乐等多个领域初见成效，随着新技术和应用的不断探索与推进，标识解析与虚拟现实的融合必将更加成熟，并在诸多领域发挥更加重要的作用。展望一展望一：主主动标识赋能的智慧应用动标识赋能的智慧应用。主动标识与虚拟现实技术的融合是未来发展的重要方向。主动标识载体具有主动通信交互能力，承载工业互联网标识编码以及相应的密钥、算法和安全证书，不易被篡改或盗用，能够主动与读写设备、解析服务节点、数据应用平台等进行通信交互，无需借助标识读写设备来触发，从而打破了传统被动标识的局限性。将主动标识的芯片、模组等载体嵌入虚拟现实终端设备，可以实现工业制造、智慧医疗和绿色环保等领域的主动式监测与预警。在工业制造领域，实时感知，适时反馈设备信息，帮助维护人员及时了解设备运行状态，从而更好地进行设备维护和修理。在智慧医疗领域，主动监测病人身体状况，出现异常自动告警，推动医疗工作的高效安全进行。在绿色环保领域，主动报告各监管对象的碳排放情况，实现碳足迹的可信追踪与溯源。主动标识应用与虚拟现实技术工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）48的融合，将为各个领域带来更深入、更智能的数据交互与管理方式，推动数字化转型迈上新台阶。展望二展望二：标识标识币币链融合的虚拟经济体系链融合的虚拟经济体系。虚拟交易是虚拟世界经济体系的重要支柱，是虚拟世界与现实世界深度融合的重要标志。构建以标识解析、区块链等技术为基础，以数字货币为媒介的虚拟交易体系，将重新定义虚拟世界中资产价值的表现形式，搭建不同领域虚拟资产和实体资产交易的桥梁，使得虚实资产的衔接和价值流转变得更加无缝和高效。借助标识解析、区块链、虚拟现实及基础信息技术，安全、稳定、可靠的虚拟交易平台将应运而生，从而为用户提供安全、便捷的交易环境和良好的交易体验。未来，虚拟交易市场货物的种类与数量将进一步丰富，以数字货币为媒介的虚拟交易活动将会更加频繁，虚拟世界交易体系将会逐渐与现实世界交易体系互渗、融合，形成覆盖全球、跨越虚实的统一交易系统。展望三展望三：包容并包容并蓄蓄的元的元宇宙宇宙世界世界。标识解析与虚拟现实的紧密融合将成为未来元宇宙应用发展的核心。作为一个超越现实的虚拟世界，元宇宙通过与现实世界的映射和互动，将重新定义人类的社会、科技、文化等格局。不同国籍、种族、性别、文化、信仰的人们将聚集在这个充满想象力和可能性的领域中，人们的工作、学习、生活、交际、娱乐等各类活动都将跨越地域和时间的限制。在这里，虚实万物标识与互联将为元宇宙中的各类应用提供可靠的连通性平台，统一标准的分布式身份标识和数字安全技术将成为构建元宇宙社会信任的基石。未来，通过标识解析、虚拟现实及各种先进技术的有机结合，一个与工业互联网标识解析与虚拟现实产业融合发展白皮书（2023 年）49现实世界高度融合、高度智能化、高度沉浸式的元宇宙世界即将来临。中关村区块链产业联盟地址：北京市海淀区学院路 51 号首享科技大厦 2 层邮编：100083微信公众号：中关村区块链产业联盟

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板紲板尿20236H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥目 录前言.1一、“5G 工业互联网”发展新态势.3（一）“5G 工业互联网”促进产业升级，推动高质量发展.3（二）全球“5G 工业互联网”发展进入快车道.8（三）中国“5G 工业互联网”迈入发展新阶段.11二、“5G 工业互联网”体系架构.17（一）终端层：联接海量工业设备.17（二）网络层：搭建全要素互联互通桥梁.18（三）平台层：实现生产调度统一管理.19（四）应用层：覆盖四大生产应用场景.20三、“5G 工业互联网”引领行业实践创新.21（一）“5G 工业互联网”助力矿山行业安全生产.22（二）“5G 工业互联网”推动钢铁行业成本优化.30（三）“5G 工业互联网”推进汽车制造智能化转型.37（四）“5G 工业互联网”加速智慧工厂发展落地.44四、探索“5G 工业互联网”未来发展新路径.53（一）加强核心技术创新，深化能力协同融合.53（二）拓展商业融资渠道，强化政府保障能力.53（三）分类施策场景牵引，有序推进规模应用.54（四）推动创新联合行动，畅通生态融通渠道.556H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-1-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-2-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-3-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-4-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-5-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-6-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-7-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-8-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-9-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-10-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-11-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-12-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-13-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-14-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-15-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-16-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-17-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-18-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-19-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-20-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-21-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-22-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-23-275494687813020040060080010002019年2020年2021年2022年3月智能化采掘工作面规模及增速（个）智能化采掘工作面6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-24-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-25-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-26-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-27-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-28-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-29-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-30-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-31-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-32-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-33-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-34-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-35-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-36-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-37-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-38-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-39-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-40-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-41-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-42-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-43-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-44-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-45-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-46-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-47-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-48-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-49-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-50-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-51-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-52-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-53-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-54-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-55-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥-56-6H,默癌瓣脘晗酹癌弄抻嗳嘧摆!胺佳霖莸惟焦默癌朵嗨酥缗霖僥胺佳脘赋晗檠漚查嫌闕赐釜猢湎浹缮摁带逵嗨丰帶牖省襄逢玛嗨陪覿牖苞癌逢玛嗨斗粟牖!胺佳脘漚猢湎浹梧选疡扮脘漚騍济倗胺佳脘漚帔蚂板椤想胁倛倠现冻扮佳羚缮摁酹癌逢玛痹癌扌苞嗨缮摁带逵丰帶牖省襄逢玛陪覿牖苞癌逢玛斗粟牖倠梧沸笛省襄逵遵检翱懂挫工烷莲省襄羧赋笛惟艘郡凑脘漚猢湎浹迸陈状均脘素陈鹏均幣咫陈侄均烷丝陈鞭均弄抻陈骜均了词熬牡毖倠署隗5,2,Y猢逢目论倠咆玛縹富D4晗檠均烷丝會熹夢瘊濡晗滿癌罚付笛惟晗檠查窍了词逅维富嗨奠召省襄猢逢倠绳事頦貴灣带逵蚀羔猢湎工阿骜垧惟玄浦省襄驮从倠眍懂扮陕熬现冻佳羚逢玛嗨頦濡悉农泵醴酹癌苞癌嗨逢鲧宝斗粟烷莲朵壟焦嗨丰帶腎倠倔维柄丰晗檠鹏佳烷莲胺佳悉绒憬编耪慘脘漚猢湎浹莸嫌戈默謎811宝倠鸟剪尿丆47慢倠96&迸熬馊据帆据猢湎扌倠迸哦嫌痹癌婉朵熬选藉倠逢玛陕熬臀頦缑貴頦侄胺佳脘漚猢湎浹胺佳脘漚斟榫濡省襄检简倸跺剥木谤宁榕帜省襄咆逢扼跺荽矮鉸2俯揶車倸!121.98:37211軟戗倸!211287嫌泅砌 嫌癣论 嫌事劈器哦!噴哦 在哦懂阿癌朵醋嫌酹癌漂瓜懂嗨宝涉愷必

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工业网络安全展望,2023,2030,工业网络安全展望,2023,2030,FOT网络安全投资的宏观趋势依旧强劲OT网络安全投资的宏观趋势依旧强劲得益于数字化转型,机构监管和风险管理三大助推因素,即便.

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证券研究报告,行业深度,机械设备126请务必阅读正文之后的免责条款部分机械设备报告日期,2023年08月29日AI赋能,质检,视觉,低代码和工业互联网平台率先受益赋能,质检,视觉,低代码和工业互联网平.

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数联万物 智启未来中国工业互联网技术发展年度趋势中国工业互联网技术发展年度趋势 20232023卷首语From Editor卡奥斯首席技术官卡奥斯首席技术官 盛国军盛国军当前，在产业升级转型的内在动力和地缘政治外部压力的双重驱动下，数字经济已经成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的核心力量之一。作为数字经济的重要基础设施，工业互联网正在逐步书写它自己的使命和能力，利用新一代信息技术对制造业进行全方位、全角度、全链条的持续改造和优化，加速引爆工业格局的变革，在千行百业演绎着自己的角色。作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的关键基础设施、应用模式和工业生态，工业互联网通过对人、机、物、系统等的全面连接，以“数据 智能”重构全产业链、全价值链的制造服务体系，为工业乃至产业数字化，网络化，智能化发展提供了实现途径。2023 年是工业互联网创新发展行动计划（2021-2023 年）的收官之年。经过近年来的快速成长，我国工业互联网产业规模突破万亿元，工业互联网技术体系及关键技术已成为基础设施要素升级和集成创新的重要支撑，驱动生产经营，业务形态与组织管理方式的全方位变革重构。为推动我国工业经济发展加快向更智能、更优质、更可持续的方向转型，卡奥斯智研院联合易观分析，组织专家和学者对工业互联网热点领域内的技术发展方向进行讨论总结，基于影响力、技术可行性、社会价值等因素的综合考量，最终梳理出代表2023的十大科技趋势，包括边缘计算、工业机理模型、工业大数据、数字工业操作系统等领域。在这份报告中，我们详细分析了十大科技趋势的关键要素，绘制出科技趋势全景图，对未来关键技术的研究重点和应用创新给出建议，希望能让大家从更加全面、更加前沿的视角关注科技创新带来的改变。整体而言，中国工业互联网正步入规模化发展新阶段，正处于发展突破的战略窗口期、发展快车道和深耕期，我们热切期待着更多的技术伙伴、商业伙伴和用户入到这次变革大潮中，共同引领工业互联网平台在众多行业实现快速应用。展望未来，工业互联网有望在工业数据智能规模应用、供需精准对接、平台“链式”应用提速、产业集群数字化转型等更广的生态范围、更深的产业层次，发挥更加重要的作用。专 家 建 言Expert Advices世界新一轮信息技术革命和产业变革叠加形成全球百年未有之大变局。互联网、大数据、人工智能、区块链等数字产业化的蓬勃发展，正在推动包括工业在内的产业数字化的快速发展，包括工业互联网等新型技术和业态。工业互联网将改变原有工业生态的价值主张、关键要素、连接形式、运作机理、商业模式。人-机-物泛在感知、云-边-端网络协同、数据内容可信流通、数据要素价值创造等，将成为未来工业可持续发展的主要方向。卡奥斯智研院和易观分析共同发布的“中国工业互联网技术发展年度趋势2023”，将为中国和全球同行提供有意义的参考和借鉴！明新国博士明新国博士教授教授上海交通大学机械动力工程学院博士生导师上海交通大学机械动力工程学院博士生导师|国际数据空间（国际数据空间（IDSIDS）中国研究实验室负责人）中国研究实验室负责人工业互联网技术正在快速演进，对于工业企业来说，围绕相关技术发展趋势的研究对自身数字化转型顶层设计、技术路线选择、产品选型等至关重要。本技术发展趋势报告阐述了当前工业互联网发展和应用过程中的诸多关键技术内容，并融入了多方专业机构的实践成果，相信可以为我国工业互联网技术发展和产业数字化转型提供非常有价值的参考借鉴。初佃辉博士初佃辉博士教授教授哈尔滨工业大学哈尔滨工业大学(威海威海)计算机科学与技术学院院长计算机科学与技术学院院长针对数字经济背景下的企业数字化转型和智能化升级需求，工业数字孪生基于要素、行为、过程、环境和系统之间的交互作用关系，考虑系统状态的短期动态性特征及长期稳定性需求，构建要素-系统-复杂系统多层级数字孪生模型，通过物理世界与其数字孪生之间的共依、共演、共生，探索虚实进化衍生的系统新形态、新结构、新功能和新价值，对赋能制造业数智化变革和可持续发展具有重要意义。陶飞博士陶飞博士教授教授北京航空航天大学国际交叉科学研究院北京航空航天大学国际交叉科学研究院常务副院长常务副院长|国家智能制造专家委员会委员国家智能制造专家委员会委员专 家 建 言Expert Advices工业互联网广泛应用的背后隐藏着大量复杂的IT与OT技术。工业企业的数字化转型亟需借助工业互联网平台和产业生态的力量来屏蔽技术复杂性，加速数字化与智能化的进程。卡奥斯为广大企业提供了面向数字智能时代的工业互联网平台，帮助产业生态各方实现大连接、大数据、大模型等前沿技术的互联互通和开放共享，为工业互联网前沿科技的规模化落地提供了新一代基础设施，助力企业的数智发展。本次技术趋势报告中，我们联合易观，将卡奥斯当前对工业互联网技术的探索、实践和预测做了系统梳理和呈现，并与行业客户和生态伙伴共享，以期共同加速科技赋能下的产业新增长。秦承刚博士秦承刚博士卡奥斯工业智能研究院卡奥斯工业智能研究院 执行院长执行院长工业互联网是数字科技与工业经济深度融合的新型基础设施，也是工业企业打造新型产业链和生态系统的技术底座。当前我们认为感知、认知、基座三个层级的技术突破将成为引领工业互联网高质量发展与应用的风向标，这也是我们提出2023年中国工业互联网技术发展十大趋势的核心脉络。易观认为，工业互联网背后的技术体系非常复杂，对于大部分志在数字化转型的企业来说，相比自主打造数字化转型全栈能力，通过与卡奥斯为代表的工业互联网平台企业合作，可以更加高效便捷地获取龙头制造平台和产业生态提供的前沿技术能力，从而加速技术驱动的产业数字化进程。张澄宇张澄宇易观分析合伙人，易观企业数字化中心总经理易观分析合伙人，易观企业数字化中心总经理2023年中国工业互联网技术发展十大趋势报告编制组研究说明Research Description工业互联网作为数字经济的重要组成部分，正在成为中国工业转型升级和创新发展的重要驱动力。过去的一年中，中国的工业互联网的发展一直保持着高速节奏，不断涌现出各种新的技术和应用场景。同时，工业互联网的各领域技术也正在改变着我们的生产方式、经营模式以及社会生活，这让工业互联网技术的趋势和发展方向更加受到市场关注。回顾过去的一年，数字工业技术方面AIGC/大模型，工业自动化，到物联网（IoT）、边缘计算等方面，都出现了明显的趋势性变化，值得业界给予密切关注。本次工业互联网十大技术发展趋势年度报告，我们旨在深入分析该领域的最新发展和进步。通过本报告，我们希望向读者提供关于过去一年中塑造工业互联网的重大技术趋势及其对未来的潜在影响的见解。报告除了强调技术的进步，我们的报告还在商业价值、社会责任等角度提出了新技术的发展和落地应用面临的机会和挑战。本报告中，卡奥斯智研院和易观分析联合，对数十位业界资深的科学家、产品负责人、分析师、学者开展了广泛而深入的交流，将他们的所思所想，结合卡奥斯的技术实践，凝练成本次报告的十大趋势分析。我们希望，本报告将成为对工业互联网最新发展和趋势感兴趣的行业专业人士、决策者和学者的宝贵资源。我们相信，本报告中提出的见解和分析将有助于利益相关者就技术的未来及其对社会的影响做出明智的判断和决定。目 录Contents第一部分第一部分 进化感知进化感知边缘计算边缘计算计算机视觉计算机视觉拓展现实交互拓展现实交互81012第二部分第二部分 高维认知高维认知工业知识图谱工业知识图谱工业机理模型工业机理模型绿色制造绿色制造141618第三部分第三部分 智能基座智能基座工业数据工业数据新一代人工智能新一代人工智能工业数字孪生工业数字孪生数字工业操作系统数字工业操作系统20222426尾页尾页报告出品方报告出品方知识产权条款知识产权条款2727工业感知拓展工业感知拓展智能基座智能基座新一代人工智能新一代人工智能计算机视觉计算机视觉拓展现实交互拓展现实交互边缘计算边缘计算工业知识图谱工业知识图谱工业机理模型工业机理模型工业大数据工业大数据数字工业操作系统数字工业操作系统高维认知高维认知碳足迹和减碳技术碳足迹和减碳技术进化感知进化感知图：2023年中国工业互联网十大技术发展趋势工业数字孪生工业数字孪生高维认知高维认知在感知层技术已经趋于成熟，进入精益求精阶段的背景下，海量的数据正在通过传感器等设备被采集、传输、处理。对于企业来讲，如何认知这些数据的内在规律，并发掘出数据价值释放的方式变得尤为重要。在工业领域，工业知识图谱和工业机理模型代表着高维认知技术真正在工业领域进行了长足的下探。同时在“双碳”这一国家战略的引领下，碳足迹和减碳技术也即将被工业界所规模化应用。智能基座智能基座对于数字化转型的企业来说，诚然借助外部成熟的产品和技术能力为我所用是一个快速的方式，但想要长期掌握转型的话语权和自主权，企业还需要具备自主驱动创新的能力。2023年，大数据、新一代人工智能、数字孪生、工业操作系统等通用技术将会被产品化、组件化封装，以更加民主化的方式被企业所获取，同时工业企业将逐渐接受数字工业操作系统，使自己获得主动开发、管理、运维数字应用的能力。6720232023工业互联网工业互联网十大技术十大技术发展趋势发展趋势进化感知进化感知工业感知层是过去10年中国工业数字化的关键方向，从信息化基础设施、到云端设备，再到边缘端，设备端，感知的升级正在带来海量的全新维度数据，这些都是今天如何让机器进行分析和决策的关键点。在这一背景下，计算机视觉、边缘计算都是其中的关键技术环节，他们将进一步向技术精进和行业纵深进行发展。同时，拓展线索交互技术也为行业创新提供的新的思考维度。2023年，疫情硝烟散去，但疫情加速的中国经济社会数字化转型进程没有放缓。3月份全国两会明确将推动传统产业数字化转型列入了年度政府工作的重点事项，预示着2023年将成为企业数字化发展的大年。当前数字化转型正处于数字化和智能化融合发展的阶段，感知层和认知层的智能技术在企业数字化发展的过程中发挥了关键的作用，而以新一代人工智能和工业操作系统为代表的智能基座也正在升级。卡奥斯工业智能研究院将2023年工业互联网的年度技术趋势凝练为“三大方向、十大趋势”，并分别进行了系统拆解。20232023年度年度工业互联网工业互联网技术趋势总览技术趋势总览进进化化感感知知云边端协同管理和调度能力加速数字应用落地生产环境云边端协同管理和调度能力加速数字应用落地生产环境边缘计算边缘计算技术界定技术界定边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，它将计算、存储和网络资源放置在距离数据产生源头最近的边缘设备上，以实现低延迟、高效率的数据处理和分析。边缘计算是工业数字化进程中的关键技术，它可以应用于工厂自动化、机器人控制、物联网设备管理、智能监控等多个方面，为工业企业的生产效能提升提供了强有力的技术支持。趋势一趋势一8工业感知拓展工业感知拓展|趋势一趋势一“边缘计算技术的发展已经推动工业系统的数字架构发生了革命性变化，企业数据处理和分析从云端转移到离设备更近的位置，将大规模数据处理和分析的能力下沉到设备和传感器级别，计算的可靠性、安全性和计算效率得到显著提升。在云边端协同管理和调度技术的支撑下，企业内外的生产要素得以更紧密地连接和流通。企业可以通过数据分析和建模来推进复杂生产场景、跨场景之间的协同优化，打通工业现场内外部自下而上的数据流和自上而下的决策流，为工业智能化运行闭环打为工业智能化运行闭环打通通“最后一公里最后一公里”。92023年，云架构变得更复杂，分布式云、云边协同、边缘自治、边边协同，等创新持续迭代。云边端协同管理和云边端协同管理和调度能力的突破将助力工业企业有效驾调度能力的突破将助力工业企业有效驾驭云架构的复杂性驭云架构的复杂性，进而充分利用起云架构的先进性，推动边缘侧应用范围和效果快速放大，主要呈现如下方面趋势：1 1.企业对激增的边缘侧资源的有效管理企业对激增的边缘侧资源的有效管理边缘侧的设备、算力、数据等资源配比将快速攀升。以数据为例，出于安全性和效率考虑，未来数字工业超过50%以上数据会在边缘侧产生，同时会出现大量部署在边缘的应用服务，这要求企业管理和利用好这些资源。2.2.赋能企业实现赋能企业实现云边端资源协同调度云边端资源协同调度伴随着云边端一体化操作系统走向成熟，企业会趋向把云边端的资源通过统一平台系统进行的管理和调度，在工业场景下的，工业操作系统、工业大脑将成为协同调度的统一平台，边缘计算一体机也将成为数字应用部署的新型载体。2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议加大使用边缘侧组件加大使用边缘侧组件升级或改造企业生产环境中的边缘节点。选择适合的云边端协同管理调度平台选择适合的云边端协同管理调度平台利用平台的一体化能力和智能大脑能力，实现企业生产经营效能的跃升。重视数据安全、网络安全建设重视数据安全、网络安全建设边缘设备的分布式特性加大数据和网络的安全性面临的挑战，对此企业应采用多层安全策略来应对挑战。”随着IoT的发展，海量的数据正在边缘侧加速涌现，算力也随之加速向边缘侧下沉。提前布局先进的云边端一体化资源调度与管理技术，对于领先企业至关重要。-卡奥斯智研院 刘和松博士进进化化感感知知工业级场景需求升级，带动计算机视觉技术趋向高精度和标准化工业级场景需求升级，带动计算机视觉技术趋向高精度和标准化计算机视觉计算机视觉趋势二趋势二1011工业感知拓展工业感知拓展|趋势二趋势二技术界定技术界定计算机视觉（CV）模仿人类视觉系统进行信息处理和解释，包括图像处理、模式识别等。计算机和系统可从图像、视频和其他视觉输入中获取有益信息，进而采取行动或提供建议。在工业领域，计算机视觉技术的应用主要包括测量、定位、检测、引导及识别等方向，帮助企业实现自动化检测、质量控制、安全监控和精细化生产等方面的智能化升级。”2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？作为相对成熟的工业互联网技术方向，计算机视觉的应用并非从无到有的命题，而是精益求精的问题。从技术纵深看，只只有更高精度才能突破当前的应用场景局限，有更高精度才能突破当前的应用场景局限，走向更高价值应用领域走向更高价值应用领域，比如要求精度在0.5毫米级的新能源电池缺陷检测等场景，以及进一步纳米级的药物检测、食品安全识别、医学成像等场景。高光谱、多光谱、纳米红外光谱等技术的突破也将打开CV技术应用的空间。同时这些技术的规模化应用也需要大企业搭建平台，提供标准化技术组件和生态支持。计算机视觉是人工智能在工业领域应用最成熟的技术方向。2023年随着应用场景覆盖广度和深度的提升，更多潜在的价值场景机会会被发掘出来。驱动驱动计算机视觉技术能力向高精度、标准化计算机视觉技术能力向高精度、标准化方向继续精进发展方向继续精进发展。1.1.高精度计算机视觉技术向纵深发展高精度计算机视觉技术向纵深发展高光谱机器视觉感知技术得到普及、视觉算法、算力部署的优化以及与知识图谱等技术的结合运用，推动计算机视觉趋向于高精度方向发展。2023年在智慧医疗、航空航天、高精密产品质检等方面将产生许多新的场景落地机会。2.2.计算机视觉技术的标准化封装计算机视觉技术的标准化封装头部厂商以开放API、封装SDK等易于使用和集成的方式提供给中小企业，降低技术规模化开发和使用的门槛，并孕育出新的技术商业化模式。在这个过程中，标准化是为了建立一个良好的循环迭进生态，促进算法和样本共享，让算法有可研究试验的数据，同时疑难样本可以推给更专业的算法团队攻克。给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议在技术布局方面在技术布局方面需要密切关注高精度方向的技术进展、评估技术可获得性，找到高价值场景。在技术选型方面在技术选型方面对于单点技术项目，重点关注那些行业、场景专注型公司的产品；对于复合型技术项目，关注总包供应商集成方案之下的算法、数据、现场素材等专项模块的实际供给能力。“”作为实现智能制造的关键技术，机器视觉技术一定会从现在粗放的非标自动化实施方式转向标准化实施并迈向更高精度，需要一个共建的生态链接工厂现场与科研团队，加速生产制造智能化转型升级。-卡奥斯智研院 徐春长进进化化感感知知拓展现实交互技术入口价值凸显，打开工业数字化多元化场景拓展现实交互技术入口价值凸显，打开工业数字化多元化场景拓展现实交互拓展现实交互趋势三趋势三1213工业感知拓展工业感知拓展|趋势三趋势三技术界定技术界定拓展现实交互技术（XR）是虚拟现实、增强现实和混合现实等技术的组合，通过计算机技术和可穿戴设备产生真实与虚拟结合、可人机交互的环境，提供更加直观、沉浸式的体验。拓展现实交互技术可为工业企业在产品设计、生产制造、质量检测、设备维护、远程协作等方面以多种组合方式融汇虚拟和现实世界，为工业制造的运行模式提供更立体的解决方案。“”2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？不同于各种工业技术本身，拓展现实交互作为技术驱动的创新性的交互方式，为工业企业数字化提供更加立体的场景入口。随着XR持续融入工业企业的数智工作流，企业虚拟和现实之间的连接和互动会更流畅，在工业教育、辅助操作、技术实践等方面突破空间和时间限制，拓展企业数字化发展维度。同时，XR技术的想象空间仍然很大，比如在技术融合方面，XR可以成为与工业计算机视觉、人工智能、传感器、通信、显示等多技术融合创新应用的绝佳载体。2023年，虽然拓展现实交互技术的深度应用仍然处于早期，但其对于工业企业的数字化转型和技术应用的场景入口价值将得到进一步凸显。工业生产场景入口工业生产场景入口：实现对工业生产过程的全方位可视化、模拟和优化，提高设计、制造、检测、维修等环节效率和质量。工业培训教育入口工业培训教育入口：基于逼真的模拟场景为员工和合作伙伴提供高质量的培训教育体验。产品服务的使用者入口产品服务的使用者入口：客户可在虚拟环境中预览和定制产品，驱动产品销售。拓展现实技术的新应用是为工厂打造全场景孪生交互培训的元宇宙社区。通过XR沉浸式体验和虚实融合，为新时代的创客提供数字化场景，综合提升数字技能素养，最终实现企业数智驱动的能级提升-卡奥斯智研院 谢海琴给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议评估技术落地场评估技术落地场应深入理解XR技术的可实现性，盘点企业内部生产经营场景下XR技术的应用场景和应用价值，筛选出高价值场景。推进试点技术落地推进试点技术落地与兼具XR技术实现能力和行业解决方案能力的供应商开展深入合作，由点及面探索XR技术解决方案的落地投产。优先从非关键场景切入优先从非关键场景切入可以工业辅助操作层切入XR技术的落地，比如设备运行数据分析、故障分析检修、远程协同作业等，控制风险。高高维维感感知知工业知识图谱技术驱动产品全生命周期知识融合应用工业知识图谱技术驱动产品全生命周期知识融合应用工业知识图谱工业知识图谱技术界定技术界定工业知识图谱，机理模型作为工业领域的黄金级经验，需要以图谱化形式沉淀，方便后续的理解以及各环节调用。-卡奥斯智研院 王晓利博士知识图谱是一种基于语义网技术的知识表示方法，它将实体、属性和关系等元素进行抽象和建模，形成一个具有语义表达能力的图结构。在工业领域，知识图谱可以将工业领域的知识进行建模，形成一个具有语义表达能力的图结构，从而实现对工业领域知识的存储、管理、推理和应用。产品的设计、制造、销售和售后服务等环节之间存在着大量的知识交互。这些环节之间的知识交互需要统一的语义表示方式，以便于不同环节之间的知识共享和融合。而工业知识图谱非常适合解决这一问题，随着融入工业生产全环节，它可以将不同环节之间的知识进行抽象和建模，并形成一个具有语义表达能力的图结构，从而实现对不同环节之间的知识的存储、管理、交叉推理、协同应用，为企业级的智能决策实现打下基础。趋势四趋势四1415高维认知涌现高维认知涌现|趋势四趋势四工业知识图谱驱动全生命周期知识融合应用，多环节、AI驱动、安全成为三大趋势性关键词。1.工业知识图谱技术向工业生产链条的工业知识图谱技术向工业生产链条的多环节快速渗透多环节快速渗透帮助企业整合和利用各种生产数据、设备数据、质量数据等方面的专业知识，为企业提供生产优化和质量控制的决策支持。2.人人工智能加速工业知识图谱落地工智能加速工业知识图谱落地知识图谱可以为AI提供认知和理解能力，而AI也正在加速企业的知识图谱构建，包括获取各种文献、专利信息、技术标准等方面的专业知识，同时自动化处理各种设备信息、工艺参数、质量数据等方面专业知识。3.工业知识图谱技术应用将更加注重数工业知识图谱技术应用将更加注重数据质量和数据安全据质量和数据安全随着国内在数据安全方面的监管和政策优化，工业企业会更加注重数据质量和数据安全问题，并提出更加有效的解决方案。2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议深刻理解工业知识图谱深刻理解工业知识图谱基于此对自身的数据资源进行全面、准确、可靠的整合和互联。强化技术人才储备强化技术人才储备自主投入建立利用工业知识图谱分析和挖掘能力。与具备产品技术优势的企业合作与具备产品技术优势的企业合作利用AI 工业知识图谱探索在排产排程、订单响应、供应链管理等方面的智能决策落地。“”高高维维感感知知建立工业机理模型开发和管理平台建立工业机理模型开发和管理平台参考国家工业互联网平台工业机理模型开发指南等要求推进模型开发和应用。模型融合创新模型融合创新探索工业机理模型与数据算法模型、研发仿真模型、业务流程模型等其他类型模型结合。引进相关人才引进相关人才尤其是具备工业领域知识、建模能力、编程能力、数据分析思维等综合素质的人才。工业领域知识注入通用大模型，孕育工业大模型落地工业领域知识注入通用大模型，孕育工业大模型落地工业机理模型工业机理模型技术界定技术界定工业机理模型技术是指利用人工智能技术、特别是通用大模型技术来构建具有海量参数、强大泛化能力、跨领域适应性的工业机理模型的技术。工业机理模型技术的主要目标是以知识注入的方式，将工业领域的专业知识和经验融合到通用大模型，孕育出具有工业领域特色工业机理大模型。工业机理模型是工业互联网平台的重要构成要素，汇集了工业领域生产过程中的原理、定理、定律等专业知识。领先工业智能企业将工业经验知识进行聚集、提炼和封装，形成机理并构建成工业大模型模型，嵌入到工业互联网平台中，将极大拓展平台智能化水平，为平台提供核心竞争能力。在国家层面，2023年工业互联网平台工业机理模型开发指南的发布也为工业机理模型在工业互联网平台中的开发和应用提供指导和规范。趋势五趋势五为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议2023年是人工智能通用大模型进入“现象级”增长和规模化应用的元年，对于工业企业来说，利用知识注入方式将工利用知识注入方式将工业机理与通用大模型进行融合将成为未业机理与通用大模型进行融合将成为未来来12年关键趋势年关键趋势。通过知识注入，具备工业机理的工业大模型将获得强大的垂直行业落地能力，帮助工业企业获得更丰厚的业务收益。1.处理更多类型的工业数据处理更多类型的工业数据例如文本、图像、视频、声音、传感器数据等多模态数据。2.处理跨工业领域和专业的数据处理跨工业领域和专业的数据例如机械、电气、化工、材料等。3.执行多种工业场景和任务执行多种工业场景和任务例如故障诊断、质量检测、过程优化、排产排程、产品设计等。4.提供鲁棒性和可解释的结果提供鲁棒性和可解释的结果对于工业认知和决策结论给出推理过程、证据支持、置信度评估等。2023年关键趋势年关键趋势1617高维认知涌现高维认知涌现|趋势五趋势五“”注入工业知识的工业大模型让机理模型更快沉淀，这让企业可以低成本将数据和知识转化为模型，实现经验型企业到数据驱动型企业的转型。-卡奥斯智研院 吴秀璞高高维维感感知知碳足迹和减碳技术成为推动绿色制造落地的关键突破口碳足迹和减碳技术成为推动绿色制造落地的关键突破口绿色制造绿色制造技术界定技术界定绿色制造是综合考虑环境影响和资源消耗的现代化制造模式，目标是使产品从设计到回收外理的整个产品生产周期中对环境负面影响极小，资源利用率极高，使企业经济效益、社会效益和生产效益协调优化。碳足迹和减碳技术是实现绿色制造的关键技术组合，碳足迹指组织、产品或服务在其生命周期内直接或间接产生的温室气体排放量；减碳技术是能够降低碳排放或增加碳汇的技术，如工业碳捕集和封存、大气碳负排放等。绿色制造、碳足迹和减碳都不是独立的技术，而是围绕着碳排放和利用的技术组合与模式创新。在双碳战略的蓝图下，中国在工业绿色制造领域可以发掘出巨大而丰富的减碳潜力和空间，并通过碳市场真实转化为企业财富与社会财富。在这个过程中，碳足迹和减碳技术突碳足迹和减碳技术突破将成为绿色制造落地的关键环节破将成为绿色制造落地的关键环节，其突破将很好的打开碳市场商业化空间。预计到2030年“碳达峰”时碳减排市场将达到两万亿，碳管理市场也将达到千亿级。同时，通过采用先进的减碳技术，可以优化产业结构，助力中国工业的高质量转型发展。趋势六趋势六绿色低碳是制造业转型发展的全新维度。2023年，双碳技术栈将支撑绿色制造模式在发电、钢铁、化工、建材等行业逐步落地，其中碳足迹和减碳处于核心技术位置，带来诸多趋势性变化：1.碳排放量化技术碳排放量化技术通过工艺机理和高质量数据建构工业生产和碳排放的内在逻辑关系，结合碳排放核算能力的不断提高，企业将找到衡量碳资产的有效方式。2.碳排放的时空视角碳排放的时空视角面向产品全生命周期碳排放核算（时域特性）和制造业全供应链碳中和（空域特性）是发展方向。3.工业能源的绿色转型工业能源的绿色转型基于对碳资产的有效衡量和定价，以及碳市场的逐步落地，工业能源的绿色转型将真正与企业的经营指标相关，从而推动企业主动推进能源绿色化进程。4.能源互联网能源互联网企业利用虚拟电厂、综合能源系统来管理调度多种清洁能源和能源网、实现全局ROI最优成为可能，技术落地从楼宇级走向园区级。2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议自我分析诊断自我分析诊断梳理自身碳排放状况和减碳空间，关注碳足迹和减碳技术的进展，评估其对市场和本企业带来的机会和挑战。关注供应商多元化服务能力关注供应商多元化服务能力除了产品技术之外，也应当对碳战略的研究咨询能力和综合服务能力进行评估，以确保自身的业务策略处于正确方向。“”1819高维认知涌现高维认知涌现|趋势六趋势六绿色制造是全球双碳科技战略与制造业转型发展深度融合形成的新技术、新业态和新模式，是破解资源环境约束、实现可持续发展、建设制造强国的必然选择。-卡奥斯智研院 马正中博士智智能能基基座座人工智能的价值释放，进一步加速工业企业的数据基建进程人工智能的价值释放，进一步加速工业企业的数据基建进程工业大数据工业大数据趋势七趋势七技术界定技术界定大数据技术是数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术的总和，其帮助企业沉淀海量多维、高增长、多形态的信息资产。进而有能力利用智能技术获得洞察、自优化、预测、决策能力。工业大数据技术是在工业物联、产业互联产生的海量、复杂的数据中发现新的知识规律，挖掘有价值洞察的技术手段，推动制造型企业以数据驱动的产品服务创新、经营水平提升、生产运营提效，以及商业模式拓展。2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？工业大数据在工业数字化进程中至关重要。从供给侧来看从供给侧来看，产业互联网的发展带来用户、员工、设备、环境、产业链上下游等复杂网络之间的连接，数据生产量指数级上升，这些数据亟待被有效沉淀、处理和应用。从需求侧来说从需求侧来说，AIGC为代表的新一代人工智能技术处于爆发期，但其在工业的落地和价值创造，亟需高质量、结构化的数据支撑。这些都让工业大数据的意义超越以往任何时期。2023年，人工智能的突破性进展让业界开始关注大模型的行业化应用，而工业大数据成为工业企业构建工业大数据成为工业企业构建AIAI可用的可用的数据体系、打造工业大模型的关键支撑数据体系、打造工业大模型的关键支撑。对于数智化转型处于领先地位的企业来说，工业大数据潜在的巨大价值将吸引他们未来数年持续加大IT投入，带来一些趋势性变化：1.1.数据全生命周期管理加快被实践数据全生命周期管理加快被实践工业大数据的高度复杂性是传统数据技术应用于工业的难点，而AI技术非常擅长处理复杂但具备结构性的数据，所以企业全生命周期数据管理的理念将被更多企业付诸实践。2.2.大数据技术的进阶应用加速落地大数据技术的进阶应用加速落地数据技术高阶应用加快，比如数据处理环节的湖仓一体、批流一体，数据分析等技术应用，数据分析环节的算法模型、智能标签、知识图谱、可视化等高级分析技术等。给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议构建面向未来的数据战略构建面向未来的数据战略企业深刻理解以AI为代表的新技术在企业的潜在落地价值，并围绕其打造数据支撑体系。数据基建和业务价值结合数据基建和业务价值结合避免只投入基础设施，也要在关键场景同步推进关键业务价值转化，比如生产监控、异常告警、故障诊断等高价值场景。2021智能基座升级智能基座升级|趋势七趋势七“”在工业大数据应用中，关键是要始终保持对业务的敏锐度和洞察力，不断挖掘数据背后的信息和价值，并将其转化为可操作的见解和决策。-卡奥斯智研院 闫宗奎智智能能基基座座群体智能成为群体智能成为AIAI在工业领域应用的下一个突破性方向在工业领域应用的下一个突破性方向新一代人工智能新一代人工智能趋势八趋势八技术界定技术界定群体智能技术是模拟自然界生物群体行为的人工智能技术，具有去中心化、智能度高、灵活性强的特点，可以在没有中心控制且对全局环境认知不足的情况下完成很多复杂任务。工业领域群体智能指在工业生产、管理等环节中，利用多个智能设备或系统（如机器人、传感器等）通过分布式、去中心化、自组织的方式协同完成复杂任务或解决复杂问题的技术。2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？工业生产的复杂性正在几何式增长，智能设备和传感器的广泛使用使得群体间的智能交互变得更具意义。通过多个智能设备或系统的协同作业，可以在认知和决策中充分照顾到工业生产、管理、服务等各个环节，提升工业企业生产经营效率和质量。同时，通过多个智能设备或系统的自适应和自组织能力，也将帮助企业极大增强工业系统对复杂环境和不确定因素的适应性和鲁棒性，降低数字化、智能化转型带来的潜在风险。2023年，群体智能技术将更多被业界讨论，并开始融入制造业数字化转型的技术攻坚进程。在大语言模型、边缘计算、物联网、知识图谱等多种技术栈的支撑下，群体智能技术发展的基础已经趋于成熟，技术将逐渐走出实验室。在技术突破点方面，群体智能技术在技术突破点方面，群体智能技术探索重点会在多个智能设备或系统在边探索重点会在多个智能设备或系统在边缘节点的分布式协同计算缘节点的分布式协同计算。具体来说就是利用边缘侧的算力集群，提高分布式群体智能的实时性、灵活性和鲁棒性，降低对中心节点和云端的依赖，如：工业机器人集群利用边缘计算开展实时协作控制、故障检测、自修复任务；设备传感器集群可以利用边缘计算实时开展数据融合、压缩、分析等任务。这些都是群体智能落地的场景趋势。给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议积极探索基于数字化基础设施上的群体智积极探索基于数字化基础设施上的群体智能技术应用能技术应用利用群体智能技术开发新产品、新服务、新模式，拓展新市场、新领域、新业态。加强生态合作加强生态合作利用群体智能技术支撑开放共享的AI生态平台，推进资源整合和优势互补。注重可持续发展注重可持续发展应当兼顾多重收益，比如兼顾经济效益和社会效益，兼顾节能减排和环境保护等。2223智能基座升级智能基座升级|趋势八趋势八“”群体智能技术会成为工业互联网下一个阶段的关键驱动力，这也将让工厂、供应链真正意义上走向自循环、自运转的生态系统道路。-卡奥斯智研院 秦承刚博士智智能能基基座座工业数字孪生技术推动数字技术在制造业的规模化应用工业数字孪生技术推动数字技术在制造业的规模化应用工业数字孪生工业数字孪生趋势九趋势九技术界定技术界定数字孪生技术的要义是在数字信息平台上创建一个与实体对象或系统相对应的虚拟模型-“数字孪生体”，它可以实时或准实时地接收实体对象或系统上的传感器采集的数据、并将其进行动态仿真和分析，输出决策数据。工业数字孪生技术是工业互联网的核心技术之一，通过在数字空间构建物理对象的精准模型，并利用实时数据驱动模型运转，实现数字空间与物理世界的双向映射和交互，从而为工业企业提供综合决策所需的环境和能力。2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？企业生产经营活动的复杂性决定了企业决策的复杂性，但这些决策不能依赖真实世界的试错，企业想要持续做出对的决策，在虚拟空间完成这一点尤为重要，这也是企业能否指数级提升效率、降低风险的关键基础设施。越来越多企业正在使用数字孪生技术来呈现以前不透明的业务流程、成本、产出或其他业务活动，这对于控制企业数字化转型过程中的风险，提升数字技术落地效果至关重要。基于工业数字孪生底座，企业得以有效构建起的工业仿真系统，进而在系统中规模化试验诸多数字技术，推动技术规模化应用。预计2023年，工业数字孪生技术将继续深入发展，显著提升工业数字孪生系统面的复杂经营环境的可用性，从而规模化支撑数字技术落地。1.数字孪生体构建技术数字孪生体构建技术在工业大数据支撑下，数字孪生技术从模拟特定场景向模拟复杂系统扩展，实现对整个生产过程、供应链网络、产品全生命周期等复杂系统的数字化建模。2.数字孪生交互技术数字孪生交互技术工业企业更加强调将数字空间的优化结果及时反馈到物理世界，并获得期待的经济效益。推动技术产品在数字空间与物理世界的双向映射更加实时，物理对象的智能化协同水平显著提高。3.数字孪生支持业务创新数字孪生支持业务创新改进监控改善工厂运营成本结构，基于工业仿真环境预测分析和调度管理，产品对抗性研发、差异化设计等。给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议构建构建ITIT数字孪生路线图数字孪生路线图定义并规划自身所需的数字产品组合。在业务流角度审视数字孪生技术应用在业务流角度审视数字孪生技术应用围绕自身生产经营的全流程以及关键场景，搭建数字孪生场景。探索利用数字孪生技术支撑智能决策探索利用数字孪生技术支撑智能决策数字孪生和决策相辅相成，利用数字孪生环境对现实世界还原，让工业智能体在虚拟环境下实现海量的试错，从认知智能向决策智能探索。2425智能基座升级智能基座升级|趋势九趋势九“”数字孪生技术能够赋能工厂全生命周期数字化变革。该技术基于数据驱动、融合人工智能，实现对设备、产品、工厂和运营的全覆盖、全流程、全动态的可视化、可管理以及可预测的价值。-卡奥斯智研院 鲁效平博士智智能能基基座座数字工业操作系统为制造业数字化进程带来自主性和开放性数字工业操作系统为制造业数字化进程带来自主性和开放性工业操作系统工业操作系统趋势十趋势十技术界定技术界定数字工业操作系统是基于物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的数字工业智能化基础设施，可实现对工业设备、工艺流程、生产数据、运营管理等各个环节的全面感知、分析、优化和控制。作为工业企业数字化转型的技术底座，数字工业操作系统是工业生产管理平台，还是连接工业要素实现全局最优调度的资源平台；是沉淀工业数据与大模型实现数据高价值转化的智能平台；是承载工业应用与服务的行业标准化开放平台。2023年关键趋势年关键趋势为什么该趋势重要？为什么该趋势重要？工业操作系统提供了对复杂资源抽象和管理能力，以统一的标准和制式解决工业设备、环境、工业资源的管理调度问题。基于自主可控的工业操作系统，企业能够真正将创新路径的主动权掌握在自己手中。对于提升企业的竞争力和创新力具有重要意义。此外，数字化转型需要构建数字生态，作为制造业数字化转型的核心平台和全局互联的数字工业基础设施，工业操作系统不仅能够实现单个企业内部的数字化管理和优化，还能够帮助企业实现与上下游企业、同业企业、跨行业企业、政府机构等的数据共享和协作，形成覆盖全产业链、全价值链、全地域的工业互联网平台。当前，数字化转型的企业面临着自主可控和生态开放的双重挑战，而数字工业操作系统将给制造业数字化进程带来自主性和开放性。自主性方面：自主性方面：工业企业将更多通过私有化部署或订阅方式获得自主可控的数字工业操作系统，并根据企业的特点和需求进行定制化开发和应用。领先企业会尝试利用模型构造能力打造产业大模型（Industry GPT）。开放性方面：开放性方面：企业趋向于基于工业操作系统的开放式架构实现不同工业设备、传感器、控制器的对接和集成，实现跨行业、跨区域、跨企业的数据互联互通。明确自身的需求和目标明确自身的需求和目标明确想要实现的效果，解决何种问题，提升何种能力。比较多种方案和产品比较多种方案和产品在选择和使用工业操作系统时，广泛了解和比较多种方案和产品，根据自身关注权重，从性能、稳定性、安全性、兼容性、开放性、成本效益等多个维度进行评估和筛选。注重平台的开放性和生态性注重平台的开放性和生态性从链接更多生态资源的视角，选择多种标准协议、接口、格式的平台，避免被单一平台系统和产品技术路线绑定。给技术甲方的应对建议给技术甲方的应对建议2627智能基座升级智能基座升级|趋势十趋势十“”工业操作系统将在南向形成制造资源“全面智接”、工业数据“深度智融”，在北向形成工业生态“全面繁荣”的新局面，可有效提升我国制造业的全球竞争力。-卡奥斯智研院 王超博士本报告出品方Co-Produces卡奥斯物联科技股份有限公司成立于2017年4月，致力于成为引领万物互联时代数字化变革的科技企业。基于海尔近40年制造经验，首创了以大规模定制为核心、引入用户全流程参与体验的工业互联网平台卡奥斯COSMOPlat，构建了跨行业、跨领域、跨区域立体化赋能新范式，赋能多个行业数字化转型升级。经过快速稳健发展，平台估值超164亿元，品牌价值达 868.26亿元；连续五年位居国家级“双跨”平台首位；主导、参与制定ISO、IEEE、IEC、UL四大国际标准，并牵头制定了首个工业互联网系统功能架构国际标准，填补了国际空白。目前卡奥斯COSMOPlat已赋能打造了7座世界“灯塔工厂”，孕育了化工、模具、能源等15个行业生态，并在全球20多个国家推广复制，助力全球企业数字化转型。易观分析成立于2000年，是中国数智化领域专业的科技和市场分析机构。我们致力于帮助各行业客户和科技厂商在数字化战略、数字化业务以及数字技术应用等方面分析评估现状，明确转型方向，做出正确决策，完成面向数智化时代的转型。经过22年同科技、金融、零售、制造等行业客户的深入互动和持续服务，易观积累了超过8000份独有的分析成果，内容涵盖数字经济和数字技术应用全链条中的业务场景、技术厂商、产品数据，行业案例等、并拥有“易观实力矩阵（Power 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数字孪生工业软件白皮书国际期刊国际期刊国家重点研发计划基于数字孪生的智能生产过程精确建模理论与方法,项目编号,项目组项目组,第一版,数字孪生从概念萌芽发展至今,在近年的发展过程中,已经逐步形成了较完备.

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5G/5G5G/5G-A A 超可靠低时延通信超可靠低时延通信 工业工业场景需求白皮书场景需求白皮书 中国信息通信研究院中国信息通信研究院 工业互联网产业联盟工业互联网产业联盟 2023 年年 6 月月 声 明 声 明 本白皮书所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本白皮书所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将白皮书的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将白皮书的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用白皮书内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱： 前 言 前 言 2019 年，中国 5G 网络正式商用，5G 与工业互联网的融合创新发展成为产业界积极探索的新方向。经过三年的蓬勃发展，“5G 工业互联网”领域已涌现出一大批注智赋能的优秀行业案例，并从中提炼出十大重点行业与二十大典型应用场景，其提质、降本、增效、绿色、安全等产业赋能作用显著。随着 3GPP R16、R17 等标准版本的陆续发布，5G 超可靠低时延通信（URLLC）特性逐步成熟，5G 与工业的融合应用将深入到生产制造的核心环节，为设备无线化、产线柔性化、生产智能化发展提供新的技术选择。目前 5G URLLC 特性在工业领域的应用仍处于初步探索阶段，为深入挖掘超可靠低时延工业应用场景需求，中国信息通信研究院在工业互联网产业联盟“5G URLLC 工业应用创新先锋营活动”中，与华为技术有限公司共同牵头，联合多家单位编制5G/5G-A 超可靠低时延通信工业场景需求白皮书，从产业发展的角度积极探索 5G URLLC 工业应用创新场景，推动工业领域的 5G URLLC特性应用实践。本白皮书结合行业数字化转型发展需求及企业生产面对的痛点和难点，分行业分场景深度挖掘 5G与工业控制融合场景价值，研提工业现场 5G网络部署方案，提出 5G具体网络性能指标，为各行业 5G URLLC应用的场景落地提供参考依据。牵头编写单位：中国信息通信研究院 华为技术有限公司 参与编写单位：华为技术有限公司 精诚工科汽车系统有限公司 东风设计研究院有限公司 上海勃傲自动化系统有限公司 美的集团股份有限公司 四川长虹电子集团公司 三一重工有限公司 上海中移信息技术有限公司 上海机器人产业技术研究院有限公司 上海简衍科技有限公司 上海简领科技有限公司 深圳市智流形机器人技术有限公司 东莞市云雀科技有限公司 汇川技术股份有限公司 深圳艾灵网络有限公司 中国移动通信集团公司 中国联合网络通信集团有限公司 中国电信集团有限公司 工业互联网产业联盟公众号 编写组成员（排名不分先后）：余晓晖、敖立、曹蓟光、管子健、黄颖、沈彬、于青民、李宗祥、王哲、余思聪、胡钟颢、王涵、段世惠、谷蓉婷、马欣、包盛花、曾正洋、伍勇、杨晓华、张向业、袁占江、李建和、司磊、张天浩、潘祥喜、陈鹏、姜峰、闫勇斌、刘扬、谭乐、高冉、褚亮、彭超、马宇航、陈俊、章宏达、王军、王鑫、韩宇瑞、张帅、刘岩、王辉、杨阳、郑学亮、王胜齐、庄冀、占华程、吕贺、赖长川、蔡琳、吴金鑫、陈辛、戴丹、陈怀端、余钢锋、廖耿鑫、严义、俞一帆、冯江平、郝晓龙、邓伟、王锐、邢源日、安岗、张文博、钱红赫、李文杰、王宣李凯、沈云飞、孙丽楠、朱红绿 目目 录录 一、5G技术对新一轮工业变革的重要性.1 1.1 5G为工业无线带来可行性方案.1 1.2 5G技术推动工业现场网络升级.1 1.3 5G可承载工业控制的实时连接.2 二、5G URLLC工业应用场景概览.3 2.1 5G URLLC特性的工厂应用场景.3 2.2 5G URLLC应用场景落地行业.6 2.3 5G URLLC行业场景需求参数说明.7 三、汽车制造业 5G URLLC应用场景.8 3.1.行业数字化升级概述.8 3.2.焊装车间场景描述.9 3.2.1 车间总体情况.9 3.2.2 传统工业通信组网.11 3.2.3 工业现场 5G应用场景及需求.13 3.3.总装车间场景描述.18 3.3.1 车间总体情况.18 3.3.2 传统工业通信组网.20 3.3.3 工业现场 5G应用场景及需求.25 四、电子/机械制造 5G URLLC应用场景.30 4.1 行业数字化升级概述.30 4.2 电子总装场景描述 1.31 4.2.1 车间总体情况.31 4.2.2 传统工业通信组网.32 4.2.3 工业现场 5G应用场景及需求.35 4.3 电子总装场景描述 2.37 4.3.1 车间总体情况.37 4.3.2 传统工业通信组网.39 4.3.3 工业现场 5G应用场景及需求.41 4.4 重型机械焊接场景描述.43 4.4.1 车间总体情况.43 4.4.2 传统工业通信组网.45 4.4.3 工业现场 5G应用场景及需求.47 五、精密铸造业 5G URLLC应用场景.49 5.1 行业数字化升级概述.49 5.2 精铸车间场景描述.54 5.2.1 车间总体情况.54 5.2.2 传统工业通信组网.55 5.2.3 工业现场 5G应用场景及需求.59 六、工业现场 5G 网络需求分析汇总.64 6.1 工业现场 5G URLLC应用场景需求.64 6.2 工业现场 5G网络部署需求.66 6.2.1 工业现场 5G组网需求.66 6.2.2 工业协议与 5G对接.69 6.2.3 URLLC 终端需求.74 6.3 5G URLLC网络性能指标.76 6.3.1 URLLC指标及参数概述.76 6.3.2 确定性通信.78 6.3.3 通信时延.79 6.3.4 单包可靠性.82 6.3.5 用户容量.87 6.4 5G URLLC 网络需求汇总.88 七、3GPP 标准及网络能力演进.89 八、总结.92 附录 A：行业化 5G URLLC 应用场景说明 附录 B：工业以太网协议介绍 1 一一、5G5G 技术对新一轮工业变革的重要性技术对新一轮工业变革的重要性 目前全球工业体系正处于第四次工业革命时期，产业数字化、网络化、智能化逐步成为发展主流，以 5G、工业互联网为代表的新一代信息通信技术已然成为工业发展的技术底座与创新动力。工业体系变革带动了工业网络的优化升级，工业通信网络正由现场总线向工业以太网、工业无线网演进。5G 技术作为支撑工业无线化升级的重要技术，其技术特性充分匹配工业实时、可靠、安全的通信要求，5G 技术与工业应用的有机融合将进一步激发工业界的创新活力。1.1 5G为工业无线带来可行性方案为工业无线带来可行性方案 5G 技术以其低时延、超可靠、大连接的特性，解决了工业领域传统无线技术（如 Wi-Fi、蓝牙、基于 IEEE 802.15.4 的短距离工业无线等）厂区覆盖范围有限、网络稳定性不佳、终端连接率不足等方面的问题，使得无线技术有能力承载工业现场的各类通信业务。HMS（Hardware Meets Software）发布的 2021 工业网络市场份额预测报告指出无线业务继续以 24%的速度快速增长，无线网络现已拥有 7%的市场份额。未来，5G 无线业务将在工厂全面落地，从智能物流、园区监测等生产辅助环节到进入工业自动化核心生产环节，预计工厂内设备无线连接占比将会大幅增加。1.2 5G技术推动工业现场网络升级技术推动工业现场网络升级 传统工业现场存在大量移动设备（如随行夹具、机器人抓手、输送设备等），现有有线组网复杂、易于磨损。同时，现场存在大量 OT 设备的多层级组网，无法有效兼容数据采集、AR、机器视觉等非实时 IT 2 业务，工业现场亟待引入 5G 技术解决当前难题，进而带动工业领域的创新变革。5G 带来的改变体现在三个方面：一是去掉有线束缚，解决不便于有线连接的移动类场景，减少移动造成的通讯物理故障。二是智能融合组网，5G 提供 IT 非实时与 OT 实时多业务共用一张网的能力，网络的扁平化架构可以解决业务兼容问题。三是工业控制应用创新，5G 与工业的融合将加速云化机器人、云化PLC的应用落地，降低网络部署成本，而云化算力和实时网络也为工厂的智能化柔性生产夯实基础。图 1-1 智能化柔性工厂 工业网络演进 1.3 5G可承载工业控制的实时连接可承载工业控制的实时连接 工业现场实时控制对 5G 网络提出低时延与高可靠性的要求，在网络扁平化的同时，要求工业 5G 具备 eMBB 和 URLLC 等特性的多业务能力。当前，“5G 工业互联网”应用主要着眼于增强移动宽带（eMBB）特性，以大带宽数据传输类应用为主。3GPP 于 2020 年 7 月、2022 年 6月分别冻结了 5G第二版本 R16和第三版本 R17，进一步增强了 5G服务 3 行业应用的能力。其中 5G 超可靠低延迟通信（URLLC）特性不断成熟，相关应用从单链路的人机远程操控，逐步开始进入工业自动化控制的人机界面控制与现场实时控制。随着 3GPP标准后续版本的持续演进及 5G工控领域相关技术的逐步落地，5G/5G-A（5G-Advanced）URLLC 的能力将不断增强，通信时延降低、网络可靠性提高、设备连接数增多，可满足大多数工业自动化的实时控制应用需求。5G及 5G-A是 5G技术持续演进过程中的不同技术阶段，同属于 5G网络技术，为简化表达，本白皮书后续描述如无特别区分，将 5G、5G-A 统称为 5G。二二、5G URLLC工业应用场景概览工业应用场景概览 2.1 5G URLLC特性的工厂应用场景特性的工厂应用场景 传统工厂网络可以划分为三种类型：工厂级网络、车间级网络和现场级网络。其中工厂级网络以 IT 网络为主，车间级网络和现场级网络以 OT 网络为主。目前，车间网络的常见方式为多种网络混合部署：传统工业 OT 网络主要用于现场实时控制，若车间现场需连接宽带实现数据采集或 AGV等移动设备的控制，则需要在车间 OT网络之外，再部署 IP 以太网或 WIFI。4 图 2-1 制造工厂 传统网络 5 层金字塔架构 工业现场的 5G 网络为企业提供统一、扁平化的车间内网，5G URLLC 下沉到 OT 域的主要应用场景可分为面向现场网络实时 RT（Real Time）场景和运动控制同步实时 IRT（Isochronous Real Time）场景。5G 提供大带宽的数据传输用于各类数据采集或数据下载，而 5G 定位用于跟踪各类物料、工具、人员等。同时，5G 网络的星型架构可以实现车间级和现场级网络的融合，确保现场的每个终端设备扁平化接入，避免了传统有线多级交换机分层分级的不便。5 图 2-2 工业 5G 现场网络架构 工业自动化正走向网络化、智能化，如图 2-3 所示，转型过程中主要包括四方面业务的连接升级：1）C2IO（Control to IO），指 PLC 到 IO 的实时逻辑控制，包含主PLC-IO/从站、从 PLC-IO 两种情况。2）MC（Motion Control）指的是 PLC 到伺服的运动控制。3）HMI（Human Machine Interface）包括各个装备及产线的人机界面控制。4）NRT（Non-RealTime）涵盖数字采集/机器视觉/定位等 IT 类非实时业务。6 图 2-3 工业自动化控制 典型业务分类 其中，工业现场网络中的生产线由一系列执行生产任务的机器和一系列控制单元组成，现场网络支撑生产线的实时控制。在生产中，对于生产线的主控制器与多个现场设备进行数据交换的情况，一台机器通常有一个控制单元(从 PLC 或运动控制器)和几个现场设备(I/O 盒)，普遍存在 1:n双向通信关系。控制器之间的实时逻辑控制 C2C（Control to Control），即主 PLC之间的通信，现网中比例不高，所以在本白皮书中不作为主要分类。对于同一台设备，如果既有 C2IO 或 MC 的控制业务，又有 NRT 的非实时业务，则场景归类为前者，即在 C2IO/MC 的场景中会预留一定的 NRT带宽支持多业务流并发。对于只有 NRT 业务的设备，则归类为 NRT 业务，如 AR 等。2.2 5G URLLC应用场景落地行业应用场景落地行业 工业领域行业种类众多，各个行业在自动化领域的特点各有差异，经过前期调研和分析，汽车制造、电子设备制造/机械制造、精密铸造等行业正积极推动产业数字化转型，5G URLLC 应用场景落地有较大可能性，本白皮书将重点研究上述先行行业，分章节对各行业的 5G URLLC 应用场景进行分析，具体如表 2-1 所示。7 表 2-1 5G URLLC 典型行业/场景 场景场景 汽车汽车 电子电子/机械机械 精密铸造精密铸造 NRT：非实时类业务 HMI：人机控制 C2IO：实时逻辑控制 MC:运动控制 O 注释 O代表Optional，无线化可选。2.3 5G URLLC行业场景需求参数说明行业场景需求参数说明 为方便分析各行业的场景特征以及对于 5G URLLC 的需求，本白皮书各章节将按照表 2-2 的形式说明行业场景需求参数，对行业场景展开分析。表 2-2 5G URLLC 行业应用场景需求参数说明 序号 应用场景 CT/ms ST/CT倍数 0 宕机时长 移动性*NRT带宽/连接/Mbps 组态节点数/面积 车间节点/面积 1 C2IO-智能从站 4/8 2 1-3 年 3D-2-3 1 100 节点/500 平 400/3.3 万平 2 C2IO-固定工艺设备 4/8 2 1-3 年-10-1200/3.3 万平 CT（Circle Time）：）：指 PLC 与设备侧 IO/伺服的更新周期，例如4ms 是指 PLC 与设备侧 IO 的更新周期是 4ms。该指标用来测算 5G 通信时延。ST/CT 倍数倍数：ST（Survival Time）等于看门狗最大次数减 1，例如对于某个 IO，看门狗设置 3 次 CT，则对应的 ST=2 次 CT。该指标用来测算 5G 单包可靠性。0 宕机时长宕机时长：考察 0 次宕机可接受的系统连续工作的观察时长，比如 1 年表示两次宕机事件之间的连续工作时长（不包括网络设备类故障）。该指标用来测算 5G 单包可靠性。8 移动性移动性：包含三个指标：运动轨迹类型-移动速度/米/秒-移动范围/米，例如 3D-2-3表示 3维运动，移动速度 2m/s，移动范围 3米。该指标供 5G URLLC 终端的移动速度能力做参考。NRT 带宽带宽/连接连接:对于该场景的每个连接，需要预留多少非实时带宽，如 1Mbps，表示需要为这个场景中的每个连接预留 1Mbps。该指标用来测算 5G 终端的 NRT 带宽及 5G 基站的 NRT 带宽。组态节点组态节点/面积面积：是指主/从 PLC 的组态节点数和对应的分布地理面积。例如某 PLC 组态节点密度是 20 节点/70 平米，是指该 PLC 下共组态了 20个节点，总共占用了 70平的面积。该指标主要针对从站 PLC 和主站 PLC 的场景给出即可，分支 IO 节点的场景可被合并。该指标用来测算 5G单包可靠性时的宕机相关性，并用来测算 5G小区的容量密度。车间节点车间节点/面积面积：是指在典型的车间面积下，该类场景或节点的密度。例如 C2IO 智能从站 1200 个/6 万平，表示典型的车间面积是 6 万平，车间内这类连接共有 1200 个。该指标用来识别哪类终端的比例高，对应的终端能力会供 5G 终端典型能力做参考，并识别主力的行业终端类型，比如汽车行业占比高的行业终端可能是阀岛、智能从站和变频器。三三、汽车汽车制造制造业业 5G URLLC5G URLLC 应用场景应用场景 3.1.行业数字化升级概述行业数字化升级概述 汽车制造行业是国民经济重要的支柱产业,正处在数字化转型、新能源产线创新发展的关键时期，5G 与边缘计算、人工智能等新技术融合，将有效激发产业创新活力，随着 5G 超高可靠低时延通信（5G/5G-A URLLC）能力的不断成熟，将有效支撑汽车制造行业构建柔性化智 9 能产线，助力转型发展。汽车的制造工艺主要有冲压、焊装、涂装、总装，也就是俗称的“四大工艺”。焊装和总装车间的各种设备连接和操作具有典型性，包括机器人、转台、滑台、柔性滑轨系统(EMS)、车型识别系统(ID)、皮带辊床等设备，能够覆盖 80%的典型场景，可以代表汽车行业产线的典型特征。本部分主要以某自主品牌焊装车间和总装车间为例，总结典型产线自动化场景。面向多车型快速上线的柔性生产，现有工业网络存在以下四个问题：1)信息采集采用标准以太网，总线网络有 Profibus-DP、Profinet、DeviceNet、EtherCAT 等，协议接口众多。2)网络采用硬线铜缆，数据采集、工业控制需要独立布线，投资成本高，施工周期长。3)新车型导入涉及网络改造、网络重建，工程复杂，灵活性差。4)生产过程中由于设备长时间运行、磨损导致的网络硬线故障，处理困难、解决时间长。5G 商用三年来，产业数字化成效已经初步显现，目前多家车企制造企业正在开展 5G 工厂创新，“5G 工业互联网”将是汽车制造领域新的发力点，行业期望 5G URLLC 特性能够打破传统工业网络结构，解决现存网络痛点。3.2.焊装车间场景焊装车间场景描述描述 3.2.1车间总体情况 10 图 3-1 某汽车焊装车间平面图 某汽车制造焊装车间的平面布局图如图 3-1，车间面积 44544，其中自动线体面积约 33000。该车间每年总产能 20 万台，每 64 秒输出一辆焊装车身。整个车间包含机器人 370 余台，主要完成焊接、搬运、涂胶、弧焊、铆接、螺柱焊等工艺。车间内存在多种物料运送方式，车身下部线、主线、补焊线内部采用辊床滑撬输送，工位节距 6 米；其余各线体区域内通过机器人搬运的形式完成工件的输送；机舱前地板总成、后地板总成、侧围总成及顶盖总成通过 EMS 小车输送至主线进行合拼。该焊装车间生产线的控制系统采用主站 远程站的形式，主站采用安全型 PLC，远程站采用柜内远程 IO、阀岛、现场级总线 I/O 模块，人机界面采用 12 英寸精智面板。整个焊装车间共包含 21 套 PLC，各线体主要设备统计明细如表 3-1 所示：11 表 3-1 焊装车间各线体设备数量统计 辊床 工位 PLC 电表 柜内I/O 交换机 触摸屏 驱动柜 机器人 切换盘 转台/毂 EMS 下部线 17 17 2 13 40 16 5 0 42 4 0 0 主焊线 10 10 1 8 22 9 3 1 25 8 1 0 补焊线 19 19 2 13 43 16 4 0 36 2 0 0 侧围线 0 24 2 16 58 18 8 4 52 12 4 0 顶盖线 0 3 1 2 11 3 1 0 5 2 1 0 地板线 0 25 3 16 53 17 8 2 53 3 3 1 机舱线 0 19 4 17 72 20 8 5 55 19 5 0 前门线 0 26 2 12 36 14 6 0 40 12 0 2 后门线 0 26 2 12 38 14 6 0 40 14 0 2 机盖线 0 8 1 5 18 5 2 4 14 2 3 0 后背门 0 11 1 5 19 5 3 3 14 1 3 0 汇总 46 188 21 119 410 137 54 19 376 79 20 5 3.2.2 传统工业通信组网 (一一)传统工业通信组网架构传统工业通信组网架构 该焊装车间的网络系统结构采用“集中管理、分散控制”的模式。依据这一原则，将整个焊装车间内生产设备的控制系统分为两层网络（标准以太网、Profinet 总线），标准以太网实现了 MES 到 PLC的数据采集与监控，Profinet总线实现了 PLC 到现场 IO 的控制，在每个层次中使用不同的网络结构和软硬件配置，以实现各自不同的功能。12 顶盖线体为整个焊装车间工艺最简单的线体，采用现有工业有线的组网，如图 3-2 所示。图 3-2 顶盖线体工业有线组网图 (二二)传统工业通信及业务功能描述传统工业通信及业务功能描述 受限于现有网络能力，主 PLC 与 MES 之间，主 PLC 与现场设备，主 PLC 之间采用不同类型的网络进行业务交互。主 PLC 通过工业以太网将设备信息上传至 MES 进行非实时数据交互。现场网管型交换机组成环网之后接于主 PLC 上，用于连接现场设备。线体间的主 PLC 之间的信号交互通过 PN/PN 耦合器实现，耦合器安装在主控柜内。主 PLC 和现场设备层设备之间通过 Profinet 总线，采用星型 总线型网络拓扑结构进行连接，但需要保证相邻设备间距离不能超过 90 米。Profinet 总线使用专用线缆，接头使用专用快速连接接头，以保证网络通讯的稳定性和实时性。(三三)传统工业通信网络投资传统工业通信网络投资 13 以顶盖焊接线体为例，产线 135 平米的面积内包含 1 个主 PLC，25个下挂设备（从 PLC 5 个、下挂 OT 设备 20 个），具体如表 3-2 所示。表 3-2 顶盖焊接线体现场设备数量 产线面积 主PLC数量 主PLC下挂OT设备/从PLC 从PLC数量 从PLC下挂OT设备 135 1 17 5 8 顶盖线为整个焊装车间工艺最简单的线体，其站点数量约为正常线体的 1/3，如表 3-3所示，顶盖线有线网络投资约为 8万元，预估正常线体的网络投资约为 24 万元。表 3-3 顶盖焊接线体有线网络投资统计 顶盖线体 序号 减少项目 数量 单位 单价未税 合计未税 备注 1 网管型交换机 1 1.00 个 8563.72 8563.72 16口 2 网管型交换机 2 2.00 个 4668.14 9336.28 8口 3 PN耦合器 1.00 个 3120.35 3120.35 4 PN通讯接头 1 64.00 个 115.04 7362.83 柜内使用 5 PN通讯接头 2 40.00 个 238.94 9557.52 现场使用 6 PN通讯模块 10.00 个 2076.85 20768.50 机器人一轴三轴各一个 7 PN铜缆 1 500.00 米 11.26 5630.00 固定应用 8 PN铜缆 2 100.00 米 23.92 2392.00 高柔 9 网络柜均摊 1.00 项 10000.00 10000.00 10 施工费 1.00 项 2000.00 2000.00 11 未税总计 78731.21 整个车间，一般有 20-100 个主 PLC，有线网络的投资大约 500 万-2000 万。3.2.3工业现场 5G应用场景及需求(一一)工业现场工业现场 5G 化改造后组网化改造后组网 14 图 0-3 顶盖线体 5G 化改造后的组网拓扑 如图 3-3，顶盖线体在 5G 化改造后，主 PLC 与现场设备之间，以及机器人 PLC 与下挂 IO 之间的实时数据交互，采用 5G URLLC 进行连接。主 PLC、HMI、现场设备与 MES 之间的非实时数据交互，采用 5G 大带宽来支持。5G 一张网支持实时/非实时业务，主 PLC 通过 5G UPF接入,现场设备通过 5G 终端星型扁平化接入。其中 5G 基站部署在车间，5G UPF下沉车间，提供实时网络交互。(二二)工业现场工业现场 5G 应用场景及价值应用场景及价值 传统工业网络存在不柔性，不智能等问题，5G URLLC 应用于焊装车间，将为汽车制造会带来三大类价值场景：1.去掉有线束缚的柔性化应用：汽车多车型生产，存在很多柔性装备，如机器人工具切换，立体库随行夹具等，通过 5G 无线化改造传统有线连接，可有效减少现场移动造成的通讯物理故障。目前全年累计因线缆拖拽/磨损导致的停机时间约 60 小时/工厂，5G 化可有效减少停机时间及相关电缆/插针/repeater 等传统有线设备，预估每年可带来经济价值7 亿元/工厂。15 2.IT/OT 融合智能化应用：面向大量现场设备接入，有线网络分层，投资成本高（8 万平车间，1.7 万个节点，投资2 千万元），且传统工业以太难以满足 IT 业务与 OT 共一张网。5G 网络具有扁平化架构，其组网方式相较有线更为简单，并能够提供 IT非实时与 OT实时多业务共用一张网的能力，从而降本增效。3.创新应用：云化机器人(如 AGV)将有效降低机器人的成本，并借助云化算力和实时网络支持更柔性的一机多工艺能力(如协作搬运/线边协作)。云化 PLC，将进一步降低 PLC 以及网络部署成本，同时借助云化算力和实时网络支持更柔性的工艺编排能力，应对新车型快速上线，跨厂商跨协议的设备实现组态。如表 3-4 所示，汽车焊接车间现场网络按照上述模式进行 5G 化改造后，将会匹配一批工业场景的应用需求，其中每个场景的详细描述请参考附录 A.1-A.1.17。表 3-4 现场网络 5G 化改造后 5G URLLC 应用场景及价值描述 参考附录参考附录 应用场景应用场景 典型设备典型设备 主要价值主要价值 A.1.1 C2IO-工具切换 从PLC到IO，如机器人6轴和停靠站间总线设备插拔对接，远程IO/阀岛/焊枪等 去掉有线束缚的柔性化应用 A.1.2 C2IO-智能从站 机器人1、3、6轴移动总线设备，远程IO、阀岛、工艺设备控制器等 组网简化降本 A.1.3 C2IO-回转传输、随行夹具 随夹具台一起回转传输移动的总线设备/远程IO/阀岛等 去掉有线束缚的柔性化应用 A.1.4 C2IO-转台、转鼓 随转台、转鼓180度往复运动的总线设备d，交换机、远程IO、阀岛、变频器等 去掉有线束缚的柔性化应用 A.1.5 C2IO-升降机、滑台 随升降机、滑台直线往复运动的总线设备，交换机、远程IO、阀岛、变频器等 去掉有线束缚的柔性化应用 A.1.6 C2IO-有 轨、闭环、滑触线/漏波电缆通讯 随EMS/滑板/吊具等输送线设备有轨循环运动的总线设备，远程IO、变频器等 去掉有线束缚的柔性化应用 A.1.7 C2IO-点对点，红外通讯、激光通讯 随立体库堆垛机移动的总线设备，远程IO/阀岛/变频器等 去掉有线束缚的柔性化应用 16 参考附录参考附录 应用场景应用场景 典型设备典型设备 主要价值主要价值 A.1.8 C2IO-上、下料台/夹具定位台 远程IO、阀岛等 去掉有线束缚的柔性化应用 A.1.9 C2IO-安全操作 安全IO、总线安全扫描仪等 组网简化降本 A.1.10 C2IO-识别系统 总线相机、总线RFID等 组网简化降本 A.1.11 C2IO-固定输送 远程IO/变频器/伺服驱动控制器等 组网简化降本 A.1.12 C2IO-固定工艺设备 从PLC到IO，如螺柱焊控制器、点焊控制器、涂胶控制器/激光控制器/远程IO等 组网简化降本 A.1.13 C2IO-集中/云 化PLC PLC进集中化处理，实现跨区域控制，直接进核心网 创新应用 A.1.14 C2IO-AGV远程IO化 AGV远程IO化，从属于线体主控PLC 创新应用 A.1.15 NRT-数据采集 数据采集，如能源监控，总线电表/水表/气表等 组网简化降本 实时/非实时一张网 A.1.16 C2C-控制器数据耦合交互 总线IO复制器等 组网简化降本 线体间信号交互不再需要PN耦合器，降低成本 A.1.17 HMI-人机示教/急停 有限移动的有线操作屏，触摸屏，远程IO等 去掉有线束缚的柔性化应用 (三三)工业现场工业现场 5G 应用场景需求应用场景需求 针对汽车焊接车间的不同应用场景，基于行业典型部署，梳理各个场景的业务需求如表 3-5，其中业务需求主要包含：业务周期 CT、业务稳定性(ST,0 宕机时长)、业务场景(移动性，NRT 并发)，以及业务密度(组态节点密度和车间节点密度)，其具体参数的含义，请参考章节 0。车间典型业务周期 CT 为 4ms，C2IO典型 PLC 组态密度约为 100节点/500 平方米,车间节点密度约 5780/3.3 万平方米。表 3-5 汽车焊接车间 5G URLLC 应用场景需求 序号 应用场景 CT/ms ST/CT倍数 0宕机时长 移动性*NRT带宽/连接/Mbps 组态节点数/面积 车间节点/面积 1 C2IO-工具切换 4 2 3年 3D-2-3 1 140/3.3万平 17 2 C2IO-智能从站 4 2 3年 3D-2-3 10 100节点/500平 400/3.3万平 3 C2IO-回转传输、随行夹具 4 2 3年 3D-2-(10200)1 500/3.3万平 4 C2IO-转台、转鼓 4 2 3年 旋转-1-(310)1 60/3.3万平 5 C2IO-升降机、滑台 4 2 3年 2D-1-(320)1 180/3.3万平 6 C2IO-有轨、闭环、滑触线/漏波电缆 4 2 3年 2D-2-(10200)1 90/3.3万平 7 C2IO-点对点，红外通讯、激光通讯 4 2 3年 3D-2-(10200)1 30/3.3万平 8 C2IO-上、下料台/夹具定位台 4 2 3年 1 180/3.3万平 9 C2IO-安全操作 4 2 3年 1 700/3.3万平 10 C2IO-识别系统 4 2 3年 1 100/3.3万平 11 C2IO-固定输送 4 2 3年 1 800/3.3万平 12 C2IO-固定工艺设备 4 2 3年-10 1200/3.3万平 13 C2IO-集中/云 化PLC 4 2 3年 100 700/3.3万平 14 C2IO-AGV远程IO化 4 2 3年 1 200/3.3万平 15 NRT-能源监控 100-200 2 3年 1 200/3.3万平 16 C2C-控制器数据耦合交互 4 2 3年 10 100/3.3万平 17 HMI-人机示教/急停/监测 100-1000 2 3年 步行-1-(10200)10 200/3.3万平 18 3.3.总装车间场景总装车间场景描述描述 3.3.1车间总体情况 图 3-4 汽车制造总装车间布局图 如图 3-4 所示，汽车制造总装车间共占地面积 64512，具体车间运行流程为：PBS（白车身储运线）内饰 1 线内饰 2 线底盘 1 线底盘 2 线最终 1 线最终 2 线完成线检测线淋雨线报交线。19 图 0-5 某汽车制造总装车间实景 1 图 3-6 某汽车制造总装车间实景 2 20 总装车间自动化系统在非标输送线、AGV、单机设备中均有应用。非标输送线的线体类型有柔性滑轨系统（以下简称 EMS）、滑橇输送线、摩擦输送线、板链、辊筒输送线，单机设备常见类型有助力机械手、玻璃涂胶机、加注机、拧紧机。该车间底盘线、车门线采用 EMS 输送线，内饰线采用升降滑板输送线。PBS 线采用滑橇输送线，轮胎线、座椅线采用辊筒输送线，最终线、完成线、淋雨线、报交线采用板链输送线。除 EMS 线外、其他线体与焊装车间顶盖线形式相同，下文不再赘述。EMS 常用的分散控制器配置有单轴（EMS 吊具输送系统）、双轴（EMS 升降吊具输送系统）、双轴 安全（EMS 升降吊具输送系统）、三轴 安全功能（EMS 升降旋转吊具输送系统），滑板线常用的配置有单轴（升降滑板输送线）、单轴 安全（安全型升降滑板输送线）。3.3.2传统工业通信组网(一一)传统工业通信组网架构传统工业通信组网架构 21 图 3-7 某汽车制造总装车间组网架构 如图 3-7 所示，总装车间组网架构由 IT 层和 OT 层组成，“黑色线条”为 IT 层网络连接关系，“蓝色线条”为 C2C 数据耦合交互网络连接关系，“绿色线条“为 C2IO 实时逻辑控制网络连接关系。22 EMS 线和滑板线属于图 3-7 中“Conveyor PLC”所处网络层级，为 OT层的现场级网络，常用的现场总线协议为 Profinet。表 3-6 总装车间各线体设备数量统计 辊床 工位 PLC 电表 柜内I/O 交换机 触摸屏 驱动柜 机器人 切换盘 转台/毂 吊具/滑板 PBS线 250 0 2 2 30 16 10 6 0 0 12 0 内饰线 30 48 2 2 30 12 8 4 0 0 4 50 底盘线 0 36 2 2 28 12 8 4 0 0 0 40 最终线 0 48 1 1 6 4 4 2 0 0 2 0 完成线 0 30 1 1 4 2 2 2 0 0 0 0 淋雨线 0 6 1 1 3 2 2 2 0 0 0 0 报交线 0 6 1 1 3 2 2 2 0 0 0 0 轮胎线 0 0 1 1 12 6 5 3 1 0 6 0 座椅线 0 0 1 1 12 6 5 3 0 0 6 0 车门线 0 28 2 2 18 8 6 6 0 0 0 60 底盘分装线 0 34 3 3 14 6 6 3 0 0 6 0 汇总 280 236 17 17 160 76 58 37 1 0 36 150 底盘 EMS 是最全新一代适用于底盘装配作业的输送线，通过对车身的作业高度，车身的角度进行多方位的调整，合理地解决了装配线上人机工程的问题。EMS电控系统由地面主控PLC、吊具分散控制器、通讯系统、供电系统、定位系统组成。分散控制器为“三轴 安全功能”配置，采用滑触线供电，通过 PXV 二维码读写进行定位，通讯系统采用以微波管道为载体的波导通讯系统。图 3-8 EMS 系统架构(西门子分散控制器)23 (二二)传统工业通信及业务功能描述传统工业通信及业务功能描述 如图 3-9 所示，主站 PLC 对吊具进行调度控制，主站 PLC 经交换机后接入 AP，然后进行波导通讯，在吊具侧通过 CP 接入分散控制器。分散控制器的驱动单元通过现场变频器实现，在分散控制器本体内部集成有安全 IO 模块，可对安全保护传感器、高度信息、定位信息收集并反馈至 CPU，最终实现吊具各个方向的闭环控制。图 3-9 5G 改造前现有方式(波导通讯)(三三)传统工业通信网络投资传统工业通信网络投资 以简化的 EMS 系统为例，包含两套车载控制系统，其软硬件包含分散控制器、安全 IO、现场驱动单元、遥控器，平均每套系统投入约19 万元。因远端主控制器 PLC 与 EMS 吊具之间的实时控制需要采用无线网络，目前仅有少数厂商提供定制化的解决方案（如波导管），无论是定制的无线网络，还是吊具上的分散控制器，成本都很高。以总装 EMS 简化系统为例，包含 1 个主 PLC，24 个下挂设备（从 24 PLC 2 个、下挂 OT 设备 22 个），具体如表 3-7 所示。表 3-7 总装 EMS 简化系统现场设备数量 产线面积 主PLC数量 主PLC下挂OT设备/从PLC 从PLC数量 从PLC下挂OT设备 3000 1 2 2 22 表 3-8 为简化 EMS 线体传统网络投资明细，含 1 个主站和 2 个从站（分散控制器）之间的网路通讯部分，波导管道总长为 126 米，总计12 万元。表 3-8 总装 EMS 简化系统传统工业无线网络投资 序号 型号 中文品名 数量 单位 单价 小计 1 051511-01 5米带条码区域波导管 31 根 779.34 24159.49 2 051511-03#带条码区域波导管 1 根 989.02 989.02 3 051512-01#带条码区域波导管 5 根 3335.97 16679.87 4 051512-01#带条码区域波导管 1 根 3335.97 3335.97 5 051551-03 端头 3 个 1994.86 5984.57 6 051551-01 接头 3 个 1994.86 5984.57 7 051541-01 固定夹 250 个 13.05 3262.88 8 051552-01#转换器 2 个 14735.20 29470.40 9 0130 转换电缆 1 米 1813.39 1813.39 10 051590-01 安装包 2 个 399.00 798.01 11 051521-01 接头 10 个 49.38 493.81 12 051521-03 PE接头 7 个 122.53 857.68 13 051522-01#接头电缆 7 个 38.75 271.23 14 051561-01#膨胀件 4 个 989.09 3956.36 15 051501-01#移动端碳刷天线 2 个 11382.48 22764.96 16 051502-01 支架 4 个 125.90 503.62 含税金额￥121,327.01 如表 3-9 所示，EMS 吊具端的工控系统成本中，本地 PLC，即分散控制器约占 40%。25 表 3-9 EMS 吊具工控系统成本明细(含本地控制器)序号 型号 中文品名 数量 单位 单价 小计 1 6ES72120AB152BJ2 EMS600S控制器 1 件 72808.75 72808.75 2 6ES7292-0AA51-0AA0 显示模块 1 件 10938.75 10938.75 3 6ES7292-0CA50-0AA0 遥控器 1 件 5183.75 5183.75 4 6SL3525-0PE27-5AA1 变频器功率模块 2 件 16256 32512 5 6SL3525-0PE24-0AA1 变频器功率模块 1 件 10545 10545 6 6SL35250PE215AA1 变频器功率模块 1 件 5862 5862 7 6SL3544-0FB20-1FA0 变频器控制单元 4 件 3917 15668 8 传感器、二维码扫码装置、编码器、接头、电缆等材料 传感器、二维码扫码装置、编码器、接头、电缆等材料 1 套 52229 52229 含税金额￥205747 一个总装车间，现有的定制无线网络成本，总计464万元（按1200米波导槽，150个CP从站计算）。3.3.3 工业现场 5G应用场景及需求(一一)工业现场工业现场 5G 化改造后组网化改造后组网 采用5G URLLC改造现有的EMS系统，可分为两种方式：第一种方式：将定制化的波导通讯更换为5G通讯，其他业务模式不改变；第二种方式：取消分散控制器的PLC设置，由主站PLC进行控制，该模式下可在节省通讯成本的基础上进一步减少PLC投入成本。26 方式1 方式2 图 0-10 5G改造的两种方式（方式 1：替换波导通讯；方式 2：从站逻辑处理业务上移）如图 3-10所示，5G化改造后，系统将打破波导通讯 分散控制器的 27 原有模式，减少硬件购置成本，缩短交货周期，实现功能开发性和可扩展。方式 1 中分散控制器上可集成 5G 工业模组，实现 5G URLLC 实时通信，替换原有的波导通讯。方式 2中分散控制器功能上移，主 PLC与吊具上的工控设备间的实时通信通过 5G URLLC 通信方式进行。同时，搬运设备上布置健康管理传感器，对 EMS 线升降旋转吊具的吊具位置、小车振动信号、升降高度、皮带张紧力、连接销应力以及多功能升降滑板线现场环境温湿度、噪音、设备视频监控信息进行信号采集，其中关键信号通过 5G 技术进行数据传输，为设备健康管理系统提供硬件基础。(二二)工业现场工业现场 5G 应用场景及价值应用场景及价值 汽车总装车间，目前以自动化输送系统 人工装配为主。对总装车间进行5G化改造，5G URLLC主要应用于各类自动化系统的智能化升级，其中主要包含：EMS吊具、滑板线、线体驱动及智能化AGV等。在成本方面，传统定制无线网络投资467万元，传统有线网络投资800万元，而5G网络的建设将有效降低车间的网络成本，此部分可节省约600万元。同时，5G网络将支持分散控制器上移的智能化应用。若分散控制器的功能上移，则每套吊具上可节约4万元，一个总装车间EMS/滑板等设备上的分散控制器约150个，大约可节省600万元。综上所述，总计每车间可节省约1200万元。5G网络将同时提供机器视觉等应用的宽带业务以及物料跟踪、车身跟踪等5G定位业务，实现一网增效。28 表 3-10 汽车总装车间 5G URLLC 应用场景及价值描述 参考附录 应用场景 典型设备 主要价值 A.1.18 C2IO-EMS吊具 带PLC的分散控制器/不带PLC的分散控制器。随吊具一起运动的分散控制器、编码器、变频器、传感器等。控制EMS吊具的升降/旋转/行走/停止等。替代波导通讯。原波导通讯方案存在安装要求高、与外购分散控制器捆绑销售、周期长、开放性不够的困难。当从站吊具取消PLC后，其成本大幅降低，实现逻辑处理业务上移。A.1.189 C2IO-滑板线 带PLC的分散控制器/不带PLC的分散控制器。随滑板一起运动的分散控制器、编码器、变频器、传感器等。控制滑板的行走/停止等。替代波导通讯并较少投入成本。同时，当从站吊具取消PLC后，其成本大幅降低，实现逻辑处理业务上移。A.1.20 C2IO-线体驱动电机 线体驱动电机。主PLC控制线体边的电机，驱动线体向前移动，控制速度/停止等。优化硬件设计方案，减少现场线缆敷设量，优化线槽敷设线路。A.1.21 C2IO-智能AGV AGV本地控制器。AGV输送系统包含不同的功能单元，如AGV小车、感应供电系统、无线通讯系统、路径跟踪定位系统及维修等装备。AGV路线固定，控制系统全部部署在终端不利于产线的快速重构，期望上移智能化。普通WIFI网络延时较高、网络抖动频发，会出现“掉线”。(三三)工业现场工业现场 5G 应用场景需求应用场景需求 针对汽车总装车间的不同应用场景，基于行业典型部署，梳理各个场景的业务需求如表 3-11，其中业务需求主要包含：业务周期 CT、业务稳定性(ST,0 宕机时长)、业务场景(移动性，NRT 并发)，以及业务密度(组态节点密度和车间节点密度)，其具体参数的含义，请参考章节 2.3。车间典型业务周期 4ms，典型 PLC 组态密度 200 个/2 千平，车间节点总数 5000 个/5 万平米。29 表 3-11 汽车总装车间 5G URLLC 应用场景需求 序号 应用场景 CT/ms ST/CT倍数 0宕机时长 移动性 轨迹-速度-范围 NRT带宽/连接/Mbps 组态节点数/面积 车间节点数/面积 1 C2IO-EMS吊具 4 2 1-3年 3D-0.4-400 10 30个/1千平 100个/5万平 2 C2IO-升降滑板 4 2 1-3年 2D-0.4-400 10 30个/1千平 50个/5万平 3 C2IO-线体驱动 4 2 1-3年 无 2 200个/2千平 2800个/5万平 4 C2IO-柜内IO 4 2 1-3年 无 2 20个/2千平 300个/5万平 5 C2IO-现场IO 4 2 1-3年 无 2 20个/2千平 400个/5万平 6 C2IO-RFID 4 2 1-3年 无 2 20个/2千平 100个/5万平 7 C2IO-PXV二维码 4 2 1-3年 1D-0.4-200 2 30个/2千平 150个/5万平 8 C2IO-WCS钢码带 4 2 1-3年 1D-2-10 2 10个/2千平 100个/5万平 9 C2IO-机器视觉 4 2 1-3年 3D-0.4-10 100 4 个/50平 50个/5万平 10 C2IO-智能AGV 4 2 1-3年 1D-0.4-400 100 40个/2千平 400个/5万平 11 C2IO-电能表 100 2 1-3年 无 10 1个/2千平 30个/5万平 12 HMI 100 2 1-3年 无 10 12个/2千平 100个/5万平 13 C2IO-安全门 4 2 1-3年 无 2 10个/2千平 100个/5万平 14 C2IO-安全光幕 4 2 1-3年 无 2 16个/2千平 100个/5万平 15 C2IO-安全雷达 4 2 1-3年 无 2 8个/2千平 100个/5万平 16 C2IO-助力机械手 4 2 1-3年 无 10 5个/10平 20个/5万平 16 C2IO-拧紧工具 4 2 1-3年 无 10 5个/50千平 50个/5万平 17 C2IO-涂胶机 4 2 1-3年 无 10 2个/10平 10个/5万平 18 C2C-检测线设备 100 2 1-3年 无 10 1个/10平 10个/5万平 19 C2C-工控机 100 2 1-3年 无 10 1个/2千平 30个/5万平 30 四四、电子电子/机械制造机械制造 5G URLLC5G URLLC 应用场景应用场景 4.1 行业数字化升级概述行业数字化升级概述 电子/机械制造业正在走向小批量/定制化的生产模式，这一改变将驱动制造企业做数字化转型，加速实现行业的柔性化生产。图 4-1 2019 年工业机器人在应用行业的分布和增长率 电子/机械制造的柔性生产要求更短的产品周期和更多品类产品的混线生产，这将对自动化设备的柔性化和智能化水平提出更高的要求。图 4-2 不同市场产品生命周期 电子/机械制造的单条产线规模小，在面向未来的柔性化和智能化升级过程中，将会面临如下三大挑战和机会：31 1.现场从站/现场设备需打通与 MES/SCADA的北向业务，定制化成本高，工业协议种类多，对接复杂，且柔性化不足。5G URLLC 将带动主 PLC 走向边缘化，使得现场工业网络走向统一。同时，5G 通信管道可以承载多种工业协议，满足主 PLC 边缘化的实时控制业务诉求。2.工业软件 ERP/MES/SCADA/PLC 各自功能不同，对于产线规模不大的电子机械行业，部署成本高。5G 技术带动工业软件 IT/OT 融合，形成云边端协同的业务分层模式，从而实现工业网络 IT/OT一张网。5G URLLC/eMBB 一网多业务，一个终端多业务，可满足工业现场 IT/OT一张网业务诉求。3.行业内各类协作机器人近年来使用率快速增长，但面临智能化水平不足的问题，每台机器人新工艺的上线都需要单独的校准和调试。5G 网络可以带动协作机器人的控制器边缘化，与后台工艺库关联，实时下发运动轨迹坐标，并自动校准补偿运动轨迹偏差，从而实现工业实时网络无线化。4.2 电子总装场景电子总装场景描述描述 1 4.2.1 车间总体情况 小家电制造工厂，分为钣金、电子、注塑、磁控管和总装几大车间。其中总装车间连接场景最为复杂。某厂家微波炉总装车间布局如图4-3 所示。32 图 4-3 某小家电总装车间布局 以某厂家微波炉总装生产线为例，该生产线整合了微波炉的所有20L平台，年产量稳定在 200 万以上，可以有效地保障设备稼动率。在充分考虑整线自动化的可行性基础上，结合线外组件化和预定位，线上装配和智能化 AGV 配送系统并搭配信息化，实现生产过程的全管控。产线基本情况：线长86m，线宽8m，自动化工位29个，机器人10台，AGV2台，不良下线点5个，返修上线点2个，生产节拍10秒。图 4-4 某小家电总装产线 该总装车间总面积约5万平米，总装产线大约50条。4.2.2 传统工业通信组网(一一)传统工业通信组网架构传统工业通信组网架构 33 图 4-5 某微波炉总装产线传统工业通信组网架构图 如图 4-5 所示，该微波炉总装线自下而上依次是现场设备层、分段控制层和整线控制层，工业以太网主要使用 CC-Link IE。总装线的控制一共分为 4 段，设备总共 17 台，从 PLC 分别控制各段设备。同时设置主 PLC 和工控机进行整条线的协同控制，以及与车间 MES 系统的通信。(二二)传统工业通信及业务功能描述传统工业通信及业务功能描述 总装车间的整体组网情况：主PLC与MES之间采用标准以太网,主PLC与从站PLC之间采用工业以太网（CC-Link IE），从站PLC与现场设备之间采用信号电缆。在上述微波炉总装产线中，从PLC与工位执行机构之间的现场实时控制采用信号电缆，机器人与视觉工控机之间的数据采集和控制信号采用工业以太网。传统有线网络的主要问题为布线费时费力且通信易受到来自电源、变频器等设备的电磁干扰。34 图 4-6 总装线安装控制盒工位 以安装控制盒工位为例，控制盒从站接收主站的安装指令，从站与机器人、定位机构、螺钉机等机构之间主要传递数字 I/O 信号。主要控制动作有：定位机构完成腔体和控制盒的定位、上料并加紧，打螺钉、确认紧固好之后流向下一个工位。(三三)传统工业通信网络投资传统工业通信网络投资 如表 4-1，该微波炉总装产线,包含 1 个主 PLC，132 个下挂设备/从PLC。如果考虑未来进一步去人工，提升自动化率，一条总装线的面积大约 1 千平，现场从站和现场 I/O 将达到 400 个左右。表 4-1 微波炉产线现场设备统计 产线面积 主PLC数量 主PLC下挂从PLC/OT设备 从PLC数量 下挂OT设备 800平方米 1台 17台 17台 115台 上述产线，如采用工业有线网络需投资约 80 万，包括工业以太网接口设备、交换机、线缆、机柜、供电线路、布线等，具体如表 4-2 所示。表 4-2 微波炉产线传统有线网络投资统计(只包含了 OT 实时网络)主交换机 从交换机 以太网接口设备 PLC机柜 工控机机柜 线缆和布线费用 总费用 2万 8万 10万 23万 2万 35万 80万 工厂包括三个总装车间，一个总装车间中类似上述产线约20条，去除PLC等设备购置费用，按网络部分费用占比60%计算，总计网络投资约1000万。35 工业现场 5G 应用场景及需求(一一)工业现场工业现场 5G 化改造后组网化改造后组网 图 4-7 小家电总装产线 5G 化改造前后组网架构 5G 化改造总装产线现场设备控制系统，将原来的现场从站全部上移集中，同时能够通过集中部署的PLC实现整条线的控制功能，改变一条线需要多个 PLC 控制站进行分布式控制的现状，。5G 化改造后，将现场 I/O 和集中部署的 PLC 用 5G URLLC 连接起来，承载了 Modbus TCP、Ethernet/IP 等工业通信协议，主 PLC 与下挂设备之间的数据全部采用 5G 承载。(二二)工业现场工业现场 5G 应用场景及价值应用场景及价值 小家电产线 5G 化变革过程中，将会引入更多自动化设备和机器人，全面支持面向 C2M 的小批量多品种的柔性生产。5G URLLC 应用将促进两方面的应用：1.现场 PLC 集成化，减少现场 PLC 北向定制开发费用 100 万元，可跨多种工业协议设备对接。每个车间可节省软件成本 50 万元。2.智能从站，引入更多自动化设备和机器人，现场自动化设备数量和种类增加。机器人等现场设备的控制由主 PLC 统一处理，不需要再设置工位上的从 PLC，每个车间节省从 PLC 部署成本 20 万元。36 表 4-3 小家电总装产线 5G URLLC 应用场景及价值描述 参考附录 应用场景 典型设备 主要价值 A.2.1 C2IO-智能从站 机器人、自动化专机、远程I/O、RFID等 减少布线、减少对特定控制系统硬件（网络和网络接口卡）的依赖 错误错误!未找未找到引用到引用源。源。C2IO-云化AGV AGV远程IO化，5G承载产线PLC与AGV之间的通信 5G 工业控制创新应用 A.2.3 C2IO-集中/云化PLC PLC从站、远程I/O等 5G 工业控制创新应用 产线控制器集中/云化部署，多工艺灵活编排，OT/IT融合智能化工艺学习/监测 A.1.17 HMI-示教/急停/监测 有限移动的有线操作屏，触摸屏，远程I/O等 柔性剪辫子 (三三)工业现场工业现场 5G 应用场景需求应用场景需求 针对小家电总装车间的不同应用场景，基于行业典型部署，梳理各个场景的业务需求如表 4-4，其中业务需求主要包含：业务周期 CT、业务稳定性(ST,0 宕机时长)、业务场景(移动性，NRT 并发)，以及业务密度(组态节点密度和车间节点密度)，其具体参数的含义，请参考章节 2.3。车间典型业务周期 10ms，典型 PLC 组态密度 200 个/1 千平,车间总节点数 3800 个/2 万平。表 4-4 小家电总装产线 5G URLLC 应用场景及需求描述 序号 应用场景 CT/ms ST/CT倍数 0宕机时长 移动性*（补充）NRT带宽/连接/Mbps 组态节点数/面积 车间节点/面积 1 C2IO-智能从站 10 2 1-3年 无 10 130个/1千平 2600个/2万平 2 C2IO-集中/云化PLC 10 2 1-3年 无 10 20/1千平 400个/2万平 3 C2IO-云化AGV 10 2 1-3年 有 10 20/1千平 400个/2万平 4 HMI-示教/急停/监测 10 2 1-3年 无 10 20/1千平 400个/2万平 37 4.3 电子总装场景电子总装场景描述描述 2 4.3.1 车间总体情况 图 4-8 某家电企业的空调压缩机总装和物流车间布局图 图 4-8 为某家电企业的空调压缩机总装和物流（原材料、半成品、成品）车间布局情况。总装流水线内采用了工业以太网、WiFi等融合网络实现了总装车间的数字化生产，其中包括内装、外装、注油、检测、包装、码垛等自动化控制业务。总装车间总面积约 6000 平方米,各条产线的现场工控设备数量 585台。38 图 4-9 智能工厂业务架构图 压缩机研发设计定型后，不同型号的同类产品主要通过组装不同型号的原材料和半成品组件形成。该制造过程是由不同零部件的加工子过程并联或串连组成的复杂的过程，所以其组合的方式中包含有更多的不确定性因素，需要通过工厂的全流程管理（工厂大脑）来解决这个问题，5G URLLC将在OT层运营中扮演关键角色。图 4-10 车间 5G 无线覆盖 以智能化工业园区为例，5G 技术通过工业数据采集和传输体系，借助高带宽、大连接的网络特性，对工业园区各环节实现数据采集点的进一步细化和补全。通过在边缘端、云端构建海量数据机器自学习的质 39 检算例库，与边缘段图像采集设备高效联动，实现基于 5G 的机器视觉质量检测。同时，5G 室内定位技术可实现 AGV 小车运行、人员精准定位、人员签到、电子围栏预警等功能，使物流管理数字化、智能化。但在面向生产制造从自动化到柔性化/智能化的升级过程中，现有的工业网络还存在时延过高、网络不稳定、网络布线改造成本偏高等问题和挑战，5G URLLC 的应用将为这些问题的解决带来可能。4.3.2 传统工业通信组网(一一)传统工业通信组网架构传统工业通信组网架构 某空调压缩机车间按照传统的“集中控制、分散管理”的模式，从PLC 利用工业交换机接入。现场多网络并行，采用 Modbus TCP、OPC、MELSEL、Ethernet/IP、PROFINET 等工业以太网通信，以集中数据上传采集专有网络，实现对生产设备的数据采集。网络设计架构从成本与稳定性的角度出发，实现了激光打码、机芯入壳、码垛工序环节的数据采集，满足生产对车间设备的数采需求。该生产线现有的工业有线网络架构如图 4-11 所示。图 4-11 某空调压缩机生产线有线网架构图 40 (二二)传统工业通信及业务功能描述传统工业通信及业务功能描述 车间主 PLC 下发控制指令到从 PLC 进行总体调度，从 PLC 接收到指令后，驱动点焊机器人、水槽捡漏机器人、激光加工机器人等进行有序工作，压力传感器、磁通量传感器等将数据通过从PLC上传到主PLC用于控制决断，通过自动化的流程，把各种半成品相关部件组装成一个完整的压缩机产品，再进行检测、包装并完成运输或入库。其中激光打码、机芯入壳、码垛等主要工序涉及的工控设备包括焊接机器人、活塞选配、冷压机、机芯高度检测装置、水槽捡漏机器等设备，由于工业设备的品牌、类型较多，而PLC的可选品牌也比较多，导致涉及的有线协议较为复杂，整个传统工业通信存在较为复杂的组网。(三三)传统工业通信网络投资传统工业通信网络投资 以压缩机生产线为例，包含11个主PLC，139个下挂设备（从PLC 22 个、下挂 OT 设备 117 个），具体情况如表 4-5 所示。表 4-5 压缩机生产线在现场工控系统设备统计 产线面积 主PLC数量 主PLC下挂从PLC/OT设备 从PLC数量 从PLC下挂OT设备 1200平方米 11 22 22 117 上述产线总面积约1200平米，车间内共有5条产线。采用现有工业有线网络投资42.2万，包括工业交换机、线缆、供电线路、布线等。表 4-6 压缩机生产线传统工业网络投资统计 序号 支出科目 单位 数量 支出金额（单位：万元）1 工业交换机 个 11 2.2 2 综合布线 套 1 40 合计 42.2 41 4.3.3 工业现场 5G应用场景及需求(一一)工业现场工业现场 5G 化改造后组网化改造后组网 图 4-12 压缩机产线 5G 化改造组网架构 方法一：园区接入5G网络后，结合原有标准以太网、NB-IoT、WIFI等网络连接方式形成融合网络。方法二：园区接入5G网络后，通过5G URLLC改造现场设备控制系统，通过5G连接实现从站上移，主PLC与电焊机器人、水槽检漏机器人、传感器等工控设备之间通过5G URLLC进行实时通信，不仅提高工业控制数据传输效率，还可以进一步减少投入成本。根据厂家发展策略，可选择以上两种方法来解决自身的5G化需求。(二二)工业现场工业现场 5G 应用场景应用场景 该压缩机总装车间对激光打码机、注油设备、码垛机、电焊机器人、水槽机器人、搬运机器人等工业设备进行 5G 改造，通过 5G URLLC 为柔性化生产实现无线化剪辫子，在提高设备智能化、设备数据采集范围的同时，其低时延特性为工业应用升级提供助力。工厂内设备管理、数据管理、仓库管理等进行优化后，工业 MES、WMS 等运营效率将进一 42 步提升，实现数据驱动生产决策的经营管理方式，从而提升工厂生产效率、提高生产良品率。曲轴、曲轴箱、壳体等主物料通过软硬件升级，采用工位库直配后，车间每单生产领料时间减少至少 30 分钟。通过对物料齐套的升级，生产前校验是否齐套领料，实现零件齐套率提升 15%以上，降低品质风险10%以上；通过对库存管理系统的升级，物料库存准确率达 70%以上，实物库存正确性 100%，库存数据实时性精确到每分钟，排产准确率提升 30%；通过 MES、WMS、数据中台、数据应用等系统的升级，全面实现原材料、半成品、成品的条码化管理，具备通过压缩机钢印码、物料批次号等信息追溯箱号批次、总装排产批次、零部件生产批次、原材料批次及供应商、生产过程质量数据、物料交接信息等，产品全流程溯源提升 50%。结合市场及产线改造情况，年产量预计至少提升 5%，预计营收新增 2 亿。表 4-7 家电总装车间 5G URLLC 应用场景及价值描述 参考附录 应用场景 典型设备 主要价值 A.2.4 C2IO-云化PLC 智能从站PLC、流水线过站设备、点焊机器人、激光加工机器人、水槽捡漏机器人、称重机、码垛、检测仪设备等 5G 工业控制创新应用 产线控制器集中/云化部署，多工艺灵活编排，OT/IT融合智能化工艺学习/监测 A.2.5 C2IO-云化智能定位AGV 智能从站PLC、AGV小车、高清摄像头、路径跟踪定位系统等 生产的流程不用再依赖固定流水线流程，新生产流程的启用，不需要涉及到流水线的改造，只需要重新规划AGV小车的运行路线即可，大大节省流水线升级改造成本 (三三)工业现场工业现场 5G 应用场景需求应用场景需求 针对家电总装车间的不同应用场景，基于行业典型部署，梳理各个场景的业务需求。如表 4-8，其中业务需求主要包含：业务周期 CT、业 43 务稳定性(ST,0 宕机时长)、业务场景(移动性，NRT 并发)，以及业务密度(组态节点密度和车间节点密度)，其具体参数的含义，请参考章节 2.3。5G URLLC 主要承载云化 PLC、云化智能 AGV 应用场景，两个场景的更新周期均为10ms。其中，一条产线的云化PLC下组态节点约117个/1200平方米，车间总节点数共计 585个/6000平方米，云化智能 AGV下组态 10 个节点占 1200 平方，车间总节点数 50 个/6000 平方米。表 4-8 压缩机总装车间 5G URLLC 应用场景及需求描述 序号 应用场景 CT/ms ST/CT倍数 0宕机时长 移动性 轨迹-速度-范围 NRT带宽/连接/Mbps 组态节点数/面积 车间节点/面积 1 C2IO-云化PLC 10 2 1/1年 无 2 117/1200平米 585/6000平米 2 C2IO-云化智能AGV 10 2 1/1年 2D-2m/s-100m*2m 30 10个/1200平米 50个/6000平米 未来自动化率提升后，一个总装车间预计增加 30%的自动化设备，约 175 台。园区有三个厂区且分布较广，其中三厂区包含总装、冲焊、电机、机加四个车间，共计工厂内总节点数约 1400 个。4.4 重型机械焊接场景描述重型机械焊接场景描述 4.4.1 车间总体情况 重型机械制造工厂，分为备料、结构件焊接、机加、涂装、装配、调试、热处理和仓储物流,共八大工艺车间。其中备料车间，细分为下料、成型两个工艺，是生产制造的首道工序，这一过程涉及零件种类繁多、工序复杂多样，对产品质量起到决定性作用。如图4-13所示，是某厂家备料车间的布局图。44 图 4-13 重型机械备料车间布局图 图 4-14 重型机械备料车间工艺业务流程图 如图4-14所示，备料生产线包括：钢板预处理、钢板上料、转运、切割、分拣、坡口、折弯、配盘、AGV 转运、零件立体库入库等工序。车间采用备料 FMS 系统，打通全工序信息流，实现各工序间协调生产。45 备料车间总面积 4000 余平米,包括 11 道工序，各条产线的现场工控设备数量 29 台。车间的具体业务控制流程：接到钢板配送信息后，提前一天准备好钢板（必要时先预处理），按生产进度及时把钢材送到现场。现场从SAP 接收下料需求，通过下料平台集中套料，设计套料图及套料程序；优先保证本工厂短期下料需求，将各工厂中长期需求零件根据利用率情况进行跨工厂交换；自动完成套料生成套料图以及程序号,套料图生成后，DIP 通过接口将程序号以及套料清单（含零件所有工序）传递到MES，同时通过接口触发 ERP 进行钢板预定及转储。备料中心 MES 接收来自 SAP 的订单信息，通过对订单信息的解析，自动生成调用对应的钢板原材料库位信息、加工工艺信息、物流调度指令、数控切割代码、机器人坡口加工程序和成品库信息。使原材料在经过切割、分拣、坡口、校平等多道工序后自动收货入库。4.4.2 传统工业通信组网(一一)传统工业通信组网架构传统工业通信组网架构 备料车间的整体组网情况：主 PLC 与 MES 之间采用工业以太网（OPC UA）,主 PLC 与现场设备之间采用 Profinet、DEVICENET、MODBUS TCP。以坡口产线为例，现有的工业有线网络架构如图 4-15 所示。其中包含火焰割枪、等离子电源、机器人等设备。46 图 4-15 坡口产线 传统工业网络组网图 技术方式：3D 视觉 激光寻位。零件自动识别、抓取，自动寻位开坡口。适用场景：1000mm*1200mm以下中、小零件自动开坡口。(二二)传统工业通信及业务功能描述传统工业通信及业务功能描述 备料产线，主控 PLC 与变频器之间的现场实时控制采用 Profinet 网络，视觉相机与服务器之间的智能数据(视觉/数据采集等)采用有线网络。传统有线网络的主要问题是：传输物理接口易松动，设备不能灵活运动。(三三)传统工业通信网络投资传统工业通信网络投资 备料产线占地 4000 平方米，8 个主 PLC 共下挂 19 个从 PLC，所有从 PLC 共下挂 25 个 OT 设备，具体情况如表 4-9 所示。表 4-9 产线工业控制系统设备数量 产线面积 主 PLC数量 主 PLC下挂 OT设备/从 PLC 从 PLC数量 从 PLC下挂 OT设备 4000m2 8 19 19 25 上述产线，采用现有工业有线网络投资约 350 万，包括网络工业以太网接口设备、交换机、线缆、机柜、供电线路、布线等，具体如表 4-10 所示。47 表 4-10 产线传统工业网络 OT 控制投资（按 Profinet 估计）序号 支出科目 支出金额（单位：万元）1 网络费用（太网接口设备、交换机、线缆、机柜、供电线路等）300（约）2 人员实施费用 50（约）4.4.3 工业现场 5G应用场景及需求(一一)工业现场工业现场 5G 化改造后组网化改造后组网 图 4-16 5G 化改造后组网架构 MEC服务器中包含了云化 PLC等处理系统，通过 5G网络完成设备通信。备料产线在 5G化改造后，主 PLC与从站（主 PLC下挂设备，包括从 PLC 和机器人等 OT设备）、辅控 PLC（从 PLC）之间，以及机器人 PLC 与下挂 IO 之间的实时数据交互，采用 5G URLLC 进行连接。主PLC、从站、辅控 PLC与 MES之间的非实时数据交互，采用 5G 大带宽来支持。5G 一张网支持实时/非实时业务，主 PLC 通过 5G UPF接入,现 48 场设备通过 5G 终端星型扁平化接入。其中 5G 基站部署在车间，5G UPF下沉车间，提供实时网络交互。(二二)工业现场工业现场 5G 应用场景及价值应用场景及价值 备料产线5G化改造后，5G URLLC主要应用于各类自动化系统的智能化升级，其中主要包含主PLC、从站、辅控PLC等。车间搭建5G网络后，摒弃了原有的工业有线网络架构的原有模式，减少硬件购置成本，缩短交货周期，实现功能开发性和可扩展。5G URLLC有效降低车间的网络成本，并支持分散PLC上移的智能化应用，每车间可节省约1300万元。同时5G网络提供机器视觉三现（现场、现物、现实）管理的上行大带宽需求，以及物料跟踪、人员定位等5G定位业务，实现一张网多种效用。通过在工厂中进行 5G 云 AI 应用场景的应用，实现智能上下料作业，备料产线产能翻番，节省了 40%的人工成本，生产效率提升 50%；坡口机器人对零件进行坡口加工，按不同零件、不同坡口位置自动切坡口，生产效率提升 30%。表 4-11 重型机械备料车间 5G URLLC 应用场景及价值描述 参考附录 应用场景 典型设备 主要价值 A.2.6 C2IO-智能上下料 下料/分拣机器人 下料：人工远程智能下料 分拣：人工机器智能分拣 IT/OT融合一网增效，人工降低 40%A.2.7 C2IO-智能坡口 焊接机器人 切割质量：人工机器人智能切割 IT/OT 融合一网增效，生产效率提升30%(三三)工业现场工业现场 5G 应用场景需求应用场景需求 针对重型机械备料车间的不同应用场景，基于行业典型部署，梳理各个场景的业务需求如表 4-12，其中业务需求主要包含：业务周期 CT、业务稳定性(ST,0 宕机时长)、业务场景(移动性，NRT 并发)，以及业务 49 密度(组态节点密度和车间节点密度)，其具体参数的含义，请参考章节2.3。车间典型业务周期 10ms，当前 4000平米车间内总节点数约为 50个。如表 4-12 所示，按照下阶段建设计划，车间内典型组态密度为 48/1500平米，车间节点密度为 125/4000 平米。表 4-12 重型机械备料车间 5G URLLC 应用场景及需求描述 序号 应用场景 CT/ms ST/CT倍数 0 宕机时长 移动性 轨迹-速度-范围 NRT带宽/连接/Mbps 组态节点数/面积 车间节点/面积 1 C2IO-智能下料分拣 10 2 5 年 3D-25m/min-19*13m 100 48 个/1500平 48 个/4000平 2 C2IO-智能坡口 10 2 5 年 3D-10m/min-2.7*9.2m 100 77 个/2500平 77 个/4000平 五五、精密铸造业精密铸造业 5G URLLC5G URLLC 应用场景应用场景 5.1 行业数字化升级概述行业数字化升级概述(一一)精密铸造业转型升级的重要性精密铸造业转型升级的重要性 我国作为全球顶尖的制造业大国，拥有 39 个工业大类、191 个中类、525 个小类，制造业由大做强的道路上仍需提升关键技术能力，并强化产业链的供应能力。这一过程中不仅需要高端制造业的数字化转型，也需要精密铸造等传统制造业企业的系统性升级，进而保障我国制造业产业链完整性及原料、工件的供应质量水平。(二二)精密铸造现状精密铸造现状 精密铸造是传统制造业的代表之一。精密铸造属于铸造领域的一种工艺，其特点是形成的铸件尺寸精度较高，是生产精密机械零部件的一 50 种重要工艺。“铸造是工业之母，铸件是工业的粮食”。铸造行业是制造业的重要基础产业，决定了下游工件的质量，是众多产品和高端技术装备创新发展的基础保障，其发展状况影响制造业的基础水平。目前，以精铸为代表的传统工业，企业面临劳动力严重短缺，工艺人才断层，自动化程度低等问题，因此转型迫在眉睫。精密铸造生产流程一般由 8 个生产工序组成，分别为蜡模、组树、沾浆、脱蜡、焙烧、浇铸、去壳、切割，工艺具体情况如表 5-1 所示。表 5-1 精铸工艺现状 编号 工艺 自动化程度 工作环境 用人成本 1 蜡模 人工为主 蜡的气味大 中 2 组树 人工 蜡的气味大 中 3 沾浆 低，有自动化方案 粉尘大，劳动强度高 高 4 脱蜡 低 可接受 低 5 焙烧 低 高温 低 6 浇铸 低 高温，劳动强度高 高 7 去壳 低 可接受 低 8 切割 低 危险，劳动强度高 高 精密铸造件的主要下游行业包括如图 5-1 所示，包括航空航天，汽车，医疗以及重型机械设备。在航空领域，铸造技术的进步对加速航空产品的更新换代，提高新机种的性能，缩短产品的制造周期，大幅度减轻重量，以及减少能源消耗和降低成本上，都具有非常重要的作用。特别是在航空发动机的制造上，铸造技术更具有重要的意义。在汽车行业也同样如此，汽车发动机缸体、缸盖、变速箱壳体、进气歧管、排气歧管、曲轴、凸轮轴、活塞、车轮轮毂等等，都属于铸件产品。51 图 5-1 国内精密铸件行业供给结构 (三三)转型升级的思转型升级的思路路 本章为精密铸造行业企业的改造升级建立样板车间，探索一套适用于传统行业 5G 化改造的可行性方案，从而提升精铸行业的整体生产工艺水平，同时也为传统行业的数字化升级改造提供参考思路。传统制造行业自动化和信息化水平都比较落后，这种情况对于升级改造来说，既是挑战也是机遇。企业面对的挑战在于整体基础较差，因此存在改造的问题较多，需要全方面的考虑和设计；而机遇在于企业对于新技术的应用没有束缚，可以不在现有技术的基础上做改良，直接做顶层设计，按照合理的模式来实现整厂的规划。针对精密铸造企业，解决方案提出了整体的顶层规划，为现场改造实施提供路线。如图 5-2 所示，总体技术方案包括双云网边端架构和企业算力分层部署的思路。52 图 5-2 基于 5G 的双云网边端和业务分层算力上移的架构体系 解决方案结合制造业场景的需求定义了双云网边端的架构体系。从纵向来看，一侧是管理侧，另一侧是工艺侧，而从横向来看，自上而下分别是云、边、端以及执行层。5G 和边缘计算的引入，实现了云边端三层算力的划分，可以根据业务需求，进行算力的合理部署。端侧是工厂最底层的算力，负责设备级实时控制，要求非常高的实时性，但对于算力要求不大。边缘侧属于中间层，可以提供较大的算力，结合 5G 技术的实时性，传统端侧算力可通过上移至边缘侧完成生产现场设备调度 53 指挥等系统的算力支撑。云侧提供超大算力但实时性有限，可以提供大数据的存储和分析，形成训练模型，指导现场生产。制造业对于算力的要求依然是分层，业务越接近底层实时性和可靠性要求越高，同时算力成本也越高。因此算力上移是一个必然的趋势。另外，相比于在设备端的调试和升级，在上层边缘平台和云平台构建开发平台，可以降低开发、升级和维护的难度。因此，改造方案划分了企业的分层算力，根据网络性现状实现分阶段分步上移。(四四)转型升级的计划转型升级的计划 此次精铸车间改造规划，如表 5-2 所示，第一阶段已经初步完成，目前正在实施第二阶段改造内容。表 5-2 精铸制造转型升级计划 项目内容项目内容 第一阶段第一阶段 第二阶段第二阶段 基础建设 1.工厂改造完成 2.5G 网络覆盖完成 1.5G虚拟切片专网的建设和调试 自动化及车间信息化 3.沾浆工作站完成 4.浇铸自动化改造完成 2.基于 5G的工厂设备的实时控制 3.产线的实时检测及调度 4.沾浆及浇铸自动化工作站的升级 业务系统 5.精铸信息化系统开发 5.基于数据中台技术的业务系统数据打通 以上改造方案，是通过多方充分调研整体行业需求，了解多家企业的共性需求，从而完成顶层设计，并以此为指导，进行示范车间改造实施。因此此套方案具有一定的行业可复制能力。从推广可行性角度来说，通过以下几个方面来体现：1）双云网边端的整体架构，传统行业的改造都具有可借鉴性。2）精密铸造行业的样板车间，从技术上和企业投入产出来说具有可复制性。3）形成面向传统制造企业整厂规划的 5G 技术方案。54 5.2 精铸车间场景描述精铸车间场景描述 5.2.1 车间总体情况 图 5-3 精铸生产车间 精铸生产车间布局如图 5-3，共两层，面积约为 4000 平米(100m*20m*2 层，图 5-3 展示为第二层布局)，整个厂房共包含 3 大车间和 8 个工艺，一期项目实施为包含模具仓库和三大车间（蜡模车间，组树车间，模壳车间）在内的二层部分。模具仓库：存储工艺中使用的模具，采用 AGV 叉车进行模具的转运，其中 AGV 通过 5G 连接接入，AGV 调度软件部署在移动边缘服务器中。蜡模车间：生产精铸所需要的蜡模，通过机械臂将模具放入注蜡机，注蜡完成后生成蜡模，其中注蜡机通过 WIFI 接入网络，并由边缘服务器注蜡机管理软件将参数发送到注蜡机。组树车间：将蜡模通过机械臂焊接在“蜡模树”上，组焊机械臂通过WIFI 接入边缘服务器，机械臂通过物料编号识别机器人应当执行的程序，并通过 WIFI 下发指令到机械臂启动组焊。55 模壳车间：对蜡模树通过粘浆粘沙、干燥、形成模壳，其中机械臂通过 5G 接入边缘服务器，由边缘服务器根据物料编码选择机械臂程序执行，并通过 5G 连接干燥箱，控制干燥箱的动作。生产流程统一由 8 个生产工序组成：蜡模组树沾浆脱蜡加热浇铸去壳切割。改造前整体的自动化程度相对较低，其中蜡模、组树、脱蜡、加热、去壳五大工艺环境一般，而剩余的沾浆、浇铸和切割工艺，工作环境相对比较恶劣、劳动强度大、用工成本也较高，具体情况如图 5-4 所示。图 5-4 改造前精铸车间环境 5.2.2 传统工业通信组网(一一)传统工业通信组网架构传统工业通信组网架构 在行业发展初期，工厂内所有设备都工作在单机模式，人工搬运物料到各加工中心进行加工，再人工搬运到仓库。注塑机一般由PLC控制，用户在 PLC 的 HMI 的界面上输入待加工的参数，粘浆粘沙工艺均人工完成，干燥箱为变频器控制的电热炉。引入自动化设备后，现场部署熔蜡炉、热水循环机、注蜡机、工业机器人、干燥箱、AGV搬运小车、脱蜡机、焙烧炉、熔炼炉、工业看 56 板等设备，大部分设备使用PLC控制，有线部署下MES与PLC和设备之间通过以太网或wifi进行通讯，通讯协议为modbus tcp或http，组网情况如图5-5所示。图 5-5 传统工业设备组网（北向）以工业机械臂为代表的运动控制设备，其控制系统主要包含控制器和伺服电机，控制器和伺服电机之间一般可使用EtherCAT、CANopen或各伺服厂商的自有协议。如图5-6所示，在本精铸项目中的工业机械臂使用EtherCAT，一般情形下由控制器做EtherCAT主站，伺服系统做EtherCAT从站。57 图 5-6 传统工业机械臂组网（南向）如图5-7所示，厂内的部分IO设备的控制系统主要由PLC和IO模块组成，PLC与IO模块的通讯方式主要有PROFIBUS、PROFINET或各PLC厂商的自有协议，目前厂内IO设备都比较老旧，通常使用PROFIBUS，但是有改造为EtherCAT的可能性，干燥箱、注蜡机、熔蜡机都属于此类。图 5-7 传统 IO 设备组网（南向）(二二)传统工业通信及业务功能描述传统工业通信及业务功能描述 传统工作流程为人工从模具库搬运模具到注蜡机，注蜡后生成蜡模，由人工对蜡模进行组树后手持蜡模树去进行粘浆粘沙操作，最后搬运到干燥箱内进行干燥。整个加工流程基本都是人工操作，几乎没有自动化 58 流程。引入自动化设备后，现场采用有线部署，MES和PLC之间采用标准以太网连接，或者MES通过有线网络连接到转接口DTU，DTU再通过RS232串口连接到PLC。业务流程调整为：由云端业务系统发送生产任务到边缘服务器（MES），再由MES调度AGV从模具仓库搬运指定的模具到蜡模车间，然后调度机械臂将模具从AGV上抓取到注蜡机，MES调度注蜡机加工蜡模，蜡模加工完成后由MES下发指令到电子看板，人工将蜡模放入料箱，完成后发送完成指令到MES，再由MES呼叫AGV将料箱搬运到模壳车间，最后由MES协调机械臂从料箱中抓取蜡模进行粘浆粘沙。(三三)传统工业通信网络投资传统工业通信网络投资 业务分层上云通过有线实施的痛点：HMI（人机界面）层上云：所有与用户交互的UI，软件界面都部署在服务器上，如果要展示所有设备工作状态并对设备进行操作，需要为每一个设备部署标准以太网，并连接到 HMI 服务器，除了一笔前期厂房网络线路改造的费用，还需增加后期网络线路维护的费用。逻辑层/工艺层上云后：由于该层算法需求 10-20ms的实时性，如果使用标准以太网络协议，无法满足实时性要求，如果使用运控行业的实时以太网（如 EtherCAT），又需要对服务器和从站进行实时通讯改造，方案的复杂度和成本都会大幅上升，同时依然存在类似上述 HMI 层上移时，厂房网络线路前期改造的费用和后期维护的费用。运动控制层上云：目前运动控制层主要是工作在设备内部的控制器或者 PLC 上，再由实时以太网协议连接到设备 IO 模块和电机，由于设备 IO 模块和电机数量庞大，假如依然采用有线部署模式，其成本会大 59 幅上升，同时运动控制层的线缆大多暴露在外，容易受到现场恶劣环境影响（如粉尘、油污的影响），可能导致线缆腐蚀，产生信号干扰。精铸生产 3 大车间，共包含 3 大工艺流程，产线上 1 个主 PLC 下挂50 个从 PLC，所有从 PLC 共下挂 80 个 OT设备，具体如表 5-3 所示。表 5-3 精铸车间现场设备统计 产线面积 主PLC数量 主PLC下挂从PLC/OT设备 从PLC数量 从PLC下挂OT设备 4000平米 1 50 50 80 上述产线，采用现有工业有线网络投资约 9 到 10 万（加上南向 OT网络投资），包括网络工业以太网接口设备、交换机、线缆、机柜、供电线路、布线等，具体情况如表 5-4：表 5-4 精铸车间传统有线网络投资统计 交换机设备 以太网接口设备 PLC机柜 工控机机柜 线缆和布线费用 总费用 6台约48000 100个DTU设备约30000 0 1台约2000 约80000 加上其他费用约16万 表 5-5 精铸车间传统有线 OT 投资统计 网络费用 总费用 包括Ethercat，Profibus布线，及其相关接口部件在内的费用估计 200万 一个 2 万平规模的精铸工厂，类似上述产线大约 5 条，总计网络投资 1000 万。5.2.3 工业现场 5G应用场景及需求(一一)工业现场工业现场 5G 化改造后组网化改造后组网 精铸车间智能化改造分为如下两部分：1.车间工业自动化系统智能化改造车间工业自动化系统智能化改造 采用双云网边端技术架构，实现管理侧和现场工艺侧的智能化改造：60 1）软件平台-管理侧：针对精密铸造行业开发信息化平台，集成了传统的 MES，WMS，OA，ERP等功能模块，定义该行业自用的平台，提高易用性和管理效率，通过该平台汇聚行业大数据。图 5-8 精铸车间-管理侧智能化改造 2）工厂现场-工艺侧：浇铸车间采用机械臂完成沾浆工艺替代人工劳动，采用 AGV 可移动炉的方案实现自动浇铸系统，设计自动化专机系统，替代或者辅助人工，提升自动化水平。图 5-9 精铸车间-工艺侧智能化改造 2.车间工业网络车间工业网络 5G 化改造化改造 精铸工厂智能化改造采用 5G 组网方案，云端运行无实时要求的管 61 理软件及 AI 辅助决策软件，实现企业管理和生产订单管理功能，生产订单边缘端运行实时相关的产线调度和 AGV调度等功能。目前 5G可支持 AGV 接入、数据采集以及工艺层的上移。如图 5-10 所示，在时延满足需求的条件下 5G URLLC 将进一步使得逻辑层（时延小于 10ms）和运动层（时延小于 1ms）上移。图 5-10 精铸车间-工艺逻辑层和运动控制层上移 (二二)工业现场工业现场 5G 应用场景及价值应用场景及价值 按照上述改造方式，以精铸为代表的传统工业智能化升级思路为：对现有工业自动化控制系统进行业务分层，并按照各层的控制关系，按需进行业务上移。HMI层主要是设备与用户的交互界面，用户对设备进行操作和设置都是通过HMI层实现的。通过HMI层上移，可实现操作终端的移动性，方便设备操作人员在不同位置操作设备，监视设备状态，实现一个用户操作终端连接多个设备的功能，操作操作终端可使用pad、手机等，通过wifi、4G/5G等通信方式与执行设备进行交互，HMI与设备间的交互一般可通过modbus tcp，opcua等。62 逻辑层主要用于控制执行机构的工作逻辑，执行机构通常包括伺服电机、IO模块等。通过逻辑层的上移，可实现设备间逻辑和设备内部逻辑的云化，使得用户可通过编辑一套运行逻辑来控制多条同类型的流水线或者同类型的设备，且在逻辑发生变化的时候，能迅速地同步到所有同类型的流水线和设备中，既可以加强时效性，也可以节省逻辑维护成本，设备逻辑通讯一般可通过标准以太网、profibus、profinet等。通过工艺层的上移，可实现工艺数据的数字化和集中化管理，保证多台同类型设备的工艺参数的时效性和准确性，且通过工艺数据的集中化管理积累工艺数据，为将来通过大数据和AI实现工艺优化夯实基础数据集体系。通过运动层的上移，可实现设备算力的集中部署，有利于对算力的成本进行分摊，实现按需部署算力硬件（CPU、内存），节省硬件成本，方便算力扩充，目前运动层的主要通讯方式为EtherCAT。具体的应用场景如表5-6所示：表 5-6 精铸车间工业控制分层上移 5G URLLC 应用场景及价值描述 参考章节 应用场景 各层功能描述 工业控制关系 业务上移的设备 带来的价值 A.1.17 HMI-人机示教/急停/监测 有 限 移 动的 有 线 操作 屏，触摸 屏，远程 IO 等 MES-SCADA/主PLC/从PLC-HMI N/A 设备剪辫子，可移动 A.2.8 NRT-工艺层 生产工艺，如 焊接/切割/上下料等 MES/SCADA-主PLC/从PLC 主 PLC/从PLC 的 工艺 参 数 上移到边缘 通过大数据 AI代替专家库，减少工艺数据库的积累周期，20 年2 年 A.2.9 C2IO-逻辑层 按 照 生 产工 艺，分解 成 若 干逻辑控制，通 常包 含 多 个操作 主 PLC-从站或现场设备 主 PLC 上移到边缘 控制逻辑简化，IT/OT融合：MES 主PLC 从PLCIO 变为：MES/主 PLIO 63 降低现场从站北向打通的软件定制；降低现场从站的投资 多种协议的现场设备更易对接 A.2.10 MC-运动层 按 照 每 个操 作，规划 设 备 的各 种 运 动轨迹 从站-伺服/IO 从 PLC 上移到边缘 机器人智能化，支持多工艺，从固定轨迹自动校准轨迹 驱动层 按 照 每 个操 作 完 成机械操作，或 按照 运 动 轨迹 完 成 运动执行 伺服-电机；或 IO-传感 现 场 设 备为 主，一般在现场，不 上移 N/A (三三)工业现场工业现场 5G 应用场景需求应用场景需求 针对精铸生产车间的不同应用场景，基于行业典型部署，梳理各个场景的业务需求，其中业务需求主要包含：业务周期 CT、业务稳定性(ST,0 宕机时长)、业务场景(移动性，NRT并发)，以及业务密度(组态节点密度和车间节点密度)，其具体参数的含义，请参考章节 2.3。以 4000 平米的样板车间为例进行计算：HMI 层上云后，用户交互设备（手机、pad 等）按需部署，目前样板车间部署 100 个，通讯周期 50100ms；逻辑层及工艺层上云后，其功能部署在边缘服务器，部署数量依据边缘服务器的性能决定。例如，目前样板车间部署 6 台服务器，通讯周期 1020ms；运动控制器上云后，所有的执行机构部分（如电机、IO）都会成为一个通讯节点，预计数量为 500 个，通讯周期 0.51ms。一个中等规模的精铸工厂大约 2 万平，其应用场景各项需求如表 5-7 所示。64 表 5-7 精铸车间工业控制分层上移 5G URLLC 应用场景及需求描述 序号 应用场景 CT/ms ST/CT倍数 0宕机时长 移动性*NRT带宽/连接/Mbps 车间节点/面积 1 HMI-人机示教/监测 50100ms 10 23年 有移动需求 100 100个/4千平 500个/2万平 2 RT-PLC逻辑层云化 1020ms 4 23年 无 10 6个/4千平 30个/2万平 3 MC-PLC运动控制层云化 14ms 2 23年 有移动需求 20 500个/4千平 2500个/2万平 六六、工业现场工业现场 5G 网络需求分析汇总网络需求分析汇总 本章节将讨论 5G 网络的工业现场部署需求，并探索分析行业场景需求与 5G URLLC 网络指标的关系。本章内容基于现有调研分析，随着行业发展难免出现不完善的地方，在此仅供大家参考。6.1 工业现场工业现场 5G URLLC应用场景需求应用场景需求 3GPP TS22.104 中讨论了 5G 在未来工厂的应用，具体内容如表 6-1所示，分为 9 大技术用例和 5 大应用领域。表 6-1 技术用例与应用领域对应关系 Motion control Control-to-control Mobile control panels with safety Mobile robots Remote access and maintenance Augmented reality Closed-loop process control Process monitoring Plant asset management Factory automation X X X Process automation X X X X HMIs and Production IT X X Logistics and warehousing X X X Monitoring and maintenance X 65 目前 3GPP 对于工厂自动化 5G URLLC 特性的研究以运动控制和移动机器人为主。本白皮书在此基础上进一步丰富了 5G URLLC 的应用场景，正如章节三到章节五中的行业场景所述，PLC 与设备 I/O 的连接（C2IO）也是各行业对于 5G URLLC 应用的业务需求。在表 6-2 中，按照行业总结了各类车间 5G URLLC 的业务需求，并对具体行业工厂的节点数与面积进行了整体估算。表 6-2 行业场景的 5G URLLC 需求 行业 业务类型 典型 业务场景 CT/ms ST/ms 0宕机时长 移动性 维度-速度-范围 NRT带宽/连接 bps1 节点密度(组态节点数/面积)车间节点/面积 汽车 C2IO 焊装车间 4 8 3年 3D-2-3 1M,70M,300/500平 5780个/3.3万平 1.2个/6万平2 C2IO 总装车间 4 8 3年 2D-1-100 2M,82M,80M,10 0个/2千平 5000个/5万平 总计 汽车工厂 4 8-2万个/15万平3 电子/机械/精铸 C2IO 家电总装车间(微波炉)10 20 3年 无 10M,100 0/1千平 3800个/2万平 总计 家电工厂1 10 20-1.1万个/6万平4 C2IO 家电总装车间(压缩机)10 20 1年 2D-1-100 2M,95.30M,4.77/1200平米 635个/6千平 总计 家电工厂2 10 20-1400个/2万平5 C2IO 机械备料车间 10 20 5年 3D-35-20 100M,100H/1500平米 125个/4千平 总计 机械工厂 10 20-1000个/3.2万平6 MC 精铸车间(装备PLC上移/运动控制层云化)1-4 2-8 3年 有需求 20M,1000个/800平 500个/4千平 总计 精铸工厂-2500个/2万平7 备注 1整理典型情况下连接的NRT平均带宽，并计算出该类连接的节点占比，例如根据章节3.2，在焊装车间中，1Mbps节点占70%，10Mbps/连接的节点数占比30%2焊装车间通常在3-7万平，考虑增加一定的接入节点余量，此处折算6万平车间的总节点数约为1.2万个 3根据章节3.2、3.3，焊装按1.2万/6万平，总装5000个/5万平，假设涂装 2500个/3万平，冲压 2000个/1万平，总计约2万个/15万平 4根据章节4.2，工厂按照3个车间来计算，总计约1.1万个/6万平 5根据章节4.3，工厂按照总装、冲焊、电机、机加四个车间统计，总计约1400个/2万平 6根据章节4.4，工厂按照8个车间来计算，总计约1000个/3.2万平 7根据章节5.2，工厂按照5个车间来计算，总计约2500个/2万平 66 6.2工业现场工业现场 5G网络部署需求网络部署需求 6.2.1工业现场 5G组网需求(一一)工业现场工业现场 5G 网络架构网络架构 当前5G带动工业发展，主要的赋能方向在辅助生产类业务上，例如远程控制、人员移动办公、AGV调度、视频监控等业务，以非实时业务为主（20-100ms）。多数企业考虑数据不出园区，因此承载用户面数据的UPF部署在生产园区/工厂级别（如图6-1中园区UPF下沉），可满足此类混合业务所需的性能需求。考虑到成本因素，部分企业的部分非敏感业务也可以同时接受UPF部署在运营商侧。随着柔性制造的诉求不断增加，5G赋能工业的范围深入到核心的生产自控业务，需要引入5G URLLC业务来满足各行业产线控制类柔性化场景的通信需求，该类业务对于5G通信的实时性、稳定性、并发数、安全提出了全新的要求，需要在车间层面部署面向此类场景优化的现场工业MEC，具体如图6-1所示：图 6-1 工业园区生产系统 5G 化网络架构 67 除了MEC/UPF外，对于核心网的控制面的部署，也会相应出现变化。在辅助生产业务为主的阶段，控制面能力主要部署在运营商侧，而当与运营商的链路中断时，工厂园区MEC需保持一定的持续工作能力。在车间部署工业UPF之后，如需提升生产控制业务的隐私性，关键实时控制能力可按需部署在工厂，满足信令层（MEC和控制面间）不对外暴露的需求。(二二)5G 组网简化使能多业务融合组网简化使能多业务融合 从整个工业园区看，现场将包括多种不同通信需求的生产业务流。如低速大容量的现场数据采集业务、大带宽的机器视觉与监控、实时的远程控制业务与AGV业务、高实时高稳定性高并发的生产控制C2IO业务，以及类办公业务的数据访问业务。从生产现场的设备来看，会存在同一个设备同时连接多种不同业务的需求（如机器人控制器同时需要访问主PLC、阀岛、以及数据分析服务）。为满足上述业务需求，各行业将推进5G简化组网来支持多业务融合一张网：一是网络架构扁平化：传统 ISA-95 采用“两层三级”的整体工业网络架构。以主 PLC 为中心，主 PLC 到 SCADA/MES 采用 IT化组网，主 PLC到现场设备/IO采用 OT化实时组网。在车间环网之下，车间 OT网络内部也存在 2-4 级有线组网。对于数据采集分析需求，有线组网需要通过爬楼梯式的逐层上报，数据才能到达分析服务器（往往部署在生产 IT 域，或者车间环网），传输效率低。采用 5G 后，现场设备可以在车间内部实现一跳接入，直接与主PLC通信，同时也可通过车间环网接入服务器，进行数采等业务交互，从而大幅简化车间组网，满足工艺优 68 化等业务的实时性需求，简化通讯硬件及部署。同时，MEC 自身包含边缘计算服务能力，可以部署部分工业应用（如 SCADA、数据分析服务器等应用），让工业应用的部署位置更靠近分流的位置，既能简化设备和网络的部署安装，也能减少分流点到应用的路径迂回。二是实时非实时通信一张网：车间内，针对 OT 实时控制和数据采集，往往采用两张网络独立建设。随着数据采集快速动态的需求变化，该种组网将导致在车间和设备层面进行频繁的组网布局调整。采用 5G后，设备层一次性部署 5G 终端，可提供所需的 OT 实时控制，以及未来可能需要的、不断变化的数据采集需求。此时，同一张 5G 网络下每个 UE模组将同时支持实时及非实时业务流，业务连接形态同时包含 L2及 L3，实现一网增效。三是业务流 QoS 分类保障：5G 终端需同时支持的不同业务流，其所需要的网络能力不同，需要不同的质量保障。5G 网络通过多种技术手段，能够差异化保障不同的业务流的 QoS需求（不同的时延、包稳定性、带宽等），重点保障重要终端、重要业务流的通信需求，同时尽力保障其余终端的业务通信需求质量。(三三)工业工业 5G 网络保障数据隔离和安全网络保障数据隔离和安全 在5G网络部署后，应具有数据隔离保障与多维度安全策略：1）数据流不跨域：针对园区级、生产IT域的生产辅助类业务、以及生产OT域的业务，应分别在各自的域内进行数据闭环。无论终端设备在园区实际所处的位置，核心网控制面可根据不同的业务流需求，灵活分流到不同层级的UPF（园区MEC、生产现场工业MEC），再接入到对应的服务器/控制器。从而确保业务流分层级闭环。不同工业终端的不同业务流对应的应用服务器部署位置各不相同，如PLC实时控制业 69 务，PLC业务流往往是在本地车间闭环；预防性运维和数字孪生业务，其应用服务器可能位于生产IT域。2）业务间访问隔离：OT网络和IT网络采用一5G网承载后，需要保障业务流间的安全隔离。可基于5G LAN 等技术，划分不同的5G Virtual Network(VN)group，类似VLAN。在不同业务之间（如C2C与C2IO）、或者相同业务内不同终端（如不同工岛的C2IO之间）的业务流划分到不同的组，不同组间的业务互访被隔离。3）资源隔离：为了防止不同业务流对于网络资源争夺，导致重要高优先级业务QoS受损。如应用程序更新、临时增加新业务进行验证等场景。5G网络采用资源隔离手段（如切片），从终端到无线、核心网进行资源隔离。4）终端用户访问权限：5G网络内部，5G终端对于5G资源和5G所连接服务器/控制器的访问，应严格受限，确保只能由特定的5G终端访问。结合3GPP R15的DNN（Data Network Name数据网络名称）认证功能，R16提供的CAG（Closed Access Group封闭接入组）功能和切片二次认证，可以实现特定用户访问特定切片资源，以及在切片内特定用户访问特定业务的安全保护。当生产OT域的5G终端通过5G URLLC网络接入到生产IT域时，企业现有部署的防火墙可以对接入的所有数据进行防火墙过滤。6.2.2工业协议与 5G对接 5G 网络是通信管道，完成类似原来有线网络层一的功能；工业协议(工业控制的业务层协议)将 over 在 5G 网络上。现有主流的工业以太 70 网总线有：ProfiNet、EtherNet/IP、Modbus、EtherCAT、Cclink 等，具体详细的协议和业务模型描述参见附录 B。本章节将结合工业协议的几大分类，讨论工业协议与 5G 管道的对接方式。(一一)5G 承载工业协议需求承载工业协议需求 工业协议分类及工业协议分类及 5G 协议栈简介协议栈简介 图 6-2 现有工业协议分类 class A/B/C 现有工业协议按照实时性、协议栈、硬件需求，可以分为A、B、C三类，如图6-2（来源:5G-ACIA）所示：其中：A类工业以太协议基于标准以太硬件、有IP层，基于IP地址寻址；B类工业以太协议基于标准以太硬件，无IP层，直接基于标准Ethernet传输（基于MAC地址寻址）；C类工业以太协议基于定制化的硬件，支持时间同步、预留带宽等；无IP层，基于定制化的Ethernet传输。从OSI七层模型角度来分：A类是3层工业协议、B类和C类是2层工业协议；一般从实时性能来讲：C类 优于 B类 优于 A类。协议栈的裁剪、底层硬件的定制与优化，可以提升系统的实时响应性能。71 如图 6-3 所示，是 5G 网络 E2E 协议栈示意图，5G 完成了传统工业以太网络的通信层，上层的工业协议负责 C2IO 或 MC 的运动控制，5G作为通信层将保证网络的确定性时延，以稳定可靠的方式承载上层的工业协议。5G-AN ProtocolLayersL15G-ANProtocolLayersL2UDP/IPGTP-UPDU LayerApplicationRelayL1L2UDP/IPGTP-UL1L2UDP/IPGTP-UPDU LayerL1L2UDP/IPGTP-URelayUE5G-ANUPFUPF(PDU Session Anchor)N3N9N6 图 0-3 5G 通信协议栈 工业协议工业协议 over 5G 的典型方的典型方式有以下式有以下两两种种：1)IP 层报文 over 5G IP 报文主要有两个来源：一方面，针对基于 IP 报文传输的工业协议，比如 Modbus-TCP、EtherNet/IP 等，工业协议的 IP 报文作为 5G 网络的 payload 传输；另一方面，基于 OPC-UA 协议为代表的非实时（NRT）的数据流交互，比如数据采集/配置数据下发等。针对 IP 层报文 over 5G，如图 0 所示的 5G 网络协议栈中，PDU Layer的类型为“IP类型”，即 5G网络采用 IP类型会话；目前 5G网络E2E 已支持 IP 报文传输，针对 IP 类型的工业协议报文，5G URLLC 需要额外保障报文传输的时延可靠性。对于总线类的工业协议，也可采用类似的方式 over 5G。例如支持基于串行链路总线协议（如 RTU 模式和 ASCII 模式的 Modbus协议）的工业设备，通过串行接口连接到总线上，此时需要 5G 终端支持串行接口，上行将总线数据帧封装在 IP报文中通过 5G网络传输，下行从 IP报 72 文中提取总线数据帧通过串行接口发送给现场设备。也可以外置串口服务器，实现串行总线和 IP 报文的相互转换，5G 终端收到的是 IP 报文，不感知串口服务器的存在。但是，工业协议报文通过 IP 方式在 5G 网络传输时，需要预先配置工业设备 IP地址和 5G终端 IP地址的转换关系，并且工业设备之间组网也面临更为复杂的路由转换（NAT模式）。从企业管理系统来看，会导致 5G 终端下挂的设备真实 IP 地址不可见，从而影响安全与路由策略实施，并影响从企业发起到设备的远程维护等访问场景。因此 IP 报文 over 5G，还可以采用 Ethernet 层报文直接 over 5G 的方式，可大大简化组网配置复杂度。保持 5G 加入后，整个企业网络管理上的，5G 终端可视，最小限度减少对于现有配置管理的影响。2)Ethernet 层报文 over 5G 图 0-4 5G LAN 场景承载 IP 报文和 Ethernet 报文示意图 针对基于 Ethernet 传输的工业协议，比如 Profinet RT、EtherCAT、PowerLink 等；因该类协议为了进一步提升实时性能，取消了 OSI 七层协议栈中的传输层（TCP/UDP）和网络层（IP），故采用 Ethernet 层工业协议报文 over 5G，具体有如下两种方案：如果 5G 网络 E2E不支持 5G LAN，即只支持 IP 会话类型，但也需要承载该类工业协议传输，则需要隧道/网关设备，通过隧道封装的方式，将 Ethernet 报文封装为 IP 报文后，再在 5G 网络传输。73 该方案不要求 5G 网络支持 5G LAN，但增加了两端的隧道/网关设备部署，增加了硬件和配置维护成本。在很多部署场景下，缺乏为独立隧道设备供电的能力，限制应用场景。且隧道封装的方式增加了报文的大小，对传输效率/系统容量产生一定的影响。独立的设备也会增加故障点。如果 5G网络 E2E支持 5G LAN 功能，即图 6-4所示的 5G网络协议栈中，PDU layer 的类型为“Ethernet 类型”，即 5G 网络采用Ethernet类型会话，支持二层工业协议在 5G中传输。该方案不需要新增隧道/网关设备部署，E2E成本小、传输效率高，但网络设备和5G 终端需要升级支持 5G LAN 功能。综上所述，对于同一个终端，如果既有 Ethernet报文，又有 IP报文，建议使用 5G LAN 方式，统一承载两类报文，降低对 UE 的复杂度，如图 6-4 所示。需具体实际场景中工业协议的特点来确定。(二二)5G 与与工业协议与工业协议与跨层跨层协同协同需求需求 5G 网络承载工业协议报文传输时，面临有限的无线频谱资源和大量低时延高可靠性工业协议终端并发的矛盾。为了提升 5G 网络能够承载的工业协议终端的个数，降低单连接部署成本，有必要对工业协议设备的报文发送行为与 5G 网络进行跨层交互。一方面，工业协议可以将报文的特征发给 5G网络，从而使 5G网络可能做有针对性的网络资源分配，提升可靠性或降低时延；另一方面，5G 也可以将自己的资源分配策略告知上层工业协议，使工业设备的发包特征与 5G 网络匹配，进而使业务报文在时间上平滑，避免突发，提升容量，同时也可减少报文在网络中不必要的等待时延。上述的跨层交互需要 5G 与工业协议跨界协同，并需考虑相关的接口定义或规范制定。74 6.2.3 URLLC 终端需求 URLLC 终端类型终端类型 图 0-5 面向工业现场设备，5G URLLC终端模组是关键 为使工业自动化现场OT设备(阀岛/IO/变频器/PLC等)可以从传统工业模组向 5G 平滑演进，5G URLLC 终端模组将提供类似于传统工业模组的功能，方便工业 OT 设备内置集成 5G URLLC 模组。对于部分老旧存量设备，可以采用外接 5G 终端/网关的方式，完成 5G 化改造。行业终端行业终端 5G 化接入方式化接入方式 图 6-6 工业现场设备的5G接入方式 如图 6-6 所示，工业现场设备的 5G URLLC 接入方式有以下几种：主 PLC：一般推荐通过 5G UPF 接入。75 从 PLC：可通过 5G UE 接入，可集成 5G URLLC 模组，或外接5G URLLC 工业网关实现接入。IO/阀岛/变频器(一对一)：可通过 5G UE 接入，以内部集成 5G URLLC 模组为主，也可外接 5G URLLC 工业网关实现接入。IO/阀岛/变频器(一对多)：对于柜内有多个现场设备或一个装备上接入多个 IO/阀岛/或变频器，可通过级联方式接入同一个 5G UE终端。老旧设备：若不方便内置集成 5G URLLC 模组，可通过外接 5G URLLC 工业网关实现接入。如上所述，如果工业网关是代理模式，则 1 个 CT 内发 1 个包(下挂多个设备的信息打为 1 个包)；如果网关是透明模式，则 1 个 CT 内发 N个包(下挂 N 个设备，每个设备 1 个包，N 一般 3-5 个，常见于柜内或物理距离很近的场景)。上述工业现场典型设备的接入方式及典型业务需求如表 6-3 所示：表 6-3 工业现场典型设备 5G URLLC 接入方式 典型设备 典型接入方式 典型包字节 典型业务并发包数/CT 非实时速率占比 主 PLC UPF 接入 64B 128 个 100Mbps 1%IO/阀岛/变频器 UE 1 对 1 接入 32B 1 个 1Mbps 40%从 PLC UE 1 对 1 接入 64B 2-5 个 10Mbps 15%工业网关 UE 1 对 1 接入 64B 1 个 10Mbps 19%IO/阀岛/变频器 UE1 对多级联 32B 1-5 个 10Mbps 25%URLLC 终端支持多业务能力终端支持多业务能力 OT/实时业务：URLLC 支持实时工业 IO 控制或运动控制。IT/非实时业务：NRT 数据采集等，典型带宽 1-10Mbps。76 6.2 5G URLLC网络性能指标网络性能指标 6.1.1 URLLC 指标及参数概述 3GPP 对于工厂自动化的各类业务场景需求及其对 5G 网络 URLLC能力的需求，定义了相应的参数和指标体系。本白皮书结合工业场景的业务调研，在 3GPP 体系的基础上，对于 5G 网络的需求进行了以下增量研究：1）5G 通信时延：同样的 E2E 时延，对于单端无线和双端无线场景，5G 网络的时延要求不同，需要结合 PLC 的接入方式区分对待。2）单包可靠性：针对现场工控场景，除了看门狗机制对单包可靠性的影响，还需要考虑 PLC 对多个 IO 设备的控制，多条链路之间可能存在业务相关性，这会影响 5G 网络单包可靠性的计算。3）用户容量：结合工业控制场景，考虑现场设备节点密度对小区URLLC 用户数的影响，并做到现场每个用户都能满足业务要求。描述行业应用场景需求的关键指标和参数，具体如表 6-4 所示：表 6-4 5G URLLC 应用场景需求 关键参数和指标描述 关键指标 参数含义 3GPP 定义参考 本白皮书增量研究 End-to-end latency 业务层 E2E时延 参见 TS 22.261/22.104 同 3GPP,指业务层对等实体间的交互时延 Transfer Intervalue 业务层发包间隔 参见 TS 22.104 同本白皮书中的 CT(cycle time)CSA(communication service availability)通信服务可用性 参见 TS 22.261 CSA=通信服务可用时间/预期的总时间 同本白皮书的单节点可用性，即单条链路的 CSA CSR(communication service reliability)通信服务可靠性 参见 TS 22.104 CSR 有两种衡量方式：mean time between failures，即 0 宕机时长，或在给定时间窗内的 0宕机概率；本白皮书统计行业场景需求时采用 0宕机时长；在建模 CSR 对网络包可靠性的影响时，采用 0宕机概率。ST(Survial time)不会导致上层应用被打断的连续通信服务时长 参见 TS 22.261 同 3GPP 为了监测网络的稳定性，一般上层应用会设置看门狗机制，通常 ST=(看门狗最大次数-1)*CT 77 描述 5G 网络 URLLC 能力的关键指标和参数具体如表 6-5 所示：表 6-5 5G URLLC 网络能力需求 关键参数和指标描述 关键指标 参数含义 3GPP 定义参考 本白皮书增量研究 end-to-end delay 5G 网络的通信时延(CSIF 之间)，不包含业务层及其相关接口的处理时延 参见 TS 22.104 同样的业务层 E2E 时延，对于单端无线和双端无线场景，5G网络的时延要求不同，需要区分对待。Reliability 单包可靠性 5G 承载的单个业务包的可靠性 参见 TS 22.261 主要考虑看门狗，即避免多次连续丢包导致系统宕机。原标准中提供的 CSA到 Reliability 之间的映射表格不全面。针对现场工控场景，除了看门狗机制对单包可靠性的影响，还需要考虑PLC 对多个 IO 设备控制，多条链路之间存在业务相关性，对于 5G网络单包可靠性的影响。用户容量 小区内 URLLC用户数 参与 TS 38.824 章节 5.1 小区内能满足 URLLC 时延和可靠性的用户数比例。结合工业控制场景，考虑现场设备节点密度对小区 URLLC用户数的影响，并做到现场每个用户都能满足业务要求。下面通过两个举例说明 3GPP 的指标体系：工厂自动化(运动控制场景)需求举例，如表 6-6 所示，具体详见TS22.104。表 6-6 3GPP 工厂自动化-运动控制场景需求举例 Use case(Clause#)Characteristic parameter(KPI)Influence quantity Related requirement Remark Communication service availability End-to-end latency:target value End-to-end latency:jitter Service bit rate:user-experienced data rate(note)Message size byte Transfer interval:target value Survival time UE speed#of UEs Service area 5.3.2 99,9999%to 99,999999%transfer interval 20 2 ms 2 ms 20 m/s 100 50m x 10 m x 10 m Factories of the Future 2.3,2.8,2.10 Motion control;cyclic interaction 78 工厂自动化(运动控制场景)的网络需求举例，如表 6-7 所示，具体详见 TS38.824。表 6-7 3GPP 工厂自动化-运动场景 网络能力需求举例 Use case Reliability(%)Latency Data packet size and traffic model Description Factory automation 99.9999 2 ms(end to end latency)Note:1 ms air interface latency DL&UL:32 bytes Periodic deterministic traffic model with data arrival interval 2 ms Motion control 6.1.2 确定性通信 如 3GPP TS22.104 中所述，确定性是指发端到收端的通信时延是否稳定，即有界。通常，如果通信的时延有界，即通信时延的边界小于某个阈值，则该通信具备确定性。确定性通信，即时延有界，一般可通过时延CDF曲线表征，如图6-7 所示，若以 4ms 为通信时延的边界，则通信时延4ms 的概率是99.999%。图 6-7 确定性通信 时延CDF曲线 99.999%3.2 79 在确定性通信过程中，对于每个业务包，错包/丢包/超时都视为这个包没有传输成功。对于 C2IO 逻辑控制，一般都是周期性的确定性通信，要求最大时延有边界。对于运动控制，还需要在此基础上，保障节点之间的时间同步，同步精度微秒级。6.1.3 通信时延 E2E 时延和时延和 CT 关系关系 对于工厂自动化 C2IO 或运动控制，一般业务都是周期性发送的。CT是指 PLC与设备侧 IO/伺服的更新周期。对于传统有线来讲，PLC与设备侧 IO/伺服的通信时延一般都小于更新周期。对于无线 5G来讲，可以根据客户的实际需求来确认:对于时间特别敏感的场景，通信时延需小于更新周期；其他非敏感场景，也可选择通信时延大于设备更新周期。PLC 与设备侧 IO/伺服的通信时延会影响两方面的因素：通信时延影响闭环控制的状态机的转换效率，对生产节拍的时长产生影响。通常产线是闭环逻辑控制，即当IO达到A状态时，PLC指示执行 B 操作，PLC 与设备侧 IO 的通信时延越短，则闭环控制的状态机转换越快，即 IO 侧的状态可即时更新到 PLC，或 PLC 侧的执行指令可即时发送到 IO 侧。通信时延影响运动控制的精度。运动轨迹是有多个离散的坐标组成，通信时延决定了PLC与伺服或电机之间更新坐标差值的间隔，通信时延越短，坐标更新就越精细，则动作精度越高。对于安全制动，则通信时延越短，所需的安全距离越小。80 E2E 时延时延与与 5G 通信时延的关系通信时延的关系 如 3GPP TS 22.104 所述，E2E 时延包括 3GPP 外时延和 5G 网络通信时延。3GPP 外时延主要是由工业设备应用层处理和传输引入的时延。5G 网络通信时延，定义在 5G 系统通信服务接口处测量，数据包从源通信设备的 CSIF成功传输到目标通信设备的 CSIF的时间。E2E 中的端点是通信服务接口（3GPP 网络指通信设备的 CSIF）；该指标分为单端无线时延(UE to Network/Network to UE)和双端无线时延(UE to Network to UE/Network to UE to Network)。两类典型场景下的时延要求两类典型场景下的时延要求：通常工业设备端（IO）与 5G 网络终端连接。根据工业控制端（PLC）在 5G 网络接入的方式，区分为单端无线和双端无线，即数据在 5G 系统里传输经过的路径不同：（1）单端无线场景：PLC连接在核心网端 UPF，从 PLC到 IO经过一段空口传输，如图6-8所示，E2E时延计算公式为 t=t1*2 t2，其中t是E2E时延，t1 是工业应用设备处理时延，t2 是 5G 通信时延(UE-UPF)。图 6-8 5G URLLC 单端无线场景(PLC 通过 5G UPF 接入)81 单端无线场景举例如图6-9所示，某个主PLC连接5G核心网UPF，IO 连接 5G 终端，假设：E2E 时延 t=4ms,APP 时延 t1=0.15ms，则 5G通信时延应该小于 t2=t-t1*2=3.7ms。图 6-9 5G URLLC 单端无线场景举例 （2）双端无线场景：PLC连接在无线网络终端侧，从 PLC到 IO经过两段空口传输，如图 6-10 所示，时延计算公式为 t=t1*2 t2 t2。其中 t 是E2E时延，t1是工业应用设备处理时延，t2是5G通信时延(UE-UPF),t2是 5G 通信时延(UPF-UE)。图 6-10 5G URLLC 双端无线场景(PLC 通过 5G 终端接入)双端无线场景举例如图 6-11 所示：某个从 PLC 和 IO 均连接 5G 终端接入网络。假设：E2E时延 t=4ms,APP 时延 t1=0.15ms，则 5G 通信时延应该小于t2 t2=t-t1*2=3.7ms。其中5G通信时延由t2（UE-UPF）82 和 t2(UPF-UE)组成，即在 3.7ms 内，5G需要完成从 UE-UPF,以及 UPF-UE 的两次通信。如图 6-11 举例，5G 上行处理和传输时延 t2=2.3ms，5G下行处理和传输时延t2=1.4ms，才能满足端到端时延t=t1*2 t2 t2=0.1*2 2.3 1.4=4ms。图 6-11 5G URLLC 双端无线场景举例 综上所述，相比单端无线场景，虽然 E2E 业务时延仍然是 t=4ms，但双端无线场景对于 5G 时延的要求更高。考虑到这一点，一般推荐主PLC 从 UPF 接入，则现场多数设备都属于单端无线场景，少数从 PLC可以从 5G 终端接入，则从 PLC 与其下挂的 IO 之间的业务是双端无线场景。6.1.4 单包可靠性 对于工厂自动化，主PLC与其下挂的工控设备之间进行着周期性、确定性的实时业务交互。5G 网络需要保障这些周期性的业务包在给定时间内正确到达，对 5G 网络承载的每个业务包的可靠性提出了要求。3GPP 中 TS 22.104 中对一对一的链路的可靠性进行了相关研究,并针对当 Survival Time=Transfer Interval 且单个业务包之间独立不相关时，提供了链路通信服务可用性 CSA 与单包可靠性 Reliability 的映射表格，具体如表 6-8：83 表 6-8 链路级通信服务可用性 CSA 与单包可靠性 Reliability 的映射(3GPP TS 22.104)Communication service availability Reliability(as defined in TS 22.261)1-p 99.999 9.9.999 999.99.999 999 99.999.999 999 999 9.999 9.999 999 999 999.999 99%本白皮书在此基础上，考虑产线一对多的控制相关性对单包可靠性的影响，尝试进一步研究。单包可靠性建模假设单包可靠性建模假设：假设产线场景：某产线组网拓扑是1个PLC对n个IO设备，每个节点单独接入5G网络，即1个CPE对应1个IO设备。假设多个IO设备节点彼此之间故障事件独立不相关，但作为整体产线运行时，其中某一个IO节点设备宕机则会导致全产线故障停线。图 6.1.4-12 产线工业控制拓扑图 产线相关的参数假设如表6-9定义：表 6-9 相关参数假定值 参数 参数名称 参数类别 具体参数定义 举例 CSA 整产线可用性 输入参数 CSA=业务可用时间/总时间=1-故障时间/总时间 0.99 CSR 连续不宕机的年数 输入参数 表示连续CSR年不宕机 1 A 单节点可用性 中间参数 构成整个产线的某个单节点可用性，同3GPP定义CSA n 宕机相关度 输入参数 整个产线由n个独立不相关的可用性为A的IO设备节点独立接入5G网络，则CSA=An 100 CT 总线更新周期 输入参数 Cycle Time，总线更新周期 4ms 84 Y 一年总时长 常数 一年总时长为：Y=365*24*60*60*1000ms ST 生存时间 输入参数 Survival Time 12ms m 看门狗计数器 输入参数 m=1 ST/CT 3 R 单包可靠性 输出参数 R表示单包成功传输的概率 0.99999 q 某次看门狗超时的概率 中间参数 连续m个报文都传输失败的概率，则此次看门狗超时 q=(1-R)m 图 6-13 看门狗计数器运行示意 产线通信服务可用性是指CSR年内不宕机的产线可用性达到CSA。如图6-13，看门狗设置为3时，若接收侧均未能在指定时间接收packet1、2、3，则上次看门狗清零后3个时间周期后看门狗超时，系统进入宕机状态。第一步推导第一步推导：先根据单包可靠性先根据单包可靠性R来计算单节点来计算单节点CSR年不宕机的可年不宕机的可靠性概率靠性概率A 宕机模型对应的数学简化模型是：M由个0/1组成的数字序列（0出现的概率是p，则1出现的概率是1-p），任意选择该序列中连续相邻的3个数字，求解不出现连续3个“1”，即数字序列不为“111”的概率。求解思路：根据如图6-14的滑窗示意，M由个0/1组成的数字序列可以组成M-2个3bit的组合（这里假设了组与组之间独立不相关，后证明 85 M值很大，p很大时这个假设非常近似成立），选择其中任意一个组合都不出现“111”，那先计算某连续3个bit为“111”的概率是(1-p)3，则某连续3个bit为不是“111”的概率是1-(1-p)3，而我们要求的是 M-2个组都不是“111”的概率，则：单链路可用性A=(1-(1-p)3)(M-2)图 6.1.4-14 M 长的数字序列的看门狗机制建模分析 有了这个简化又非常近似的数学模型后，再根据单包可靠性R来计算单节点CSR年不宕机的可靠性概率如下：一年总时长为：Y=365*24*60*60*1000ms 假设每个IO设备发包周期为CT，则一年每个IO的总发包数：M=Y/CT 则CSR年每个IO的总发包数：M=CSR*Y/CT 看门狗时间是m个CT，假设空口报文彼此之间都是独立不相关的，假设单包可靠性为R，则连续m包都超时导致看门狗超时宕机，即某次看门狗超时的概率为：q=(1-R)m 则M报文里共有M-(m-1)次滑窗的看门狗机会，近似假设这M-(m-1)次滑窗独立不相关（当单包可靠性很R高且M报文数相对于看门狗计数 86 器很大时，可以近似这些滑窗之间是独立不相关的），则单节点CSR年不宕机的可靠性概率即单节点可用性A，为M个报文的(M-(m-1)次看门狗滑窗中没有任何一次出现看门狗超时：A=(1-q)(M-(m-1)第二步推导第二步推导：由由单节点可用性单节点可用性A来计算产线可用性来计算产线可用性CSA 整个产线由n个独立不相关的可用性为A的IO设备节点独立接入5G网络，基于系统可靠性的串联模型，串联系统的可用度等于子系统的可用度乘积，则：CSA=An 第三步推导第三步推导：从产线可用性从产线可用性CSA 求导求导出单包可靠性出单包可靠性R 根据上述公式可以推导出单包可靠性需求为：R=1-?=1-?(?)?=1-?CSA?(?)?=1-?CSA?/?(?)?单包可靠性建模举例单包可靠性建模举例：举例说明：假设某产线组网拓扑是1个PLC对n（n=100）个IO设备，每个节点单独接入5G网络，即1个CPE对应1个IO设备，假设这多个IO设备节点彼此之间故障事件独立不相关，但作为整体产线运行时，其中某一个IO节点设备宕机，则导致全产线故障停线，产线要求一年不宕机的可用性为4个9；假设产线具体配置为每个IO设备发包周期CT=4ms，87 即每个IO设备每4ms发送一个数据包，ST=8ms，则看门狗计数器m=3，可求解空口单包可靠性需求：R=1-?CSA?/?(?)?=1-?0.9999?/?(?)?=0.999993944545548 举例：表6-10给出不同场景下可靠性指标需求：表 6-10 典型业务场景下 URLLC 单包可靠性 序号 CT/ms ST/ms CSR/年 宕机相关度n 产线CSA 单包可靠性 取整X个9 1 0.5 0.5 0.5 1 0.99 0.999999435 7 2 0.5 0.5 10 1 0.99 0.999999874 7 3 2 2 0.5 1 0.99 0.99999887 6 4 1 1 10 1 0.99 0.999999821 7 5 4 8 1 1 0.99 0.999891572 4 6 4 8 1 30 0.99 0.999965096 5 7 4 8 10 30 0.99 0.999983842 5 8 4 8 10 100 0.99 0.999989311 5 9 8 16 1 1 0.99 0.999863389 4 10 8 16 1 30 0.99 0.999956043 5 11 8 16 10 30 0.99 0.999979553 5 12 8 16 10 100 0.99 0.999986332 5 综上所述，上述的建模，若考虑产线多链路业务相关性，对于5G网络单包可靠性的要求则更高。产线PLC一对多的C2IO控制，4-8ms周期，通常单包可靠性约5个9；对于运动控制，由于发包周期极小，在ST=CT的条件下，单包可靠性需求6个9以上。6.1.5 用户容量 工业现场设备节点密度越高，则 G网络需要支持的节点数量则越大，下面将分析梳理二者之间的关系。88 5G 基站服务基站服务小区小区简介简介 无线通信网络，包括 4G/5G等，普遍使用蜂窝网络的硬件架构，由于构成网络覆盖的各通信基地台的信号覆盖呈六边形，从而使整个网络像一个蜂窝而得名。每一个蜂窝下，采用基站识别码或全球小区识别码进行标识的无线覆盖的区域，称为一个小区。将每小区覆盖面积记为 M(m2)，工业场景下，一般每 20005000m2为一个小区。5G 小区用户容量小区用户容量 每小区范围内，容纳的无线终端数量 n。小区用户容量是表征无线通信系统能力的一个重要参数。表 6-11 5G URLLC 小区容量 关键参数 参数 参数说明 单位 M 5G小区面积 平米 n 5G小区容量 个 D 行业节点密度 个/平米 参数如表 6-11 所示，5G 小区容量为：n=M*D 例如：某产线节点密度为 60 个/300 平，假设 5G 小区面积约 5000平，则该 5G 小区的 URLLC 容量要求=5000*60/300=1000 个/小区。假设改车间 6 万平方米，共有 12 个 5G 小区，则该车间可以接入的最大无线节点数为 12*1000=1.2万个。如果 UPF要下沉车间，则 UPF的URLLC 容量要大于这个要求。6.3 5G URLLC 网络需求汇总网络需求汇总 结合章节 6.1 的 5G URLLC 工厂自动化应用场景需求总结，以及章节 6.3 的 URLLC 指标分析，工厂自动化典型应用场景对于 5G URLLC 89 的网络需求如表 6-12 所示。表 6-12 5G URLLC 网络能力需求描述 七七、3GPP 标准及网络能力演进标准及网络能力演进 3GPP于 2020 年 7月冻结了 5G第二版本 R16，其中 5G超可靠低延迟通信（URLLC）特性不断成熟，5G 网络初步具备了确定性时延的能力（例如确定性时延 10ms5 个 9，是指以 99.999%的可靠性保障网络行业 典型 业务场景 CT/ms ST/ms 0宕机时长/年 宕机相关性X1 单包可靠性 确定性确定性时延时延 节点密度 容量容量/小区小区 2 容量容量/车间车间 汽车 C2IO-焊接车间 4 8 3 100 0.999983842 4ms,5个9 100/500平 1000/5千平 1.2万个/6万平 C2IO-总装车间 4 8 3 200 0.999987175 4ms,5个9 200个/2千平 500/5千平 5000个/5万平 C2IO-汽车工厂 4 8-2万个/15万平 电子/机械/精铸制造 C2IO-家电总装车间 10 20 3 200 0.999982533 10ms,5个9 200/1千平 950/5千平 3800个/2万平 C2IO-家电工厂1 10 20-1.1万个/6万平 C2IO-家电总装车间 10 20 3 120 0.999979291 10ms,5个9 117/1200平米 530/5千平 635个/6千平 C2IO-家电工厂2 10 20-1400个/2万平 C2IO-机械车间 10 20 5 50 0.999976628 10ms,5个9 48/1500平米 156/5千平 125个/4千平 C2IO-机械工厂-1000个/3.2万平 MC-精铸车间 1-4 2-8 3 100 0.999989645 1-4ms,5-6个9 100个/800平 625/5千平 500个/4千平 C2IO-精铸工厂-2500个/2万平 备注 1宕机相关性X,假设为主PLC最大组态节点数 2基站小区容量需求的计算，假设5G小区面积为5000平 90 下平均时延10ms），5G URLLC 的应用从单链路的远程操控逐步开始进入工业自动化实时控制。随着 3GPP 标准的持续演进，5G URLLC 的能力将不断增强，确定性时延能力将进一步降低，当达到 4ms5 个 9 时，可满足大多数的工业自动化的实时控制场景，而达到 1ms6 个 9 时，可初步进入工业自动化的运动控制场景。根据 3GPP 标准演进，下一阶段的技术发展会成倍提升 5G URLLC 的容量，让高密度的工业自动化的现场设备(如工业IO/阀岛/变频器，工业 PLC/工艺控制器等)能够接入 5G 网络。图 7-1 3GPP 5G 标准演进 5G URLLC 产业的发展节奏将会加快，分阶段匹配工业控制业务。目前技术上已经具备 20ms4 个 9 的能力，可满足类似人机远程操控的应用。未来 2-5 年，时延确定性进一步提升，8ms 可满足基本场景的需求，4ms 可满足更高生产效率和精度的要求。在保障确定性时延的条件下，进一步提升容量，全面支撑 URLLC 工业实时网络在产线、车间、工厂的海量节点规模部署。随着降时延进一步降低，越来越多的工业实时应用将会由 5G 网络承载。图 7-2 5G URLLC 演进及工业自动化应用 91 随着 5G 技术不断成熟，我国通信运营商将 5G 网络进一步与云-边-端相结合，在数字化 E2E技术架构方面不断创新，推动 5G URLLC场景快速落地。2021 年 3 月，中国联通发布了CUBE-Net 3.0 网络创新体系白皮书，表示将在云网融合与算网一体、开放光网络与云光一体、5G 网络与确定性服务、云网大脑与智能运营、泛在弹性超宽接入等领域开展科技创新工作。同时发挥 5G URLLC 能力，构建“云、网、边、端、业”一体化的 5G MEC 服务能力，为用户提供符合客户需求的定制化 5G 专网和 MEC 服务。中国电信于 2020 年 11 月发布了云网融合 2030 技术白皮书,系统地介绍了云网融合的技术架构、三阶段发展路径和目标，提出了近期的关键举措及六大技术创新方向。中国移动于 2020年 11月发布了三份 6G 技术报告，提出了 6G愿景需求、“2030 网络架构”和关键技术展望等。中国移动算力网络白皮书提出以算力为中心、网络为根基，打造网、云、数、智、安、边、端、链（ABCDNETS）等多要素融合的新型信息基础设施，向业界展示了中国移动算网共生发展的新蓝图。在工控领域转型中，基础运营商也扮演起了重要角色。例如，中国联通围绕 MEC 及 5G URLLC 能力打造了基于国产自主的操作系统工业OS，基于 5G-MEC 与软件化工控，联合行业伙伴，实现了位于边缘侧的云化 PLC、云化 SCADA、云化工业网关、数据中台、AI 引擎、实时云操作系统等核心组件，将自动化、网络化与智能化深度集成，建立了新一代高质量网络下的云化智能化工业控制体系，已在钢铁行业、电子 92 行业、装备制造行业探索创新，利用 5G 连接 云化工控 智能化算法，在有效提高生产效率的同时降低人工成本、生产成本和运维成本。八八、总结总结 5G URLLC特性的产业落地，将开启5G技术在工业生产核心环节的应用。5G技术将直接对接工业设备的控制网络需求，形成对现有工业网络形态的补充和增强，5G带来的移动便利性将为原有有线连接无法实现的场景创新提供落地机会，将催生5G PLC（可编程控制器）、5G DCU（分布式控制单元）、5G SCADA（监控和数据采集系统）等新的设备形态，助力构建更加柔性、智能的产线，带来基于5G的云化控制、云化运维、云化诊断等创新模式，形成新的技术产业格局。图 8-1 5G 带来三大变革 5G URLLC 将使 5G成为真正的工业 5G 网络，让工业自动化真正走向网络化、柔性化和智能化的变革，使工业制造实现产业升级：93 1）网络化变革，多网变一网，促进工业 IT 与 OT 融合，推进传统IT/OT 多层分级互相独立的多张单一网络变革为一网多能的移动网络，扁平化网络架构完美解决传统工业现场组网复杂、可扩展性差、成本高昂的现状。利用 5G 网络实现车间厂区“一网覆盖、一网到底”，工业5G 网络提供实时/非实时/定位多功能的移动网络。2）柔性化变革，有线变无线，实现“剪辫子”应用，工业 5G 的无线化去掉有线束缚，彻底释放工业柔性化装备和工艺的潜能。减少因线缆拖拽导致的停机(几十小时/年)，并极大地激发柔性工艺和装备的创新。例如，5G URLLC将使机器人抓手更换不再依赖 DOKN插针，从而极大减少故障停机时间，并降低DOKN的成本。机器人抓手没有了线缆拖拽的限制，可以支持更灵活的姿态，释放更多工艺潜能。随行夹具可采用非接触式供电，并在流转移动过程中仍在联网，可进行工艺流程的并行预处理。从柔性设备到柔性工艺到柔性产线，相信在未来将涌现更多的柔性应用。3）智能化变革，工业 5G的一网多能将使工业自动化发生架构性变化，让传统专用化的本地设备升级为软化的云-边-端协同的智能化装备，实时连接让各类功能软化，可以按需上移边缘和云，实现真正的工业智能。例如，加装视觉且本地控制器上移的云化 AGV，可任意路径规划并可与灵活编排与产线设备的协同；本地控制器上移并关联工艺库的智能机器人可实现支持多工艺/多任务，匹配小批量多订单的生产模式；产线多个控制器上移的云化 PLC，可支持产线不同工业协议设备的互通，并支持与边缘 AI 技术结合，实现更有效的数据采集和分析。“5G 工业互联网”涉及面广、参与主体多、资源投入大，既非一蹴而就，也非一力能为，需要产业各方持续推进。一方面 5G 技术通过 94 不断的优化向工业需求靠近，另一方面也需要工业发展积极与 5G 技术进行匹配创新，通过双向适配、共同迭代创新，开启 5G 与工业融合创新发展的新时代。我们坚信，在不久的未来，支持URLLC应用的工业5G网络将会带来工业制造的新变革，会迸发出更多的基于 5G URLLC 的创新应用,带动工业自动化上下游实现产业升级。95 附录附录 A：行业化行业化 5G URLLC 应用应用场景说明场景说明 A.1 汽车汽车行业应用行业应用场景场景 A.1.1 C2IO-工具切换 抓手、焊枪、涂胶枪、拧紧枪等是机器人的工具，工具端分布式IO模块与机器人PLC通过总线通信。5G无线化可以简化有线现场总线网络，减少硬件，减少维护工作量，减少空间旋转运动造成的物理通讯故障（断线、接头松动等），无现场总线物理对接，无通讯对接时重启等待时间，减少对接设备维护工作量，保证每一工具都是通讯在线状态，提升生产节拍和效率。图 A.1-1 5G URLLC 应用场景-工具切换 A.1.2 C2IO-智能从站(机器人)以汽车生产线机器人为列，机器人属于线体PLC的从站，同时机器人本身带有独立的IO从站如：焊接控制器、涂胶控制器、铆接控制器等，在该场景下，5G无线化可简化有线现场总线网络，减少硬件，减少维护工作量，减少空间旋转运动造成的物理通讯故障（断线、接头松动 96 等），提升生产节拍和效率。图 A.1.2-2 5G URLLC 应用场景-智能从站 A.1.3 C2IO-回转传输、随行夹具 随行夹具是汽车柔性生产线移动的工装设备，该工装设备通常有分布式IO设备如阀岛等，5G无线化可简化有线现场总线网络，减少硬件，减少水平运动造成的物理通讯故障（断线、接头松动等），无现场总线物理对接，减少对接设备维护工作量，每一随行夹具都是通讯在线状态，在多车型交替生产时，便于优化程序提升生产节拍和效率。图 A.1.3-3 5G URLLC 应用场景-随行夹具 97 A.1.4 C2IO-转台、转鼓 转台、转鼓是将夹具工装水平、垂直旋转的设备，夹具工装布分布IO模块，通讯电缆旋扭故障高发，通常在通讯电缆固定段安装RT交互机打断总线网络便于快速更换，5G无线化可简化有线现场总线网络，减少硬件，减少维护工作量，减少水平往返旋转运动造成的物理通讯故障（断线、接头松动等），提高设备开工率。图 A.1.4-4 5G URLLC 应用场景-转台、转鼓 A.1.5 C2IO-升降机、滑台 对于升降台、滑台、立体库的设备，主PLC与该设备上的变频器实时通信，按指定要求控制设备的水平/前后/垂直运动。因为与变频器相连的线缆一直在运动，磨损严重，为避免其故障对主控PLC整体控制环上其他设备的影响，通常会在变频器前加一台RT交换机，实现与主PLC控制网络的隔离。成本高，故障点多。5G化之后，将简化有线现场总线网络，减少硬件，减少维护工作量，减少水平往返移动运动造成的物理通讯故障（断线、接头松动等），提高设备开工率。98 图 A.1.5-5 5G URLLC 应用场景-升降机、滑台、立体库 A.1.6 C2IO-有轨、闭环、滑触线/漏波电缆通讯 汽车生产EMS线，常用于空中吊装回转循环传输工件或物料，EMS小车分布有总线IO从站-变频器等，回转循环有线是无法满足其特性，目前供电通常采用滑轨、总线通讯采用非接触式波导或漏波通讯，5G无线化可减少有线现场总线硬件成本，减少布线施工工作量，减少原有漏波或波导通讯故障，提高设备开工率。图 A.1.6-6 5G URLLC 应用场景-有轨输送线(漏勃电缆/波导通信替换)99 A.1.7 C2IO-点对点，红外通讯、激光通讯替代 该场景常见于立体库移动的堆垛机与固定的主PLC间总线通讯，如红外、激光一对一的直连通讯，5G无线化可简化成一对多星型通讯，减少遮挡、对准错位通讯故障，减少硬件及运维成本。图 A.1.7-7 5G URLLC 应用场景-点对点红外/激光替换 A.1.8 C2IO-上、下料台/夹具定位台 上料台是指工艺前上件工作台，下料台是指工艺后出件工作台,5G无线化可减少有线现场总线硬件成本，减少布线施工工作量，消除有线现场总线拓扑限制。图 A.1.8-8 5G URLLC 应用场景-上下料台/夹具定位台 100 A.1.9 C2IO-安全操作 安全光栅等安全IO的感应和紧急安全停机，需要安全IO与主PLC之间实时通信。传统有线组网，因现场安全IO设备数量多，线缆部署复杂。5G承载该业务，将极大地简化现场组网。图 A.1.9-9 5G URLLC 应用场景-安全设备 A.1.10 C2IO-识别系统 识别系统：在汽车生产线常用照相机或RFID做车型判断、工艺质量识别、尺寸检查等，通常ID控制器和主PLC间是RT总线通讯，ID控制器和ID工具是标准以太网通讯NRT数据，双向数据传递共存，5G无线化可简化网络、一网增效。图 A.1.10 5G URLLC 应用场景-识别系统 101 A.1.11 C2IO-固定输送 汽车产线常见的滚轮摩擦传输车身或工件的设备，5G无线化可减少有线现场总线硬件成本，减少布线施工工作量，打破有线现场总线拓扑限制。图 A.1.11 5G URLLC 应用场景-固定输送线设备 A.1.12 C2IO-固定工艺设备 工艺设备作为最主PLC或机器等IO从站实时通讯，同时工艺参数和运行参等（电流、电压、温度等）非实时数据向车间数据中心传输，5G无线化网络扁平化可减少有线网络硬件成本，减少布线施工任务量，双向数据传递，实现5G化后的一网增效。102 图 A.1.12 5G URLLC 应用场景-固定工艺设备 A.1.13 C2IO-集中/云化 PLC 云化PLC直接进核心网，减少网络承载，释放更多通讯负载，减负增效，提供最大化的柔性架构，生产区域控制器柔性配置，软硬件改造便捷，提升多车型柔性生产切换效率。图 A.1.13 5G URLLC 应用场景-集中化 PLC A.1.14 C2IO-AGV 远程 IO 化 103 AGV常用产线搬运物料和工件，是柔性化生产重要的移动工具，目前AGV自带独立的PLC用于本地控制和调度PLC调度控制，5G无线化取消AGV个体PLC，支持远程IO化，节约硬件成本，双向编程简化单向编程。图 A.1.14 5G URLLC 应用场景-AGV 远程 IO 化 A.1.15 NRT-数据采集 在数据采集场景下，5G无线化可减少有线网络硬件成本，减少布线施工工作量。图 A.1.15 5G URLLC 应用场景-数据采集 A.1.16 C2C-控制器数据耦合交互 104 汽车产线PLC间东西向实时数据通讯采用总线IO复制器，该设备集成两个IO从站从属于两个PLC内部IO实时复制，在有多个PLC的线体，需要多个总线复制器，5G无线化可简化有线现场总线架构，减少硬件，减少维护工作量。图 A.1.16 5G URLLC 应用场景-控制器数据耦合交互 A.1.17 HMI-人机界面 传统的HMI，受操作视野影响，通常在一个独立的生产安全区安装一个HMI，另传统的HMI伴随安全操作如急停、使能按钮等，常规的无线是无法解决实时安全信号的可靠性要求，5G无线化可靠安全信号传输、无有线束缚，减少HMI数量，增加了HMI工作范围，降本增效。图 A.1.17 5G URLLC 应用场景-HMI 105 A.1.18 C2IO-EMS 吊具 EMS输送在乘用车厂总装车间常用于底盘线和车门线，而吊具作为车身和车门的载体，在输送线的工艺段完成人工或自动装配作业，在输送线的非工艺段完成存储和运输功能。传统模式中，EMS线主站和吊具从站通讯方式为波导通讯。波导通讯方案存在安装要求高、与外购分散控制器捆绑销售、周期长、开放性不够的困难。替换为5G通讯后可有效解决该痛点。图 A.1.18 自动化输送装备-EMS 吊具 图 A.1.18 5G URLLC 应用场景-EMS 吊具 106 A.1.19 C2IO-滑板 EMS在乘用车厂总装车间常用于内饰线和最终线，而滑板作为车身的载体，在输送线的工艺段完成人工或自动装配作业，在输送线的非工艺段完成存储和运输功能。传统模式中，滑板线主站和升降滑板从站通讯方式为波导通讯，搭建5G网络后，将打破波导通讯、进口分散控制器技术壁垒，减少硬件购置成本，缩短交货周期，实现功能开发性和可扩展。图 A.1.19-20 自动化输送装备-滑板 图 A.1.19 URLLC 应用场景-滑板 A.1.20 C2IO-线体驱动电机 在总装车间各个非标输送线都有着大量驱动电机，结合不同类型输 107 送形式实现不同的工艺功能。传统模式中，线体驱动电机及其变频器采用有线连接，线槽内部敷设有大量线缆，当工艺线路发生变更时存在改造困难的问题。搭建5G网络后，可优化硬件设计方案，减少现场线缆敷设量，优化线槽敷设路线。图 A.1.20 自动化输送装备-现体驱动(电机)图 A.1.20 URLLC 应用场景-现边驱动电机 A.1.21 C2IO-智能 AGV 108 图 A.1.2124 5G URLLC 应用场景-智能 AGV 在汽车工厂内，AGV 常用于 SPS 物料集配、仪表输送线、保险杠输送线、底盘合装等工艺。传统模式中，控制台与车体采用 WIFI 通讯方式，这种通讯方式延时较高、存在网络抖动情况。搭建 5G网络后，将融合 5G技术和云化算法。在工业互联网服务层开发任务管理模块、调度管理模块、融合激光导航 SLAM 算法和视觉算法，将 AGV 接入自研 5G DTU，结合可重构控制器接口与数据交换技术，通过 5G 将激光导航数据和视觉图像传输至云端服务器，云端 AI智能算法处理采集数据后，通过 5G 网络，适时调度响应，实现数字化车间制造装备和物料的快速重构。A.2 电子电子/机械机械/精铸行业应用精铸行业应用场景场景 A.2.1 C2IO-智能从站 图 A.2-1 传统/5G 网络承载从站 109 网络架构变更后，除部分涉及运动控制的站点外，大部分从站 PLC都可以上移。车间智能从站，包括机器人、自动化专机、分布式 I/O、智能仪表等，采集设备量数量大，单设备采集点多。既有秒级和分级的长周期信号，也有毫秒级高速数据，多样的需求对网络时延和带宽都提出了较高的要求。传统方式主要采用工业以太网，布线困难，缺乏柔性。采用 5G 解决方案后，智能从站植入 5G模组或者终端，从而通过 5G网络承载智能终端的数据采集和控制信号，使其以无线方式接入工业互联网平台，减少车间有线网络部署，同时优化车间布局。基于 MEC 在边缘端实施设备状态监控，减少人员干预，降低生产和维护成本。A.2.2 C2IO-云化 AGV 图 A.2-2 传统/5G 网络承载 AGV 采用传统方案，工厂内的 WiFi 需统一认证，同时考虑到网络隔离，当前 AGV 系统独立部署一套 WiFi 局域网络，支撑 AGV 到调度系统服务器的信息同步。会遇到以下业务痛点：1）WiFi信号阻断：信号在遇到门、墙、货架时容易出现丢包；2）WiFi AP切换问题。以上两个问题会导致 AGV停顿 5到 10秒，极端情况下需手动触发重启，影响物流效率；110 基于 5G 的云化 AGV 方案保留 AGV 原有性能的基础上增加 5G 模组，通过 5G 网络承载 AGV 的控制信号，解决 WiFi 信号阻断和 AP 切换丢包等问题。同时，简化了 AGV 本体的控制系统，将控制逻辑上移到云 AGV 调度系统，在节省硬件成本的同时提高了系统可靠性和灵活性。主要价值点：1）实现稳定可靠连接，避免 WiFi 不稳定导致的 AGV 运行中断；2）节省 AGV 系统整体成本，提升灵活性。A.2.3 C2IO-集中化 PLC/云化 PLC 图 A.2-3 集中化/云化 PLC 为了进行设备和产线控制，离散制造车间内存在大量的PLC控制器。这些PLC属于不同厂家，不同年代，如何实现其互联互通是推进工业互联网过程中遇到的最大痛点：第一，这些PLC往往采用了不同的网络接口和私有的通信协议，转换起来非常困难；第二，PLC程序没有统一的管理，在日后系统升级和优化时，往往遇到找不到程序，甚至找不到生产厂家的窘境；第三，现 111 有的PLC都采用以太网或者现场总线连接，在进行生产布局调整时需要重新布线，费时费力。此外，对于复杂的自动化系统，为了统筹控制，除了底层PLC外，往往还需要主控 PLC，将使得控制层级更加复杂；为了解决这些痛点，现场改用 5G 网络来承载云化 PLC 业务。图 A.2.3-4 5G URLLC 应用场景-集中化 PLC(与现场 IO 之间的工业控制)以总装线上的翻炉机为例，分布式远程 I/O 布置在翻炉机上，每个分布式 I/O安装一组移动终端，并通过 5G小站接入 5G 网络；云化 PLC放置在机房，和 MEC部署在一起，通过 MEC和分布式 I/O连通。5G承载了 PLC 与远程 I/O 之间的实时工控业务。基于这一架构，大量的 PLC 程序都可以集中部署在一台软 PLC 上实现，从而大大减少硬件 PLC 的使用。5G 云化 PLC 控制模式具有以下一些优点：1）整合 PLC 控制资源，采用标准化 I/O，减少使用种类众多 PLC模块，同时便于程序软件的升级和管理，硬件的运维也更容易；2）现场 IO 模块通过 5G 无线与 CPU 通信，不再需要布通信线缆，便于快速进行产线调整，实现柔性生产；112 3）通过云化的 PLC 天然地实现了设备数据的集中，不再需要额外的 SCADA 系统，由云化 PLC 直接对接企业上层各 IT 系统，减少了系统层级，不但易于实现 IT 系统的扁平化，也有助于提高数据的实时性。A.2.4 C2IO-云化 PLC 图 A.2.45 5G URLLC 应用场景-云化 PLC 压缩机总装车间的云化PLC，可用于激光打码、机芯入壳、码垛等压缩机总装主要工序：1、PLC通过加装5G通讯网关，网关将PLC协议Modbus、Ethernet等通用PLC协议转换为5G通信网络协议，借助5G网络提供高速的数据通道打通云端与电焊机器人、激光机器人、检测装置等设备的通讯，可实现工控设备的实时数据采集、协议转换、数据边缘计算处理、远程控制指令下发。2、传统通信中，组装流水线使用的焊接机器人、活塞选配、冷压机、机芯高度检测装置、水槽捡漏机器等设备都必须通过网线与PLC进行连接，网线布线繁琐、磨损高，同时生产过程中需要采集的压力、磁通量等参数也需要使用专用的传感器连接网线后上报到PLC才能进行反馈控制，组网架构成多级化。3、通过5G改造，组网架构扁平，基于5GURLLC低时延的特性实现了各生产线、各类生产设备之间的无线化柔性连接，降低传统通信中数据采集的丢包率，实现数据采集从有线到无线、本地到云端的转移。113 A.2.5 C2IO-云化智能 AGV 图 A.2-6 5G URLLC 应用场景-云化智能 AGV 压缩机总装车间的云化AGV系统，主要用于内装、外装流水线之间的车间物流调度：1、PLC通过加装5G通讯网关，网关将PLC协议Modbus、S7等通用PLC协议转换为5G通信网络协议，借助5G网络提供高速的数据通道打通云端与AGV小车的通讯，可实现位置、环境等数据的实时回传与PLC的远程控制，实现柔性路径规划、任务决策下达等工作。2、传统工业的AGV场景多采用电磁有轨或激光扫描设计，存在活动范围小、网络时延高、布线多、损耗高、干扰大等问题，已经无法满足现阶段物流车间的灵活移动需求。3、通过5G改造优化后，在跨车间、仓库、长距离搬运等复杂场景下，可实时获取相关数据并快速计算下达命令，打破原有网络传输距离、时延等方面的通讯限制，减少传统设计布线、干扰等问题，减少通讯故障、提高物流效率。A.2.6 C2IO-智能上下料 基于5G 工业互联网建立管理驾驶舱，现场数据实时回传，同步现场人、机、料数据，远程控制延时低于10ms，实现切割下料安全、高效的无人化作业。通过无人化下料作业，实现下料线产能翻番，节省了40%的人工成本。如图A.2-7所示，5G通信能够承载切割机工位与钢板 114 立体库之间的任务调度作业。图 A.2.6-7 5G URLLC 应用场景-下料作业(人工无人智能化)表 A.2-1 5G 使能分拣作业无人化 下料：人工无人智能化 传统方式下料 无人化下料作业 升级价值 5台等离子切割机，5名人员现场操作 拷贝加工程序、加工任务的开始、复位、寻边操作都需要人工现场操作；作业现场环境差，人身安全不能保证；8台激光切割机，2人现场巡检模式 设备状态、生产进度实时查看，加工程序自动下发，加工任务的开始、复位、寻边操作实现远程无人化操作 远离危险环境，人身安全得到保证。在分拣作业中，首次引进平台化建模技术，将分拣业务流程标准化，采用高性能引擎驱动，集成分拣适应度算法、智能决策算法、码盘策略算法、磁吸阵列算法、视觉算法等模块，打造出高效、灵活配置、三维可视化的智能分拣系统，在国际国内均属于首创。从分拣业务流程出发，以制造工艺为基础，实现从生产计划、制造、分拣、码盘、AGV调度的全流程数字化、智能化；自主开发智能分拣系统，实现分拣的智能化、少人化。如图A.2-8所示，5G承载了分拣中控系统与AGV之间的物流转运业务。115 图 A.2.6 5G URLLC 应用场景-分拣作业(人工无人智能化)表 A.2-2 5G 使能分拣作业无人化 分拣：人工无人智能化 传统分拣作业 无人化分拣作业 升级价值 工人站到钢板上，一个个零件捡下来；对于大零件，需要多人协作，才能将零件捡下来。每天分拣100吨以上钢板，劳动强度很大。作业现场环境差，人身安全不能保证；智能推送分拣任务，桁架自动分拣；动态显示分拣过程；大大降低工人劳动强度；A.2.7 C2IO-智能坡口 通过5G、云、AI在智能制造的深入应用，在智能坡口场景中，坡口机器人根据零件的不同，按事先编好的工艺来加工坡口。坡口工作台上的3D视觉相机对零件拍照，找到零件在工作台上的精确位置，并调用相应加工程序，引导坡口机器人切坡口。基于这样的3D视觉 激光寻位技术，坡口机器人按加工工艺要求对零件进行坡口加工，按不同零件、不同坡口位置自动切坡口，生产效率提升30%。116 图 A.2.7 5G URLLC 应用场景-智能坡口（切割 人工智能化）采用基于5G AI的智能坡口技术以后，无需示教编程，一次交检合格率 100%，效率提升 30%。5G 承载了坡口集控系统与坡口机器人之间的实时抓取业务。表 A.2-3 5G 使能坡口切割智能化 坡口切割：人工机器人智能化 传统人坡口：智能坡口：机器人切割 升级价值 人工坡口切割效率低，质量一致性取决于人工操作水平。坡口加工质量不稳定，容易产生流挂现象 图A.2-9左：人工坡口-流挂现象 采用3D视觉 激光寻位技术，自适应跟踪和定位，大大减少对每种零件的示教时间 实现零件自动识别、抓取 实现机器人自动寻位开坡口 A.2.8 NRT-PLC 工艺层云化 之前的工艺管理一般都是PLC自行管理工艺文件和参数，通过人工手动选择程序执行；现在通过边缘服务器管理工艺文件和参数，发送给设备。改造前后的方案对比如图A.2-10：117 图 A.2.80 5G URLLC 应用场景-工艺层上移 工艺数据可以说是制造业的核心技术所在，生产工艺直接影响到产品的质量和性能，并会体现在产品价格上，例如在焊接行业，某国外焊机厂商的售价在百万级别，而国内的焊机大多在20万这个级别，其中的价差大部分在于国外的焊机拥有几十年焊接经验积累的专家库，从而大幅降低焊接现场的调试时间和使用难度。工艺层上移，通过大数据AI代替专家库，减少工艺数据库的积累周期，20年到2年。集中管理产品的加工工艺文件和参数，可以同时管理多台干燥箱和粘浆粘沙工作站，且工艺文件和参数保存在边缘服务器端，设备端无需关心工艺文件和参数的选择问题，且工艺文件和参数修改后，所有的干燥箱和粘浆工作站都能得到同步更新。工艺参数上移到边缘，5G承载主PLC/从从站回传的实时工艺参数。表 A.2.8-4 控制系统中工艺层产生的数据及价值 数据内容 更新周期 数据价值 数据库内容 按需 所有配置信息、参数信息都记录在数据库中，可以按需获取 系统状态 16ms 系统当前状态信息，是否异常，是否上伺服等 错误状态 16ms 错误信息 16ms 具体的错误描述 日志文件 按需 按需获取任务层日志文件 工艺参数 按需 具体工艺应用设置的参数 118 A.2.9 C2IO-PLC 逻辑层云化 过去的PLC用于管理完整的生产线，控制一条产线上的信号和运转，在精铸工艺中，由于更多的是多品种小批量的场景，且各工作站独立加工，不适合一条固定的流水线，因此，将设备间的工作逻辑通过边缘服务器完成，可以根据需求灵活配置。图 A.2.91 5G URLLC 应用场景-逻辑层上移 逻辑层上移，控制逻辑简化，从原来的多级控制MES主PLC从PLCIO,变为MES/主PL到IO的简化控制。降低现场从站北向打通的软件定制；降低现场从站的投资。并支持多种协议的现场设备更易对接。主PLC上移到边缘，5G承载主PLC与现场从站/或IO之间的实时控制指令，以及机器视觉/激光的传感回传的现场宽带数据。表 A.2.9-5 控制系统中逻辑层产生的数据及价值 数据内容 更新周期 数据价值 数据库内容 1s 所有配置信息、参数信息都记录在数据库中，可以按需获取 系统状态 16ms 系统当前状态信息，是否异常，是否上伺服等 错误状态 16ms 错误信息 16ms 具体的错误描述 日志文件 按需 按需获取任务层日志文件 运行节拍 16ms 运动的节拍统计，体现系统的工作效率 当前运行的程序 16ms 当前运行的后台任务 16ms 示教文件变量信息 16ms 实时周期抖动统计 12h 评价实时系统的稳定性 周期任务开销统计 12h 实时系统中会有一个固定周期的任务，该数据统 119 计任务周期中工作时间、闲置时间、超时时间、超时次数、不同工作时间区间计数等，用来评价周期任务中的算法效率，也可以用来诊断是否存在异常开销导致周期任务超时 A.2.10 MC-PLC 运动层云化 在面向多品种小批量的柔性生产中，将更多的需要引入支持多工艺的软件定义的智能机器人。机器人智能化，支持多工艺，从固定轨迹变为自动校准轨迹。如果将来无线通讯的时延可以达到1ms甚至更低的级别，也可以将机器人的伺服控制系统云化，以实现运动控制的集中化管理。图 A.2.10 5G URLLC 应用场景-运动层上移 机器人PLC运动层上移到边缘，5G承载机器人PLC实时下发给伺服的运动轨迹指令，以及机器视觉/激光的传感回传的现场宽带数据。表 A.2-6 控制系统中运动层产生的数据及价值 数据内容 更新周期 数据价值 规划笛卡尔位置 1-4ms 用于实时显示笛卡尔位置，并判断是否异常 规划笛卡尔姿态 1-4ms 用于实时显示笛卡尔姿态，并判断是否异常 规划笛卡尔线速度 1-4ms 用于实时显示笛卡尔线速度，并判断是否异常 规划笛卡尔角速度 1-4ms 用于实时显示笛卡尔角速度，并判断是否异常 规划笛卡尔线加速度 1-4ms 用于实时显示笛卡尔线加速度，并判断是否异常 规划笛卡尔角加速度 1-4ms 用于实时显示笛卡尔线减速度，并判断是否异常 规划关节位置 1-4ms 用于实时显示关节位置，并判断是否异常 规划关节速度 1-4ms 用于实时显示关节速度，并判断是否异常 规划关节加速度 1-4ms 用于实时显示关节加速度，并判断是否异常 120 规划关节减速度 1-4ms 用于实时显示关节减速度，并判断是否异常 规划外部轴位置 1-4ms 用于实时显示外部轴位置，并判断是否异常 规划外部轴速度 1-4ms 用于实时显示外部轴速度，并判断是否异常 规划外部轴加速度 1-4ms 用于实时显示外部轴加速度，并判断是否异常 规划外部轴减速度 1-4ms 用于实时显示外部轴减速度，并判断是否异常 距离目标点距离 1-4ms 错误状态 8ms 包括是否超出工作空间和限位、是否超速、是否运动学逆解错误 报警信息 8ms 具体的错误描述 配置参数 按需 控制系统各类配置参数，包括控制器参数、关节参数、笛卡尔参数、结构参数、规划器参数等 系统状态 8ms 显示控制器状态，譬如是否正在规划、是否停止等 日志文件 按需 按需获取运动层日志文件 其它工艺状态数据 按需 121 附录附录 B：工业以太网协议介绍工业以太网协议介绍 B.1 现有工业协议概述现有工业协议概述 图 A.2.101 A/B/C 三类工业协议举例 如图 B.1-1 所示，现有工业协议种类众多，本章节将分别介绍A/B/C 中几种常见的工业协议，方便大家更好地了解各类工业协议的特征。更详细的信息请参考各个工业协议标准组织所提供的资料。其中，A 类工业以太协议基于标准以太硬件、有 IP 层，基于 IP 地址寻址；B类工业以太协议基于标准以太硬件，无 IP层，直接基于标准Ethernet传输（基于 MAC地址寻址）；C类工业以太协议基于定制化的硬件，支持时间同步、预留带宽等；无 IP 层，基于定制化的 Ethernet传输。B.2 Profinet PROFINET是经由 PI（PROFIBUS International）推出的一种开放式的工业以太网标准，主要用于工业自动化和过程控制领域，符合 IEEE 802.3 规范下的内容，具备自动协商、自动交叉的功能。B.2.1 协议栈及发包模型介绍 （一一）Profinet IO 通信模型及数据通道通信模型及数据通道 122 图 B.2.1 通信模型及数据通道 传统的以太网使用 CSMACD（带有冲突监测的载波监听多路访问）协议实现介质访问控制，虽然工业以太网可使用标准的通信协议(如 TCP/IP 或 UDP/IP)来提高其实时性，但数据包的传输时延很大程度上依赖网络负载而不能预先确定，因此标准协议通信过程中会产生帧过载现象，这加大传输时延及处理器计算时间，从而延长发送周期，严重影响网络的实时性。为此，Profinet 通过对发送器和接收器的通信栈进行实时性优化，可保证同一网络中不同站点能在一个确定时段内完成时间要求严苛的数据传输。Profinet 通过软实时和硬实时方案对 ISOOSI 参考模型的 第 2 层进行了优化，此层内所改进的实时协议对数据包的寻址不是通过 lP 地址实现的，而是使用接收设备 MAC 地址，同时保证与其他标准协议在同一网络中的兼容性。Profinet 协议将工厂自动化和企业信息管理层 IT 技术有机地融为一体，同时又完全保留 PROFIBUS 现有的开放性。（二二）Profinet 现场设备结构现场设备结构 123 图 B.2.1 现场设备结构 Profinet 现场设备结构如图 B.2-2 所示，包含三类设备：控制器：典型的控制器是包含过程 I/O 映像表和用户程序的高层控制器。控制器是主动的通信方，对所连接的设备进行参数化和组态。控制器执行与现场设备的循环/非循环数据交换，并处理报警。监视器：监视器可以是用于调试或诊断的编程设备（PG），个人计算机（PC）或人机接口（HMI）。现场设备：根据 PROFInet 协议向高层控制器发生过程数据并报告危急的系统状态（诊断和报警）的通信方。（三三）Profinet 发包发包模型模型-RT 模式模式：124 图 B.2-3 Profinet-RT 发包模型 Profinet-RT 发包模型如下：循环时间短至 250us（一般1ms）100Mbit/s 带宽 适用于超过 90%的自动化应用 传输过程数据和报警 不同的非同步周期 应用程序、数据传输和现场设备有各自的处理周期 循环时间和抖动是不精确的 图 B.2-4 Profinet-RT 报文 125 （四四）Profinet 发包发包模型模型-IRT 模式模式：图 B.2-5 Profinet-IRT 发包模型 性能升级条件下循环周期短至 31.25us 应用程序,数据传输和设备的周期是同步的循环时间短至125us 且抖动精度小于 1s 100Mbit/s 带宽 确定性数据和互联网协议数据同时传输 控制器有最精确的主时钟，并定期线设备发送自己的时间 每个设备有自己的本地从时钟，从时钟根据控制器时间调整本地时钟 控制器和设备之间的延迟被精确测量和补偿 图 B.2-6 Profinet-IRT 报文 126 B.2.2 组态流程：交互机制（一一）Profinet 网络结构网络结构 图 B.2.2-7 Profinet网络结构 根据链接方式的不同，PROFInet网络可以构成线型拓扑结构，星型拓扑结构，树型拓扑结构和环型拓扑结构：线型拓扑结构：是一种使用一条传输线将网络中的节点先后连接所组成的拓扑结构，优点是结构简单，安装容易，传输线路最短，节省成本，缺点是除了两端其余节点的增删困难，单个节点发生故障能影响整个网络，并且故障定位比较困难，一般不用来构成大型网络。星型拓扑结构：是以交换机为中心，将各个网络节点都链接到交换机上组成的拓扑结构。优点是节点的增删灵活，单个节点故障不会影响网络整体运行，容易管理，诊断及监控。缺点是布线复杂，成本高，交换机故障会导致网络瘫痪 树型拓扑结构：将几个星型拓扑网络用交换机连接起来就构成树型拓扑网络，优点是除了具有星型网络的优点外，还具有网络层次清晰，整体可靠性高，安全性高的特点，缺点是交换机故障会导致某个网络分支瘫痪，布线成本高等。127 环形拓扑结构：将线型拓扑结构首尾相连，组成一个封闭的环就构成了环型拓扑结构。（二二）Profinet 从组态到运行从组态到运行 图 B.2.2-8 Profinet 组态过程 Profinet组态运行：Profinet组态是一个通过上位软件，导入设备描述文件（GSD），通过配置设备的IP,设备名等信息来指定PLC和IO的关系，并对设备进行参数化的过程。（三三）Profinet 建链过程建链过程 图 B.2.2-9 Profinet建链过程 128 Profinet建链过程：Profinet PLC首先通过DCP协议来识别IO的设备名，通过设备名来确认哪些设备是属于本PLC的，识别成功后再通过DCP协议来给设备分配IP地址，在分配完IP之后开始通过CM（UDP）协议来对设备进行参数化，参数化结束，建链完成，开始周期性的RT通讯。（四四）Profinet 通信关系通信关系 图 B.2.2-10 通信关系类别 图 B.2.2-11 通信关系划分 Profinet的通讯关系统称CR，CR又分为记录数据CR，IO数据CR，报警数据CR，其中：记录数据CR属于NRT数据，主要通过控制器请求/设备响应机制 129 来进行数据读写，用来进行组态，诊断，非周期IO数据读写。IO数据CR属于RT数据，使用提供者/消费者模型来警醒周期性的IO数据交互，并通过看门狗机制来进行通道检测。报警数据CR属于RT数据，IO设备触发式的主动上报报警，是非周期性的RT数据。（五五）提供者提供者/消费者模型消费者模型 Profinet IO 使用提供者/消费者模型用于数据交换：提供者周期性的发送数据(刷新时间)。消费者接收 IO 数据，不做确认，以看门狗来监视输入数据的循环周期。控制器和设备同时作为提供者和消费者(即使没有用户数据传输）如图B.2-12所示，PLC（IO controller）和IO（IO device）互为提供者和消费者，在建链完成之后即开始周期性的通讯。提供者按照Updatetime 周期性的发包，消费者通过看门狗来检测通道状态。图 B.2.2-12 提供者/消费者模型 B.2.3 宕机看门狗及异常处理机制 Profinet 看门狗机制：130 在协议栈里有WDt，DHt两个超时计数器。正常情况下：当设备发包时计数器加1，当设备收到有效数据包时计数器清零。异常情况下：设备发包时会检查WDt和DHt两个计数器，当检查到WDt超时时会去检查DHt是否超时，当WDt和DHt同时超时时会切断AR连接关系（断开设备和PLC的连接）。如果没有同时超时会将超时的计数器清零。图 B.2-13 Profinet看门狗机制流程 B.2.4 模组能力介绍 Profinet IO周期性数据：图 B.2.4 Profinet 周期性数据结构 131 Profinet 常用模组介绍(西门子ERTEC200P)：图 B.2.4-15 西门子ERTEC200P B.2.5 典型 PLC 能力介绍 图 B.2-16 Profinet IO控制器能力（西门子 CPU1517F-3PN）132 图 B.2-17 Profinet IO 从站设备（勃傲BA-PRO-DIO8-PN-AD现场级IO模块）B.3 Modbus 在精铸改造项目中，边缘服务器（MES）与设备之间使用MODBUS 进行通讯，以干燥箱为例，在工艺流程中干燥箱负责对粘浆粘沙后的蜡模进行干燥处理，其中 MES 需要下发干燥箱使用的参数（例如干燥温度，风扇转速等），然后下达干燥箱启动指令，并且需要实时监控干燥箱内的湿度和温度状态，用以判断干燥箱的工作状态。其中指令发送和状态监视的周期为 20ms。B.3.1 协议栈及发包模型介绍 133 Modbus通讯栈：图 B.3-1 modbus位于七层协议中的应用层 MODBUS 是 OSI 模型第 7 层上的应用层报文传输协议，它在连接至不同类型总线或网络的设备之间提供客户机/服务器通信。自从 1979 年出现工业串行链路的事实标准以来，MODBUS 使成千上万的自动化设备能够通信。MODBUS 是一项应用层报文传输协议，可以使通过不同类型的总线或网络连接的设备或服务器进行通信。目前，可以使用下列介质实现 MODBUS：一类是以太网上的 TCP/IP，另一类是串行链路上的MODBUS（EIA/TIA-232-E、EIA-422、EIA/TIA-485-A，光纤以及无线）。Modbus帧结构：图 B.3-2 通用Modbus帧结构 MODBUS 协议定义了一个与基础通信层无关的简单协议数据单元（PDU）。特定总线或网络上的MODBUS 协议映射能够在应用数据单元（ADU）上引入一些附加域。134 B.3.2 组态流程：交互机制 Modbus组网示例：图 B.3.2 Modbus组网示例(引用modbus组织发布的协议标准)Modbus协议是一个master/slave架构的协议。有一个节点是master节点，其他使用Modbus协议参与通信的节点是slave节点。每一个slave设备都有一个唯一的地址。在串行和MB 网络中，只有被指定为主节点的节点可以启动一个命令（在以太网上，任何一个设备都能发送一个Modbus命令，但是通常也只有一个主节点设备启动指令）。一个ModBus命令包含了准备执行的设备的Modbus地址。所有设备都会收到命令，但只有指定位置的设备会执行及回应指令（地址0例外，指定地址0的指令是广播指令，所有收到指令的设备都会运行，不过不回应指令）。所有的Modbus命令包含了校验码，以确定收到的命令没有被破坏。基本的ModBus命令能指挥一个设备改变它的寄存器的某个值，控制或者读取一个I/O端口，以及指挥设备回送一个或者多个其寄存器中的数据。Modbus响应机制(该图引用modbus组织发布的协议标准)135 图 B.3.2-4 modbus响应机制 启动 MODBUS 事务处理的客户机创建 MODBUS 应用数据单元。功能码向服务器指示将执行哪种操作。MODBUS 协议建立了客户机启动的请求格式，用一个字节编码 MODBUS 数据单元的功能码域。有效的码字范围是十进制 1-255（128-255 为异常响应保留）。当从客户机向服务器设备发送报文时，功能码域通知服务器执行哪种操作。向一些功能码加入子功能码来定义多项操作。从客户机向服务器设备发送的报文数据域包括附加信息，服务器使用这个信息执行功能码定义的操作。这个域还包括离散项目和寄存器地址、处理的项目数量以及域中的实际数据字节数。B.3.3 宕机看门狗及异常处理机制 主站与从站的异常处理主站与从站的异常处理 如果从站收到正常的数据帧，则以正常的数据帧进行回复；如果从站超过设定的通讯周期没有回复，主站会触发通讯超时的错误；如果从站收到数据，但是出现校验错误（如：校验位，LRC，CRC错误），从站不会进行响应，主站也会触发通讯超时的错误；如果从站收到的数据校验无误，但是无法处理（如：出现非标准的功能码），则从站会反馈一个功能码错误帧。136 异常响应报文有两个与正常响应不同的域：功能码域：在正常响应中，服务器利用响应功能码域来应答最初请求的功能码。所有功能码的最高有效位（MSB）都为0（它们的值都低于十六进制0 x80）。在异常响应中，服务器设置功能码的MSB为1。通过设置功能码的MSB，客户机的应用程序能够识别异常响应，并且能够检测异常码的数据域。数据域：在正常响应中，服务器可以返回数据域中数据（请求中要求的任何报文）。在异常响应中，服务器返回的数据域中为异常码。通过判断异常码进行相应的处理。表 B.3-1 Modubus 异常码定义 异常码 含义 说明 0 x01 功能码不合法 功能码不在可处理的功能列表中 0 x02 数据地址不合法 请求的数据地址不在标准的区间内 0 x03 数据值不合法 写入的数据超过数据范围要求 0 x04 从站设备故障 从站设备故障 0 x05 确认 从站收到指令，且会处理较长逻辑时使用，返回给主站，以免主站发生超时报警 0 x06 从站忙碌 从站正在处理耗时指令 0 x08 存储区校验失败 用于判断文件存储区的文件记录可能损坏 B.3.4 模组能力介绍 Modbus协议栈工作在PLC设备内部，协议的主要功能用于读写PLC内部的存储区，通过存储区的数据变化，实现PLC与上位系统交互信息的功能。Modbus协议规定了4个存储区，其地址空间如表B.3-2所示，137 表 B.3-2 Modbus 协议 Modbus协议同时规定了二十几种功能码，但是常用的只有几种，用于针对上述存储区的读写，如图B.3-5所示(该图引用modbus组织发布的协议标准)图 B.3-5 Modbus功能码 B.3.5典型 PLC能力介绍 该精铸项目中干燥箱使用西门子S7-200 Modbus TCP 进行通讯。MES侧作为modbus tcp主站，干燥箱作为modbus tcp从站，使用前需要配置从站的IP地址及数据区地址，配置界面如图B.3-6所示：138 图 B.3-6 Modbus tcp 从站配置界面 S7-200 PLC中的Modbus TCP 协议库已经封装完成，只需要通过 MBUS_CTRL 指令初始化即可使用，不需要很复杂的操作。其中MBUS_需要 1.11 ms 用于初始化，在后续的每个扫描周期中只占用 0.41 ms。调用 MBUS_MSG 子程序会加长处理时间。大部分时间都用于 CRC 校验的计算。每读写一个字的数据就需要 1.85 ms 扫描时间。数据最多的情况下（读、写 120 字的数据），主站的扫描时间大概会增加到200 ms。读操作的时间主要消耗在接收数据上；写操作的时间主要消耗在发送数据上。B.4 EtherCAT B.4.1 协议栈及发包模型介绍 EtherCAT协议是由ETG协会推出的一款工业以太网协议，符合IEEE 802.3规范下的内容，主要用于运动控制领域，具备高实时、高同步性能，支持任意组网方式。协议栈介绍：139 EtherCAT协议只用了OSI中的三层，主要在链路层做了改造，具体如图B.4-1所示。图 B.4-1 EtherCAT 协议 其EtherCAT从站协议栈如图B.4-2所示，链路层使用特定的硬件芯片做协议解析；图 B.4-2 EtherCAT 从站协议栈 EtherCAT模块细节，如图B.4-3所示：140 图 B.4-3 EtherCAT 模块各层功能 EtherCAT发包模型：PLC、IO发包周期，包大小，时钟同步能力：EtherCAT的通信周期最小可达11us，通常使用范围为125us32ms之间；使用全双工100M/bit;最大数据包与以太网相同1500Byte；DC模式下的同步能力远小于1us，抖动最小可以达到- 20ns；可以支持同步和非同步不同发包周期；EtherCAT发包周期：图 B.4-4 多过程数据周期题 141 EtherCAT控制回环：图 B.4-5 闭环控制周期流向图 EtherCAT同步原理：设置一个参考时钟，参考时钟可以选择主站或者从站；每一个从站都有一个本地时钟；主站计算每一个从站与参考时钟的偏差，并填入到从站中；主站每一个通信周期会发送一个时间同步帧，用于校准从站之间的时间偏差。图 B.4-6 时钟同步分布图 B.4.2组态流程：交互机制 1.EtherCAT拓扑结构拓扑结构 EtherCAT支持任意的拓扑结构，常用总线型，如果使用树型或者星型结构需要借助EtherCAT的分支器或者倍增器等模块，同时也支持 142 环网使用。（1）EtherCAT拓扑结构拓扑结构-总线型总线型/树型树型 图 0-7 EtherCAT 拓扑结构-总线型/树型（2）EtherCAT拓扑结构拓扑结构-星型星型/环形环形 图 0-8 EtherCAT 拓扑结构-星型/环形 2.EtherCAT组态流程组态流程 图 0-9 EtherCAT 组态流程 143 3.EtherCAT交互机制交互机制 EtherCAT包含两种类型的数据交互：一种是邮箱数据用于下载参数，状态监控，上报错误；另一种是过程数据，用于运动控制，EtherCAT可以直接套用。CANopen协议模式，使用消费者与生产者用于传输控制数据，使用问答模式用于配置，如图B.4-10：图 0-10 EtherCAT 交互机制 过程数据的传输过程数据的传输 图 0-11 过程数据地址映射示意图 如图B.4-11所示，一个数据帧中，带有多个从站的过程数据，充分发挥EtherCAT的高效性，但是也引来另外一个问题，一旦数据帧丢失，144 后续所有从站的数据都会丢失。过程数据帧中通过地址映射形式直接填充到数据帧中。邮箱数据交互邮箱数据交互 图 0-12 SDO 数据交流过程 邮箱数据交互，主要用于解决参数配置，功能码读写等应用，如图0-12所示，以SDO交互为例，采用一问一答模式，主动方为PLC也就是客户机，被动方是从站也就是服务器，通过一问一答获取从站端的功能码等参数。除了SDO以外，邮箱数据也可以用于做报警上传，文件传输功能等其他功能。B.4.3宕机看门狗及异常处理机制 宕机看门狗机制：EtherCAT控制通信模式有三种，分别为DC模式、SM模式、FreeRun模式。大多是伺服控制使用DC模式，SM和FreeRun模式可用于IO控制。DC模式的看门狗，采用“加3减1”的机制，每丢失一次控制数据，计数加3，当计数达到9时，就会报警，每收到一次控制数据，计数值会减1，直到计数值为0。SM或者FreeRun模式，通常采用100ms的看门狗，无论通信周期是 145 多少，都采用100ms的看门狗，若有特殊需求，可以自定义看门狗时间。B.4.4模组能力介绍 EtherCAT从站介绍从站介绍(ET1100)EtherCAT从站(ET1100)主要模块特性如表B.4-1所示。表 B.4-1 ET1100主特性 EtherCAT从站框图B.4-13所示：图 B.4-13 EtherCAT 从站单元结构 146 B.4.5典型 PLC能力介绍 典型典型PLC能力介绍能力介绍（AC800系列系列）表 B.4-2 AC800 系列基本规格 典型典型PLC的通信周期的通信周期 表 B.4-3 AC810 的通信周期 147 B.5 CANopen B.5.1协议栈及发包模型介绍 CANopen是由CAN组织定义并维护的协议，是一个基于CAN串行总线的网络传输系统的应用层协议。CANopen采用对象字典作为通信与应用程序接口，支持多种通信模型、多种数据通信方式，提供典型的预定义主/从连接组，具备很大的灵活性。CANopen通信模型通信模型 如图B.5-1所示，通信概念符合ISO-OSI参考模型。图 B.5-1 通信参考模型 CANopen设备模型设备模型 图 B.5-2 设备模型 148 CANopen设备的结构如图B.5-2所示：通信单元：此功能单元提供通信对象和与之相应的通过底层网络结构传输数据的能力。对象字典：对象字典集合了设备上所有影响应用程序对象、通信对象和状态机行为的数据项。应用单元：应用单元包括与过程环境能够产生相互作用的设备功能。对象字典是通信对象和应用程序对象之间的接口。CANopen通讯协议模型通讯协议模型 CANopen根据消息传输触发的模式等不同，分为以下三种通讯协议模型：主/从协议 客户端/服务器协议 生产者/消费者协议 CANopen通讯通讯-主主/从从协议协议 在任何时候CANopen网络中都恰好存在一个设备以主设备身份执行特定功能。CANopen 网络中所有其他的设备会被视为从设备。按照协议规定主设备会向被寻址从设备发送请求，而从设备响应。如图B.5-3分别定义了无应答的主/从协议模式，和带应答的主/从协议模式。图 B.5-3 无应答的主/从通信协议 149 图 B.5-4 带应答的主/从通信协议 CANopen通讯通讯-客户端客户端/服务器协议服务器协议 单一客户端和单一服务器之间的一种通信协议。客户端发出请求(上传/下载)触发服务器执行某项任务。在完成任务后服务器应答请求。下图定义了客户端/服务器协议模式。图 B.5-5 客户端/服务器通信协议 CANopen通讯通讯-生产者生产者/消费者协议消费者协议 生产者/消费者协议涉及一个生产者和若干消费者(没有也可以)。如图B.5-6所示，由生产者发起一个无确认的协议请求。图 B.5-6 生产者/消费者通信协议 CANopen数据交互模式数据交互模式 CANopen有两种数据交互模式：150 服务数据对象（SDO）：主要用于CANopen主站对从节点的参数配置。过程数据对象（PDO）：属于过程数据主要用来传输实时数据。CANopen数据交互数据交互-服务器数据对象服务器数据对象（SDO）SDO传输方式遵循客户端/服务器模式，即一应一答方式。由CAN总线网络中的SDO客户端发起，SDO服务器作出应答。因此，SDO之间的数据交换至少需要两个CAN报文才能实现，而且两个CAN报文的CAN标识符是不一样的。SDO的传输模型如图B.5-7所示。图 0-7 SDO 客户端读/写 SDO 服务器中的对象字 CANopen数据交互数据交互-过程数据对象过程数据对象（PDO）过程数据对象（PDO）用来传输实时的数据，是CANopen中最主要的数据传输方式。由于PDO的传输是不需要应答，且PDO的长度可以小于8个字节，因此传输速度非常快。PDO的传输遵循的是生产者/消费者模型，即CAN总线网络中生产者产生的TPDO可根据COB-ID由网络上一个或者多个消费者RPDO接收，传输模型如图B.5-8所示。图 0-8 PDO 传输模型图 PDO有两种传输类型：同步传输和异步传输。如 B.5-9所示，1、2 151 为异步传输，3、4为同步传输。图 0-9 两种传输类型的交互过程 PDO-异步传输异步传输（由特定事件触发由特定事件触发）其触发方式可有两种，第一种是由设备子协议中规定的对象特定事件来触发（例如定时传输，数据变化传输等）。第二种是通过发送与PDO的COB-ID相同的远程帧来触发PDO的发送。PDO-同步传输同步传输（通过接收同步对象实现同步通过接收同步对象实现同步）同步传输就是通过同步报文让所有节点能在同一时刻进行上传数据或者执行下达的应用指令，可以有效避免异步传输导致的应用逻辑混乱和总线负载不平衡的问题。一般发送同步报文的节点是NMT主机。同步传输又可分为周期传输（循环）和非周期传输（无循环）。周期传输则是通过接收同步对象（SYNC）来实现，可以设置1240个同步对象触发。非周期传输是由远程帧预触发或者由设备子协议中规定的对象特定事件预触发传送。如图B.5-10所示，说明了同步和事件驱动的传输原则过程。同步 152 PDO在紧接着SYNC 对象之后的同步窗中传输。图 0-10 同步和事件驱动的传输 B.5.2组态流程：交互机制 CANopen总线拓扑总线拓扑 CANopen现场总线连接拓扑结构如图B.5-11所示。推荐使用带屏蔽双绞线连接，总线两端分别连接两个120终端匹配电阻防止信号反射，屏蔽层一般使用单点可靠接地。图 B.5-11 CANopen 总线拓扑结构图 CANopen的的NMT状态机状态机 网络管理系统（NMT）负责初始化、启动及停止网络及网络中的设备，属于主/从系统。CANopen网络中有且只有一个NMT主机，可配置包括本身在内的CANopen网络。CANopen的执行按照协议规定的状态机执行，各个状态执行相应的工作。由内部自动由CANopen主站操作CANopen节点进入不同的NMT 153 状态。CANopen的NMT状态机执行图如图B.5-12所示。图 0-12 NMT 状态机 上图是完整的NMT状态切换的过程，图中带字母的转换由NMT报文实现，只有NMT主机能够发送NMT控制报文。其中，各个字母表示如下：A：网络管理切换到运行（操作）状态 B：网络管理切换到停止状态 C：网络管理切换到预操作状态 D：网络管理切换到应用层复位状态 E：网络管理切换到通讯复位状态 B.5.3宕机看门狗及异常处理机制 CANopen宕机看门狗机制宕机看门狗机制 CANopen宕机看门狗机制主要通过NMT错误控制协议来支撑。NMT错误控制主要用于检测网络中的设备是否在线和设备所处的状态，包括节点保护、寿命保护和心跳。1.心跳 154 图 B.5-13 节点状态与心跳报文 心跳模式采用的是生产者/消费者模型。如图B.5-13所示，CANopen从站按其对象字典中1017h中设置的心跳生产时间（ms）进行报文的发送，而CANopen主站（NMT主站）则会按其1016h中设置的心跳消费时间进行检查，假设超过若干次心跳消费时间没有收到从站的心跳报文，则认为从站已经离线或者损坏。2.节点/寿命保护 节点保护是NMT主机通过远程帧周期地查询NMT从机的状态，而寿命保护则是从站通过收到的用于监视从站的远程帧间隔来间接监视主站的状态。节点保护遵循的是主/从模型，每个远程帧都必须得到应答。与节点/寿命保护相关的对象包括保护时间100Ch和寿命因子100Dh。100Ch的值是正常情况下节点保护远程帧间隔，单位是ms，100Ch和100Dh的乘积决定了主机查询的最迟时间。正常情况下，节点保护都是 155 可以实现的。当节点100Ch和100D都为非零，且接收到一帧节点保护请求帧时，激活寿命保护。B.5.4模组能力介绍 汇川IS620P、SV660PCANopen伺服从站：支持EMCY(紧急报文)支持CiA-301 V4.02，CiA-402 V2.0 支持常用的标志波特率，最大1Mbit/s 最大站点数：63个 支持服务：NMT：网络管理系统；SDO：服务数据对象；PDO：过程数据对象；设备监视：包括节点保护和心跳；SYNC：包括同步发生器及同步接收，应用于PDO传输 PDO传输类型：时间触发、事件触发、同步触发 支持PDO数目：4个RPDO，4个TPDO SDO传输方式：加速SDO传输，分段SDO传输 Anybus CompactCom M40模块CANopen从站接口：支持EMCY，紧急报文 兼容CiA-301版本4.2.0 支持所有的标准波特率 自动波特率检测 多大57343个ADI可以作为制造商特定对象和配置文件特定对象从网络访问 多达64个TPDO和64个RPDO（对应于每个方向总共512字节过程数据）156 PDO映射可以通过网络配置工具或通过应用程序（IO程序集）进行定制 支持诊断功能 支持从网络重新映射过程数据 支持心跳功能（不支持节点保护）支持快速和分段SDO传输（不支持块传输）网络循环周期低至1ms B.5.5典型 PLC能力介绍 汇川H3U系列可编程控制器：支持EMCY(紧急报文)支持CiA-301 V4.02 支持常用的标志波特率，最大1Mbit/s 最大站点数：30个 支持服务：NMT：网络管理系统；SDO：服务数据对象；PDO：过程数据对象；设备监视：包括节点保护和心跳；SYNC：包括同步发生器及同步接收，应用于PDO传输 PDO传输类型：时间触发、事件触发、同步触发 支持PDO数目：64个RPDO，64个TPDO SDO传输方式：加速SDO传输，分段SDO传输 汇川H3U系列可编程控制器的ANopen规格参数如表B.5-1所示。157 表 B.5-1 H3U CANopen 规格参数 158 缩略语表缩略语表 缩略语缩略语 中文全称中文全称 英文全称英文全称 5G 第五代移动通信技术 5th-Generation Mobile Communication Technology 5G-A*参考 3GPP 说法，暂无注释 5G-Advanced AGV 自动导航车辆 Automated Guided Vehicle C2IO 控制器与设备输入输出 Control to I/O CT 周期时间 Cycle Time eMBB 增强移动宽带 Enhanced Mobile Broadband FMS 设备监控系统 Facility Monitoring System HMI 人机交互界面 Human Machine Interface IT 互联网技术 Internet Technology MC 运动控制 Motion Control MES 制造执行系统 Manufacturing Execution System NRT 非实时 Non-Real Time OT 运营技术 Operational Technology PLC 可编程逻辑控制器 Programmable Logic Controller RT 实时 Real Time ST 生存时间 Survival Time URLLC 超可靠低时延通信 Ultra-reliable and Low Latency Communications

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2021-2022 年工业互联网 测试床汇编 工业互联网产业联盟（工业互联网产业联盟（AII）2023 年年 6 月月 声声 明明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱： 前前 言言 工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合下的关键基础设施、新型应用模式和全新工业生态体系，当前围绕工业互联网的应用探索和业务创新大量涌现。特别是 国务院关于深化“互联网 先进制造业”发展工业互联网的 指导意见 发布以来，我国制造企业、自动化企业、ICT 企业、互联网企业、科研院所等各方力量积极参与我国工业互联网建设及推广工作，不断推动我国工业 互联网的深化发展。工业互联网产业联盟（以下简称“AII/联盟”）测试床组联合联盟平台组、网络组、边缘计算组、标准组、实验室等，持续组织开展工业互联网测试床征集工作。在2021年期间，联盟通过多次组织专家评审，遴选出了 13 个测试床。全方位呈现工业互联网重点行业的应用实践 和成效，展现工业互联网的核心能力和解决方案，展望未来产业创新发展趋势与 方向，为工业互联网的实施部署提供示范和标杆，加速产业发展。本汇编由测试床组组长单位华为技术有限公司与副组长单位中国信息通信研究院牵头，各测试床项目参加单位联合编写。本书编委成员包括：周小红、郝光明、吴治国、王元、段世惠。测试床项目参与编写单位包括：中国信息通信研究院、华为技术有限公司、中国联通、中国移动、中国电信、南方电网、联通雄安产业互联网有限公司、瑞斯康达、湖南华菱湘潭钢铁有限公司、鸿富锦精密电子（成都）有限公司、内蒙古智能煤炭有限责任公司、博世汽车（部件）苏州有限公司、江苏亨通光电股份有限公司、施耐德电气无锡普洛菲斯电子有限公司、卡奥斯工业智能研究院有限公司、及山东优科尚品节能科技有限公司。牵头编写单位：中国信息通信研究院华为技术有限公司中科院沈阳自动化研究所北京交通大学北京邮电大学网络通信与安全紫金山实验室清华大学参与编写单位：鹏城实验室中国移动通信研究院中国联合网络通信有限公司研究院中国电信股份有限公司研究院北京科技大学机械工业仪器仪表综合技术经济 研究所北京航空航天大学浪潮通信技术有限公司工业互联网产业联盟公众号 目 录 1 工业互联网测试床介绍.1 1.1 测试床的定义.1 1.2 测试床的作用.1 1.3 测试床国内发展情况及扶持政策.2 2 5G 智能电网测试床.4 2.1 引言/导读.4 2.2 关键词.4 2.3 测试床项目承接主体.4 2.4 测试床项目目标.5 2.5 测试床方案架构.5 2.6 测试床实施部署.12 2.7 测试床预期成果.12 2.8 测试床成果验证.13 2.9 与已存在 AII 测试床的关系.14 2.10 测试床成果交付.14 2.11 其他信息.15 3 基于 5G 的配电网继电保护测试床.17 3.1 引言/导读.17 3.2 关键词.17 3.3 测试床项目目标和概述.18 3.4 测试床方案架构.18 3.5 测试床预期成果.25 3.6 测试床技术可行性.29 3.7 与 AII 技术的关系.35 3.8 与已存在 AII 测试床的关系.38 3.9 测试床成果交付.38 3.10 其他信息.38 4 5G 智慧冶金测试床.40 4.1 引言/导读.40 4.2 关键词.40 4.3 测试床项目承接主体.40 4.4 测试床项目目标.41 4.5 测试床方案架构.41 4.6 测试床实施部署.46 4.7 测试床预期成果.47 4.8 测试床成果验证.49 4.9 与已存在 AII 测试床的关系.50 4.10 测试床成果交付.50 4.11 其他信息.51 5 5G 智慧矿山测试床.52 5.1 引言/导读.52 5.2 关键词.53 5.3 测试床项目承接主体.53 5.4 测试床项目目标.54 5.5 测试床方案架构.54 5.6 测试床实施部署.61 5.7 测试床预期成果.62 5.8 测试床成果验证.63 5.9 与已存在 AII 测试床的关系.64 5.10 测试床成果交付.64 5.11 其他信息.65 6 施耐德电气灯塔工厂 5G 智能运营测试床.66 6.1 引言/导读.66 6.2 关键词.66 6.3 测试床项目承接主体.66 6.4 测试床项目目标.67 6.5 测试床方案架构.68 6.6 测试床方案.69 6.7 测试床实施部署.77 6.8 测试床预期成果.78 6.9 测试床成果验证.79 6.10 测试床成果交付.82 6.11 工厂业务架构方案.82 6.12 工厂内业务系统建设方案及数据说明.85 7 海尔 5G 全连接工厂测试床.89 7.1 引言/导读.89 7.2 关键词.89 7.3 测试床项目承接主体.89 7.4 测试床项目目标.90 7.5 测试床方案架构.90 7.6 测试床方案.92 7.7 测试床实施部署.110 7.8 测试床预期成果.116 7.9 测试床成果交付.118 8 优科尚品 5G 全连接工厂测试床.119 8.1 引言/导读.119 8.2 关键词.119 8.3 测试床项目承接主体.119 8.4 测试床项目目标.119 8.5 测试床方案架构.120 8.6 测试床方案.123 8.7 测试床实施部署.129 8.8 测试床预期成果.132 8.9 测试床成果验证.134 8.10 测试床成果交付.134 9 基于“5G 工业互联网”的无忧智能工厂测试床.136 9.1 引言/导读.136 9.2 关键词.136 9.3 测试床项目承接主体.137 9.4 测试床项目目标.138 9.5 测试床方案架构.138 9.6 测试床实施部署.146 9.7 测试床预期成果.147 9.8 其他信息.149 10 基于 5G MEC 数据驱动模式的智慧工厂测试床.151 10.1 引言/导读.151 10.2 关键词.152 10.3 测试床项目承接主体.152 10.4 测试床项目目标.153 10.5 测试床方案架构.156 10.6 测试床实施部署.169 10.7 测试床预期成果.171 10.8 测试床成果验证.172 10.9 测试床成果交付.174 10.10 测试床最新进度.175 11 基于 5G MEC 边缘智能的 AI 训练推理边云协同测试床.177 11.1 引言/导读.177 11.2 关键词.177 11.3 测试床项目承接主体.177 11.4 测试床项目目标.178 11.5 测试床方案架构.178 11.6 测试床实施部署.186 11.7 测试床预期成果.186 11.8 测试床成果验证.188 11.9 测试床成果交付.189 11.10 其他信息.190 12 5G URLLC 下沉工业 OT 层应用测试床.194 12.1 引言/导读.194 12.2 关键词.195 12.3 测试床项目承接主体.195 12.4 测试床项目目标.196 12.5 测试床方案架构.196 12.6 测试床实施部署.201 12.7 测试床预期成果.202 12.8 测试床成果验证.203 12.9 测试床成果交付.204 12.10 其他信息.205 13 5G 超低延时在工业网络 PLC 控制应用测试床.207 13.1 引言/导读.207 13.2 关键词.208 13.3 测试床项目承接主体.209 13.4 测试床项目目标.209 13.5 测试床方案架构.209 13.6 测试床实施部署.218 13.7 测试床预期成果.219 13.8 测试床成果验证.221 13.9 与已存在 AII 测试床的关系.221 13.10 测试床成果交付.221 13.11 其他信息.223 14 5G TSN 融合技术测试床.225 14.1 引言/导读.225 14.2 关键词.226 14.3 测试床项目承接主体.226 14.4 测试床项目目标.227 14.5 测试床方案架构.227 14.6 测试床实施部署.235 14.7 测试床预期成果.236 14.8 测试床成果验证.237 14.9 与已存在 AII 测试床的关系.238 14.10 测试床成果交付.238 14.11 其他信息.239 15 确定性网络先进工控平台融合测试床.242 15.1 引言/导读.242 15.2 关键词.242 15.3 测试床项目承接主体.242 15.4 测试床项目目标.242 15.5 测试床方案架构.243 15.6 测试床方案.244 15.7 方案重点技术.251 15.8 测试床实施部署.255 15.9 测试床预期成果.257 15.10 测试床成果验证.258 15.11 测试床成果交付.260 15.12 其他信息.261 16 基于云边端协同的工业 PON 边缘智能系统测试床.264 16.1 引言/导读.264 16.2 关键词.265 16.3 测试床项目承接主体.265 16.4 测试床项目目标.265 16.5 测试床方案架构.266 16.6 测试床实施部署.275 16.7 测试床预期成果.276 16.8 测试床成果验证.277 16.9 与已存在 AII 测试床的关系.278 16.10 测试床成果交付.278 16.11 其他信息.279 17 确定性融合边缘一体机测试床.281 17.1 引言/导读.281 17.2 关键词.281 17.3 测试床项目承接主体.281 17.4 测试床项目目标.282 17.5 测试床方案架构.282 17.6 方案重点技术.286 17.7 测试床实施部署.289 17.8 测试床预期成果.290 17.9 测试床成果验证.291 17.10 测试床成果交付.292 17.11 其他信息.292 18 基于工业互联网标识解析体系的密码测试床.295 18.1 引言/导读.295 18.2 关键词.295 18.3 测试床项目承接主体.295 18.4 测试床项目目标.296 18.5 测试床方案架构.296 18.6 测试床实施部署.302 18.7 测试床预期成果.303 18.8 测试床成果验证.304 18.9 与已存在 AII 测试床的关系.304 18.10 测试床成果交付.304 18.11 其他信息.305 18.12 测试床进展.307 1 1 工业互联网测试床介绍工业互联网测试床介绍 1.1 测试床的定义 测试床是指支持大规模开发计划的试验框架或支持小规模技术验证、开发和评估的基础设施平台。一般情况下，测试床的组建有三种常见方法：实体模拟、虚拟仿真、数学模型，在工业互联网环境下，采用实体模拟方法更多一些。测试床是模拟仿真技术的一种应用，为科学理论验证、新技术开发、新产品验证等提供了评估测试与实验仿真环境。相比于实际运行环境，测试床在测试环境中加入仿真软件、仿真硬件、仿真管理控制软硬件，通过有限的物理资源模拟仿真出所需的物理环境、应用场景等，同时还可以实现对构成物理环境的所有软硬件进行管理、控制和调度等，更加科学、高效地验证产品和服务在各类应用环境下的输出效果。工业互联网测试床通过建设小型而完备的工业互联网系统（人员、机器、原料、方法、环境）来模拟仿真真实的工业系统运作过程，实现企业内、企业间等的数据连接、传输，实现工业数据和工业流程的处理。工业互联网测试床通过搭建工业互联网新产品、新技术、新标准试验环境来验证工业互联网新模式、新业态的可行性，为工业互联网产业应用与实践提供样板与示范。1.2 测试床的作用 当前，国内外都在开展工业互联网相关测试床征集与建设工作，以工业互联网体系架构为指导，通过测试床展示符合其体系架构的解决方案，并验证工业互联网新技术、新模式、新业态在该体系架构下的可行性，然后再以此为基础来构建相应的商业解决方案。通过测试床建立行业最佳实践，并孵化新的产品、解决方案、服务和方法论，工业互联网测试床在推动工业互联网产业发展方面的作用主要有以下几点：（1）开展工业互联网新技术、新产品、新解决方案可行性的验证 2 建设工业互联网测试床的目的在于加速工业互联网各种新技术的应用和推广，因此，测试床的可用性、安全性、商业模型、建设标准和架构、运行模式全都要立足于现有工业运转体系。测试床提供了一个有效平台，通过验证新的技术、产品、服务、商业模式和解决方案，探索它们在进入大规模应用前的可行性和高效性。（2）开展跨行业、跨领域合作和产业生态建设 工业互联网测试床要求不同企业参与协同推动，通过跨界协作加速新产品和解决方案的孵化，来自不同领域的巨头企业发挥各自优势，广泛开展工业互联网网络、平台、安全等方面的研发与试验，进行共性关键技术的协同攻关，联合研发创新、领先的行业解决方案，共同建设产业生态圈。（3）加速工业互联网技术、产品、解决方案的推广和孵化 工业互联网测试床为企业的解决方案在垂直领域的应用探索提供验证支撑，企业都希望借助于工业互联网测试床宣传其产品和解决方案，形成可复制的创新解决方案，加速推动新产品和解决方案的孵化。（4）支撑体系架构验证和标准孵化 工业互联网测试床的实施可以对现有的工业互联网体系架构进行验证，测试床在建设完成后可以反过来对工业互联网体系架构进行符合性评估，可以给出对体系架构的进一步完善建议。另外，由于工业互联网涉及标准化对象众多，通过测试床分析标准化需求可以有力地推动工业互联网标准化工作进程。1.3 测试床国内发展情况及扶持政策 在国际上，美国工业互联网联盟（Industrial Internet Consortium，IIC）和德国“工业4.0平台”都已经开始测试床的征集工作，国内工业互联网产业联盟（AII）也与同期开展测试床征集工作。自2018年以来，工业和信息化部围绕着测试床陆续出台相关行动计划与推进方案，大大促进了国内测试床发展，相关政策主要有：(1)工业互联网发展行动计划(20182020年)，提出支持建设跨行业、跨领域、特定行业、特定区域、特定场景的工业互联网平台试验测试环境和测试床，推动终端接入规模不断扩大，模拟各类业务场景，通过试验测试寻找最佳技术和产品路线，形成标 3 准化解决方案，逐步完善平台功能。(2)“5G 工业互联网”512工程推进方案，提出建设“5G 工业互联网”测试床。鼓励企业、高校和科研机构、产业联盟等联合建设“5G 工业互联网”技术测试床，开展融合技术、标准、设备、解决方案的研发研制、试验验证、评估评测等工作。面向“5G 工业互联网”10个重点行业，鼓励各方联合建设行业应用测试床，提升垂直领域的5G应用创新能力。AII自2016年成立以来就设置了测试床组，要求所申报的测试床探索未经验证的技术或探索现有技术未经验证的新应用模式。测试床组测试床组致力于成为中国工业互联网创新解决方案的践行者（0到1的孵化），每年定期向业界征集工业互联网测试床，截至2022年9月，已经征集了11期测试床，已立项74个测试床，遴选出多个明星测试床，覆盖工业互联网主流关键技术，涉及工业互联网新型网络与应用、工业互联网驱动的智能工厂/服务、工业互联网新技术、工业互联网平台等多个方面，有力地推动了国内工业互联网相关的新技术、新产品、新应用和新解决方案的落地实施，加速了国内工业互联网的发展进程。4 2 5G 智能电网测试床智能电网测试床 2.1 引言/导读 中移（上海）产业研究院（以下简称上海产业研究院）是中国移动(上海)通信集团有限公司全资子公司，是中国移动(上海)面向5G和人工智能，引领工业能源、交通和金融等领域数字化服务的专业研发机构。在工业互联网领域，上海产业研究院构建“1 N”工业云平台体系，围绕工业设计、生产和服务环节，利用5G、AI等新技术打造面向工业互联网的有竞争力的系列产品和解决方案。上海产业研究院立足于5G研发的技术优势，积极把握5G改变社会的时间窗口，在5G时代推出具有市场竞争力的行业产品和解决方案。中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要对能源体系提出了更高的要求，其中包括推动煤矿、油气田、电厂等智能化升级，实现源网荷储互动、多能协同互补、用能需求智能调控，并构建基于5G的应用场景和产业生态，在智能交通、智慧能源、智慧医疗等重点领域开展试点示范。2.2 关键词 智能电网、配网自动化、5G切片 2.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 上海产业研究院 张翠柳:,15201614921 5 合作公司 南方电网 2.4 测试床项目目标 目前电网企业在35kV以上的骨干通信网已具备完善的全光骨干网络和可靠高效数据网络，光纤资源已实现35kV及以上厂站、自有物业办公场所/营业所全覆盖。在配电通信网侧，由于点多面广，海量设备需实时监测或控制，信息双向交互频繁，且现有光纤覆盖建设成本高、运维难度大。35kV以下的配电网点多面广，光纤建设维护成本高，覆盖率不足20%，传统2/3/4G无法满足安全隔离需求，迫切需要新一代通信技术解决智能电网末端海量数据接入的通信“卡脖子”问题。本测试床主要验证5G网络与电网业务结合，5G电网智能化应用的可行性，从多方面提升电网的智能化水平，切实解决电网业务运行过程中低时延控制、高精度授时、大带宽承载、高频次采集、最后一公里光纤建设难度大等问题。2.5 测试床方案架构 测试床应用场景 应用在电力行业发、输、配、变、用、综合等各个业务环节，涉及配网差动保护、高级计量、智能化巡检等5G电力应用场景。测试床架构 本测试床总体架构如图1所示，依托5G网络优势，打造智慧电力端-管-云-用一体化行业解决方案，满足电力业务发、输、变、配、用各个环节的安全性、可靠性和灵活性需求，实现差异化服务保障，进一步提升电网企业对自身业务的自主可控能力，促进未来智能电网取得更大的技术突破。本测试床符合AII工业互联网总体架构2.0，本测试床架构验证了AII总体架构中的功能架构，包括网络体系架构中的网络互连、数据互通，平台体系架构中的边缘层、PaaS 6 层和应用层功能组成，安全体系架构中的隐私数据保护等。图1.测试床总体架构 图2.AII工业互联网体系架构2.0 图3.工业互联网功能原理 7 测试床方案 1.1.网络方案网络方案 面向电力客户提供电力行业切片专网服务，生产控制大区提供电力专用切片，管理控制大区提供电力通用切片。图4.电力行业切片专网方案 在所管辖的区域内（主要指省/市）划分4张电力切片，分别对应安全区I、II、III、IV。1个切片可对应多个业务，每个业务分配一个DNN，根据 S-NSSAI DNN 选择切片和UPF。在生产控制大区，无线网侧采用RB资源预留实现硬隔离，不同5QI优先级调度实现安全区I和II之间逻辑隔离；承载网侧采用FlexE进行硬隔离，并划分不同的VLAN实现安全区I和II之间的逻辑隔离；核心网侧每个省/市部署物理独立的UPF，并划分两个逻辑独立的UPF租户 在管理信息大区，无线网侧采用不同5QI优先级调度实现安全区III和IV间逻辑隔离；承载网侧采用VLAN实现逻辑隔离；核心网侧共用运营商ToB专用UPF，与ToB其他业务逻辑隔离，需额外开通N6接口专线至电力企业。2.2.平台方案平台方案 本测试床依托OnePower-智慧电力子平台，主要包括卡、连接、终端、切片管理、统计分析、系统管理、告警管理等关键能力。有别于以往的移动通信网络发展模式，依托5G网络能力开放和切片技术，未来该平台将为电网企业提供更丰富的、更多元化、更灵活的网络切片服务管理能力，同时平台自身也以更开放的架构，向电力内部业务提供支撑服务。3.3.终端方案终端方案 测试床终端采用电力定制化CPE和电力计量终端5G通信模块。8 电力定制化CPE终端支持基于3GPP R16协议的5G通信、有线数据传输、高精度网络授时（偏差小于10us）、协议转换和安全加密（内置电网制定加密芯片）功能，借助5G网络超高带宽、低时延、超大规模连接的优势以及可承载垂直行业多样化的业务需求，尤其是网络切片、能力开放两大创新功能的应用，可为电力行业用户打造定制化的“行业专网”服务，更好的满足电网业务的安全性、可靠性和灵活性需求，实现差异化服务保障，进一步提升电网企业对自身业务的自主可控能力。电力计量终端5G通信模块适用于三项电表和I型集中器，符合通信规约标准，支持灵活拔插，可直接替换现网中使用的2/3/4G模块，从而实现5G模块承载高级计量通信业务。图5.电力计量终端5G通信模块 4.4.应用方案应用方案 1）配网差动保护 传统配电网故障依靠过流保护或者距离保护的定位、隔离，从启动故障隔离和供电恢复，整个过程持续几分钟至几十分钟，严重影响用户正常用电。配网差动保护场景能够实现故障区段的快速定位与隔离，提高配电网的供电可靠性，业务上要求保护装置间实现实时快速通信及时钟同步，光纤可满足场景要求，但存在铺设困难、成本高昂的问题。5G信技术具有高带宽、低时延、网络高精度授时及安全可靠的特点，为差动保护提供了新的无线通信方式。该场景属于配电环节，配电自动化终端(DTU)利用5G低时延及高精度网络授时特性，9 比较两端或多端同时刻电流值（矢量），当电流差值超过门限值时判定为故障发生，断开其中的断路器或开关，执行差动保护动作，实现配电网故障的精确定位和隔离，并快速切换备用线路，停电时间由小时级缩短至秒级。2）高级计量 目前所采用集中抄表方式多以配变台区为基本单元进行集中抄表，集中器下挂几十或上百台电表或计量终端，一般以天、小时为频次采集上报基本电力数据至集中器，再由集中器通过运营商无线公网回传至电力计量主站系统，采集频次低，采集内容单一，无法有效支撑用户行为分析。5G的大连接能力为电力计量业务提供了全新的无线解决方案。通过电力计量终端5G通信模块实现电表与计量主站的连接，利用5G广覆盖、大连接特性，可深入采集各类电器设备的用电信息，满足智能用电和客户个性化服务需求。3）智能化巡检 人工巡检需配备专业巡检人员，巡检效率低，范围有限，易因操作不当引发各类安全事故隐患。同时，当前智能化巡检设备多依托WiFi组网接入，WiFi网络使用公网频段，无法满足电力行业安全性要求且WiFi网络不稳定，覆盖范围小。5G网络安全性高、覆盖范围广，可满足智能化巡检业务需求。利用5G高速率、低时延、海量连接、快速移动特性实现巡检终端遥控及数据采集，实现巡检高清视频实时回传及远程控制作业。同时结合无人机和机器人应用，扩大巡检范围，提升巡检效率。方案重点技术 1.5G1.5G切片技术切片技术 本测试床面向电力客户提供电力行业切片专网服务，无线网支持QOS优先级调度、支持RB资源预留；承载网支持Flex E和VPN子通道隔离、支持切片隔离、支持切片管理和发放；核心网支持切片NSSF、支持切片移动性管理：切片选择、接入控制、支持选择策略定义、支持切片子网模板、生命周期管理及性能和告警监控、支持切片自动化、支持根据切片标识选择AMF。2.5G2.5G切片端到端运营管理切片端到端运营管理 本测试平台主要包括连接管理、设备管理、切片管理、统计分析、高级应用等功能 10 模块，帮助电网用户实时掌控通信网络质量、降低网络运营费用，提升企业竞争力。3.5G3.5G高精度网络授时技高精度网络授时技术术 电力系统继电保护等应用需要获得统一的时间基准来确保线路故障测距、相量和功角动态监测、机组和电网参数校验的准确性，通过时间同步系统进行时钟同步，分为无线授时系统和有线授时系统。其中，无线授时系统存在价格昂贵、施工不便、容易受到干扰和接收系统复杂等问题；有线授时系统信号稳定，但在城区内敷设专线成本较高。随着5G网络发展，通过具备授时功能的电力定制化CPE，即可广泛、快速、准确地传递高精度时间信号。电力定制化CPE可实现5G通信的同时，输出基准网络时钟同步信号，传输给受控终端进行时间同步。方案自主研发性、创新性及先进性 1.1.自主研发性自主研发性 本测试床网络及平台方案由上海产业研究院自主研发完成，终端部分由上海产业研究院与合作伙伴合作研发完成。2.2.创新性创新性 1）在产、学、研、用方面打造多项行业突破：中国移动联合南网基于发改委项目自2018年起在深圳开展5G 智能电网试点，共同发布行业首个5G智能电网白皮书、首个差动保护线路外场测试，首个SA网络切片端到端运营管理，对5G承载承载电力业务的可行性进行了充分验证。2）定制化网络方案：根据电力行业业务分区及安全隔离特性需求，打造电力行业切片专网方案，制定无线侧、传输侧、核心网侧网络方案，满足生产控制大区和信息管理大区业务的安全性、可靠性、隔离性要求。3）首创电力定制化CPE：差动保护等应用需获取精准时钟信息，传统方案需要单独授时系统进行时钟同步，无线授时系统存在价格昂贵、施工不便、容易受到干扰等问题；有线授时系统信号稳定，但在城区内敷设专线成本较高。本项目研发电力定制化CPE，除具备基础5G通信功能外，还具备高精度网络授时功能，实现5G通信与授时功能的完美结合；并在国际首次提出5G空口高精度授时技术，纳入3GPP R16标准。4）实现切片端到端管理：基于OnePower-智慧电力子平台，底层对接各省5G专网运营平台，上层对接电网主站系统，实现切片模板定制、切片下单、切片实时查询等端到 11 端管理功能。3.3.先进性先进性 1）提升智能化水平：可验证5G网络对电网控制类业务承载的可行性，可迅速提升配电自动化水平、数字化水平，以此打造电网5G生态圈，培养、扶持电网智能电网产业发展。2）满足隔离需求：在不同生产、管理大区的电力业务有不同的安全隔离要求，5G网络切片技术，可为电网不同分区业务提供差异化的安全隔离服务，突破以往的无线通信技术安全隔离能力，满足电网安全隔离要求。3）实现智能电网可观、可管、可控：5G网络具备能力开放及更高效灵活的运营管理能力。电力企业可进行网络切片定制设计、规划部署来实现线上的快速业务开通（分钟级）；利用切片运行监控能力实现运营商网络资源运行的监控及故障定位；通过通信终端或模组采集的各类数据实现对终端的在线管理等，最终实现智能电网的可观、可管、可控。方案安全风险控制 本测试床从终端安全、网络安全、全网态势感知三个方面提供安全风险控制。1.1.终端安全防护终端安全防护 提供定制化安全芯片，并内置安全探针，保障海量终端接入安全，同时在3GPP标准的3层认证中，增加电力侧的通信安全准入认证流程，避免非法终端对电力业务主站发起网络攻击。2.2.网络安全防护网络安全防护 通过独享SMF物理隔离、RB资源预留、逻辑切片等多种隔离技术满足电网不同业务的网络需求。3.3.全网态势感知全网态势感知 通过安全数据采集，数据挖掘、机器学习等技术，实现态势感知监测预警，做到全网安全情况的可观、可测、可控。12 2.6 测试床实施部署 测试床实施规划 2020年12月-2021年2月：需求调研，架构设计；2021年3月-2021年5月：搭建智能电力网络环境；2021年6月-2021年10月：项目平台、终端等系统接入；2021年11月-2021年12月：应用效果评估。测试床实施的技术支撑及保障措施 测试床由中移上海产业研究院提供技术支撑，并联合行业客户进行应用场景落地及验证。测试床实施的自主可控性 本测试床网络及平台方案由上海产业研究院自主研发完成，终端部分由上海产业研究院与国产终端合作伙伴合作研发完成，具有自主可控性。2.7 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 本测试床预期在项目结束时验证5G网络承载电力业务的可行性，平台实现连接管理、设备管理、5G切片管理、统计分析、高级应用等功能，实现配网差动保护、高级计量、智能化巡检等多项应用。测试床的商业价值、经济效益 本测试床通过5G网络承载电网业务，是5G网络与电力行业的融合创新，通过新一代信息技术的发展，切实解决配电网等低时延控制、高精度授时、大带宽承载、高频次采集、光纤建设难度大等问题，提升电力行业智能化水平。如配网差动保护等可以实现配 13 电网故障的精确定位和隔离，并快速切换备用线路，降低停电时间，由小时级降低到分钟级。智能化巡检等应用可以大幅减少企业人员投入、降低人力资源成本，巡检效率提升3倍。测试床的社会价值 本测试床积极响应国家智能电网发展要求，推动电网企业智能化升级，实现用能需求智能调控、提升电能质量，并构建基于5G的应用场景和产业生态，在电网领域开展试点示范。5G网络作为支撑智能电网发展的重要基础设施，承担着各类电力业务的安全性、实时性、准确性和可靠性的要求，助力电力行业打造安全、高效、绿色的智能电网系统。测试床初步推广应用案例 中国移动将联合南方电网将在广州南沙103平方公里范围内，开展5G智能电网全业务应用场景示范项目建设，预计落地涵盖发、输、变、配、用各环节50 5G智能电网应用场景。推广计划主要为以南沙全业务场景示范项目为标杆，面向南方电网五省进行规模复制和推广；针对国家电网5G需求迫切省份，如山东、福建、浙江、宁夏、安徽等开展项目复制推广。2.8 测试床成果验证 测试床成果验证计划 本测试床对5G网络、平台以及应用进行测试验证。测试床成果验证方案 1.1.网络验证内容网络验证内容 序号序号 验证内容验证内容 验证标准验证标准 1 配网差动保护 带宽2M，时延15ms，网络授时精度2M，时延3s，通信可靠性达到99.99 序号序号 验证内容验证内容 验证标准验证标准 3 智能化巡检 带宽要求20-100M，时延100ms，通信可靠性达到99.999%2.2.平台验证方案平台验证方案 验证平台主要包括连接管理、设备管理、切片管理、统计分析、高级应用等模块功能。3.3.应用验证方案应用验证方案 编号编号 应用场景应用场景 验证标准验证标准 1 配网差动保护 基于电力定制化CPE实现对配网差动保护终端的网络授时功能，实现保护装置之间实时快速通信，精确定位配电网故障并隔离，快速切换备用线路 2 高级计量 实现电力计量终端5G通信模块实现电表与计量主站的连接，可深入采集各类电器设备的用电信息 3 智能化巡检 能够实现巡检终端遥控及数据采集，巡检高清视频实时回传及远程控制作业 2.9 与已存在 AII 测试床的关系 本测试床与之前已经审批的测试床无任何关联。2.10 测试床成果交付 测试床成果交付件 测试床的交付件包括：1）平台软件一套；2）应用场景测试报告；3）专利若干。15 测试床可复制性 测试床可在电力行业进行推广复制，可应用在配网差动保护、高级计量、智能化巡检等应用场景。测试床开放性 本测试床符合电力行业方案相关要求，应用落地过程涉及多家相关企业参与。2.11 其他信息 测试床使用者 非发起方的测试床参与者可以使用本测试床的所有操作功能，但仅限于功能的操作使用，禁止泄露给同行业的第三方。测试床知识产权说明 中国移动上海产业研究院拥有本测试床的建设、运营以及使用权。测试床运营及访问使用 平台部署在客户侧，由中国移动提供运营服务。测试床资金 测试床资金为自有资金，稳定充足，同时也会争取专项资金支持。测试床时间轴 本测试床为短期项目，测试床验证的时间进度安排如下：2020年12月-2021年2月：需求调研，架构设计；2021年3月-2021年5月：搭建智能电力网络环境；2021年6月-2021年10月：项目平台、终端等系统接入；16 2021年11月-2021年12月：应用效果评估。附加信息 测试床具备良好的可复制性，可在电力行业特别是配电网相关场景中应用。切实解决配电网等各地低时延控制、高精度授时、大带宽承载、高频次采集、最后一公里光纤建设难度大等问题。17 3 基于基于 5G 的配电网继电保护测试床的配电网继电保护测试床 3.1 引言/导读 国网河北电力以“基于5G的配电网继电保护示范工程”为突破口，广泛对接设备供应商以及5G网络运营商等产研单位，深度分析继电保护和5G通信技术的高度融合可行性，结合雄安电网过渡期间对继电保护技术灵活多变的需求，加速配电网继电保护无线化、数字化、智能化创新升级，为5G源荷差动和自愈技术的推广应用打造雄安“样板间”。“基于5G的配电网继电保护应用研究测试床”主要是拓展5G通信技术在继电保护领域的应用，实现面向分布式源荷“即插即用”的自适应差动保护、多电压等级配电网协同高速自愈控制、面向配电网二次设备的实时在线监控和面向配电网二次作业的移动智能运维。3.2 关键词 5G专网、网络切片、继电保护 发起公司和主要联系人联系方式 中国联合网络通信有限公司河北省分公司，王世如，18603210019 联通雄安产业互联网有限公司，张湘雨，18617968889 联通雄安产业互联网有限公司，徐志国，18531107010 合作公司 国网河北电力有限公司，耿少博，17703217900 华为技术有限公司，管波，18633010666 18 3.3 测试床项目目标和概述“基于5G的配电网继电保护应用研究”主要拓展5G通信技术在继电保护领域的应用，实现面向分布式源荷“即插即用”的自适应差动保护、多电压等级配电网协同高速自愈控制、面向配电网二次设备的实时在线监控和面向配电网二次作业的移动智能运维。（1）研究面向分布式源荷“即插即用”的自适应差动保护）研究面向分布式源荷“即插即用”的自适应差动保护 研究基于5G的配电网双端、多端差动和自适应差动通道组网技术，突破5G通信背景下继电保护信息交互、同步、加密技术瓶颈，实现基于5G的配电网高鲁棒性保护技术。（2）研究多电压等级配电网协同高速自愈控制）研究多电压等级配电网协同高速自愈控制 研究基于5G的高可靠性配电网分布式拓扑识别和高速自愈技术，突破多电压等级电网逐级配合自愈控制技术瓶颈，实现适应双花瓣、双环、单环、链式等接线形式的供电高速自恢复。（3）研究面向配电网二次设备的实时在线监控研究面向配电网二次设备的实时在线监控 研究基于5G的配电网高集成化设备二次信息在线监控技术，破解配电网实时监视控制通信条件技术与经济兼顾难题，实现雄安新区配电网的二次设备在线监控。（4）研究面向配电网二次作业的移动智能运维研究面向配电网二次作业的移动智能运维 研究基于5G技术的移动式二次系统数字化验收和可视化运维技术，突破高数据密度、高关联性三维移动作业支撑技术瓶颈，实现基于5G的配电网二次运维工单化、移动化、智能化。3.4 测试床方案架构 测试床应用场景 雄安新区110kV蒋庄、110kV临河、110kV奥威变电站和35kV鄚州、35kV古州、35kV剧村、35kV王庄变电站以及35kV容东移动站新配置5G差动保护及自愈设备，实现基于5G通信的35kV线路(两端、三端)差动保护，实现110kV临河站、蒋庄站和奥威站站域备自投、基于5G通信的35kV剧村站和王庄站区域备自投功能以及高低压不同等级的变 19 电站之间上下级备自投协同优化功能。同时部署主站端在线监测系统，实现智能故障分析等高级功能。测试床架构 工程系统架构如下图所示：图：工程系统架构 各变电站的线路差动保护装置需要接对时信号，实现基于5G通信的差动保护采样数据同步。主要实现以下差动保护功能：1)实现35kV蒋古线两侧差动保护功能。2)实现35kV蒋鄚线(T接)三侧差动保护功能。3)实现35kV临鄚线两侧差动保护功能。20 4)实现35kV奥剧线(T接)三侧差动保护功能。5)实现35kV奥王线两侧差动保护功能。6)实现35kV剧王线两侧差动保护功能。方案重点技术(1)数据同步技术 光纤差动保护采用专用光纤或复用2M光纤通道，路由相同且收发延时一致，采用乒乓法原理进行数据同步，不依赖外部时钟同步。而5G差动保护采用5G网络，通道延迟抖动较大，传输延时不固定，上下行通道延时不一致，需要采用类似变电站内组网SV采用的基于对时同步下的数据传输和采样插值同步方案。当前阶段，5G无线终端CPE不支持对时输出，只能采用外部时钟同步，通过外部授时系统(北斗和GPS授时)实现数据同步，配置如图5-1所示。图：基于5G通信的配电网线路差动保护配置 (2)省流量技术 当配网线路发生故障时，由于不涉及电网稳定问题，配网线路差动保护没必要像主网那样严格要求差动保护在30ms内动作出口。考虑到配网过流保护时间定值级差不小于0.3s，综合权衡5G通信流量收费和保护动作速度，配网5G差动保护完全可以采用省流量模式，只要保证差动保护在0.2s内隔离故障即可。21 试点工程的省流量技术的方案是由电流突变量元件、过流元件、零序元件等组成故障识别模块，判断是否发生了故障。在没有发生故障时，采用1秒一次的握手报文，传输一些与保护有关的开关量信号，同时用于检测5G网络通断状态并及时报警。当发生故障时，故障识别模块一旦检测到故障，则开始传输高流量的模拟量采样数据，并进行差动计算。与正常传输模式相比，省流量模式在动作时间上会稍慢上几个ms，这个多出来的延迟就是从故障发生到保护故障识别模块判断出故障之间的间隔。在省流量模式下，如果一个月不发生故障，则流量可以控制在1G以下，月通信费用非常低。采用省流量模式后，如果发生一次故障按照10s整组来算，流量消耗在5MB左右。即使一个月有多次故障，消耗的流量也很有限。(3)基于5G通信的备自投技术 功能描述功能描述 说明说明 110kV备自投方式1 高电源1主供，当电源1失电时，自投电源2 110kV备自投方式2 高电源2主供，当电源2失电时，自投电源1 110kV备自投方式3 高电源1、2分别主供，当电源1失电时，自投内桥 110kV备自投方式4 高电源1、2分别主供，当电源2失电时，自投内桥 35kV备自投方式1 中电源1主供，当电源1失电时，自投电源2 35kV备自投方式2 中电源2主供，当电源2失电时，自投电源1 35kV备自投方式3 中电源1、2分别主供，当电源1失电时，自投分段 35kV备自投方式4 中电源1、2分别主供，当电源2失电时，自投分段 (4)基于5G通信的差动保护技术 突破5G通信背景下继电保护信息交互、同步技术瓶颈，开发基于5G通信模式的差动保护功能，纵联差动线路保护采样数据发送至对侧，站内CPE终端通过无线网络和附近5G基站进行信息交互，而5G基站数据同在核心网传输，通过核心网5G基站CPE终端的网络传输方式完成纵联差动保护端到端、多端数据交互，实现故障快速切除。(5)基于5G通信的多电压等级配电网协同高速自愈技术 22 （5）基于5G通信的多电压等级配电网协同高速自愈技术 在物理层上以现有硬件平台为基础，增加5G信号接收模块，装置与模块之间采用串口或网线连接；在规约层采用符合IEC61850标准的R-SV、R-GOOSE协议或TCP/IP协议传输电气量采样计算值数据，实现基于5G通信的线路差动保护和多电压等级协同的高速自愈。(6)面向对象实时数据库技术 采用了自主研发的面向对象实时数据库，满足了电力系统模型描述要求，在数据库中不仅描述了设备属性，还描述了电力系统对象之间的关系。实时数据库达到了内存级的访问效率；实时数据库提供了方便扩容和扩展工具，可以满足未来应用功能不断扩展的需要，用户可以完成应用模型升级，增加自己开发的新功能；能够自动完成各个节点间的数据同步 (7)在线应用扩展技术 各应用按照分布式建模，每个应用都是由各自的数据库、画面和应用程序组成，可不依赖于其它应用而独立运行。系统提供配置管理中心，只要具备权限，在任意节点可以在线配置各种应用，包括应用的进程、数据库等。(8)分布式应用技术 采用分布式应用设计，应用由数据库和程序组成，由数据库主本同步系统所有部署该应用的节点，当数据库主本故障或者程序故障时，其中一个备用节点会立刻上升为值班节点，这样即使系统只剩下一个节点在运行，都能保证应用正常工作。(9)多机协同运行技术 应用可以根据需要自由分布到各个计算机节点。通过分布在各个节点的应用数据库版本校核机制，实现各个节点和值班机的自动同步，彻底解决了分布式系统数据不一致问题。多台服务器工作时，任意一台服务器故障，应用功能会自动转移到其 23 他服务器，整个系统功能不受影响，大大提高了系统的运行可靠性。(10)一体化维护技术 变电站模型与子站一体化维护。采用南网103规约，子站建立一、二次设备模型，前置机通过通讯直接从子站召唤并自动建立相关模型。子站模型改变后，仅需进行简单的召唤操作即可。电网厂站图形画面与EMS一体化维护。采用FTP自动更新EMS系统提供的画面，画面采用SVG标准格式；实现了SVG画面中的一次设备与子站模型中的一次设备自动和手动匹配，匹配信息自动用于更新操作中。装置图形模板技术实现了装置画面的免维护。召唤并导入模型、召唤并导入SVG图等几步操作就可以完成所有维护工作，既方便、又快速准确。(11)5G关键技术及全新网络架构概述 传统移动通信升级换代以多址技术为主线，5G技术创新来源将更丰富：5G系统将会构建在以大规模天线、先进编码、新型多址、新型多载波、新型网络架构等为核心的技术体系之上，全面满足2020年及未来的5G技术需求，下图展示了5G无线几大关键技术及全新的网络架构。架构的角度看，4G的架构是扁平化的，每一层都是固定的。MIMO主要是2T2R或4T4R。5G架构可以根据网络需要进行分布式或集中式部署。MIMO主要为MassiveMIMO64T64R和32T32R。5G网络切片(NetworkSlicing)是指在同一网络基础设施上，将5GSA架构的物理网络划分为多个端到端、虚拟的、隔离的(物理隔离/逻辑隔离)、按需定制的专用逻辑网络，每个虚拟网络具备不同的功能特点，以满足电力对网络能力的不同要求(时延、带宽、连接数等)。24 方案创新性及先进性 (1)针对5G通信延时及抖动相较于光纤通信要逊色的缺点，提出扩大差动保护采样缓存区及采样数据同步的方法。采样缓存区存储数据的大小可根据实测5G通道的最大延时设置值来自动调整，当经最大延时设置值后还未收到对侧采样值传输报文时，会产生通道超时报警。采用GPS或北斗授时，对采样值传输报文标记绝对时标及采样序号，从而实现差动保护所需采样数据的同步。(2)针对5G通信丢包率要比光纤通信高的问题，提出采样值数据冗余发送的方案，避免由于通信丢包导致的差动保护闭锁。(3)基于5G通信实现了同一电压等级的手拉手串供变电站之间的区域备自投功能，解决了就地备自投无法实现远方自投功能的问题。(4)基于5G通信实现了不同电压等级的上下级变电站之间的上下级备自投优化配合关系，下级备自投动作时间定值在不考虑跟上级配合的情况下可以实现自动配合，确保上级备自投动作时下级备自投不会越级动作，而且在上级备自投动作不成功的情况下能够加速下级备自投动作，从而缩短下级变电站失电的时间。(5)基于5G通信的保信系统，通过把保信子站配置到调度端，节约了常规通信模式下的保信子站装置数量。(1)国内首个SA架构电力示范工程的5G环境部署应用 部署搭建国内首个SA模式电力工程网络，研发完成5G差动保护及自愈系统，在雄安电网2个110千伏变电站供电区完成实用化调试部署。(2)国内首次面向分布式源荷“即插即用”的自适应差动保护示范应用 25 完成基于5G的配电网双端、多端自适应差动保护技术研究，在国内首次实现基于5G的开放型配电网二次免改造源荷接入示范应用，契合能源互联网多能互补发展特征，有效支撑源网荷储协调互动，满足配电网对灵活多变的保护技术需求，节约投资40%，效率提升70%以上。(3)国内首次实现跨多电压等级高速协同自愈控制示范应用 完成基于5G的配电网分布式自愈高速配合技术研究，在国内首次部署适应110千伏至10千伏电网各种接线形式的高速自愈系统，契合能源互联网泛在互联发展特征，大幅提升各级电网安全保障协同能力，供电恢复时间缩短至1s。3.5 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 基于5G通信的自愈功能：（1 1）沧州部分四个站自愈功能沧州部分四个站自愈功能 110kV蒋庄站站域备自投，包含了110kV侧备自投(两进线开关互投以及桥开关自投)和35kV侧备自投(两变中开关互投以及分段开关自投)，本站的110kV侧桥开关自投和35kV侧分段自投存在优化配合关系。110kV临河站站域备自投，包含了110kV侧备自投(两进线开关互投以及桥开关自投)和35kV侧备自投(两变中开关互投以及分段开关自投)，本站的110kV侧桥开关自投和35kV侧分段自投存在优化配合关系。35kV古州站的备自投，实现35kV侧两条进线互为备投功能。35kV鄚州站的备自投，实现35kV侧两条进线互为备投功能。沧州地区工程基于5G通信主要实现上下级备自投动作时间的优化配合关系，110kV蒋庄站备自投与35kV古州站备自投有优化配合关系；110kV蒋庄站备自投、110kV临河站备自投分别与35kV鄚州站备自投有优化配合关系。（2 2）保定部分四个站自愈功能保定部分四个站自愈功能 26 110kV奥威站站域备自投(从原有过程层网络获取GOOSE开入和SV输入，常规出口)，包含了110kV侧备自投(三进线的扩大内桥主接线)和35kV侧备自投(两变中开关互投以及分段开关自投)，本站的110kV侧桥开关自投和35kV侧分段自投存在优化配合关系。35kV剧村站的备自投和35kV王庄站的备自投配合实现区域备自投功能，譬如图2-1中所示运行方式，若35kV奥剧线发生故障失电，35kV剧村站备自投跳本站321开关，35kV王庄站备自投合本站311开关。保定部分工程基于5G通信既实现上下级备自投(110kV奥威站的站域备自投与35kV剧村站和35kV王庄站的区域备自投)动作时间的优化配合关系，又实现了35kV剧村站和35kV王庄站之间的区域备自投。（3 3）二次设备在线监二次设备在线监测测 依托雄安地区高度发达的5G网络，将配电网二次设备(保护装置等)的全景信息通过5G网络直接与调度端配电网二次设备在线监测系统主站进行数据交互，实现“主-端”信息直传的新通信模式，如图2-1所示。采取这种方案，既可避免传统模式中经站端转发数据导致的信息损耗、降低时延，又能实现二次设备信息的“即装即用”。在二次设备(保护装置等)参数中增加“主-端”通信模式的IP、掩码、网关、路由等设置，即可进行主站与二次设备之间正常的以太网通信。二次设备全景在线监测信息包含：工作电压、装置温度、保护测量、装置参数、保护定值、装置信息、运行时钟、当前状态、遥测、以及录波等文件数据。二次设备与调度端主站采用电力系统广泛使用的通信协议进行数据交互。从主站端可实时查看二次设备的运行状态和设备工况，并可根据工作需求，实时调整二次设备的运行情况。在主站端针对二次设备全景信息，可实现以下基本和高级的功能：基本功能：1)模型维护 2)前置通讯 3)保护信息过滤 27 4)事件记录及告警 5)定值管理功能 6)可视化运行监视 7)故障录波数据管理和分析 8)统计报表功能 9)运行环境监测高级功能：1)保护远方控制 2)智能故障分析 3)故障信息自动归档 4)Web发布 测试床的商业价值 当前雄安新区已进入大规模建设阶段，旧电网、过渡电网、新电网“三网”交织，电网拆、改、建工程交叉纷杂，建设期的电网结构弱化、施工外破停电风险与高供电可靠性形成了新的矛盾，迫切需要通过技术创新来缓解这一突出外在形势。未来雄安电网在管理模式上将以专业化、集约化、平台化运作为核心，以数字化运维、智能化管控为突破，依据电力系统物理结构特性，实施多电压等级扁平化、多专业集约化的“大二次”管理，先进的管理模式亟需电网装备在技术上进行升级和拓展。由此可见，新技术、新模式的研究应用已经成为了支撑服务雄安电网建设发展的刚性需求。雄安新区5G网络的部署全覆盖，为打造新业态下的配电网“三道防线”提供了多元技术融合应用的“试验田”。国网河北电力以“基于5G的配电网继电保护应用研究”为突破口，广泛对接设备供应商以及5G网络运营商等产研单位，深度分析继电保护 28 和5G通信技术的高度融合可行性，结合雄安电网过渡期间对继电保护技术灵活多变的需求，加速配电网继电保护无线化、数字化、智能化创新升级，为5G源荷差动和自愈技术的推广应用打造雄安“样板间”。测试床的经济效益 运营商的移动网络具备覆盖范围广、接入便捷灵活的特点，结合5G的切片和MEC技术，在网络的无线、承载、核心为用户提供了端到端、高可靠的专属通道，实现与公众业务安全可靠隔离。在满足通信质量的同时，大幅度降低建网成本。在雄安地区实现商用部署使用。基于5G通信环境，实现35kV奥王线、剧王线等4条线路两端差动保护功能，35kV奥剧线等2条线路三端差动保护功能。蒋庄-临河供电区基于5G通信技术，实现了110kV蒋庄站和临河站站域备自投，110kV蒋庄站与35kV古州站、110kV临河站与35kV鄚州站的区域备自投优化配合。奥威供电区基于5G通信技术，实现了110kV奥威站域备自投，110kV奥威站、35kV剧村站、35kV王庄站的区域备自投优化配合。实际应用过程中。2021年5月，雄安过渡电网建设，35kV奥王线破口T接临时移动变施工电源，免光缆敷设实现三端差动保护配置，停电时间较以往缩短8个小时，节约投资约40万元。2021年9月，35kV蒋古线故障，35kV古州站备自投动作，在1S内恢复供电，增供电量2600千万时，有效提升用户用电体验。光缆免敷设有效降低了施工难度，规避了通道运行环境和外力破坏风险，节约投资40%，效率提升70%以上。测试床的社会价值 中国联通已经在全国大规模布站建设，经过现网测试，证明了其成熟稳定可靠，目前已经实现全国大部分地市级城市的全覆盖，为该项目的推广发展提供了网络基础。示范工程的差动保护采用UDP/IP协议，数据采用IEC61850标准的SV和GOOSE格式封装在UDP报文中传输。SV报文传输电流采样值，其传输机制为固定高频率传输。GOOSE报文传输开关量信号，其传输机制为数据有变化时短延时(t1=2ms)迅速重传，正常时采用心跳延时(t0=1000ms)传输。上述两种报文传输协议已经在 29 传统的继电保护项目大量采用，运行的可靠性经历住了考验。本次项目仅对底层承载方式根据5G特性进行小幅度改进，在项目的先进性、成熟度、推广复杂度上取得了很好的平衡，有利于解决方案的大规模推广。同时，该项目的实施，大幅提升了各级电网安全保障协同能力，供电恢复时间缩短至1s，项目的社会价值显著。双方联合完成国内首个SA架构电力示范工程5G环境部署，携手研发完成5G差动保护及自愈系统，在雄安电网2个110千伏变电站供电区完成实用化调试部署。3.6 测试床技术可行性 物理平台 1 1.基于基于5G5G通信的备自投功能平台通信的备自投功能平台 (1)110kV侧备自投 110kV变电站的110kV侧备自投逻辑同常规逻辑，特殊之处在于，当110kV侧备自投动作时会产生暂停本站35kV侧备自投动作的命令，避免35kV侧备自投失配而越级动作。(2)35kV侧备自投 110kV变电站的35kV侧备自投，在收到110kV侧备自投发送的暂停命令的情况下，35kV侧备自投逻辑暂时不动作，当暂停命令消失时，如果35kV侧还是失电，说明110kV侧备自投动作不成功，则加速35kV侧备自投动作；如果35kV侧不再失电，说明110kV侧备自投动作成功，35kV侧备自投无需动作。如果没有收到110kV侧备自投发送的暂停命令，说明110kV侧不失电，故障点在110kV主变上，此时35kV侧备自投可按常规逻辑动作。(3)区域备自投功能 考虑到上下级备自投动作时间的优化配合，备自投每种方式的跳闸时间定值设置两个：跳闸时间定值1和跳闸时间定值2。其中，跳闸时间定值1用于跟上级备自投 30 动作时 间配合，跳闸时间定值2用于跟本级主供线路的保护跳闸 重合闸时间配合。2 2继电保护信息系统继电保护信息系统 建设继电保护及故障信息管理系统(简称保护信息管理系统)的目的在于提高调度系统信息化、智能化的总体水平，使二次装置运行、管理的各个环节“可控、在控”，实现继电保护专业管理现代化，从整体上提升电网调度运行管理水平。建成的继电保护及故障信息管理系统应能在正常和电网故障时，采集、处理各种二次装置信息，并充分利用这些信息，为继电保护运行、管理服务，为实现继电保护装置状态检修提供前提条件，为分析、处理电网故障提供支持。继电保护及故障信息管理系统，是一个继电保护运行、管理的技术支持系统，同时又是一个电网故障时的信息支持、辅助分析和决策系统。在电网正常情况下，对二次设备的运行参数及工况进行实时在线采集和监视，及时发现装置异常情况；在电网故障时，能快速采集现场二次设备的动作情况，对信息进行提炼、挖掘、智能分析，自动生成故障分析报告，并将装置的实际动作情况和分析报告自动快速推送给电网管理人员，从而提高判断故障、处理故障的准确率和速度，实现快速恢复电网，减少事故损失。31 3 35G5G专网系统平台专网系统平台 现有行业无线专网的实现方式主要基于窄带物联网、Wi-Fi网络、专有频段LTE局域网。其中，窄带物联网设备移动性受限，不方便实际应用；工业级Wi-Fi由于技术原理的限制，导致稳定性和安全性较差，无法满足实际行业需求；LTE专有频段终端模组在实际应用中需要定制开发，无规模化优势，会导致成本非常高；此外，部分无线专网使用非3GPP标准，限制颇多、技术更新缓慢，跟不上行业应用的演进。5G专网具有大带宽、广连接、低时延、安全性高等诸多优势。同时，5G专网具备适用部署区域化、32 网络需求个性化、行业应用场景化等特点。所谓部署区域化，是指5G专网服务的部署范围可根据区域设计，可面向封闭式的使用场景，如制造业园区、港口、矿山等；网络需求个性化，是指对时延要求严苛、可靠性要求高、上行速率需求高、数据安全和隔离要求严格等，5G专网中的网络切片、边缘计算、NFV/SDN实现园区网络灵活部署；行业应用场景化，是指5G网络将为不同的行业场景就近部署算力并提供能力开放。5G专网可与现有IT网络实现兼容互通，网络能力、网络技术也将不断演进升级。最后，对于多数企业重要的一点是，5G公网与专网的融合部署可缩短建设周期，进而大大降低成本。软件平台 1 1保信子站保信子站 1)方案设计 保信子站用于多种继电保护装置、录波器及其它装置与调度主站、当地保护工程师站之间的通信转接及规约转换。它通过多种类型的标准通信接口来沟通保护、数据采集和故障录波器等装置与调度端或当地保护工程师站之间的信息联系，并对保护信息、故障波形 加以保存，以供历史查询和故障分析之用。保信子站的软件结构如下图所示。33 图4-2保信子站软件结构 保信子站的子系统功能列表 序序号号 子子系统系统 主主要功能要功能 1 实时库子系统 负责保存由对下规约采集到的数据和对上规约下发的部分控制数据，所有通信装置的所有动态数据都将保存在实时库中。2 历史库子系统 周期性地转存实时库的数据作为历史数据，作为高级应用的数据来源。3 对上规约子系统 负责与主站通讯，包括：与61850主站通讯，建立全站的61850模型；与103后台通讯，建立全站的103模型；通过101、104、CDT、DNP等对上规约与主站进行通讯。响应主站的数据问答请求，并将主站控制命令下发到对下单元。4 对下规约子系统 负责与站内装置通讯，包括：对下连接61850 装置；对下连接103装置；连接以Modbus、102等小规格通讯的装置。采集数据转存到实时数据库，并转发对下的控制命令。5 PMU子系统 负责采集并转发站内的实时量测数据，采集周 期控制在10100ms之间。6 视频转发子系统 负责接收并转发视频采集终端上送的实时视频数据，经过编码、压缩等处理后，转发给主站端的视频监控中心。7 GPS时钟同步子系统 负责通过网络、B码、差分、串口等多种方式实现标准时间的接收解析同步，并负责向站内保护测控和智能设备进行标准时间的同步发布。8 双机冗余子系统 负责管理双机冗余配置时的两侧主备关系处理。实 34 现双机热备用，两侧数据同步，自动切换等功能。9 开入开出子系统 负责采集装置的开入状态，并负责根据装置的状态信息设置开出量的值。10 人机界面子系统 负责人机交互管理，实际通过指示灯、液晶显示、键盘操作、外部组态调试工具来完成的运行状态监视、通信报文监视、参数设置、工程配置、诊断分析等人机交互功能。11 逻辑子系统 负责复合信号的编辑和解析、遥控闭锁逻辑等 逻辑运算。12 高级应用子系统 根据需求实现部分高级应用的功能，如VQC、小电流接地选线等 2保信主站保信主站 1)体系结构 保护信息管理系统由统一应用支撑平台和基于该平台一体化设计开发的保护信息管理应用组成。系统采用了分布式、可扩展、可异构的体系架构，应用程序和数据库可在各个计算机节点上进行灵活配置，而无需对应用程序进行修改。整个系统可以由安装不同操作系统的计算机组成，系统功能可根据用户需求方便地进行扩展，最大程度满足用户对系统灵活性和可伸缩性的要求。用于各级调度和超高压局继电保护和故障录波器运行管理，为及时准确处理电网事故提供信息支持、辅助分析与决策参考。保护信息管理系统的体系架构如下图所示。35 图：保护信息管理系统的体系架构 3.7 与 AII 技术的关系 与 AII 总体架构的关系 参考AII总体架构设计，本验证示范平台对照符合工业互联网泛在的无线连接需求，采用5G新型网络技术研究和部署来支撑工业互联网发展。本验证示范平台对照满足AII安全体系和AII数据体系目标框架。AII 安全 本验证示范平台将遵循工业互联网产业联盟提供的安全体系,将和AII安全组密切合作，邀请安全组成员参加验证示范平台项目评审。本验证示范平台的安全机制：通过5G切片 MEC的形式打造高质量的5G网络，切片实现5G传输管道的隔离，MEC实现数据本地化处理，无需上传到上层核心网或者是Internet外网。5GSA网络可以实现端到端QoS或切片技术，为基于5G的分布式能源监控系统提供一张时延和带宽有保障的，与网络用户数据隔离的虚拟专有网络，从无线基站、传输到核心网用户面和控制面端到端共享网络，通过切片技术，为用户提供具有特定SLA保障的逻辑专网。36 (1)切片安全 5G网络切片是基于无线接入网、承载网与核心网基础设施，以及网络虚拟化技术构建的一个面向不同业务特征的逻辑网络。运营商可以为不同行业应用在共享的网络基础设施上通过能力开放、智能调度、安全隔离等技术分别构建彼此隔离的5G网络切片，提供差异化的网络服务。网络切片技术有利于构建以运营商为中心的开放网络生态，充分发挥网络基础设施的潜力，拓展新的收入来源。同时，对于垂直行业而言，网络切片也有利于大大降低专网的建设和运营成本，并且可以借助网络切片灵活的性能弹缩优势，快速满足动态变化的网络需求。网络切片技术的应用是电信网络的一次重大变革，为电信网络和行业应用的深度融合奠定了坚实基础。区别于传统物理专网的私有性与封闭性，5G网络切片是建立在共享资源之上的虚拟化专用网络，切片安全除了提供传统移动网络安全机制之外(例如接入认证、接入层和非接入层信令和数据的加密与完整性保护等)，还需要提供网络切片之间端到端安全隔离机制。(2)MEC边缘计算安全 在MEC安全策略方面，MEC能力实现数据本地化处理，保障数据安全性，其中的UPF网元下沉，也可降低网络时延，支撑低时延高可靠业务。MEC边缘云安全满足等保2.0标准安全通用要求、云计算安全扩展要求，构建“一个中心、三重防护”的技术架构，保障MEC边缘云通信网络安全、区域边界安全、计算环境安全。MEC的安全防护继承了电信云数据中心的安全防护手段，包括云化的基础设施加固，以及虚拟化的网络安全服务等。同时，针对MEC面临的全新安全挑战，还需要从多个方面进行针对性的加固。物理安全：根据不同业务场景，MEC节点可部署在边缘数据中心、无人值守的站点机房，甚至靠近用户的现场。由于处于相对开放的环境中，MEC设备更易遭受物理性破坏，需要与场所的提供方一起，共同评估和保障基础设施的物理安全，引入门禁、环境监控等安全措施；对于MEC设备，还需要加强自身防盗、防破坏方面的结构设计，对设备的I/O接口、调试接口进行控制。此外MEC节点还必须具备在严苛、恶劣物理环境下的持续工作能力。平台安全：针对部署在运营商控制较弱区域的MEC节点，需要引入安全加固措施，37 加强平台管理安全、数据存储和传输安全，在需要时引入可信计算等技术，从系统启动到上层应用，逐级验证，构建可信的MEC平台。为保证更高的可用性，同质化的MEC之间可以建立起“MEC资源池”，相互之间提供异地灾备能力，当遇到不可抗的外部事件时，可以快速切换到其他MEC，保证业务的连续性。网络安全：MEC连接了多重外部网络，传统的边界防御、内外部认证、隔离与加密等防护技术，需要继续在MEC中使用。从MEC平台内部来看，MEC被划为不同的功能域，如管理域、核心网域、基础服务域(位置业务/CDN等)、第三方应用域等，彼此之间需要划分到不同安全域，引入各种虚拟安全能力，实现隔离和访问控制。同时需要部署入侵检测技术、异常流量分析、反APT等系统，对恶意软件、恶意攻击等行为进行检测，防止威胁横向扩展。此外，基于边缘分布式的特点，可以在多个MEC节点部署检测点，相互协作实现对恶意攻击的检测。详细清单 验证示范平台中设计的组件：现场级：IT网络接入：智能网关/交换机/路由器；无线接入：5G基站、5G终端；平台层：继电保护信息系统、MEC自服务平台、5G专网服务平台 风险模型 研究基于5G网络切片的安全防护方案，构建专属核心网配合专属UPF、MEC的网络安全管理拓扑，分析电气量、开关量等信息泄露对保护判据的影响，对受攻击程度进行分类，对应制定安全隔离措施。安全联系人 中国联合网络通信有限公司河北省分公司，王世如，18603210019 38 3.8 与已存在 AII 测试床的关系 AII现没有5G网络相关测试床，也没有电力行业相关测试床。3.9 测试床成果交付(1)基于5G通信，实现了35kV线路差动保护功能，包括两端差动保护和三端差动保护。(2)基于5G通信，既实现了同一电压等级的手拉手串供变电站之间的区域备自投功能，又实现了不同电压等级的上下级变电站之间的上下级备自投优化配合关系。(3)基于5G通信的保信系统，通过把保信子站配置到调度端，避免在每个变电站均配置保信子站，从而节约了保信子站装置配置数量并减少了相关运维工作量。(4)基于MEC建立一张5G电力专网，通过端到端MEC Qos提供一张时延和带宽有保障的、与公网用户数据隔离且具有特定SLA保障的的逻辑专网，网络切片、边缘计算、NFV/SDN实现园区网络灵活部署，按网络需求制定业务切片，保证上行速率、高可靠、低时延的同时，实现了数据不出园区的安全和隔离要求。(5)基于5GSA基站的架构，完成5G信号连续覆盖的前提下，利于减少建站投资并且降低网络复杂度。由于NSA需借助4G无线空口(NSA无线锚点在4G)，但现有的4G核心网架构和4G空口却无法满足5G对于时延和传输可靠性的要求。3.10 其他信息 测试床使用者 测试床初期仅限于现有的合作伙伴使用，示范平台成熟后向联盟中企业及社会开放 39 测试床知识产权说明 中国联合网络通信有限公司河北省分公司、联通雄安产业互联网有限公司、国网河北电力有限公司对本测试床的建设、运营以及使用拥有产权。本测试床相关的专利、软件著作权等在测试建设合作单位中根据情况协商确定。部署，操作和访问使用 验证示范平台部署在雄安新区。初期将开放给项目参与单位开展技术试验，待成熟后向更多的合作伙伴开放。测试床资金 预计约为850万 测试床时间轴 2020年5月6月，需求分析，各合作方沟通确认示范项目具体需求 2020年6月9月，完成相关策略研究，相关样机研制和系统搭建 2020年10月12月，完成方案研究，结合新区示范应用 2021年1月6月，完成智能运维方案研究，结合新示范区应用 2021年6月12月，总结项目成果，形成国际领先、可推广的应用 40 4 5G 智慧冶金测试床智慧冶金测试床 4.1 引言/导读 中移(上海)信息通信科技有限公司（中国移动上海产业研究院）是中国移动通信集团的全资子公司，自 2018 年 11 月在浦东正式挂牌成立以来，立足上海、辐射全国，面向交通、工业能源、金融三大行业方向开展深入行业技术、平台、产品、解决方案研发，以信息化、智能化为杠杆培育新动能，储备通用行业信息化能力，支撑中国移动在 5G 时代的垂直行业的市场开拓和发展。公司积极布局垂直行业关键 ICT 产品和解决方案，打造开放共享的新型产业生态圈，致力成为工业能源、金融、交通领域产业智能的赋能者、行业技术的创新者。2019年9月，中国移动与湘钢签署信息化战略合作协议，达成全面合作意向，双方联合开展共建智慧工厂；2019年12月，与湘钢正式签署湘钢全厂专网建设和技术应用服务框架协议，明确独家建设；2019年12月，签署第一个商务结算协议（五米板分厂），合同金额第一年258万，已实现天车、视频监控、机械臂等场景下5G创新应用；后续将分阶段完成湘钢全厂5G MEC工业级专用网络的建设任务，并已启动无人码头、高精度定位、不规则料堆监测等5G创新应用孵化，逐步实现智慧工厂各类应用落地。4.2 关键词 5G、AR、OCR、无人天车 4.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 中移（上海）信息通信科技有限公司 41 郝晨阳：;18810370503 皮婷婷：;13810506925 合作公司 中国移动通信集团湖南有限公司 湘潭分公司 湘潭钢铁集团有限公司 4.4 测试床项目目标 湖南湘潭钢铁有限公司（简称湘钢）是中国南方千万吨级的精品钢材生产基地，具备年产钢1200万吨生产规模，拥有钢铁全流程的先进技术装备和生产工艺，但在效率提升和降低能耗方面都遇到了瓶颈，同时钢铁厂的高温高危环境也让年轻人不愿意进入钢铁厂工作。为进一步提升生产力、降低能耗、改善工作环境，并提高员工的工作幸福感和获得感，中移上海产业研究院联手中国移动湖南移动共同打造5G智慧工厂项目，充分利用5G、AI、大数据、云计算等ICT（Information Communications Technology）技术进行全流程、全业务的数字化升级，打造钢铁行业的智能工业互联网平台，助力企业实现“让设备开口说话、让机器自主运行、让职工尊严工作、让企业高效发展”的目标，打造世界一流的钢材综合服务商。4.5 测试床方案架构 测试床应用场景 场景场景1：5G AI钢板编码视觉识别应用钢板编码视觉识别应用 目前湘钢涂漆线钢板出入口的钢号多由人工确认，存在错号的风险，一旦错号将会导致质量异议等一系列后续连锁问题。建立一个可靠的视觉识别系统，高精准的自动辨别钢号，不仅能避免由于错号导致的后续问题，还能降低人员疲劳度。机器视觉是基于人工智能技术开发的产品，已广泛应用于身份认证、身份识别、42 行为识别等领域。用视觉传感器代替人眼对周围环境或者特定目标拍照或者拍摄，获得相应的数字图像或数字视频信息，然后利用图像处理和视频处理技术，分别对图像或视频进行处理，以便达到提取特征、检测目标、识别目标等目的。场景场景2：5G AR跨国远程装配跨国远程装配 通过5G SDWAN国际网络，连接位于德国、奥地利的后端与家资源实现AR协同装配，已完成奥地利布朗锯设备和德国Kocks轧机及探伤仦设备的安装，大大缩短了设备装配交付周期及国外专家的人力成本支出。全国32套同型号设备，仅湘钢在疫情期间通过此方案完成了设备安装不投产，被央视十三套作为“复工复产”示范项目进行与题报道。43 场景场景3：5G无人天车无人天车 5G无人天车方案面向钢铁企业的原材料、钢坯、钢材的入库、出库、调库等环节，利用5G网络、自动控制、视频/图像识别等技术，通过在天车多角度加装高清摄像头等设备，进行传统天车的5G改造，构建一套天车远程控制及无人化运行的服务平台，实现工作人员在操作间对天车的远程操控，实现天车的无人化运行、多天车的协作式运行，帮助钢铁企业实现物料、成品的高精度智能搬运，提升企业的经营效率。系统由“操控端 5G网络 天车”三部分组成，操作人员可在远程操控台上实时操控天车进行卸车、吊运装槽、配合检修等作业。同时高达1.2Gbps的下载速率，为操作员提供第一视角的高清视频，保障远程操控精准、实时操控性。测试床架构 44 测试床方案 本测试床利用5G技术的高速率、低时延、高可靠、网络切片和移动边缘计算等特性，利用5G MEC技术构建生产园区的全连接无线网络，为产线部署5G AI钢板编码视觉识别应用、5G AR跨国远程装配应用和5G无人天车应用。方案重点技术 1.5G：5G 技术在低时延、工厂应用的高密度海量连接、可靠性、以及网络移动性管理等方面具备显著优势，为移动设备的数据稳定传输提供了强有力的保障，打破了传统工业有线传输的禁锢。因此，5G 的发展可以真正实现信息化和工业化的深度融合。2.机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。通过机器视觉产品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，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。45 3.增强现实：通过将工厂内设备信息和虚拟世界信息进行“无缝”集成，从而把原本在现实中难以观察到的信息（温度，产品编号，故障代码等），通过设备建模，模拟仿真后再与真是场景叠加，将虚拟的设备信息实时应用到真实世界，让工人直观的观察到设备的实时运行状态。4.天车 5G 无人天车应用系统由 6 个模块组成，包括天车控制模块、视频监控模块、语音交互模块、安全防护模块、中控操作模块、通信模块。天车控制模块以 PLC 为核心，负责接收和处理来自远程和本体的操作指令及各传感器信号，驱动天车各个执行机构（大车、小车、起升机构、吊具机构等）完成相应的动作。视频监控模块采集现场视频信息，传输至远程控制室并实时显示，作为天车操作人员识别生产现场状况和控制天车运行作业的主要信息来源。语音交互模块包括 IP 寻呼电话、扬声器、VOIP 网络电话机、网络壁挂音箱、IPPBX、功放扩音器等。安全防护模块包括共轨天车防撞、地面防碰撞、防误操作、系统应急安全与急停、天车状态监控等。中控操控模块包括操控台、操控软件等软硬件，通常设置在中控室或集中管控中心，以实现天车远程操控。网络通讯模块由各类交换机、无线设备、5G 网络基站等、光纤/网线、光纤收发器、光电转换等设备构成。方案自主研发性、创新性及先进性 本测试床利用5G技术的高速率、低时延、高可靠、网络切片和移动边缘计算等特性，与人工智能技术进行有机的结合，为产线部署5G AI钢板编码视觉识别应用、5G AR跨国远程装配应用和5G无人天车应用。其中，5G AR跨国远程装配应用结合5G技术，助力湘钢首次实现AR跨国远程装配，实现三个国家专家工人的实时5G AR通讯，被央视十三套作为“复工复产”示范项目进行专题报道。1、全国首个 5G MEC 在工业生产领域投产使用：湘钢园区已成功上线并接入园区 MEC（UPF），真正实现数据不出园区，端到端业务时延降低 61%，从 26ms 降至 9.9ms，成为 5G 专网与工业生产深度融合的关键性技术节点指标。46 2、全国首创 5G ToB 智慧运营中心：全国首创在 5G ToB 领域搭建 NSMF、CSMF 及园区自管理平台，形成面向工业园区 5G 网络、终端、应用的综合型智慧运营中心，实现多样化业务场景支撑、实时性业务流程监测和精细化 SLA 运维质量保障三大核心保障能力。3、全球首例远控天车热容灾方案：创新性的构建和叠加 Eo GRE 隧道，实现远控天车5G 网络和微波网络的毫秒级倒换，实现了基于链路 SLA 指标（时延、抖动和丢包率）触发网络倒换的容灾方案，极大提高了天车远程操控业务的连续性和稳定性。4、全国首次规模实现 5G 传感器数据回传：通过 5G 边缘智能网关提供的丰富工业接口，实现工业场景下多类型传感器数据的采集和协议转换，在生产区域一站式解决密集工业 IoT 设备无线接入问题。方案安全风险控制 网络及安全资源：核心-接入两层组网、三平面物理隔离。TOR交换机包括业务TOR、存储TOR、管理TOR、硬件管理TOR。EOR包括业务和存储共用EOR，以及管理EOR。安全设备需配置异构防火墙设备，出口层应尽量复用现有各承载网络设备。数据安全：提供本地加密透传管道，防止公网非法访问企业内网,构建企业5G私网,保证数据安全。4.6 测试床实施部署 测试床实施规划 时间时间 任务任务 具体工作具体工作 输出内容输出内容 2020.1-2020.2 需求分析 与合作方沟通确认示范项目具体需求 示范方案、网络建设需求表 2020.5-2020.6 方案制定 完成网络建设方案，完成端到端业务解决方案 网络建设方案 端到端业务解决方案 2020.11-2020.12 业务验证方案 完成业务验证方案 业务验证方案 2020.12 网络建设 完成网络建设，并达到业试点网络 47 务需求指标 2021.11 业务部署 完成业务部署，具备业务示范能力，进行初步业务示范 业务示范 2021.12 业务验证 完成业务验证，进行业务示范，完成业务示范总结 业务示范 业务示范总结 测试床实施的技术支撑及保障措施 本测试床由中移（上海）产业研究院提供技术支撑，并联合行业客户进行应用场景落地及验证。测试床实施的自主可控性 本测试床网络及平台方案由中移（上海）产业研究院及湘潭移动自主完成，终端部分由上海产业研究院与战略合作伙伴合作完成，具有自主可控性。4.7 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 1、软件应用平台 2、项目相关终端硬件 3、应用测试报告 测试床的商业价值、经济效益 在打造湘钢5G智慧工厂的过程中，创新性构建了“1 1 N”模式的5G 智慧钢铁垂直行业解决方案，助力智能化、数字化的中国钢铁企业转型，实现钢铁企业“让设备开口说话、让机器自主运行、让员工尊严工作、让企业高效发展”的目标。降低运营成本方面：降低运营成本方面：无人天车应用将吊车操作人员从噪音、粉尘和有害气体的环 48 境中解放出来，实现让员工更有“尊严”的工作。另外，通过5G远程操控，由原来4班3运转，每个班次6人，优化至每个班次4人，人工效率提升33%，有效工作时间也同步提升。智慧湘钢项目通过5G智慧湘钢项目远程天车、加渣器械臂、高清视频回传、AI识别、AR远程装配等应用等落地，湘钢实现低增值、纯值守、环境恶劣的岗位替换，运营成本降低20%。提升产能方面：提升产能方面：实施钢铁企业5G智慧工厂建设项目，可提升产品质量，节能降耗，目标为提升企业运行效率，降低企业运营成本，缩短产品研发周期，降低产品不良品率，提高能源利用效率，实现低增值岗位的无人化和岗位精简，提高劳动生产率。实施5G智慧湘钢项目以来，产能从1万7千吨提升至2万5千吨。人均年产能从550吨提升到了1000吨。智慧湘钢项目实施以来，为湘钢累计创效2.6亿元。测试床的社会价值 中国移动5G 智慧钢铁垂直行业解决方案，深度契合了钢铁企业的自动化、信息化、智能化改造升级的需求，将先进的5G MEC网络，转换成确定性的业务实现能力，赢得了多家钢铁企业和其他工业制造行业的高度关注，广获好评，目前已在湖南涟钢、衡钢以及甘肃兰石集团复制推广。中国移动打造的5G智慧湘钢项目为中国移动5G集团级龙头示范项目，被集团授牌5G智慧工厂示范基地，被湖南省工信厅评为5G典型应用场景，在2019年国际通信展上受到工信部苗圩部长的充分肯定。同时还入选了GSMA2020年度中国5G垂直行业应用案例，入选了第四届全国设备管理与技术创新成果，全球疫情期间部署的5G AR国际远程装配应用被央视专题报道。基于5G智慧钢铁项目实现的天车远程操控、5G AR国际远程装配等创新行业应用，一方面切实解决了钢铁企业生产过程中遇到的痛点、难点，另一方面也进一步验证了5G网络可以切实落地于工业生产制造中，网络安全可靠性进一步得到了验证。未来，以工业级5G专网衍生出的5G行业应用将会是信息化与智能制造深度融合的全新蓝海市场。测试床初步推广应用案例 中国移动5G 智慧冶金垂直行业解决方案，深度契合了冶金企业的自动化、信息化、智能化改造升级的需求，赢得了多家钢铁企业和其他工业制造行业的高度关注，49 广获好评，目前已在湖南涟钢、衡钢以及甘肃兰石集团复制推广。4.8 测试床成果验证 测试床成果验证计划 以“5G AR跨国远程装配”为例，验证内容和标准如下：序号 验证项 验证标准 1 显示屏分辨率 AR双目智能眼镜提供的视频通讯分辨率应大于等于1080P 2 支持WIFI和全网段SIM卡，支持GPS/北斗/蓝牙功能 需要支持WIFI、全网段SIM卡、GPS、北斗、蓝牙功能 3 AR眼镜识别分别率 AR双目识别需要大于等于200万像素，实时通信画面至少支持720分辨率 4 AR眼镜操作系统 AR眼镜需要兼容Android6.0以上 5 多终端、多系统运行 系统可运行在智能眼镜、智能手机、PC电脑等终端设备，可在Android、iOS、Windows多平台系统之上进行可视化远程视频通信，系统兼容性好。6 支持3G/4G/WIFI等各种无线网络上运行 支持3G/4G/WIFI等各种无线网络上运行，现场视频可在1秒内呈现在远程专家面前，系统支持动态调整视频码率以适应不同的网络状况。7 远程专家在前端用户实时回传的视频画面上 远程专家在前端用户实时回传的视频画面上，使用鼠标点选指定位置或部件，即可将标记信息发送到前端智能眼镜屏幕同样位置上，使用这种清晰明确的交互方式，将有效提高前后方协调工作效率和沟通便捷性。8 远程专家可以将技术资料文件打开以共享桌面的方式，将专家电脑上显示内容推送给前端远程专家可以将技术资料文件打开以共享桌面的方式，将专家电脑上显示内容推送给前端人员观看。此种方式非常适合文件资料比较大时，在前端打开资料不好找到 50 人员观看。所需的内容时，由专家找到相关内容，共享给前端查看。9 多人接入等基础功能 远程专家可以邀请其他专家加入视频通信中，出差中的专家可在移动客户端上进行视频连线，共同讨论解决方案，指导前端人员排除故障。移动端不但能观看视频，还可以实时语音通话、指示标记，远程拍照设备等。测试床成果验证方案 可实地使用“5G AR跨国远程装配”应用，按照验证计划进行功能验证。4.9 与已存在 AII 测试床的关系 本测试床和之前已经审批的测试床无关联。4.10 测试床成果交付 测试床成果交付件 1、软件应用平台 2、项目相关终端硬件 3、应用测试报告 测试床可复制性 本测试床深度契合了冶金企业的自动化、信息化、智能化改造升级的需求，赢得了多家钢铁企业和其他工业制造行业的高度关注，可复制在冶金行业智能化升级的需求中。51 测试床开放性 中国移动充分发挥自身包容性，秉持合作共赢的心态，本测试床整合各类优质合作伙伴能力，如：测试床中的AR眼镜等终端硬件，均来自中国移动合作伙伴。4.11 其他信息 测试床使用者 湖南省湘潭市岳塘区湘潭钢铁有限公司 测试床知识产权说明 中国移动享有本测试床的全部知识产权，负责项目的研发测试。湖南湘钢拥有使用权，包括AR眼镜、天车控制平台。其中，数据模型属于双方共有。测试床运营及访问使用 平台部署在中国移动IDC/云计算资源池上，并为湖南湘钢相关人员提供访问权限。测试床资金 约900万元。测试床时间轴 时间时间 任务任务 具体工作具体工作 输出内容输出内容 2020.1-2020.2 需求分析 与合作方沟通确认示范项目具体需求 示范方案、网络建设需求表 2020.5-2020.6 方案制定 完成网络建设方案，完成端到端业务解决方案 网络建设方案 端到端业务解决方案 52 2020.11-2020.12 业务验证方案 完成业务验证方案 业务验证方案 2020.12 网络建设 完成网络建设，并达到业务需求指标 试点网络 2021.11 业务部署 完成业务部署，具备业务示范能力，进行初步业务示范 业务示范 2021.12 业务验证 完成业务验证，进行业务示范，完成业务示范总结 业务示范 业务示范总结 5 5G 智慧矿山测试床智慧矿山测试床 5.1 引言/导读 为加快推进煤炭行业供给侧结构性改革，推动智能化技术与煤炭产业融合发展，提升煤矿智能化水平，国家发展改革委、国家能源局、应急部等八部委联合印发关于加快煤矿智能化发展的指导意见。指导意见指出，到2021年，建成多种类型、不同模式的智能化示范煤矿，初步形成煤矿开拓设计、地质保障、生产、安全等主要环节的信息化传输、自动化运行技术体系，基本实现掘进工作面减人提效、综采工作面内少人或无人操作、井下和露天煤矿固定岗位的无人值守与远程监控。到2025年，大型煤矿和灾害严重煤矿基本实现智能化，形成煤矿智能化建设技术规范与标准体系。到2035年，各类煤矿基本实现智能化，构建多产业链、多系统集成的煤矿智能化系统，建成智能感知、智能决策、自动执行的煤矿智能化体系。中移(上海)信息通信科技有限公司（中移（上海）产业研究院）是中国移动通信集团的全资子公司，自成立以来，立足上海、辐射全国，面向交通、工业能源、金融三大行业方向开展深入行业技术、平台、产品、解决方案研发，以信息化、智能化为 53 杠杆培育新动能，储备通用行业信息化能力，支撑中国移动在5G时代的垂直行业的市场开拓和发展。中移（上海）产业研究院积极布局智慧矿山行业的关键能力，参与矿山行业相关标准制定，结合自身优势推出“公网专享用户专网”双5G核心网，现已形成“1 1 N”智慧矿山整体解决方案，可为矿山行业客户提供端到端一体化服务。同时联合业内龙头共建开放共享的新型产业生态圈，形成成熟的产业合作模式。公司已在山西、内蒙落成多个智慧矿山试点示范项目，不断实现技术创新，填补了国内5G技术场景应用空白，更加快了矿山行业智能化升级的速度。5.2 关键词 智慧矿山、5G、无人化采掘、无人驾驶 5.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 中移（上海）信息信息通信科技有限公司 曹雪：15117965347， 中国移动通信集团内蒙古有限公司 刘宁：18204710525， 合作公司 内蒙古智能煤炭有限责任公司 中国矿业大学 上海山源电子科技有限公司 畅加风行(苏州)智能科技有限公司 54 5.4 测试床项目目标 智慧矿山是基于现代智能化理念，将工业互联网、云计算、大数据等与现代矿山开发技术深度融合，形成矿山全面感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的完整智能系统，实现矿井开拓、采掘、运通、分选、安全保障、生态保护、生产管理等全过程的智能化运行。5G网络以其大带宽、低时延、广连接的特性与矿山领域数据采集及智能控制的场景契合度非常高，是打造智慧矿山的基础条件。中移(上海)产业研究院基于自身技术创新能力及行业经验积累，自主研发智慧矿山融合管控平台（中国移动矿山工业互联网平台），平台打造智慧决策、生产管理、安全管理、移动应用等功能模块，打通专业子系统之间的数据通道，为行业客户实现综合管控、数字化运维提供使能。同时结合5G技术优势，为行业客户提供端到端一体化智慧矿山服务。本测试床主要基于中移（上海）产业研究院自主研发的矿山工业互联网平台，落地井下融合组网、高清视频监控、5G机器人巡检、5G井下无轨胶轮车无人驾驶、5G无人化采掘5大场景，验证5G网络技术在智慧矿山行业的应用的可行性、可靠性和必要性。形成可规模复制推广的智慧矿山解决方案，切实解决矿山行业智能化升级过程中面临的数据采集不完整、无AI辅助决策手段、缺失边缘计算能力、设备监管与控制手段待升级等问题。5.5 测试床方案架构 测试床应用场景 本测试床应用在矿山行业采、掘、机、运、通、综合等各个业务环节，涉及井下融合组网、高清视频监控、5G机器人巡检、5G井下无轨胶轮车无人驾驶、5G无人化采掘等应用。测试床架构 本测试床架构图如下所示，中国移动上研院以5G行业专网为基础，打造 55 “1 1 N”5G智慧矿山整体解决方案。1张行业专网包括露天移动专网和井下融合专网，实现矿山高瓦斯、高辐射等复杂环境下的高品质5G网络覆盖，实现多网融合、超大带宽、超低时延、海量接连。1个平台是指借助中国移动矿山工业互联网平台，可接入矿山设备并集成矿山各业务子系统，实现有效整合、集中管控，及时处理、指导和调节矿山各生产系统和环节运行，为5G智慧矿山提供开放统一的平台支撑和服务。N大应用场景是指聚焦无人化采掘、井下融合组网、高清视频监控、无轨胶轮车无人驾驶等重点场景，提供一体化服务，助力提升矿区本质安全与生产效率。图：测试床总体架构 本测试床符合AII工业互联网总体架构2.0，本测试床架构验证了AII总体架构中的功能架构，包括网络体系架构中的网络互连、数据互通，平台体系架构中的边缘层、PaaS 层和应用层功能组成，安全体系架构中的隐私数据保护等。测试床方案 1 1.网络方案网络方案 本测试床提供井上及井下的4/5G网络覆盖，部署MEC打造5G专网，实现端到端的 56 按需定制，与互联网物理隔离，在内部即可实现与云计算同样的数据计算，保证数据无链路可上传至公网，完全杜绝数据泄露的可能性。图：测试床网络方案 2 2.平台方案平台方案 中国移动矿山工业互联网平台可接入测试床矿山设备并集成已有矿山行业子系统，打通信息孤岛，实现各系统之间的互通互联，提升信息传递效率及准确性、优化人工处理过程、减少危险作业区域人员数量、提升生产效率和经营管理水平，建成集资源的数字化管理，面向智能决策、生产管理、安全监控于一体智慧矿山融合管控大脑。中国移动矿山工业互联网平台可提供智能决策、生产管理、安全管理等典型业务应用，智能决策提供矿山的三维信息综合管理、矿山数据分析、智能联动服务；生产管理提供采煤机等井下设备的生产监视与控制、生产调度；安全管理提供采煤机等设备的安全监控和安全巡检；另外，平台还提供其他桌面及移动应用等功能，提升矿山生产效率、降低安全风险，支撑矿山智能化发展。中国移动矿山工业互联网平台通过对矿山“人、机、环”数据进行精准化采集、网络化传输、规范化集成，实现可视化展现、自动化操作和智能化服务的矿山智慧体。57 图：测试床平台方案 3 3.应用方案应用方案 应用应用1 1：井下融合组网：井下融合组网 利用5G与已有网络建设融合，解决井下融合组网问题，适应井下复杂的工作环境，并最大化复用已有网络投资。将移动5G基站引入井下，融合4G、光纤环网、WiFi等技术，实现井下巷道各区域的无线覆盖，保证端到端安全、可靠、稳定，满足基本通信需求的基础上，赋能生产环节，同时联合合作伙伴提供与网络强相关的智慧融合通信管控平台，实现矿山行业语音、视频、数据的统一接入、调度、管理、联动及矿山融合组网的统一管理。图：测试床井下融合组网应用方案 58 应用应用2 2：高清视频监控：高清视频监控 利用5G大带宽、低时延的特点，通过井下高清视频采集终端实时采集高清视频并回传至地面监控平台，并基于机器视觉技术实现人员行为异常、设备故障、环境突发等不安全因素智能识别。麻地梁智慧矿山利用5G大带宽特性，配套自动除尘高清摄像头，实现井下综采、掘进工作面以及其他监控场景多路高清视频监控回传，助力井下透明化，实现地面控制中心对井下采掘情况实时监控。图：测试床高清视频监控应用方案 应用应用3 3：5 5G G机器人巡检机器人巡检 5G 机器人巡检以防爆智能机器人巡检为核心，整合机器人技术、设备非接检测技术、多传感器融合技术、模式识别技术以及导航定位技术等，能够实现煤矿井下配电房、水泵房、输送带全天候、全方位、全自主智能巡检和监控，有效降低劳动强度，降低煤矿井下配运维成本，提高正常巡检作业和管理的自动化和智能化水平，实现真正的无人化值守。图：测试床5G机器人巡检应用方案 59 场景场景4 4：5G5G井下无轨胶轮车无人驾驶井下无轨胶轮车无人驾驶 矿区无人驾驶依托于5G专用网络，在无轨胶轮车本体加装激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头、差分GPS定位等数据采集终端和车辆控制终端实现无轨胶轮车改装工作，基于边缘计算能力和矿山无人调度系统平台，利用无人驾驶感知模块、地下矿区RTK定位方案以及无人驾驶控制系统实现无轨胶轮车无人驾驶。图：测试床5G井下无轨胶轮车无人驾驶应用方案 场景场景5 5：5G5G无人化采掘无人化采掘 基于5G专用网络，在井下采煤机远程控制本体加装5G工业级模组、远程操控系统及配套的控制传感以及视频监控终端，替代原先5G CPE的过渡方案，同时基于远程控制操作台和视频监控平台，实现井下采煤机真正的5G远程操控，一键启停，成为改写煤炭行业发展历史的创新成果。图：5G 无人化采掘系统示意图 60 方案重点技术 1 1.井下高精度同步授时井下高精度同步授时 针对井下无法使用卫星定位系统进行精准授时的问题，采用网络授时技术，完成高精度同步授时。2 2.超千兆大上行超千兆大上行 原有普通5G网络仅能实现上下行时隙配比为2:8或3:7，即大部分带宽资源用于下行，通过改变时隙配比可增加上行带宽资源。通过研发“3：1上下行时隙配比方案”，实现“超千兆上行5G”功能。3 3.生产数据不出矿生产数据不出矿 通过部署煤矿5G边缘计算（MEC）单元，发挥5G交换、转发核心网作用，确保煤矿信息不出矿、端到端低时延小于20ms。同时通过手机行为管控平台，实现井下“通信号码白名单”“接入应用白名单”功能，确保煤矿信息安全。4 4.基于基于5G5G工业模组的采煤机远程操控工业模组的采煤机远程操控 基于5G专用网络，在井下采煤机远程控制本体加装5G工业级模组、远程操控系统及配套的控制传感以及视频监控终端，替代原先5G CPE的过渡方案，同时基于远程控制操作台和视频监控平台，实现井下采煤机真正的5G远程操控，一键启停。方案自主研发性、创新性及先进性 1.1.自主研发性自主研发性 本测试床网络及平台方案由上海产业研究院自主研发完成，终端部分由上海产业研究院与合作伙伴合作研发完成。2.2.创新性创新性 本测试床从顶层设计、关键技术、现网试点、终端模组到业务运营等方面取得突破，完成5G智慧矿山场景技术层面的深度验证，包括超千兆大上行、高精度同步授时、生产数据不出矿及矿用设备5G远程控制测试等。3 3、行业创新突破、行业创新突破 （1）模式与理念创新：利用采掘机远程一键控制、井下胶轮车无人驾驶项目，实现安全生产管理模式与产业设计理念的创新，61 （2）数据管控创新：通过5G技术实时沟通供需两端信息数据，提高煤矿工作效率，实现煤矿企业成本管控的创新；（3）管理机制创新：取消矿井检修班与夜班，使工作人员在操控间完成远程作业，实现煤矿企业管理机制的创新。方案安全风险控制 测试床设计充分考虑到设备安全、网络安全等需求，采取了隔爆改造、成环保护、备份冗余等设计措施，整体专网可靠性达到了99.999%，且实现了传输自愈性和通信自交换性。1.1.终端安全防护终端安全防护 本测试床下井设备均通过防爆及煤安认证处理，满足井下终端安全需求。2.2.网络安全防护网络安全防护 测试床网络方案采用5G SA网络架构，依靠5G边缘计算及切片能力，满足客户视频专网、应急通信特殊业务可靠性优先保障需求。为满足矿山数据不出矿需求，本测试提供5G专网尊享模式，通过专用基站、专用频率、超级上行等手段实现定制建网。同时，本测试床充分考虑5G与现网LTE的切换保障、系统链路冗余等措施，主要设备在停电的情况下应有至少2小时的续航能力，当设备出现故障后，能实现容灾备份保障业务不中断，建议与大网系统间组成资源池，实现容灾自动切换 3 3.全网态势感知全网态势感知 通过安全数据采集，数据挖掘、机器学习等技术，实现态势感知监测预警，做到全网安全情况的可观、可测、可控。5.6 测试床实施部署 测试床实施规划 2021年1月-2021年3月：需求调研，架构设计；2021年4月-2021年5月：搭建智能矿山网络环境；2021年6月-2021年10月：项目应用部署实施；62 2021年11月-2021年12月：应用效果验证评估。测试床实施的技术支撑及保障措施 测试床由中移（上海）产业研究院提供技术支撑，并联合行业客户进行应用场景落地及验证。测试床实施的自主可控性 本测试床网络及平台方案由中移（上海）产业研究院及内蒙古移动自主完成，终端部分由上海产业研究院与战略合作伙伴合作完成，具有自主可控性。5.7 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 本测试床以 5G 行业专网为基础打造，实现井下融合组网、高清视频监控、5G 机器人巡检、5G 井下无轨胶轮车无人驾驶、5G 无人化采掘等应用。测试床的商业价值、经济效益 本测试床通过部署5G无线专网，实现煤矿井上全覆盖及井下巷道的部分无线覆盖，利用5G网络高速率、低时延、高可靠性和海量连接的特性，实现煤矿井上及井下巷道的信息化、自动化、智能化融合，提高了生产效率及安全性；高清视频监控助力井下透明化，实现地面控制中心对井下采掘情况实时监控，提高作业安全；5G无人机器人巡检和5G井下无轨胶轮车无人驾驶的实现降低煤矿井下配运维成本，提高正常巡检作业和管理的自动化和智能化水平，助力煤矿实现少人化无人化；5G无人化采掘实现井下采煤机5G远程操控，一键启停，成为改写煤炭行业发展历史的创新成果。通过以上应用的实现，助力矿山行业在井下视频监控、井下巡检、无轨胶轮车驾驶等区域实现少人化无人化，降低企业生产成本，保证生产安全，提高生产效率，实现降本增效。63 测试床的社会价值 本测试床积极响应国家智能矿山发展要求，利用5G、物联网、云计算、大数据、人工智能、工业互联网、机器人化装备等与现代矿山开采深度融合，提升矿区安全性、开采效率、资源利用率，同时降低生产成本，促进矿山智能化建设。测试床初步推广应用案例 目前中国移动联合内蒙古麻地梁煤矿以及业内合作伙伴，从 5G 专网网络架构、井下融合组网、高清视频监控，层层突破，形成并成功验证了中国移动“1 1 N”智慧矿山解决方案，并成功打造了多个行业第一，包括到 5G 工业级模组在井工矿采煤机上的首次应用、5G 无轨胶轮无人驾驶在井工矿的首次实现，在煤炭行业有着极高的可复制性和推广性，对其它类型的智慧矿山（煤矿、金属矿、非金属矿、气矿等）同样具有借鉴意义。5.8 测试床成果验证 测试床成果验证计划 本测试床对井下融合组网实现能力、高清视频监控效果、5G机器人巡检可行性、5G无轨胶轮车自动驾驶、5G无人化挖掘实现水平等进行测试。测试床成果验证方案 编号编号 应用应用 验证内容验证内容 1 井下融合组网 实现语音、视频、数据的统一接入、调度、管理、联动及矿山融合组网的统一管理 2 高清视频监控 实现井下综采、掘进工作面以及其他监控场景多路高清视频监控回传 3 5G机器人巡检 实现煤矿井下配电房、水泵房、输送带全天候、全方位、全自主智能巡检和监控 64 编号编号 应用应用 验证内容验证内容 4 5G无轨胶轮车自动驾驶 实现无轨胶轮车无人驾驶 5 5G无人化挖掘 实现井下采煤机真正的5G远程操控，一键启停 5.9 与已存在 AII 测试床的关系 本测试床与之前已经审批的测试床无任何关联。5.10 测试床成果交付 测试床成果交付件 测试床的交付件包括：1）5G专网建设方案 2）应用场景测试报告 3）专利若干 测试床可复制性 测试床可在矿山行业进行推广复制，可应用井下融合组网、高清视频监控、5G机器人巡检、5G无轨胶轮车自动驾驶、5G无人化挖掘等场景。测试床开放性 本测试床符合矿山行业方案相关要求，应用落地过程涉及多家相关企业参与。65 5.11 其他信息 测试床使用者 非发起方的测试床参与者可以使用本测试床的所有操作功能，但仅限于功能的操作使用，禁止泄露给同行业的第三方。测试床知识产权说明 中国移动上海产业研究院拥有本测试床的建设、运营以及使用权。测试床运营及访问使用 平台部署在客户侧，由中国移动提供运营服务。测试床资金 测试床资金为自有资金，稳定充足，同时也会争取专项资金支持。测试床时间轴 本测试床为短期项目，测试床验证的时间进度安排如下：2021年1月-2021年3月：需求调研，架构设计；2021年4月-2021年5月：搭建智能矿山网络环境；2021年6月-2021年10月：项目应用部署实施；2021年11月-2021年12月：应用效果验证评估。附加信息 测试床具备良好的可复制性，可在矿山行业进行应用，提高矿山信息化水平，实现矿山行业语音、视频、数据的统一接入、调度、管理、联动及矿山融合组网的统一管理，降低劳动强度及井下配送运维成本，实现智能矿山少人化无人化需求，达到降本增效，保障生产安全目的。66 6 施耐德电气灯塔工厂施耐德电气灯塔工厂 5G 智能运营测试床智能运营测试床 6.1 引言/导读 施耐德电气无锡工厂生产的产品大多应用在工业领域，有上百个产品家族，近10000 型号的产品，产品最小批量为1pcs，平均每张定单金额仅2万人民币，是典型的小批量多品种离散型制造企业。在运营过程中，公司面临如下业务痛点：1）原材料种类繁多，难以及时掌握供应商物料信息；2）厂内物流、人流复杂，难以精确管控；3）设备柔性、可用率要求高；4）客户参观、审核频次高。在过往的管理实践中，公司已搭建完整的IT/OT网络、超融合数据中心;现场设备及产线基本实现自动化边缘控制，同时基于EcoStruxure平台实施了不少的工业互联网应用。为了更好地应对业务痛点，公司计划打造5G全连接工厂，具体的建设场景如下：1）5G 智能AGV；2）5G CCTV现场监测；3）5G 柔性制造；4）5G AI 机器视觉全中心化推理；5）5G AR眼镜远程设备运维。依托5G专网的三大特点：eMBB、mMTC、uRLLC，可显著提高公司在物流、人流方面的管控能力，同时也可提高设备柔性、设备可用率方面的管理能力。6.2 关键词 5G全连接工厂 6.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 无锡普洛菲斯电子有限公司 王天明:18519830672 阎新华:18627988867 67 合作公司 中国移动无锡分公司 华为技术有限公司 中科创达软件股份有限公司 6.4 测试床项目目标 智能运营是基于数字化的现代管理理念，利用端到端的管理系统将工业互联网、云计算、人工智能等技术与工厂运营管理深度融合，实现物流、仓储、制造、测试、维护、质检、安全管理等全过程的智能化运营。5G网络以其大带宽、低延时、广连接的特性，与智能工厂越来越多的移动设备数据采集、控制的场景非常契合，适合作为智能运营工厂的网络基础设施。施耐德电气无锡工厂生产的产品大多应用在工业领域，制造上百个产品家族，近10000 型号的产品，产品最小批量为1pcs，平均每张定单金额仅2万人民币，是典型的小批量多品种的离散型制造企业。少量多样、大规模定制的离散制造企业，普遍面临厂内物流、人流复杂，难以精确管控；设备柔性、设备可用率要求高等行业痛点，施耐德电气定义的智能运营管理体系下的数字化管理平台可有效解决上述问题。本测试床主要基于施耐德电气自主研发的EcoStruxure工业互联网平台，构建测试产线柔性配置、智能在线检测、智能物流、安全风险实时检测与识别、智能维护管理5大场景，验证5G技术在运营领域应用的可行性、可靠性、必要性，形成可规模复制推广的智能运营解决方案，切实解决运营领域面临的仓储管理、安全管理、生产作业管理、质量管理、资产管理等方面的问题。68 6.5 测试床方案架构 测试床应用场景 本测试床应用在电子设备制造生产的各个环节,涉及以下五个应用场景。1)5G 柔性制造 2)5G AI 机器视觉全中心化推理 3)5G 智能 AGV 4)5G CCTV 现场监测 5)5G AR 眼镜远程设备运维 测试床架构 本测试床架构如图7所示，充分利用5G的大带宽，低时延,高可靠性等优点,将各终端都连入到5G专网里面。有效避免了因使用Wi-Fi而导致设备不稳定，甚至无法实现功能的情况。其与施耐德电气现有的EcoStruxure架构完全吻合,很好地进行了数据的采集,清洗，存储并最终实现数据的整合管控。为各应用场景(产线柔性配置/智能在线检测/智能物流/安全风险实时检测与识别/智能维护管理)提供了一体化服务，助力提升工厂效率，保障生产安全。测试床架构图 本测试床符合AII 工业互联网总体架构，可以验证AII 总体架构中的功能架构，包括网络体系架构中的网络互连、数据互通；平台体系架构中的边缘层、PaaS 69 层和应用层功能；安全体系架构中的设备安全、网络安全和数据安全等。6.6 测试床方案 1.工厂网络建设方案及网络拓扑 公司传统OT网络和基本的IT网络已经成熟。本测试床部署中国移动5G专网方案，保证工厂范围内5G网络全覆盖，5G网络可助力解决IT/OT网络融合的问题。工厂厂房内部署新型华为室分LAMPSITE，采用SA独立组网模式。无线频率为中国移动5G授权频段2.6GHz下的2515-2675MH。在工厂机房部署入驻式边缘UPF，实现数据本地分流和数据不出厂，产线设备通过5G工业网关接入5G企业专网。数据出口接入工厂IT/OT防火墙，进行访问策略管控。图8为工厂定制化5G专网拓扑图。工厂定制化 5G 专网拓扑图 平台方案 施耐德电气无锡工厂数字化管理平台是基于EcoStruxure架构打造，可接入测试床工厂运营设备，并集成已有运营管理系统，如MES、ERP、WMS等，打通信息孤岛，实现各系统之间的互联互通。智能运营平台通过数据ETL工作流管理、元数据管理、主数据管理等工具，将所 70 有数据统一到数据仓库以备分析使用。经过机理建模、数据挖掘、数据可视化等分析操作后，最终为柔性制造、智能检测、智能物流、安全管理、远程维护等应用服务。施耐德电气无锡工厂智能运营平台，通过对工厂“人、机、料、法、环、测”数据进行精准采集，利用边缘计算、云计算提供算力，借助专家系统、机器学习等算法辅助运营决策，从而实现了工厂的智能运营管理。应用方案 应用应用1 1：5G 5G 柔性制造柔性制造 硬件的柔性化：积木式柔性生产单元将各生产工作站做成蜂窝状模块化生产单元(AGV移动的通用物料架/可高度兼容测试平台/宽适用性的协同机械臂)，然后通过5G专网接入，摆脱线缆的束缚；各生产单元之间可进行快速连接、任意组合，以适应不同产品的结构及功能需求。软件的柔性化：开放自动化系统是整个小批量、多品种制造的核心，结合5G专网的三大特点（eMBB、mMTC、uRLLC），可快速配置，实现与生产单元硬件的耦合，并能针对生产制造所涉及的海量数据进行低延时传输、反馈。系统软件负责实时监控各单元模块的组装进度，并保证所有的步骤按照设计要求和检验标准完成。5G 柔性制造方案示意图 应用应用2 2：5G AI 5G AI 机器视觉全中心化推理机器视觉全中心化推理 5G AI 机器视觉全中心化推理方案是由产线边缘设备进行图像数据的采集,通过 71 5G网络传输至云平台,通过AI模型推理出结果并反馈给边缘设备.AI模型的集中管理及推理使得资源得到了利用最大化.多个AI视觉的场景部署也更快速便捷,费用也更低.5G AI 机器视觉全中心化推理方案 应用应用3 3：5G 5G 智能智能A AGVGV 5G 智能AGV解决了使用Wi-Fi所面临的信号易受干扰导致AGV行驶缓慢或停止，或短时间掉线的痛点，配合厂内物流管理系统RDS将工单分发指令发送到指定的AGV，实现物流配送的自动化，极大的提高了流程效率。5G 智能AGV方案示意图 应用应用4 4：5 5G G CCTV CCTV现场监测现场监测 5G CCTV通过将现场摄像头的高清数据连入5G网络,利用其大带宽，低时延的特点,高清数据回传至部署在MEC边缘平台的视频智能分析系统，进行实时监控并智能同步分析仓库楼层死角的人员生产活动。如人员是否佩戴安全防护装置，或有无人员晕倒等不安全行为，从而触发异常报警，提高生产作业的安全性、可靠性。72 5G CCTV现场监测示意图 应用应用5 5：5G AR5G AR眼镜远程设备运维眼镜远程设备运维 5G AR眼镜远程设备运维通过增强现实技术，叠加远端专家指导数据形成端云协同,在设备侧获得实时运维操作指导,减少设备停机时间，提升运维服务的效率和质量。5G AR眼镜远程设备运维示意图 方案重点技术 1 1.云化云化PLCPLC 与华为共同探索测试工业环境下的5G5G稳定信号稳定信号(CPK1.33)的最佳时延能 力。云化PLC的最优组网及终端连接方案，实现单台PLC通过5G网络，安全可靠的控制多台设备(取决于PLC的通信能力及IO扩展能力)。2.2.视觉中心化推理视觉中心化推理 以往工厂的AI影像推理，主要部署在工位现场。公司有多少个影像检测工 73 位，就需要部署多少个AI推理站点。现在将AI影像推理，集中部署到云端，现 场工位需要时，可以远程调用，可以大大减少AI推理点位，节约成本(取决于应 用场景的节拍时间、相机图片大小、相机数量)。3.3.I Io oT Box MECT Box MEC服务器集成服务器集成 将传统的IoT box集成到MEC服务器,使设备数据采集更加稳定，高效。4.DMIMO4.DMIMO DMIMO是华为的创新性技术，最大可以整合3个小区的资源(最大上行带宽 1.44G），以满足超大视觉图形处理场景(节拍时间极短，图片高清且数量多）所 需的大带宽要求。5.5.5 5G LANG LAN 5G LAN是基于5G终端连接能力和5G基本网络服务（如大带宽低时延性能，远程访问，移动性，安全性）的定制化业务,其本质是私有移动局域网，可以实 现企业数据不出工厂，工业领域层二使能，满足工业制造等5G to B的场景的相 关诉求。5G LAN的实施为企业生产网络提供以下能力：1）新增层二组网，使能5G进入OT/工业垂直领域；2）专网管理，让5G网络像有线专网一样方便地自管理。方案自主研发性及行业先进性 1.1.自主研发性自主研发性 本测试床平台及应用方案，由施耐德电气自主研发完成，网络部分由中国 移动、中国华为与施耐德电气合作研发完成。2 2.行业先进性行业先进性 1)产线设计产线设计：本5G 柔性产线测试床通过积木式柔性生产单元及开放式的系统，对整个不同的产品家族的快速切换组合整个不同的产品家族的快速切换组合，预计投资相比传统 U 型线减少了47%，换线时间缩短了60%以上，使得产品成本得到了很大程度地降低。2)网络架构网络架构：对于需要低时延/大带宽/高稳定性的终端采用5G连接，其余那些没有特殊要求的终端保留Wi-Fi连接的方式。通过5G技术与Wi-Fi技术互为补充，实现移动网络搭配传统网络的网络架构融合。3)数据管控数据管控：通过将传统的边缘侧的IoT Box集成到MEC服务器端。使得设备数据的 74 采集更加的稳定高效，为质量提升奠定了良好的基础。方案安全风险控制 1.1.网络安全网络安全 基于网络解决方案的设计和实施，为了增强整个网络的安全性，在网络规划时无锡移动根据网络的传输数据、业务、网络部署特点将其划分成不同的安全域，并在这些不同的安全域部署不同级别的安全策略。项目部署双机热备的防火墙保护流量，并采用盒式交换机保障业务流量，部署IPS，抗D保护核心网；施耐德电气无锡工厂的中心DC部署HiSec平台，提供所有MEC安全设备统一管理，简化运维；MEC安全设备上送安全事件和特定流量到HiSec平台，进行异常行为分析，建立主动防御的安全体系，提升整个方案防御能力。此外，MEC上还部署了AntiDDoS和 IPS 以提供本地应用和数据保护能力，双机热备提供会话级别实时备份，提升整个系统可靠性和带宽利用率，最大程度保障生产网络的安全可靠。2.2.数据传输安全数据传输安全 对于不同类型的接入，项目制定了多种不同的策略，具体如下。1）非3GPP终端的安全保障 WLAN加密WEP/WPA/WPA2 IPsec VPN加密&完保 应用层加密&完保 75 其整体的策略控制示意图如下：非 3GPP 终端接入示意图 2）5G终端的安全保障 开启空口PDCP加密&完保及用户隐私保护SUCI IPsec VPN 加密&完保。应用层加密&完保 3）分段传输加密 无锡移动配合施耐德电气无锡工厂在无线空口、承载网提供管道加密，以保护用户通信数据安全，分段传输加密见图 15；RAN 和 UPF 在该解决方案的通信系统中定位为透传管道，不解析用户数据，不存储用户数据，最大程度确保用户数据安全、业务可靠。分段传输加密示意图 3.UPF/MEC 3.UPF/MEC 设备安全设备安全 76 项目中各硬件产品均按照方案要求进行安全加固，主要的加固内容包括操作系统加固、数据库加固、应用层加固、软件包防病毒扫描等，如图16所示。加固安全策略示意图 控制面/管理面设备部署在江苏移动的中心机房，网络安全性高，是安全可信的网络；用户面的UPF、MPF和APP部署在施耐德电气无锡工厂边缘机房侧，组网上充分考虑与接入设备和工厂内部网络的安全隔离，不同业务保障独立性和安全性，终端用户访问园区业务（APP应用）严格进行安全控制，如图17所示。分层安全控制示意图 此外，为提升UPF容灾可靠性，项目中的UEG支持与中心UPF联动，UEG故障时，通过中心UPF迂回保障业务的连续性，也可以通过UEG负荷分担部署，保障网元级的可靠性。不仅如此，项目还提供了冗余模式故障保护.在冗余模式下当其中某个UEG发生故障时，SMF基于N4接口探测实时感知故障，并从与其形成冗余组网的其他UEG中选择一个正常的UEG来快速恢复用户的业务，如图18所示。77 冗余模式故障保护示意图 6.7 测试床实施部署 公司计划在2022年测试5G 柔性制造、5G 智能AGV及5G AR眼镜远程设备运维三个场景；在2023年测试5G AI 机器视觉全中心化推理及5G CCTV现场监测。其中1条5G 柔性制造生产线已开始测试，另一条柔性线已开始现场组装调试，其余4条加强型柔性线按照项目规划有序开展。为了配合第一条柔性线的测试，工厂5G网络已经同步基本建成。工厂车间已经实现100%5G网络全覆盖，为其他测试床场景提供基础保障。5G全连接工厂测试床规划示意图如下：78 5G全连接工厂测试床规划示意图 6.8 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 通过引入5G通信技术及初期的智能化实践，最终预估工厂产品上市时间将缩短25%，准时交货率可提升30%，设备维护效率可增长20%，综合生产效率将提升33%，安全事故的0发生率。测试床的商业价值、经济效益 5G 5G 的的AI AI 视觉全中心化推理算法视觉全中心化推理算法:为制造环节增加了双保险，通过不断迭代的算法，将大量的案例进行学习、演化，并将训练的模型存储于服务器端。使用时，得益于5G网络的大带宽，可同时连接多台设备，将最先进的算法扩大到更为广阔的生产环节中，提升了投资回报率。5G5G赋能的智能赋能的智能A AGVGV:实现智能AGV的实时定位、智能运算，从而达到AGV的智能化运转、路径实时优化、效率实时监控的目的,可以将AGV的利用率达到最优，减少项目的投资。原本按照路线、场地来计算的需求，通过算法、路径的优化，预计可以得到30%稼动率的提升，为AVG大范围应用提供了经验。79 5 5G AI CG AI Ca ameramera:能实现实时智能监控及自动报警的功能。通过CCTV的全时段、无死角监控，将高风险操作区域的监控变得更加可靠、高效及智能，在需要高可靠、低延时的操作环境下，通过AI分析自动发出警报，储如此类的应用场景，无论是行业内外均具有普遍的推广意义。5G AR5G AR眼镜远程运维眼镜远程运维:在全球后疫情状态下，远程办公、远程维护的需求日益增长，5G AR的技术运用，使得远程维护的效率得到了质的飞跃。现场员工可通过5G AR眼镜与线上专家进行在线沟通，5G的大带宽，可以支持实时画面的在线抓取、标识以及海量数据及时在线搜索、查看，让现场的沟通、远程支持的效率不再受工程师、专家物理距离的影响，对于跨国企业或者集团公司等，可以实现优质专家资源共享。此方案可推广至各行各业，实现专家在线指导、资源共用，从而大大减少企业在人力方面的投资，减少因人员不能到场造成的各类问题的延后处理，提升维护的综合水平。测试床的社会价值 此类应用可广泛适用于各个行业的相似场景，尤其是多品种小批量的离散制造业。5G赋能的柔性制造、5G AI中心算法视觉检测、5G AI Camera 的实时智能监控等应用的推广，使传统的生产过程中的枯燥的、机械性的、重复劳动得到大幅度的替代，制造环节更具有技术性、安全性，这将吸引更多的年轻人才加入制造领域，培养出新一代的高水平复合型制造人才。同时，此类解决方案将算法模型集中部署于服务器端，由多个边缘侧调用，可将更多资金投入到高性能的软、硬件上。在保证产品功能、质量的前提下，综合考虑环境影响和资源效率，有效减少设备报废数量，减少对生态环境的危害。6.9 测试床成果验证 测试床成果验证计划 如下为各测试床场景的验证计划:80 测试床成果验证方案 1.1.验证如下测试床试验验证点中的验证如下测试床试验验证点中的1 1、2 2、3 3、6 6、7 7、8 8、1010、1111、1414、1616、1717项及生产项及生产功能云化部署方案的内容。功能云化部署方案的内容。5G全连接工厂测试床主要的试验验证点：1)5G 全连接工厂架构验证。2)工厂内 5G 网络部署方案验证。3)5G 与厂内多种网络互联，实现全厂内网络的互联互通方案验证。4)工厂内网络运维和管理系统建设方案验证。5)机器、设备、产品的 5G 网络化改造方案验证 6)人、机、料、法、环、测等生产要素全连接方案及连接率验证 7)5G 网络连接的生产要素方案及连接率验证。8)通过 5G 技术进行数据采集方案验证。9)数据湖建设及应用方案验证。10)5G 全连接工厂 IT/OT 融合架构验证。11)边缘计算系统建设及应用方案验证。12)企业级工业互联网平台建设及应用方案验证。13)生产功能云化部署方案验证。14)工业互联网信息模型应用方案验证。15)工业互联网标识解析应用方案验证。16)5G 工业互联网典型应用场景实施方案验证。17)工厂内安全方案验证。18)其他拟验证的内容。81 2.2.5 5G G 通用性能验证参数通用性能验证参数 3.3.5G AI 5G AI 机器视觉全中心化推理的应用验证机器视觉全中心化推理的应用验证 开发及优化图片压缩算法，以验证压缩耗时以及对算法效果的影响 1)通过不同分辨率及个数的相机分别验证不同帧率下对带宽的要求 2)通过不同分辨率及个数的相机分别验证不同压缩率下成像质量对算法的影响 3)通过不同分辨率及个数的相机分别验证压缩耗时、传输图片耗时 最终我们将得出在不同的应用场景(不同的相机分辨率,不同的相机个数,不同的生产时间等等）,其对5G网络的带宽需求及对应的网络架构;哪些视觉场景是现有5G无法实现。4.4.5G 5G 云化云化PLCPLC的应用验证内容的应用验证内容 1)对不同的5G工业网关进行测试，验证其对数据的承载能力及时延差异 2)与华为共同制定5G时延稳定性的判断标准，验证在现有工业环境下，其高稳定性时延(CPK1.33)的最优能力 3)使用现有的施耐德工业PLC组网方式，验证5G网络可以替代传统有线网的能力 最终我们将得出云化PLC哪些功能可以通过5G通讯，哪些功能必须使用有线网络；未来工业控制部件的发展方向 测试类型测试类型测试项测试项指标项指标项测试要求测试要求峰值上行速率=150Mbps峰值下行速率=500Mbps上行平均速率=150Mbps下行平均速率=500Mbps最大双向时延=30ms平均双向时延=150Mbps下行平均速率=500MbpsNR 切换尝试次数5NR 切换成功次数5NR切换成功率99%切换时延20ms业务体验测试上下行速率测试时延及抖动测试网络性能测试5G覆盖测试移动性测试 82 6.10 测试床成果交付 5G网络硬件交付清单如下,测试床成功标准:最终各测试床需要能够成功落地运行且实验点达到预设目标，取得若干国家专利.类别类别 类型类型 数量数量 UPF核心部分 UPF硬件 1 交换机 2 防火墙 2 基本软件功能 1 UPF备用 1 5G室内分布系统 新型5GBBU 1 新型5GrHUB 1 新型5GpRRU 20 6.11 工厂业务架构方案 在数字化时代背景下，用户需求日趋多样化、定制化，企业订单呈现出小型化、碎片化的发展趋势，引进与应用智能化制造解决方案已经成为企业满足新时代发展需要的重要着力点。公司在进行工业互联网智能化制造需求调研时，从企业组织、业务流程和信息技术现状三个方面对企业的制造现状进行了调研，形成需求调研报告和业务流程报告。在需求调研的基础上，形成了施耐德电气无锡工厂的智能化制造业务需求，即有效提升智能化装备的使用比例、进一步打通不同系统的信息孤岛问题、实现生产数据的融会贯通和使用，以数字化转型的方式实现生产模式的变革和管理模式的改进。由此形成了以下智能运营管理体系:83 施耐德电气智能运营管理体系 在整体规划方案实施的过程中，施耐德电气无锡工厂依托集团公司的EcoStruxure平台三层架构，来打造智能工厂。第一层：互联互通的产品，实现设备的互联互通，关键数据的采集 第二层：边缘控制，实现安全、操作员优先的本地控制 第三层：应用，分析和服务实现云计算。施耐德电气EcoStruxure平台 基于施耐德电气智能运营管理体系及EcoStruxure平台实现如下成效：第一、基于集团的EcoStruxure平台，通过融合IT和OT技术，实现能源使用和自动化过程的全面优化，从而让目标实现起来更加高效。第二、打造端到端的供应链及质量预测管理方案。打通从客户、分销中心、工厂再到供应商的价值链网络，实现了整个供应链端到端的价值传递，实现信息实时共享 84 和质量风险的预测。第三、实现制造过程中数字化管理与控制，包括生产计划、生产作业、库存、质量等管理，以及设备联网、数据自动实时采集、工业大数据分析、决策支持和现场看板展示等功能。第四、在工厂车间广泛使用高精度组装机器人、工业机器人、全自动产品功能测试平台、智能化物流等智能设备。车间智能设备应用比例达到90%以上，产线的生产效率和产品质量得到进一步提升。高精度组装机器人（左）和工业机器人（右）全自动产品功能测试平台 85 智能物流设备（AGV）第五、生产现场所有制造设备均具备联网功能，能够实现远程设备状态监控及异常报警、生产运行状况数据实时显示、制造过程质量实时监控等功能，所有数据均能够上传至服务器，实时监控各工序运行状况。如1)设备管理SAP PM模块可用于设备信息、设备备件、维修记录、维修绩效等设备管理；2)EcoStruxure设备顾问系统通过边缘控制设备，将设备参数采集到云端，实现对设备运行趋势的判断和监控，并提供反馈。设备管理及顾问系统 6.12 工厂内业务系统建设方案及数据说明 施耐德电气无锡工厂作为行业内数字化转型的先行者，基于精益生产的基石，从顶层规划到执行层实践，全面规划工厂业务系统，并层层推进。1 1.自上而下的工业互联网整体规划自上而下的工业互联网整体规划 工厂在工业互联网顶层设计中，依托集团的EcoStruxure平台和施耐德电气绩效体 86 系（简称：SPS），构建从基础管理至工厂运营的各功能模块架构，形成了智能运营管理体系并有序进行各项系统的建设。系统设计范围涵盖安全、能源管理、先进资产管理、仓储管理、生产作业管理、先进质量管理、智能计划调度、数字化工厂设计、智能供应链管理等九大工厂职能模块。各模块之间既是业务关联，又包含数据关联，从产线布局、智能设备分布到系统集成、智能物流、商业管理等来打造智能工厂。2 2.工厂业务系统集成工厂业务系统集成-垂直垂直方向方向 工厂通过精益数字系统（简称：LDS）进行工厂生产作业的全面的数据掌控：E-Performance可实时展示产能损失的问题点;E-Versatility实现产线人员的最佳配置；Andon模块可实时处理产线产生的问题；LDS电子化订单模块(E-Working Order Management)的应用，全面打通从客户需求到发货的整体需求，通过精益系统的导入，并与其他功能模块数据的集成、交互，使得生产过程透明化；基于工厂数仓（CDS）数据整合，通过数据的实时分析，针对瓶颈工位进行重点改善，线体变得更为高效。工厂业务系统集成-垂直方向 3 3.工厂业务系统集成工厂业务系统集成-水平方向水平方向 由于公司业务种类繁多、小批量、多品种的特征，物料多、产线多、设备多的特点，在运营管理过程中实现可预测性的供应链管理尤为重要。公司智能运营平台，将 87 供应链数据收集、清洗和整合，对不同业务模型进行分析，寻求最优方式，实现供应商端至客户端的信息联通。供应商端：通过施耐德供应商平台(简称:SSP平台)实现供应商的认证、评价；供应商竞价；供应商交付沟通三大模块管理。工厂端：通过SAP MES LDS的集成实现从原材料入厂至产品生产入库的过程管控。物流中心：通过施耐德自研MySE 平台 SAP的组合，实现下单环节的客户与工厂无缝对接，及物流进度的全过程追踪。客户端：通过客户满意度系统（Medellia）进行各类产品的客户评价管理、获取客户心声，有效为工厂持续改善提供明确的方向。工厂业务系统集成-水平方向 4 4.数据收集与使用数据收集与使用 在数据采集及运用上，工厂针对不同的需求，定义不同的数据采集策略，并且针对不同类型的数据定义了展示及分析的方法：1）时序型制程类数据：使用InfluxDB进行存储，通过工厂数仓（CDS）进行汇总分享，调取集团统一的EMB平台的算法模型，进行深度分析、过程监控，从而实现预测性维护。88 2）关系型数据：使用传统类型的Oracle数据库，通过多种数据清洗软件进行数据采集，由系统内置计算模型进行处理。例如电子元器件质量侦测平台采集从供应商到工厂及客户端的制程不良数据，通过预测模型快速感知单个质量问题的影响级别，快速响应处理，提高客户满意度。工厂持续推广全供应链数据价值的挖掘，对影响供应链环节的各个重要因素进行监控、分析、判断、决策，实现对标准物料的市场波动预测，提前调整采购策略。89 7 海尔海尔 5G 全连接工厂测试床全连接工厂测试床 7.1 引言/导读 5G边缘计算、网络切片构建网络基础，支撑人工智能等新技术在工业领域的应用和落地。同时形成5G全链接工厂的建设标准，指导与规范示范项目的推广与应用。该测试床运用5G、网络切片、MEC边缘计算构建可视化运维的5G虚拟专网，依托COSMOPlat和边缘计算平台优势和最新5G终端，测试5G各性能在海尔工厂多场景的验证。7.2 关键词 5G全连接工厂 7.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 卡奥斯工业智能研究院（青岛）有限公司 青岛海尔洗涤电器有限公司 石均 手机：13553091038 电子邮箱： 通信地址：青岛市黄岛区团结路青岛海尔洗涤电器有限公司 266426 合作公司 90 7.4 测试床项目目标 5G作为移动通信的最新一代技术，相比光纤固网，具备接入灵活的特点，更能适配新时代定制化生产的柔性制造的需求，其低时延、高可靠等特性，对工业生产的稳定性需求能有更好的保障，5G 边缘计算可以解决工业互联网在网络融合、业务融合、数据融合、数据安全、隐私保护等方面的需求，使得无线技术应用于工业设备实时数据采集、控制、远程维护及调度、图像智能处理等领域成为可能。目前，5G相对于有线和Wi-Fi的关系并不是替代，而是对特殊场景的补充和增益，如应用于AGV、AR终端、机器人、无人车等移动性场景，以及光纤不易覆盖的户外场景。可满足人、物、机等各要素之间全连接，实现泛在深度互联和个性化定制，通过重塑传统产业发展模式，使行业变得更加数字化、网络化、智能化。应用方面，围绕工业制造园区的生产、办公、园区管理等方面落地可复制、可推广的场景，采用人工智能技术进行分析处理，例如基于5G的机器视觉DIY自订阅应用场景、基于5G的AR远程验货和设备运维指导场景、基于5G的智能安防管理等。网络方面，建设智慧工业园区5G行业专网，通过网络切片、边缘计算等5G关键技术满足园区网络需求，并通过部署5G专网运营平台实现网络可视可管。平台方面，卡奥斯工业互联网平台与5G 边缘计算的结合实现端、边、云协同，实现应用从平台到边缘的一键快速部署。终端方面，多方联合研发推出“5G工业相机设备”、“5G超级上行DY1”等5G工业终端设备，实现5G模组内置于工业设备中，满足规模化推广应用要求。同时，依托本项目在5G网络覆盖、生产要素联网、IT/OT融合的技术创新及相关应用，仪综所编制5G全连接工厂相关的技术标准与应用规范，沉淀技术并促进规范5G全连接工厂在全国范围的推广应用。7.5 测试床方案架构 测试床应用场景 91 已应用的 5G 工业互联网典型应用场景 研发设计类：协同研发设计 生产单元模拟 生产制造类：远程设备操控 设备协同作业 精准动态作业 柔性生产制造 现场辅助装配 虚拟现场服务 检测和监测类：机器视觉质检 工艺合规校验 设备故障诊断 设备预测维护 无人智能巡检 生产现场监测 物流运输类：厂区智能物流 厂区智能理货 全域物流监测 服务管理类：生产过程溯源 生产能效管控 企业协同合作 其他：（上述未包含的场景请在此填写）无 拟建设的 5G 工业互联网典型应用场景 研发设计类：协同研发设计 生产单元模拟 生产制造类：远程设备操控 设备协同作业 精准动态作业 柔性生产制造 现场辅助装配 虚拟现场服务 检测和监测类：机器视觉质检 工艺合规校验 设备故障诊断 设备预测维护 无人智能巡检 生产现场监测 物流运输类：厂区智能物流 厂区智能理货 全域物流监测 服务管理类：生产过程溯源 生产能效管控 企业协同合作 其他：（上述未包含的场景请在此填写）测试床架构 5G全连接工厂架构参考工业互联网体系架构2.0实施架构部分，融合家电行业实践经验绘制而成，包括场景、平台、网络、终端4大创新体系，基本功能包括全要素互联，全流程数字化连接，平台化共享等功能。为了验证以上体系架构，构建了5G行业虚拟专网，在MEC上搭建了5G边缘计算公共服务平台，在MEC和平台上部署了AR、数采、机器视觉、智能安防等多个应用系统及IOT一体化管控数字中台。整过验证过程分为四步，验证5G全连接工厂在场景、平台、网络、终端四个层面上功能效果。92 本项目运用5G、网络切片、MEC边缘计算构建可视化运维的5G虚拟专网，解决传统园区对于网络方面的诸多痛点，为工厂5G应用场景提供5G网络支撑和服务。7.6 测试床方案 5G 全连接工厂架构验证 1)1)场景验证场景验证 中德滚筒工厂采用AI 5G技术部署的多个场景让互联工厂人机料法环测全要素互联 93 互通，主要连接人员（如生产人员、精益人员、信息化人员、外部供应商等）、机器（如注塑机、机器人）、材料（如原材料、半成品等）、环境（如噪音检测设备、VOC 检测设备），保证实时性、非实时性数据端到端可靠稳定传输。数据通过设备层网络传输，与MEC 互联，支撑工厂内的业务应用,构建更强的制造能力，支撑更灵活的数字化决策，实现复杂多场景相互协同。2)2)平台验证平台验证 构建基于 5G 边缘计算的公共服务平台，实现了跨行业跨领域的资源共享和算法调用。已经在海尔内部冰箱工厂、滚筒洗衣机互联工厂实践，通过公共服务能力实现服装、能源等跨行业赋能。3)3)网络验证网络验证 推进 5G 与边缘计算、网络切片的融合。将 MEC、UPF 从运营商的机房下沉到海尔园区内，实现了算法上移到 MEC，满足了数据不出厂和部分场景对于高可靠性低时延的要求。并且满足了满足不同业务场景对网络的差异化需求及业务隔离要求。4)4)终端验证终端验证 结合应用场景对网络的需求差异化以及应用价值，卡奥斯与国内优势资源联合研发内嵌 5G 模组的工业终端，让 5G 工业互联网场景应用更稳定可靠，也满足了规模化复制推广的要求。智研院发布的 5G wifi6 工业网关，实现了一台设备三网服务，同时结合安全加密技术保障了设备接入、数据传输的安全。工厂内 5G 网络部署方案验证 1 1.基础网络基础网络 1）5G基础网络规划建设 中德滚筒工厂根据实际业务需求，规划并建设完成1个5G宏基站，3个5G微站和54个PRRU新型室分站点。PRRU站点主要分布在副厂房、主厂房的1F和主厂房的3F区域，满足各区域对于5G网络的覆盖需求。2）测试验证方法：aRSRP（信号接收强度）测试，在插有无线网卡的笔记本电脑上运行专用测试软 94 件，在目标覆盖区域内进行RSRP测试。b网络速率测试，使用speedtest（测速软件）在覆盖区域内，测试上下行速率。cSINR（信噪比）测试，在插有无线网卡的笔记本电脑上运行专用测试软件，在目标覆盖区域内进行SINR测试 3）测试验证结果 RSRP：SINR：时延：在主厂房2F总装GEA线体测试结论：平均RSRP-82.17 dBm,平均SINR 32.65dB左右，下载速率最高为731.65Mbps，上传速率最高为139.8Mbps，时延为12.85ms，业务区域覆盖率100%，满足5G应用场景需求。2.2.5G MEC5G MEC测试验证测试验证 95 MEC建设情况 在中德滚筒工厂1F机房内部署一套华为MEC设备，与青岛集团总部MEC和智研院MEC通过专线互联互通，与海尔内网打通，满足用户对于互联网和海尔内网访问需求。详细情况如下：滚筒工厂机房内部署华为MEC系统，包括对应的MEC服务器和MEP平台。在MEP平台上以虚拟机的方式部署场景SAAS化平台。为了确保网络安全，与海尔工厂私有网络对接时通过防火墙进行隔离。为海尔工厂的5G终端SIM卡启用一个新的APN，该APN不出公网及生产数据不出公网。在5G基站到MEC之间建立IPSec的安全隧道来增强网络安全性 与MEC连接的PTN设备设置策略路由，所有业务数据流全部送入MEC，MEC对数据流分析，是AR或者机器视觉的业务，直接送到对应本地APP处理。青岛海尔总部、中德滚筒工厂和智研院MEC 5G 与厂内多种网络互联互通方案验证 海尔5G全连接工厂采用端边云一体化的解决方案：端侧形成标准化接口，实现5G、NB-IoT、有线、WIFI等多网络融合接入，实现终端设备接入、协议转换，保证现场设备“即插即用”；多网络融合形成产线车间工厂集团企业4层网络架构，下面从产线、车间、工厂、集团企业这四个层面的多网融合互联互通方案进行验证:产线层中生产设备层面支持多种接入方式，可通过现场总线（如Profibus、Modbus等）、工业PON、TSN以及5G、WIFI6等无线技术构建家电生产新型网络基础，实 96 现IT/OT的融合。实现了家电生产全要素互联互通，数据通过设备层网络传输，与边缘层应用服务器互联，支撑工厂内的业务应用。车间侧网络为解决不同协议、端口的海量终端的数据采集，采用基于标准协议兼容的边缘智能网关，在保障家电生产现场设备物理连接的同时，实现协议转换和互联互通。另一方面家电生产过程中SCADA、MES等系统对于网络可靠性、稳定性要求较高，在靠近家电生产设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端数据分析形成协同。边缘层的互联互通打破数据孤岛，支撑工厂生产数据、产品数据在系统间的传输和互操作。在工厂层统一规划建设企业级“虚拟专网”，主要可选择工业以太网、WIFI、5G虚拟专网、NB-IoT等，实现企业园区网络与集团数据中心的互联互通，5G行业虚拟专网与传统网络的互联互通，网络时延在20ms以内。适用于远程控制、数据采集等场景。利用NB-IoT网络实现对制造设备的实时监控、故障检测和诊断、预测性维护、整体设备效率、质量检测、能耗管理等。集团企业层根据自身业务需要形成多层级多网融合，依托丰富的云网资源，云端应用共享、业务决策，共性和常用数据的存储和调用共享，算法优化、决策，使企业提高资源配置效率、降低信息化建设和维护成本，满足第三方APP兼容。卡奥斯与5G 边缘计算的结合实现端、边、云协同，双方结合后可以帮助5G快速发展行业生态应用，同时还能降低企业的专线带宽压力。实践验证海尔多网融合互联的方案主要有5方面优势：打破数据孤岛，工厂生产数据、产品数据系统间的传输和互操作 冗余链路研究，异地产业园区的数据可靠传输 异地产业园区与集团互联互通的确定性 虚拟专网与内网融合，基于场景的网络切片研究 设备上云、研究工厂与云平台之间的数据传输的可靠性、确定性 97 图：多网融合的现场工厂园区集团产业链5层网络架构 人、机、料、法、环、测等生产要素全连接方案及连接率验证 从工业制造来说，人机料法环测不同场景对于网络的速率、时延、安全性的差异化要求各不相同，比如机器视觉对于回传的速率要求很高，设备控制对于网络速率要求并不高，要求的是控制信号的确定性。数据采集分析，要求的是数据准确无误，同时数据安全必须保障。海尔5G全连接工厂满足工业生产全要素“人、机、料、法、环、测”互联，达到“万物互联”；差异化场景对于网络的速率、时延、干扰等需求不同，联合运营商共同完成各应用场景连接性测试，对于5G应用场景同步完成海尔智慧园区5G专网评测报告。对行为感知场景使用情况举例验证：智慧行为感知是基于AI及MEC边缘云计算人工智能技术，通过对场内工人生产动作进行数字化建模，同时对节拍、工步、轨迹进行分析。对动作进行实时监控，纠正校准，实现操作工艺和检验工艺执行100%一致性。98 5G 网络连接的生产要素方案及连接率验证 海尔5G全连接工厂对标工信部“十大场景”转换60 项重点应用场景任务，形成平台化场景方案，沉淀自身5G工业互联网集成能力，为行业提供的集成应用解决方案。图：可复制性平台化应用场景方案 区别于原先为每个工厂场景需求提供定制化5G场景解决方案，转变为仅需在现场部署终端设备，所需功能MEC后台一键开通，达成设备通电即可投入生产的分钟级用户体验，实施效率提升300%。实现了5G应用场景平台化，并通过能力沉淀实现复制推广的便捷性，为典型制造企业提供5G智慧工厂整体解决方案和产品能力。验证5G工业相机将现场拍摄的外观照片上传至MEC端，MEC侧运行算法检测，MEC处理结果反馈至工序自动化端，完成工序指定的要求是否达标，部件缺失提示。99 通过5G AR协作平台，验证解决滚筒装配线缆出错或安装定位错误等问题，防止产品批次性不合格品发生，实现工单无纸化，信息准确，管理可追溯。通过5G视频智捕互联平台现场实现人员访客管理。实现大厅及各出入口智慧访客管控，激光切割/环戊烷等危险区域电子围栏管控。通过5G数据采集平台验证水电气表接入5G工业网关，对接计量设备协议，实时采集计量数据，通过5G室分 下沉本地的UPF本地流量卸载能力（5G企业专网），将数据导出至企业本地平台数据展现。验证工厂气表及电表数据通过5G网关进行采集、边缘计算平台分析，数据系统在本地显示，辅助工厂进行用能优化管理，掌握能耗流向。通过 5G 技术进行数据采集方案验证 在数据采集方面，利用5G企业专网，实现百万工业设备实时感知、动态控制，设备数据模型（生产数据、运行状态、运行参数）动态实时获取。通过将现场已有或新增计量设备接入到5G网关，网关对接计量设备协议，实时采集计量数据，通过5G室分 下沉本地的UPF本地流量卸载能力（5G企业专网），将数据导出至企业本地部署的MEC边缘DC。MEC部署应用管理平台进行本地数据统计分析，反馈到现场侧进行平台数据展现。企业内网交换机通过专线连接MEC，企业用户可通过企业局域网访问管理平台进行管理数据查看。中德滚筒5G智慧工厂综合能耗管理平台项目主要担当使能如下：生产能耗计量的数据采集、数据清洗、数据导出、数据存储以及历史原始数据追溯查看能力；计量数据实时历史展现、实时历史告警、告警阈值配置、产线班组配置、计量数据分类/分组统计分析和查询。可视化统计，包括平台首页大屏宏观统计数据图形展现，告警统计展现等。平台具备租户管理能力、用户分权分级能力、数据接口开放能力。便于后续租户/用户管理以及企业信息扁平化管理。针对中德滚筒生产能耗关键数据，企业领导关心数据进行重点分析和展现。包括水、电、气用能的统计分析，产线/班组用能统计排名，用能告警统计，用能占比分析，整体用能趋势以及分时统计，能耗总览等。100 通过能耗平台的多维度分析，全年节省约23%的用电量，23%的耗水量，18%的用气量，为工厂的降本增效提供了有力支撑。5G 全连接工厂 IT/OT 融合架构验证 5G全连接工厂IT/OT深度融合是加快推进家电制造智能化的重要前提。工厂聚焦感知、控制、决策、执行环节的装备智能化升级，推进工艺、技术和装备的网络、系统和数据的深度融合。提升现场感知和数据传输能力，实现全要素、全产业链有效集成和管理。下面从网络、系统和数据这三方面进行IT/OT融合架构的验证。（1）IT/OT 网络融合验证 在工厂内网络侧，构建了多网融合的高质量工业互联网网络体系，以5G为基础构建家电行业虚拟专网，融合有线网络、WIFI、NB-IoT等网络类型实现IT/OT融合，结合 101 边缘计算、网络切片技术解决传统网络的工业性能和可靠性不稳定痛点，提升家电制造过程的生产效率、提高生产质量等。5G等新型网络基础促进工业数据的汇聚、融合,解决产业链协同问题。（2）IT/OT 系统融合验证 家电行业作为离散型制造业，为保证订单、生产、库存的匹配，实现信息化系统间融合调用是发展必然。由此工厂从自身业务出发，打通各个工序，统一规划建设“虚拟专网”，建设企业骨干网，采用核心层、汇聚层、接入层的网络架构，实现工厂园区网络与集团数据中心的互联互通。（3）IT/OT 数据互通验证 为实现产业链、价值链资源合理配置，促进工业数据的汇聚、融合,解决产业链协同问题，保证家电行业生产过程优化、生产质量管理、故障预测性维护、产品售后服务等环节的协同。数据通过设备层网络传输，与边缘层应用服务器互联，支撑工厂内的业务应用。边缘侧网络为解决不同协议、端口的海量终端的数据采集，采用基于标准协议兼容的边缘智能网关，在保障家电生产现场设备物理连接的同时，实现协议转换和互联互通。另一方面家电生产过程中SCADA、MES等系统对于网络可靠性、稳定性要求较高，在靠近家电生产设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端数据分析形成协同。边缘层的互联互通打破数据孤岛，支撑工厂生产数据、产品数据在系统间的传输和互操作。102 边缘计算系统建设及应用方案验证。方案采用平台 应用的的分布式架构，基于高内聚、低耦合、易扩展、服务化的设计原则，基于去中心化的框架提供应用服务。软件结构分层设计，各层遵从开放标准独立部署。采用Web前后端分离的技术架构，灵活快速支撑多端业务创新迭代。在5G网络中分层部署边缘计算的应用，按照不同业务的需求实现端到端网络服务。为用户提供最佳的、基于服务等级协议的QoS保障。边缘计算系统包括终端，网络，边缘计算平台，其应用方案验证如下：103 端：为解决不同协议、端口的海量终端的数据采集，终端采用基于标准协议兼容的边缘智能网关，在保障家电生产现场设备物理连接的同时，实现协议转换和互联互通。终端的互联互通打破数据孤岛，支撑工厂生产数据、产品数据在系统间的传输和互操作。网：家电生产设备层面支持多种接入方式，可通过现场总线（如Profibus、Modbus等）、工业PON、TSN以及5G、WIFI6等无线技术构建家电生产新型网络基础，采用核心层、汇聚层、接入层的网络架构，实现企业园区网络与集团数据中心的互联互通，保证ERP、MES、SCM等业务系统的云边协同，企业信息网络延伸到生产网络实现IT/OT融合。数据通过设备层网络传输，与边缘层应用服务器互联，支撑工厂内的业务应用。边缘计算平台：平台可提供API调用、享有示教、开发、测试、SaaS应用和边缘应用APP下载等服务；平台内存储大量“5G 边缘计算”的应用模板和行业解决方案，可应对不同场景需求，提供技术咨询和培训服务，帮助企业完成数字化积累，实现生产调度的优化、生产设备的实时监控诊断和设备的预测性维护等功能。工业互联网信息模型应用方案验证（1）5G 全连接测试床的信息需求 随着企业数字化转型的逐步推进，数字化生产车间与智能工厂作为主要的实施载体，存在大量的异构设备与信息，不同设备的生产厂家的设备接口协议标准不同，系统难以相互兼容，例如：机器人手眼协同、数采、视觉检测设备、音频检测设备、远程交互设备、生产单元控制系统等。不同设备与系统间存在相互操作需求，由于不同接口不同协议的存在，例如：lora、wifi、Modbus、Profibus、串口、蓝牙等，实现设备系统互联互通，需要投入大量的人力、物力、财力等成本。当前5G 全连接测试床在这一方向取得了初步成果，形成了一套体系化的解决方案。（2）信息处理 机器人手眼协同如：四码合一、数控机床等，由若干部件、不同的物理属性及各项操作组成，各个部件又可以包含若干子部件，若干子部件又包含多个物理属性。可以 104 通过定义相关的信息模型元素来对生产过程中的各个设施、装备、系统、变量等进行抽象与表述。构建5G 全连接测试床信息模型可以为全工厂的设备、系统互联互通相互操作配合、打破数据孤岛、“烟囱化”提供理论基础。（3）典型应用 以全连接测试床中视觉检测信息作为例，快速集成的信息模型可以实现多信息系统间交互，具体步骤如下：以建模规则构建外观检测线信息模型；输出外观检测设备、流水线、待检设备信息模型XML描述文件；以外观检测线信息模型XML描述文件为输入，信息模型加载器对其进行解析；构建信息模型后的外观检测线可以被SCADA、MES、WMS等系统访问。（4）信息模型 5G全连接测试床信息模型如下图所示，在该信息模型中，标识表现为设备ID，属性元素是信息模型元素的基本单元，属性由一系列属性元素组成，属性集由属性和子属性集及基础属性组成，属性集分为静态属性集和动态属性集，下属有不同系统进行划分，不同系统又包含不同的基础属性。5G全连接测试场的一系列场景和场景组件共同组成信息模型的类和子类，服务集信息模型元素是多个服务不同场景的集合。105 图 海尔5G MEC边缘云服务信息模型 5G 工业互联网典型应用场景实施方案验证 5G全连接测试床是将5G、边缘计算等新兴信息技术和VR、AR、数字孪生、机器视觉、原生定位、无源物联等新兴技术相结合，不断优化生产过程和多要素相互配置，实现产品优质、高效、柔性、绿色的生产制造。这将提高工业生产的灵活性、可追溯性、多功能性和生产效率，为制造业开辟新了新的商业模式。近些年，海尔中德滚筒工厂全面开展的智能工厂建设，包括现有工厂局部智能化改造、数字化制造能力提升、全场数据互联打破数据烟囱化、数据孤岛，目前已经步入落地应用实践阶段。基于全连接测试床建设，多场景模块化，多种技术沉淀。以下是5G 工业互联网典型场景的一些建设项目：智慧天眼：以5G AI深度学习、MEC边缘云计算技术为依托，基于现有视频流，实现厂内“人、机、环”实时监测、异常报警、信息推送，从事后追责变事前主动预防，确保工厂安全5个0目标达成。人员管理：100%人员受控，0顶岗；106 灵活部署：灵活调整，哪里需要搬哪里；周期1天1小时；施工网线减少100 米；共享平台：与安防平台融合，低成本 高效管理。作业感知：以生产岗位人员的操作动作切入，解决因操作动作出现问题导致的质量事故，同时对节拍、工步、轨迹有分析能力，对工人工作流程步骤进行解析，分析无效动作及有效动作，不断优化生产步骤，优化改良生产作业规范过程，有效提升了工人工作效率的同时降低了工人的工作量。廷凱斄汹既磞欈嚢偳。107 智慧月台：针对月台发货环节，以5G AI深度学习、MEC边缘 云计算技术为依托，通过加装5G摄像头，实现发货全流程智能检测、自动拍照留存，以降低物流环节质量损失。同时可对安全绳，安全装置进行AI检测，确保员工生命安全，自应用以来，事故发生率0%。AR应用：包括AR首件质检、远程协作和巡检等场景应用。利用5G AI AR技术AR首件封样，实现了实时大数据、全过程、云储存，质检效率大幅提升，通过AR作业指导书的方式指导检验人员进行精准检测，检验周期由原来的2个小时缩短到1小时左右，检测过程可实时回传留存在MEC上，5G网络解决了WIFI传输不稳定、干扰大的问题。另一方面当生产现场出现问题，可通过AR呼叫远程专家进行“零距离”指导，专家可将指导信息、设备操作说明书、图纸、文件等也可以通过5G网络实时同步到现场AR终端，指导现场维修或装配人员，装配效率、维修效率大大提升。108 机器视觉：5G 机器视觉应用后，网线辫子没了，工控机取消，工业现场实现轻量化部署，部署周期由原来的1个月缩短到1周；算法上移到MEC可以根据各场景实际处理情况统一配置计算能力，实现数据、算法的多工位共享，整体投资降低约40%，同时输入样本量大，也保证了检测算法的不断优化，质量检测准确率也大大提升。图 机器视觉质量检测实施应用 智慧驾驶舱：物联网作为连接人、机、料、法、环、测等多业务元素，通过 5G 数据传输快、传输量大等特点可满足串联制造过程中各个环节的需求，最终汇集对接形成全要素可视化的5G智慧驾驶舱。109 工厂内安全方案验证 5G 工业互联网安全态势感知提供各种角度的态势可视化分析，帮助客户快速了解安全状况并进行决策。现阶段系统有八大态势，包括综合安全态势、网络资产态势、资产漏洞态势、工业威胁态势、异常行为态势、工业主机安全态势、安全管理态势、关键资产安全态势。同时提供可配置化的告警响应弹框。我们的工业安全态势感知系统已经对中德园区工厂的 500 多台工业主机和 5G 终端提供安全防护，通过关联卡奥斯工业主机安全防护系统，为工业主机提供关卡式病毒拦截&白名单管控的全方位网络安全防护，解决工业主机“裸奔”、带“病”运行、运维困难的痛点。通过部署在工厂网络内的工业威胁探测器，我们可以实时监测工厂内的，我们可以实时监测到工厂资产所受到的威胁信息，输出风险评估和分析报告，协助工厂完善网络安全防护体系。截止目前，态势感知平台已经为中德园区完成了一万多次漏洞防御，主要是永恒之蓝漏洞，处理了二百多次威胁告警，主要为各类勒索病毒。态势感知平台可对整个园区的安全数据实现关联分析，实现安全从被动防御到主动防御的转变，实现工业互联网全链条安全可感、可控、可防。平台通过安全态势感运营中心 实时监测工厂的安全威胁和漏洞，及时解决安全问题，规避安全损失，保障了中德 5G 全连接工厂的生产网络安全。110 方案自主研发性、创新性及先进性 项目基于5G、工业互联网的发展现状，构建围绕场景、平台、网络、终端、生态5大创新体系，支撑5G工业互联网融合。（1）场景创新 采用AI 5G技术让互联工厂人机料法环测全要素互联互通，构建更强的制造能力，支撑更灵活的数字化决策，实现复杂多场景相互协同。（2）平台创新 构建基于5G边缘计算的公共服务平台，实现跨行业跨领域的资源共享和算法调用。项目在海尔内部冰箱工厂、滚筒洗衣机互联工厂实践，通过公共服务能力实现服装、能源等跨行业赋能。（3）网络创新 推进5G与边缘计算、网络切片的融合。首次将MEC、UPF从运营商的机房下沉到海尔园区内，实现了算法上移到MEC，满足了数据不出厂和部分场景对于高可靠性低时延的要求。网络切片满足不同业务场景对网络的差异化需求及业务隔离要求。（4）终端创新 结合应用场景对网络的需求差异化以及应用价值，卡奥斯与国内优势资源联合研发内嵌5G模组的工业终端，让5G工业互联网场景应用更稳定可靠，也满足了规模化复制推广的要求。智研院发布的5G wifi6工业网关，实现了一台设备三网服务，同时结合安全加密技术保障了设备接入、数据传输的安全。（5）生态创新 2020年，海尔、移动、华为签署协议，共建5G边缘计算联合创新基地深入研究5G工业互联网创新以及场景、产品的商业化复制推广。7.7 测试床实施部署 测试床实施规划 1.全连接工厂建设方案全连接工厂建设方案 111 该项目运用5G、网络切片、MEC边缘计算构建可视化运维的5G虚拟专网，依托COSMOPlat和边缘计算平台优势和最新5G终端完成整个项目方案的落地。应用方面，围绕工业制造园区的生产、办公、园区管理等方面落地可复制、可推广的场景，采用人工智能技术进行分析处理，例如基于5G的机器视觉DIY自订阅应用场景、基于5G的AR远程验货和设备运维指导场景、基于5G的智能安防管理等。网络方面，建设智慧工业园区5G行业专网，通过网络切片、边缘计算等5G关键技术满足园区网络需求，并通过部署5G专网运营平台实现网络可视可管。平台方面，卡奥斯工业互联网平台与5G 边缘计算的结合实现端、边、云协同，实现应用从平台到边缘的一键快速部署。终端方面，多方联合研发推出“5G工业相机设备”、“5G超级上行DY1”等5G工业终端设备，实现5G模组内置于工业设备中，满足规模化推广应用要求。2.5G网络覆盖方案及实施内容网络覆盖方案及实施内容 建设一张虚拟5G专网，与传统工业内网互联互通，形成混合虚拟专网。项目从需求共性出发，挖掘通用性形成平台化能力，向“面”推广扩展，以达到多点复用、实际工业需求的多点接入平台化应用从车间的终端到网络接入、本地园区的应用、异地园区的应用等都可以实现端到端的安全和高可靠性的5G网络连接。（1）建设一张覆盖整个工厂的5G网络，满足生产设备的大连接、广覆盖，实现设备随时随地的移动接入；（2）利用MEC边缘计算平台为车间提供一个数据不出园区虚拟专网，满足生产可靠性和边缘计算能力要求；（3）MEC可以将生产过程数据的传输范围控制在企业工厂内，满足生产数据安全性要求。本项目通过5G MEC为行业用户打造“5G行业虚拟专网”；1）通过MEC的本地分流功能和新增单独的APN，从技术上实现所有生产数据在工厂内卸载不出园区，确保数据安全。2）5GMEC服务器为工厂提供灵活的计算能力。生产应用APP可以根据不同的业务需要，通过MEP平台直接调用MEC的强计算、AI等能力满足自己对硬件服务器的要求，从而替代本地服务器。112 3）由于MEC距离终端或信息源非常近，网络响应用户请求的时延大大减小，满足各种创新应用对低时延和大带宽的要求。4）MEC将企业的内部生产数据在本地园区闭环，避免传递到公网上，对传输网和核心网造成网络拥塞。网络切片帮助海尔将工业园区内一张物理网络划分为端到端、按需定制和网络服务可保障的逻辑网络，让海尔不同应用场景的业务数据有序地走不同的网络通道。图 切片虚拟专网建设 业务安全隔离：实现海尔工厂生产数据与非生产数据，以及各应用场景之间业务数据安全隔离性的要求，确保数据安全。网络服务保障：满足海尔工厂机器视觉，设备管理等重要应用场景超级上行，超低时延的定制化网络需求，保障网络关键性能指标。3.IT/OT融合方案及实施融合方案及实施 基础网络及基础网络及 MECMEC 扩展化（扩展化（13N13N）网络上，为青岛地区工厂建设一张虚拟5G专网，从车间的终端到网络接入、本地园区的应用、异地园区的应用等都可以实现端到端的安全和高可靠性的5G网络连接，覆盖青岛海尔崂山园区、黄岛中德产业园、黄岛海尔工业园等7个园区、9个互联工厂、2个智能物流仓。113 图 基础网络及 MEC 扩展化 同时通过专线将 MEC 和海尔集团的私有云进行连接，满足互联网访问需求。目前与海尔集团内网打通，可在青岛各园区接入 MEC 设备。图 MEC 海尔内部应用 端、边、云一体化（云边协同）端、边、云一体化（云边协同）工厂部署了大量传感数采、工业视觉、AGV 等前端设备以及对数据采集集中处理的边缘设备，对于工业云而言相当于引入了大量的边缘节点及边缘设备，都在云端处理压力大。为保证场景能力的沉淀以及场景快速部署，将场景的通用需求形成平台化能力，可通过云平台快速部署到边缘 MEC 上。114 依托 5G 边缘计算和卡奥斯工业互联网平台，图 1 端、边、云一体化 借助大带宽、低时延、多连接的5G网络，卡奥斯与5G 边缘计算的结合实现端、边、云协同，双方结合后可以帮助5G快速发展行业生态应用，同时还能降低企业的专线带宽压力。将云端计算能力延伸到靠近终端设备边缘节点处，将云计算、大数据、人工智能的优势延伸至更靠近设备的（MEC）边缘计算上；在边缘节点引入容器、函数计算对边缘应用进行统一化运维管理，同时提供边缘节点离线自治能力及云边的数据、安全、智能协同，打造端、边、云一体化的协同计算体系。场景平台化部署（点场景平台化部署（点面）面）相对于之前的单点样板，当前项目场景都从需求共性出发，挖掘通用性形成平台化能力，向“面”推广扩展，以达到多点复用、实际工业需求的多点接入平台化应用。截至 2021 年 8 月底，项目已完成“5G 机器视觉应用创新平台”“5G 视频监控应用创新平台”和“5G AR 应用创新平台”三个平台及 5G AR 工业头显等终端设备的孵化，完成了从单点场景到平台化应用的转变。4.5G 机器视觉机器视觉场景实施场景实施 5G MEC 机器视觉方案在海尔实现冰箱门体检测，主要实现间隙测量、OCR 识别、破损检测等功能。通过电信级的安全性和 MEC 保障数据不出园区的功能，提高企业数据和行业厂商的 APP 安全性；115 图 机器视觉平台化部署架构图 现场安装 5G 工业相机，相机将门体照片上传至 MEC 端，MEC 侧运行搭载尺寸测量，瑕疵检测，部件完整性检测，MEC 处理结果反馈至工序自动化端，完成工序指定的外观尺寸是否达标，表面划痕和脏污次品剔除，部件缺失提示。测试床实施的技术支撑及保障措施 为保障本测试床按时并且高质量地完成任务，项目内部建立起一系列管理机制为本项目实施提供坚实技术保障，具体如下：1)建立项目组织机构：项目成立由专业负责人组成的项目组织实施工作小组，主要负责5G全连接工厂项目各模块的任务分配、项目立项、项目方案、技术可行性等论证把关工作；协调并处理项目各模块任务执行过程中出现的有关问题。2)健全项目参与管理责任制：实行子项目负责人制，各项目具体负责人子项目的条件保障、具体实施和日常管理工作，按照要求编制项目实施计划、计划执行情况等信息资料，并及时报至项目组织单位。3)健全项目管理协调机制：项目管理协调机制主要包括项目实施控制、进度控制、质量控制、成果管理和例会制度等方面。4)加强进度控制管理：进度控制就是要在规定的时间内制定出合理、经济的进度计划。然后在该计划的执行过程中，检查实际进度是否与进度计划相一致，若出现偏差，便要及时找出原因，采取必要的补救措施。如有必要，则还要调整原进度计划，从而保证项目按时完成。5)增强风险控制管理：风险控制着重从技术风险、管理分析、人员风险、财务风险等几个方面来考虑，做好风险分析，并制定可行的应急方案和解决方案。6)改进项目文档管理 7)健全过程与结果并重管理机制 116 8)形成向项目组汇报管理机制 7.8 测试床预期成果 测试床的商业价值、经济效益 智慧园区市场需求及容量分析智慧园区市场需求及容量分析 从集团内，海尔在重庆、合肥、天津等地建设自己的专有工业园区，共在国内建设了 12 个园区 45 家工厂。在全球有 25 个工业园一共 130 工厂，这些工厂的智慧化改造将依托本项目的研究成果进行复制。图 海尔工厂的可复制性智慧化改造 海尔集团在全球一共有25个工业园一共130 工厂。这些工厂的智慧化改造将依托本项目的研究成果进行复制。117 图 海尔全球工厂布局 商业推广规模商业推广规模 2022年实现了5G应用场景在工厂用得上到用得好的转变。目前该项目已从海尔的中德园区复制到胶州、胶南、青岛、黄岛、郑州等园区。项目到目前为止重点推进12家工厂（9重点 3布局），场景60 。测试床的社会价值 本测试床在全国工业互联网行业领域内具有很高的示范作用和可复制性，有效带动 5G、网络切片、边缘计算、工业应用开发等产业发展，有效提升智慧园区的整体网络化水平，带来广泛的社会效益。主要体现在四个层面：实施将大力推进 5G、工业物联网等新基建进度，支撑制造强国、网络强国建设；本项目促进工业互联网“5G 边缘计算 网络切片”在行业的应用落地，带动产业发展，推动行业转型升级具有重要意义；为工业互联网平台 SaaS 应用提供广阔的市场机遇；本项目的实施能够建立健全 5G 工业互联网平台标准体系，促进行业标准化发展。118 7.9 测试床成果交付 测试床可复制性 测试床运用5G、网络切片、MEC边缘计算相结合建设5G行业虚拟专网，依托COSMOPlat和5G边缘计算平台相融合解决当前传统园区对于网络、平台、应用、终端的诸多痛点。相比较于2019年的单点创新、2020年的园区应用，项目已实现跨区域复制，从海尔的中德园区复制到胶州、胶南、青岛、黄岛、郑州等园区，重点推进9家工厂（6重点 3布局），已落地场景60 ，并已具备平台型对内复制对外推广的服务能力。119 8 优科尚品优科尚品 5G 全连接工厂测试床全连接工厂测试床 8.1 引言/导读 在装配式部品部件工业领域，现有设备、产品、DCS、MES、MOM系统无法真正联动，而且厂区内还存在多种网络应用，急需一种多网融合、无线互通的解决方法。因此进行装配式部品部件领域全连接技术应用研究，独立建设5G专网，打通控制网络，采用5G全连接系统架构的设计，通过无线RFID技术与5G网络配合，测试验证生产进程统计、产品流程追溯等场景，搭建更先进的工业视觉应用，开辟装配式部品部件领域全要素泛在互联、人机深度交互、智能引领变革的新征程。8.2 关键词 5G全连接工厂 8.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 山东优科尚品节能科技有限公司 文凯 电话：15001364378 电子邮箱：W 8.4 测试床项目目标 在装配式部品部件工业领域，由于生产工艺离散性强，移动换轨设备多，自动化程度低，设备系统之间相互脱节，大部分依靠人工独立操作，缺少关键的连接桥梁，120 现有设备、产品、DCS、MES、MOM系统无法真正联动，而且厂区内还存在多种网络应用，包括办公、安防监控等，相互隔离，数据孤岛化严重，利用传统的无线WIFI组网方案，其抗干扰能力差、带宽低、延时丢包、施工成本高，无法满足大容量工业化生产要求，急需一种多网融合、无线互通的解决方法。因此进行装配式部品部件领域全连接技术应用研究，开辟装配式部品部件领域全要素泛在互联、人机深度交互、智能引领变革的新征程。建设目标包括：建设目标包括：1)独立建设5G专网，接入、传输均进行机密性和完整性保护，保证企业数据的安全性和专用性。2)打通控制网络，解决设备与设备，点对点之间的桥梁问题，采用5G全连接系统架构的设计，要求既能够适应新厂建设，也能适应老厂改造，实现PLC对PLC、PLC对I/O之间5G直连，保证ms级低时延数据通信；温度、压力、振动、料位、液位、位置等分散的传感器信号通过无线收集、汇总及上传，在厂区范围内可任意部署传感器/智能终端，无需部署光缆、信号电缆和电缆桥架等，节约通信设备/施工方面的投资，同时可以做到工艺快速扩展。3)通过无线RFID技术与5G网络配合实现生产进程统计、产品流程追溯，减少生产人员数量，将纸质工单转向电子工单，避免大量手写工单，提升无纸化生产，提升工人工作效率；4)搭建更先进的工业视觉应用，工业相机/工业摄像机实现场图像或视频采集，即可使用现有工厂的视频探头，也可以安装专用的工业视觉相机，由5G网络提供高速上行通道，图像识别应用部署在边缘云，根据确定的训练模型，对采集图像进行推理预测、实现产品质量检测或生产/员工安全监测。8.5 测试床方案架构 测试床应用场景 已应用的 研发设计类：协同研发设计 生产单元模拟 121 5G 工业互联网典型应用场景 生产制造类：远程设备操控 设备协同作业 精准动态作业 柔性生产制造 现场辅助装配 虚拟现场服务 检测和监测类：机器视觉质检 工艺合规校验 设备故障诊断 设备预测维护 无人智能巡检 生产现场监测 物流运输类：厂区智能物流 厂区智能理货 全域物流监测 服务管理类：生产过程溯源 生产能效管控 企业协同合作 其他：无 拟建设的 5G 工业互联网典型应用场景 研发设计类：协同研发设计 生产单元模拟 生产制造类：远程设备操控 设备协同作业 精准动态作业 柔性生产制造 现场辅助装配 虚拟现场服务 检测和监测类：机器视觉质检 工艺合规校验 设备故障诊断 设备预测维护 无人智能巡检 生产现场监测 物流运输类：厂区智能物流 厂区智能理货 全域物流监测 服务管理类：生产过程溯源 生产能效管控 企业协同合作 其他：测试床架构 5G 全连接工厂建设总体架构 122 总体建设方案分为三个部分：1 1.工业现场网络工业现场网络：利用 5G 基站及 5G 核心网构建现场网络，实现产线级别的人、机、料、法、环、测等生产要素 5G 全连接。结合基于现有生产控制系统的 5G 网络管理系统，可实现以下能力：1)5G 网络完全覆盖工厂内的生产作业区域；2)5G 网络保证业务处理能力满足业务高峰期需要；3)5G 网络保证各种业务对网络的性能需求；4)5G 网络保证 5G 终端在网络覆盖范围内移动时保持业务连续性；5)5G 网络保证敏感数据不出厂区；6)5G 网络保证通信过程中的安全性；7)面向现场 OT 运维工程师提供易于操作的图形化维护界面。2 2.现场设备联网现场设备联网：在产线的各个智能生产设备（例如，布料机、作业机械手、传自动运输车及摄像机、工业相机、RFID 标签/读写器等各类传感器）上加装 5G 工业网关，使得上述设备可通过现场 5G 网络接入生产控制系统。3 3.工业边缘智能中心工业边缘智能中心：以边缘计算平台为基座，提供虚拟化算力，支撑 5G 核心网系统、数据处理组件、AI 处理组件及其他工业应用组件的部署运行。边缘智能中心基于超融合架构的微型数据中心构建，支持虚拟机及容器混合算力部署，同时支撑传统工控软件及新兴的工业 AIoT 软件运行。该平台内置的 5G 核心网系统，提供了本地化 的 5G 网络接入能力，可快速构建基于 5G 的 OICT 融合方案。123 8.6 测试床方案 工厂网络建设方案及网络拓扑 在车间部署5G基站及工业边缘智能中心，其中工业边缘智能中心内置了5G核心网。车间内的工业设备保持原有接口不变，通过加装的5G工业网关接入5G网络。5G基站通过专门铺设的光电复合缆接入工业边缘智能中心，与5G核心网相连。工业边缘智能中心通过ToR交换机接入车间生产网络。在工厂数据中心部署5G核心网控制面网元UDM，企业层及管理层业务软件（例如，ERP及MES等），通过边界交换机和车间生产网络及企业办公网实现互通。办公网通过网关路由器接入互联网。在网关路由器及各个边界交换机上配置防火墙，防止非法访问和恶意攻击。5G网络的UDR位于电信运营商的核心网中，保存用户的开户信息。124 工厂内业务系统建设方案及数据情况 1 1.生产过程实时监控生产过程实时监控 1）工序流转监测 在模台的边侧布置RFID电子标签，在每个工位布置RFID标签读写器。RFID标签读写器通过5G终端设备接入5G网络。当模台流转到相应工位时，RFID标签读写器读取到标签ID，通过5G网络上报给上位机，进而通知给MES，使得MES掌握特定产品在生产流程中的位置。RFID标签读写器每次产生的数据为64字节。125 对于养护窑温度较高的产线，RFID电子标签有可能不能承受对应的高温，会导致标签失效。这种情况可以在模台的边侧喷涂编码，在每个工位布置摄像机，摄像机通过5G终端设备接入5G网络，和部署在边缘计算平台上的编码识别应用通信。当模台流转到相应工位时，摄像机捕获编码图像通过5G网络发送给编码识别应用，编码识别应用通过图像识别算法识别出编码值，然后将编码值上报给MES。在产线各工位附近布设摄像机，并通过加装的5G工业网关接入5G网络，将实时视频流传输至部署在工业边缘智能中心上的AI处理组件。为实现关键工位的无死角监控，可针对该工位部署多个摄像机，并将这些摄像机接入一个5G工业网关。摄像机拍摄的分辨率为1080p，帧率为10帧/秒，经过H.265编码后的码流速率约为2Mbps。在现场共部署了18台摄像机。当模台流转到对应工位时，摄像机将拍摄的图像通过5G网络发送至AI处理组件，由该组件利用图像识别算法识别出模台编号，并将识别结果连同摄像机编号送入数据处理组件生成工序作业记录。现场OT运维工程师可从数据处理组件通过可视化方式实时读取工序作业记录，实现工序流转状态的实时监测。2）窑炉环境监控 为保持养护窑内的温湿度恒定，在养护装置中安装一定数量的环境监测传感器（如温度传感器和湿度传感器）和环境控制设备（如风机、工业加湿器、天然气锅炉、空气压缩机等）。环境监测传感器和环境控制设备连接到PLC。加装5G工业网关，将PLC通过5G网络接入工业边缘智能中心。环境监测传感器采集的数据首先通过5G网络送入数据处理组件，经过数据清洗及加工后，再由生产监控软件从数据处理组件处读取。生产监控软件根据环境监测数据及事先设定的控制规则，向PLC发送环境控制指令，驱动环境控制设备完成相应的控制动作。生产监控系统软件每秒钟从PLC读取一次数据，数据量为240字节。2 2.生产设备控制生产设备控制 部署在工业边缘智能中心里的生产控制软件通过5G网络实现对生产设备的控制。可通过5G网络实现控制的生成设备包括模具布置装置、钢筋网片安装装置、布料装置、脱模&起吊装置、成品转运装置等。针对上述装置的生产控制指令的端到端延迟须在20毫秒以内，网络丢包率要小于10-4。126 在模具布置环节及布料环节，需要对装置加工结果进行实时检测，从而判断加工是否合格。因此，在模具布置装置及布料装置处分别加装了高分辨率工业相机对加工结果进行拍摄，并在工业相机处加装5G工业网关，将拍摄结果通过5G网络送入工业边缘智能中心内的AI处理组件进行识别分析。AI处理组件将识别结果送入数据处理组件，并由生产控制软件读取。如果模具布置和布料结果满足工艺要求，则生产控制软件通知相应装置将产品送入下一道工序，反之，生产控制软件向相应装置发出控制指令，进行二次加工。需要根据板材的尺寸在工位上方部署24个双目工业相机。3 3.产品质量检测产品质量检测 在产线最后的产品完成环节，需要对产品质量进行检测。对于符合质量要求的产品，由物流车辆从产线转运至库房，对于不合规产品，由物流车辆转运至废料处理区。上述产品质量检测过程由基于工业相机的智能质检系统完成，其中工业相机及物流车辆加装了5G工业网关，可通过5G网络与工业边缘智能中心内的AI处理组件及车辆调度系统进行信息交互。该系统首先通过工业相机对产品进行图像采集，AI处理组件可对产品外观缺陷进行检测，包括露筋、孔洞、蜂窝、麻面、裂缝、缺棱掉角等。AI处理组件将识别结果送入数据处理组件，并由物流车辆控制系统从数据处理组件读取 127 识别结果，并根据识别结果向物流车辆发出调度指令。该系统在检测工位正上方部署一个8K线阵工业相机用于获取产品整体图像。对每个待检板材，8K线阵工业相机拍摄一张图片，尺寸约为100M字节。图片拍摄完成后需要在500毫秒内完成向智能质检系统软件的传输。4.4.安全生产监控安全生产监控 128 由于生成现场具有业务连续性强、系统复杂，大量生产设备相互联系、耦合紧密，而且具有功率大、运转速度高的特点。为了保证现场作业人员的人身安全及机器设备免受损坏，需对现场作业环境进行安全生产监控，实现自动发现问题及主动预警。5 5.工人作业安全监控工人作业安全监控 通过摄像机对指定作业区域进行监控，利用AI处理组件识别工人不安全和不规范的行为，包括着装不规范、行为不规范、违规进入限制区域、其他危及生产安全的不规范行为等。AI处理组件将识别结果送入数据处理组件，并由生产安全预警系统读取判断后，再做出相应的安全管控行为（例如，扬声器告警）。在车间内部署20个摄像头，覆盖整个车间。6 6.重点工序安全生产监控重点工序安全生产监控 通过摄像机对指定作业区域进行监控，利用AI处理组件识别模具车、摆渡车、窑车发生撞车和脱轨等现象。AI处理组件将识别结果送入数据处理组件，并由生产安全预警系统读取判断后，再做出相应的安全管控行为（例如，向生产设备发出停机指令）。车间内每个产线的重点工序有5个，共需部署10个摄像头。综上，在车间内共需部署30个监控摄像头，单个摄像头采用1080p分辨率、30帧频、H.265编码后的码率为6Mbps。129 方案自主研发性、创新性及先进性 本测试床为企业提供独立建设的5G专网，接入、传输均进行机密性和完整性保护，保证企业数据的安全性和专用性。利用5G网络连接工厂内的生产设备，满足设备通信所需的大带宽、低延迟等各种应用场景。采用无线PLC技术，相比有线PLC安装工时减少70%以上，通信线缆减少90%以上。轻量化的5G核心网支持5G局域网特性，设备间的通信通过核心网用户面功能直接转发、进一步降低通信时延。本测试床边缘计算平台采用微服务架构，构建面向工业场景的通用PaaS平台及aPaaS组件库，通过提供低代码支持能力，使工业应用开发者只需少量代码即可构建个性化工业应用；平台进行软硬件联合优化，满足工业环境严苛的性能要求。采用人工智能技术和边缘计算平台的强大算力构建各种工业智能应用，包括工业控制，AGV自动导航控制，基于机器视觉的质量检测、安全生产监测等。5G、边缘计算、人工智能是新一代基础设施的代表性技术，将这些技术和装配式建材制造领域相结合，将充分体现该测试床的先进性，同时对于推动建材制造领域工业互联网的实施以及智能化制造的转型也有着积极的意义。8.7 测试床实施部署 测试床实施规划 130 测试床实施的技术支撑及保障措施 1 1.选择选择 5G 5G 工业互联网经验丰富的解决方案提供商工业互联网经验丰富的解决方案提供商 解决方案提供商深圳艾灵网络有限公司依托自身在5G专网和云计算领域的技术实力，聚焦工业领域，已经向多家行业头部企业提供了基于场景应用的5G边缘智能解决方案，覆盖建材、媒体、能源、仓储、3C、汽车制造等领，其丰富的行业经验将助力项目的成功。2 2.主要领导牵头成立项目组主要领导牵头成立项目组 联合解决方案提供商成立项目组，企业侧由总工牵头任组长，负责所有技术问题的决策和厂房、产线、设备、机房等实施环境及人员的投入保障；解决方案提供商侧由副总裁牵头任副组长，负责保障按计划完成场景、需求、设计文档的开发和施工交付。3 3.充充分进行需求调研分进行需求调研 对项目需求理解的偏差，将使项目的实施产生不确定性，对项目的成功造成威胁。针对此风险，解决方案提供商在项目初期驻场进行深入的调研，深刻理解应用场景，和企业一同确定需求，将问题和风险消除在萌芽阶段。4 4.通过周例会制度及时沟通通过周例会制度及时沟通 在整个项目实施过程中，项目组成员每周召开例会，就项目进展和各种技术问题进行讨论，对理解有差异之处及时纠偏，保证项目的顺利进行。5 5.运维保障运维保障 艾灵网络针对该测试床成立专门的运维小组，建立总部、区域分公司、属地合作伙伴三级联动响应体系，提供包括软件升级及硬件修复在内的运维服务。设备软件升级：设备软件升级：根据现场业务验证需要，对设备软件定期进行版本更新。在现场实施前，在实验室环境先进行预测试及软件版本修正完善，待稳定性验证通过后，再由运维小组进行设备更新升级。软件升级流程如下：131 如软件升级过程中出现异常、升级后无法达到预期或产生其它负面影响，可回退至升级前版本，确保系统正常运行。在异常问题排查处理完成后，进行二次升级，并在升级成功后，输出软件升级异常分析报告。设备硬件修复设备硬件修复 通过设立备品备件库应对设备硬件修复问题，对于出现故障的硬件设备，直接提取相应备品备件进行替换。备品备件库的相关管理措施如下：专人管理：备品备件库设专人进行管理，并制定完善的管理制度。分区存放：备品备件按类型分区存放，确保维护人员能迅速领到所需材料维护效率。物料补充：定期对备品备件进行检查，当发现其低于安全库存时，采取措施及时补充。系统版本管理系统版本管理 运维小组将建立完善的软硬件版本管理库，对软硬件版本及所更新的内容进行归 132 档和管理，并及时共享软硬件版本升级信息。故障处理故障处理 故障处理流程如下：支持多种形式的渠道（电话、微信、邮件和售后技术服务工单系统）接收故障申报，根据问题性质及等级提供不同程度的响应。如出现一般问题（例如：一般技术咨询或非实时业务影响的问题），提供远程技术支持服务，在收到问题请求2个小时内安排相关技术人员对口支持，提供端到端方案。如出现高优先级问题（例如：单站无法工作或单站业务异常等问题），提供远程技术支持服务，在收到问题请求8个小时内安排相关技术人员对口支持，提供问题恢复的技术建议，对于软件或硬件造成的问题，及时安排研发及专家团队介入，提供综合技术解决方案。如出现紧急技术问题，专业技术人员将在1小时内远程接入系统进行处理。如需进行现场处理，驻地技术工程师将在收到通知后的2小时内赶到现场，并在收到通知后的6小时内修复故障，在收到通知后的48小时内完成故障修复，并向形成书面报告。8.8 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 当前的产线每个工序每个班次至少安排1-2个工人，蓬莱工厂按照2个班次，共需32个熟练的工人，每年的人工成本可达300余万元。133 成品构件检测每日平均需求300-400件，峰值600件，目前只能通过人工肉眼来实现判断。目前视觉判断工序需由熟练操作的工人付出至少2人每班的人力。每年成本80万元。产线成品出货区需要安排工人值守，防止成品在滑轨上堆积造成事故，每班需要1个人力，按照每天2个班次，每年成本约40万元。窑炉的出入窑区域需要安排工人值守，防止窑车碰撞造成事故，每班需要1个人力，按照每天2个班次，每年成本约40万元。当前需要安全员定期巡检，检查生产现场的工人是否遵循安全规章。每班需要1个人力，按照每天2个班次，每年成本约40万元。通过测试床的实施，初期可以为工厂每年至少节省200余万元的成本。后续全面推广实施后，建设无人化工厂，每年可以节省400余万元的成本。通过该测试床的实施，将实现50%生产要素的5G连接。测试床的商业价值、经济效益 本测试床形成的成果，将5G、边缘计算、人工智能等技术应用于部品部件的全流程生产过程，帮助企业实现自动化、智能化的生产线，最终提高生产效率、提升企业竞争力。预计企业总体成本可节省50%、总体效率提升40%、生产安全事故和安全违规事件降低90%。测试床的社会价值 2020年9月工信部印发建材工业智能制造数字转型行动计划（2021-2023年），要求推进建材工业与信息技术协同创新共同进步，鼓励企业积极探索“5G 工业互联网”，促进工业互联网与建材工业深度融合，引导企业利用5G通信高带宽、低时延、大连接等技术优势，实现互联互通，推进人工智能在建材行业的应用。2020年12月印发的工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）支持工业企业综合运用5G、时间敏感网络（TSN）、边缘计算等技术，提升生产各环节网络化水平。本测试床提供的装配式建材生产的行业解决方案，将夯实企业信息化基础，提升智能制造关键技术创新能力，引领企业迈向高质量发展；将推动5G、边缘计算、人工智 134 能等新技术在部品部件生产企业的应用，促进企业的数字化和智能化转型；将提升企业的自动化水平，提高生产效率和质量水平；用智能应用代替人工操作，减少了人工成本，为提升市场竞争力提供有力的支持；将构建自动化的安全生产感知、监测机制，提升企业安全生产水平。该测试床初期应用在预制混凝土墙板类构件生产工厂，在技术成熟后可以推广至其他装配式建筑部品部件生产工厂，对装配式建材智能制造整体数字化水平提升具有很大的意义。8.9 测试床成果验证 测试床成果验证方案 1.1.5G5G网络验证方案网络验证方案 对 5G 网络的连通性进行测试，输出测试报告，测试内容包括上下行传输速率、传输时延、传输抖动等性能参数。将工业应用部署在边缘云，进行从设备到应用的端到端测试，输出测试报告，测试内容包括上下行传输速率、传输时延、传输抖动等性能参数，并验证上述指标可以满足工业要求。2.2.用所支撑的业务验证方案用所支撑的业务验证方案 通过 5G 打通工业 OT 网络：时延低于 20ms；基于 5G 的海量传感：海量传感设备接入；基于 5G 的工业视觉 AI 检测：300Mbps 超级上行；基于 5G 的工业控制：高可靠网络。8.10 测试床成果交付 测试床成果交付件 测试床应用场景及需求说明书 5G 无线接入网设备 135 5G 核心网设备 边缘计算平台设备 质量检测、生产安全监测、人员安全监测等智能应用软件 测试床系统使用说明书 测试床验收报告 发明专利申请 2 个 测试床开放性 设备接入的开放性设备接入的开放性：采用5G CPE作为接入终端，后期新增设备对5G网络没有影响。边缘计算平台的开放性边缘计算平台的开放性：平台支持Window、Linux等主流操作系统，支持第三方工业应用的部署。生态的开放性生态的开放性：为第三方工业应用开发者提供API，开发者可以调用API开发工业应用，促进IT和OT生态的融合 136 9 基于基于“5G 工业互联网工业互联网”的无忧智能工厂测试的无忧智能工厂测试床床 9.1 引言/导读 鸿富锦精密电子（成都）有限公司（以下统称“鸿富锦（成都）”）是一家专业从事时尚平板电脑、台式电脑、可穿戴设备、一体机及笔记本电脑多类电子产品研发与制造的公司。富士康自2009年扎根四川成都以来，迅速发展壮大，拥有10余万员工及全球顶尖客户，2019年鸿富锦（成都）公司占四川GDP出口26%。凭借强大的核心竞争力服务全球一流客户，近两年荣获战略性新兴产业五十佳企业和成都制造业百强企业第二名等奖项。该测试床由鸿富锦（成都）携手中国电信成都分公司共同研发，依托鸿富锦（成都）公司千亿级的生产能力及卓越的运营能力、三十余年的精密制造经验和工业互联网独立研发能力，结合中国电信5G云网核心能力及SA独立组网的创新研发优势，构建5G企业专网，将5G和智能制造深度融合。公司坚持科技创新，将5G 工业互联网引入到高科技产品制造中，结合在3C高端产品上的制造经验，全力打造基于“5G 工业互联网”的无忧智能工厂，实现数字化、网络化和智能化技术的研发与应用，致力成为创新数字系统可携式电子产品制造的智能工厂典范，助力中国制造2025。9.2 关键词 5G、MEC、AIoT、XR、AI、8K、无忧工厂 137 9.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 公司名称：鸿富锦精密电子（成都）有限公司 公司地址：四川省成都市高新西区合作路888号 联系人：夏子清， 联系方式： 86 18200582608 028-68828888-82906 合作公司 合作单位：中国电信股份有限公司成都分公司 所属行业及特点 按照我国国民经济行业分类（GB/T 47542017），鸿富锦精密电子（成都）有限公司属于计算机、通信和其他电子设备制造业大类（代码 39），计算机制造中类（代码 391），计算机整机制造小类（代码 3911）。近年来，中国电子制造业每年都在突飞猛进地发展，中国已经成为全球当之无愧的电子制造中心，并朝着强创新、高效率、促转型的高质量发展方向转变。5G 工业互联网的智能化升级和数字新型基础设施的快速推进，为电子信息制造业带来重要的发展机遇。对于工业互联网来说，5G技术将补齐工业互联网重大短板，它不仅破解工业互联网设备互联互通难题，还拓展工业互联网应用的广度与深度。5G完全有能力在传输领域和互联网领域承载即将到来的工业互联网的诸多应用，能够直接或间接地影响工业互联网，甚至催生出全新的生产、生活思维方式，使之成为支撑工业互联网的网络基础。5G与工业互联网的结合必将加快我国智能制造步伐，推动我国制造业向高质量发展迈进。138 9.4 测试床项目目标 工业互联网是“新基建”之一，也被业内视为“互联网的下半场”。在5G技术和政策推动下，5G 工业互联网将成为我国经济增长最为活跃的领域之一。传统的无线网络技术在网络速率、通信可靠性、连接数量、覆盖范围、传输容量、时延及稳定性等性能指标上无法全面兼顾，因而无法满足大部分工业场景的需求。5G高传输速率、广覆盖、低延时的特性，为智能制造提供关键的基础能力保障及应用赋能服务，为工业互联网新兴基础设施建设和融合创新应用提供了关键支撑和重要机遇。本项目依托企业自主研发的工业互联网平台，结合5G技术优势，将其与8K、XR、AI等多种技术深度融合，打造无忧智能工厂，实现设备互联、远程运维、质量保障、安全生产、智能物流等目标。9.5 测试床方案架构 测试床应用场景 智能化应用实施，让无忧智能工厂落地智能化应用实施，让无忧智能工厂落地（1）5G IoT万物智联，实现万物智联，实现数据数据的互连的互连互通互通 139 图：5G IoT设计框架 该方案利用5G企业专网，实现百万工业设备的灵活接入，设备生产运行数据实时感知、动态控制。打破传统网络受限于网线布局的限制，线体规划和布局可更加灵活多变，生产弹性和瓶颈解决将更易实现。传统以太网络架构部署周期长、WiFi稳定性差，已很难满足当前产品快速迭代更新的要求，利用5G网络优势，可构建大带宽、海量连接、低时延、高可靠等特色的5G IoT工业万物智联网络体系，更好的解决生产制造过程的问题。该专案利用4台5G CPE将8K、4K、全景摄像头及VR/AR眼镜、工业手机等移动设备接入5G企业专网，解决原WiFi方案视频卡顿，带宽不够的痛点；使用华为MH5000-31芯片方案改装2台AGV及20台智能供料料车，使其拥有连接5G的能力，替代WiFi连接的旧方案，解决夸楼层网络不稳定的问题；使用高通X55方案开发自研过站设备CMC508，该设备连接光学检测仪、锡膏印刷机、贴片机、回焊炉等生产机台，共计84台生产设备，使其接入5G企业专网，数据可直接上传云端服务器，实现“5G IoT万物智联互连互通”。（2）5G AI构建机器视觉智能检测构建机器视觉智能检测 图：5G AI设计框架 SMT检测工站有使用SPI、Pre AOI、Post AOI设备对产品外观进行缺陷检测，为 140 保证真实不良能够被有效检出，检测标准设置有趋于严格，这也导致保证高检出的同时造成了高误报。以Post AOI检测结果为例，每片板大约有20张图片需人工在线复判，额外耗时增加约20秒。同时每人每班需累计复判约1.8万张图片，高强度复判使人员易疲劳漏失，无法保证长效的复判品质。为提升瓶颈检测工站的检测效率，节省复判人力，保障检测品质。现通过5G网络将SPI、AOI设备输出的海量高清检测图片进行边缘处理，如Resize、裁剪、旋转、滤波等处理操作。再调用云端的深度学习与机器视觉混合模型对待判图片进行在线智能检测，通过复判结果可以控制暂存机对不良主板进行集中暂存与维修。同时实时分析复判结果数据，当发现制程异常时，主动推送至设备远程叫修系统，异常及时处理。另外，SPI/AOI设备输出的不良元件图片，可以经过大数据的分析，找出共性的因子，向前反向的控制印刷机和贴片机的参数，及时纠正设备的运行，减少不良品的流出。通过5G AI构建机器视觉智能检测，解决单机运算资源不足与云端计算网络延时问题，实现端边云协同毫秒级响应处理，提升检测效率与品质，单日产出可增加24,000片，复判人力节省96人，不良漏失减少80%。（3）5G AGV改变传统物流模式改变传统物流模式 图：5G AGV设计框架 该方案通过改造AGV原有的通讯设备，华为巴龙MH5000-31作为芯片模组、树莓派4B作为透传设备，自行设计开发5G终端通讯设备，5G模块作为WAN口、以太网作 141 为LAN口，实现以太网与5G网络数据相互转发。改造后的通讯设备硬软件接口设计简单，具备通用可扩展能力，可快速应用到其他设备实现通信功能。5G为AGV的通信提供高速稳定的网络支持，5G信号覆盖全车间和室外区域，解决了原有通信方式接入干扰大、速率低的问题，实现AGV跨楼栋流畅运输，保障AGV运行稳定、高效。（4）5G AR实现设备专家远程运维实现设备专家远程运维 图：5G AR设计框架 工程师借助AR眼镜提升交互可视化体验的真实感，使得能远程掌握所要处理的设备及场景的空间信息，还能够在高难度、高危险性的维修过程中给予更好地操作指导与错误预警;如果遇到无法修复的疑难故障，可以通过5G AR运维系统与专家联系,使得技术人员可实时在线咨询远程专家，通过5G网络将现场视频推送到云端，请求专家远程指导，弥补专家不能及时到现场处理的问题，降低委外维修成本;利用5G AR 4K技术，通过5G网络将设备内部的4K超高清视频实时低时延可靠传输到云端存储与分析，作为新人培训素材。AR可视化辅助维修：利用AR 技术将维修工序3D模型展现于维修工程师面前，给其维修提供指导，当作业错误时，音/视频及时提醒纠错。远程专家指导：疑难故障呼叫，专家远程诊断；专家远程查看设备运行视频或现场工程师维修视频，协助分析。142 新人技术培训：维修视频重播，为新人提供学习素材，达到资源、技能的有效分配和传承，提升工程师维修技能。（5）5G 8K AI VR实现生产现场全景呈现及人员行为识别实现生产现场全景呈现及人员行为识别 应用5G的大带宽、低时延、移动性，结合全景相机和8K摄像头精确同步拍摄、自由视点、VR等技术，实现生产现场全景呈现，缩短空间距离，助力主管随时随地无死角掌控现场，让管理者掌控于千里之外，实现高效管理、提升客户体验、树立公司形象的目的。同时配合AI算法，为车间生产的安全管理提供可靠依据，从“被动监控，事后调查”向“主动识别，提前预警”的安防模式转变。专案分为“5G 全景 VR”全景现场及“5G 8K AI”天眼工程：图：5G 全景 VR全景现场设计框架 5G 全景 VR 全景现场，应用5G的大带宽、移动性，结合全景相机精确同步拍摄、自由视点、VR等技术，实现生产现场全景呈现，缩短空间距离，助力主管随时随地无死角掌控现场；利用全景直播，管理者掌控于千里之外，实现高效管理、提升客户体验、树立公司形象的目的。为了专案成功落地，打造了流媒体云平台为项目基础，应用工作站及服务器集群组建，该平台采用Docke容器和Kubernetes容器编排引擎微服务部署。其微服务、持续集成和开发、应用全生命周期管理、监控、日志记录、异常报警、安全管理、集群管理等功能，143 图：5G 8K AI天眼工程设计框架 5G 8K AI 天眼工程,利用5G大带宽的特性传输8K高清影像，结合AI视觉算法，实现人员行为识别、安全预警和流程辅助等功能。为了项目成功落地，建立模型数据应用平台，采用机器学习YOLO-v4人体检测模型（把目标检测问题简化成一个回归问题，直接从图像像素出发，去得到框和分类概率）、HRNet定位身体各部位（对于关键点检测、姿态估计、多人姿态估计，可以保持高分辨率表征，提升姿势识别效果）、ResNet目标分类（增加深度来提高准确率，内部残缺块使用跳跃连接，缓解深度网络增加深度带来的梯度消失问题），判断是否按SOP作业要求进行安全生产。通过ETL数据仓库实时获取时间戳视频流，实时监控员工作业动作，倘若作业不合规，能够及时发出警报，并于平台上展示，从而实现“主动识别，提前预警”。测试床架构 平台架构总体设计平台架构总体设计，为，为无忧智能工厂奠基无忧智能工厂奠基 144 图：平台架构 如图所示，基于“5G 工业互联网”的无忧智能工厂平台架构包括边缘层、网络层、平台层和应用层四个部分。边缘层为各种工业设备及传感器的数据采集。网络层为5G 和现有 IOT 网络技术相结合，弥补现有网络通讯的不足，提供多种网络连接方式,保障设备之间网络互联互通、网络通讯安全、服务器虚拟化、海量数据仓储、海量数据计算。平台层通过对DT（Data Technology）数据采集与边缘处理、AT（Analysis Technology）经验知识模型与算法、OT（Operation Technology）工业应用微服务组件三大技术体系的整合，以实现数据管理、数据分析、数据服务。应用层在平台层的基础上为特定客户、特点场景设计个性化的工业 SaaS 及 App。AI 模型可发布为公有云 API、设备 SDK、私有服务器部署，通过合理地部署到边或云，实现计算的边云协同。总体架构依托企业自主研发的工业互联网平台，结合5G技术优势，将其与8K、XR、AI等多种技术深度融合，打造无忧智能工厂，实现设备互联、远程运维、质量保障、安全生产、智能物流等目标。打造打造5G MEC企业专网，让企业数据企业专网，让企业数据更安全更安全 145 图：5G MEC企业专网设计框架 如上图所示，5G MEC企业专网以5G数据分流技术为基础，通过无线和控制网元的灵活定制，构建一张增强带宽、低时延、数据不出园的基础连接网络。核心网用户面网元UPF为园区私有化部署，根据生产区域需求可灵活部署无线基站，提供物理独享的5G专用网络。MEC和企业本地服务器之间部署防火墙，实现隔离和访问控制，保障数据的安全快速传输。5G和企业业务网络无缝联接，保障了数据高速稳定安全的传输，实现生产设备、传感器、控制系统、管理系统、工业应用系统等关键要素的泛在互联互通，实现生产区域网络全覆盖。图：5G企业专网组网图 园区新增部署5G核心网用户面网元UPF、STN接入点及5G基站，采用SA组网架 146 构，UPF经2*10GE口字型上联园区C10 A2节点，实现UPF与5GC及基站的组网：控制面及网管流：通过STN接至城域ER，经5GC CE接入5GC核心网；UPF-基站：通过C10 A2接入园区gNR基站。本地转发流量：业务数据经边缘UPF转发，经防火墙后由内部通道进入内部私有云。9.6 测试床实施部署 测试床实施规划（1）建立先进技术支撑“）建立先进技术支撑“3 3”实施战略”实施战略 面对电子制造行业的新形式、新任务、新要求，鸿富锦成都公司提出从version1.0到version3.0的发展规划，预计未来3到5年内，将从现有劳力密集，转型升级到脑力、技术与资本密集的全新阶段。version2.0数位转型战略的成功实施使集团取得了庞大的效益，在此基础上，集团步入version3.0产业升级阶段，以先进技术支撑“3 3”战略实施，“3 3”即新产业（电动车、数字医疗、机器人）与新技术（人工智能、半导体、5G/6G移动通讯技术）。鸿富锦成都公司以“3 3”战略理念为引导，全力打造基于“5G 工业互联网”的无忧智能工厂，以机器视觉为切入，融合电信云网（5G网络），通过超高清视频AI开展生产环境、生产线等的数据信息处理，同时运用边云协同计算和数字孪生等前沿技术，致力智能产线升级，提升产线效率，推动传统产业的转型升级。（2）成立“决策）成立“决策 专家专家 管理执行”的组织和技术保障体系管理执行”的组织和技术保障体系 集团成立以总经理为核心、3位高阶主管为成员的战略决策层，从集团内抽调5名技术专家和11名技术骨干，同时联合高校、合作企业等3名专家教授，共同组建工业互联网办公室，统一规划部署、分配协调集团内外部资源和技术研发能力，集中优势人员打造“5G 工业互联网”无忧智能工厂，快速全面推进经验成果的复制应用，从整体上保障项目敏捷研发的速度、工业大数据价值的深度、合作领域的广度、战略技术的高度。147 （3）“5G 工业互联网工业互联网”无忧智能工厂实施无忧智能工厂实施 9.7 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 基于“5G 工业互联网”的无忧智能工厂项目在鸿富锦成都SMT工厂试点运营，在生产线上无故障运行时间大于24个月，产品的可靠性高。项目总体规划部署服务工业互联网的5G基站6个，边缘计算（MEC）平台1个，智慧综合业务接入区1个，部署 5G 终端模组10套。充分利用现有平台资源，构建多系统融合可扩展的DT(采集与边缘处理平台)、AT(经验知识模型平台)、OT(工业互联网应用平台)三大平台，实现5G网络、终端能力调用及监测，具备百万级以上规模终端的接入管理能力。当前示范线已实现82%区域关灯生产，65%人力精实，智能场景易于部署，产品不需要再次研发，可实施性强。测试床的商业价值、经济效益 本项目总投资760万人民币（如下表1），总收益800万人民币/年（如下表2），投资回报周期为11个月。投资项投资项 投资金额投资金额 网络基础设施 320万人民币 服务器 110万人民币 终端 50万人民币 软件 280万人民币 合计 760万人民币 表：项目投资费用明细 148 收益项收益项 收益金额收益金额 一次布网满足柔性生产 200万人民币/年 设备综合效率提升100万人民币/年 人力节省104人 460万人民币/年 合计 800万人民币/年 表：项目收益明细 测试床的社会价值 本项目已在鸿富锦精密电子成都SMT工厂落地，对内正在向集团1600 SMT生产线推广，对外可赋能工业互联网万亿级大规模市场的潜在用户，包含整体方案规划、场景输出、人才培育等模式。“5G 工业互联网”的无忧智能工厂项目标杆，在促进企业效益增长的同时，也提升了企业抗风险的能力，必将加快我国智能制造升级步伐，推动制造业向高质量发展迈进，让无忧智造逐步成为现实。测试床初步推广应用案例 鸿富锦成都具备工业互联网的完整研发能力，加上中国电信庞大的工业PON光纤和5G网络，强强联合，形成了成熟的5G 工业互联网整体解决方案，且方案中所需的5G网络及其它硬件设备均已实现规模化生产，系统软体也是基于高集成及高可移植开发，故可为众多企业智能制造转型提供有力保障。本项目极大地促进和填补了 5G 工业互联网产业链条的空白，使得体系逐步走向成熟，结合工业互联网丰富的应用场景，市场需求旺盛的优势，形成了良性发展生态。经过项目的产品化及云化集成，构建了天工灵云工业云大脑,赋能万亿级大规模市场潜在用户（含场景输出、人才培育、技术支持等），致力于为 32.7 万个规上企业和 1.6 亿个中小企业服务。达则兼济天下。我们通过传输理念、咨询规划、产品赋能等方式，帮助产业链上下游企业以及其他中小企业数字转型，为四川乃至全国制造业高质量发展“增亮添彩”。149 9.8 其他信息“5G 工业互联网”的无忧智能工厂项目，将形成新一代信息通信技术和先进制造业深度整合的新形式和应用模式。5G企业专网的建立，将5G和企业网络深度融合，5G应用场景贯穿于工业制造的全过程:5G 物联网使设备、材料、人员、产品等生产要素的数据能够实时连接和显示，大大提高了企业的经营效率，给制造业带来了极大的效率和灵活性。5G 智能物流将改变传统物流模式，在高速稳定的5G网络下，AGV将巡航整个车间而无死角，解决传统Wifi信号不稳定的问题。5G AR设备远程运维，将改变设备维护的模式，远程指导模式的建立，有效降低了设备维修的成本。5G 安全无忧基于事件识别的安全预警，为车间生产的安全管理提供可靠依据，从“被动监控，事后调查”向“主动识别，提前预警”的安防模式转变。未来5G将成为工厂的中枢神经系统，给工业生产带来颠覆性的变化。5G技术大规模的运用到工业互联网中，让现代工业和信息网络牢固的结合在一起，加快工业互联网的发展步伐。（1）建议加强企业数字化转型意识）建议加强企业数字化转型意识 在推动5G与工业互联网的融合过程中，首先要提高企业全体人员的数字化转型意识，特别是中高级管理人员的认知水平。数字换转型不是单纯的使用某种技术，替换某些机器，而是要让企业全体人员达成共识，朝着同一个方向前进，打通企业内部的全数据链，达到数据与工业互联网设备的互联互通，从而使管理人员的管理方式得到高效敏捷的提升，实现创新的可持续的发展。（2）重视创新）重视创新 本项目在通信模式、影像检测、边云协同智能检测、运维模式、管理模式等方面都做了重大创新突破，但是还需从多维度、多模式的方向做出更多创新，例如5G TSN（时间敏感网络）的结合应用，这可使生产过程中需要达到微秒级精准同步的需求得到更好的满足，这有助于5G与企业内部生产得到更多的扩展模式，更好的满足OT与IT的需求，可让管理者执行者都看得更清、看的更高、看得更远。（3）建议加强人才队伍建设）建议加强人才队伍建设 建立补齐人才短板，留住人才的方案体系。与各高校建立定制化人才输送管道，培 150 养“既懂5G又懂工业”的人才，帮助企业解决在转型升级中遇到的问题。同时积极与科研单位及相关企业展开合作，在关键技术问题上寻求突破，合力打造工业互联网示范基地。拥有一个优秀的团队，是一个项目成功的关键因素。（4）重视产业生态圈的建设）重视产业生态圈的建设 一是建立研发、产品、服务等全方位的检测认证评估体系，完善行业标准建设；二是建立以联合高校，政府，企业为中心的交流合作体系，形成合作共赢的局面，并在行业内树立标杆。151 10 基于基于 5G MEC 数据驱动模式数据驱动模式的的智慧工厂智慧工厂测测试床试床 10.1 引言/导读 在后疫情时代，挑战与机遇并存。除了要应对错综复杂的客户消费需求和市场的快速演变，生产企业还面临成本与质量进一步持续优化的考验，为了在利润空间日趋收窄，产品交期逐渐缩短，需求波动愈发频繁的情势下时刻保留一席之地，制造企业必须利用工业互联网技术，对自身进行数字化转型升级，赋能价值链，寻求新契机。基于此，博世汽车电子中国区开启了工厂的数字化转型。并同步启动了“数据驱动”模式下的智慧工厂项目。即：采用工业互联网技术实现价值流内闭环的智能管控，推动工厂从数字化，互联化向智能化的迈进。博世汽车电子中国区立足于卓越运营，在生产智能方面，曾荣获江苏省智能制造突出贡献奖，拥有两座“江苏省智能车间”，分别为：汽车电子事业部传感器测试车间和防抱死系统九代电控单元生产车间。在2019年底被评选为工信部“智能制造标杆企业”。然而我们追求卓越的脚步并未停止。基于 5G 的超高速，超大连接及超低时延的关 152 键能力，和万物互联的应用场景，我们启动了 5G 在生产制造领域的试点。此举将极大地推动我们智能制造的实施，助力“数据驱动”模式下的智慧工厂的实现。为实现智能制造环节中的数据驱动，需花大力打造数据驱动模式下的工业互联网标杆工厂应用场景，力求业务与技术同步发展，依托工业互联网平台，综合运用数据采集与集成应用、建模分析与优化等技术，实现制造系统各层级优化，以及产品、工厂资产和商业的全流程优化。该项目需求主要为了实现以下内容：生产调度和物料配送实现机器自动补料和AGV自动运输。实现车间内的生产执行系统与企业资源管理系统（ERP）互联，真正做到实物流与信息流的实时匹配。人工智能技术（AI）和大数据分析实现质量精进，实现信息共享，确保员工的标准化操作。工厂通过数字化转型在工厂各层级各领域的驱动，互联从供应商端到客户端的信息，在数据平台集成并储存生产过程中产生的数据，从而实现产品价值链的全流程透明化。此外，工厂还使用人工智能（AI）和大数据分析技术更好地实现了制程优化、问题排除和预测预警。全面的信息互通和共享保证工厂制程与生产工艺的全面优化。10.2 关键词 工业互联网，数字化，智能化，互联化，价值流闭环。10.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 博世汽车（部件）苏州有限公司 中国电信股份有限公司苏州分公司 合作公司 无。153 10.4 测试床项目目标 自 2014 年始，博世集团就在调研 5G 的应用。在 2019 年，我们开始启动 5G 在生产制造领域的试点。在苏州工业园区管委会的大力支持和协调统筹下，博世汽车电子中国区和中国电信苏州于 2020 年 4 月双方达成合作协议，共同探索 5G 技术，助力智能制造，合力打造“数据驱动”下的智慧工厂。本项目主要围绕 5G 的增强宽带、海量连接、低延时、高可靠等特性，逐步测试实现在量产模式下的全生产要素互联，实现产品全生逐步测试实现在量产模式下的全生产要素互联，实现产品全生命周期的实时数据跟踪和追溯。命周期的实时数据跟踪和追溯。整个整个项目项目分三阶段实施，第一阶段基于中国电信高品质分三阶段实施，第一阶段基于中国电信高品质 5G5G 网络实现面向生产执行网络实现面向生产执行系统（系统（MESMES）去中心化去中心化的接入功能的接入功能；第二阶段将通过第二阶段将通过 5G MEC5G MEC 来完成来完成 5G5G 和博世内网的融和博世内网的融合合；同步开展第三阶段，验证包括同步开展第三阶段，验证包括 PLCPLC 及传感器数据回传、及传感器数据回传、ARAR、VRVR、高清视频、高清视频、大数据大数据分析和边缘计算分析和边缘计算等场景在内的更多等场景在内的更多 5G 5G 工业互联网在生产中的应用技术案例。工业互联网在生产中的应用技术案例。聚焦在行业 技术 应用的融合创新，博世将 5G 技术融合到智能制造的场景中，助力智慧工厂建设，最终实现数据驱动工厂的愿景。即通过获取、分析、和应用企即通过获取、分析、和应用企业内外部数据进行决策的过程，在实现产品价值链的全流程透明化的基础上，利用人工业内外部数据进行决策的过程，在实现产品价值链的全流程透明化的基础上，利用人工智能和大数据分析等技术更好地实现流程优化、问题解决和预测分析，全智能和大数据分析等技术更好地实现流程优化、问题解决和预测分析，全面的信息互通面的信息互通和共享保证人员始终在合适的时间确切的地点进行正确的操作和共享保证人员始终在合适的时间确切的地点进行正确的操作。作为博世集团汽车与智能交通技术业务领域首批步入 5G 时代的制造企业，博世苏州将成为率先在博世全球将5G 融入实际量产的试点。5G 助力的“数据驱动模式下”的智慧工厂项目，目前计划的主要应用包含：设备互联，人员互联和产品互联。以及产品全生命周期的数据跟踪和追溯。利用基于 5G 的边缘计算来支持生产实时监控并动态优化制程的大数据分析。主要实现：1.生产线设备全互联。产品生命周期全追溯。2.扩大设备数据采集范围。利用 5G 技术，在不改动设备的情形下，加装物联传感器，采集更多设备信息来辅助数据分析，从而实现工艺优化。3.基于以上数据基础，对生产设备运行状态进行实时监控、进行故障自动报警和诊断分析。利用 5G 超带宽、低延迟特性，借助 AR、VR 技术实现人机互联 154 快速问题解决。根据博世汽车电子中国区的“数据驱动工厂”愿景，业务与技术需同步发展。依托5G 工业互联网平台，综合运用数据采集与集成应用，实现在量产模式下的“数据驱动”智能制造。根据该战略，在量产中试点的 5G 应用项目应助力推动工厂从数字化，互联化向智能化的迈进。基于此，我们在试点的 5G 应用项目将聚焦在设备层面，并遵循以下设计理念：1.数字化：扩大设备数据采集范围。利用 5G 技术，在不改动设备的情形下，加装物联传感器，采集更多设备信息来辅助数据分析，从而实现工艺优化。155 图 3：博世物联传感器采样精度 2.互联化：首先，扩大设备互联范围，对生产线设备进行全互联。并基于现有博世生产执行系统（Nexeed MES），利用 5G 技术，实现去中心化的中心化的生产过程中各环节的数据集成和产品价值链的全流程数字化。其次，利用 5G 超带宽、低延迟特性，借助 AR、VR 技术实现人机互联快速问题解决。图 4：博世 AR 远程专家在线辅助项目的体验 智能化：基于采集的数据，对生产设备运行状态进行实时监控、进行故障自动报警和诊断分析。通过5G技术接入设备，实现对加装的物联传感器、控制器等各类设备的数据采集，建立设备参数优化模型，实现参数智能配置。156 10.5 测试床方案架构 测试床应用场景 博世汽车部件（苏州）有限公司汽车电子事业部工厂生产车间内的所有设备都已百分之百连入网络。采用现场总线、以太网和分布式控制系统等信息技术和控制系统，建立了车间级工业互联网。博世汽车部件（苏州）有限公司汽车电子事业部还和苏州工业园区和中国电信江苏分公司合作进行生产区域中的 5G 试点。本项目采用大数据、数据仓库、非关系型数据库等工厂的数据和 IT 架构战略在生产现场基于数据可视化管理、数据分析和数据建模对生产过程中工艺流程进行快速优化与调整。运用机器视觉，语音识别等人工智能技术完善产品质量、优化工艺及提升生产效率。5G 网络下的产线数据采集 生产环节中，所有产品在生产第一个工艺由制造执行系统的序列号生成器生成一个唯一序列号并通过激光刻码机刻录一个二维码在产品规定的位置，所有生产工艺的生产数据和物料数据都链接到这个唯一的二维码信息并存储在制造执行系统里。所有生产设备工艺都由可编程逻辑控制器（PLC)或工业电脑（IPC)通过 5G 通讯连接到制造执行系统（MES),实现所有产品在所有工艺上的实时流程管控和质量管控，确保产品的完美质量和生产信息的透明，所有数据存储在制造执行系统的数据库里，定期归档，确保产品数据全程可追溯。以电子线路板加工导通性测试设备为例，通过对测试机台的基于 5G 网络的数据采集后对后台文件进行解析，将解析出来的数据进行处理，并依据写入的正态规则自动完成数据分析并预设预警值及控制极限。被处理过的数据，都保存在一个公共数据库中。通过可视化的数据界面开发，形成了根据需求定义的报告格式。与此同时，生产测试过程中产生的不良和偏差，也都可以透明化的呈现出来。因为对数据剖析的深刻，透明化的不良和偏差等级，不仅仅针对机台层面，更有针对每一个测试端点的实时偏差呈现。工程师和生产技术人员，能够获得实时的数据报告。5G AI AOI 视觉检测 本项目中基于 5G 技术同时引入人工智能技术，实现人工智能中图像识别在光学检 157 测站的应用（AIAOI）。由于汽车行业对产品安全性要求非常高，在汽车电子生产制造环节的末端，用自动光学检测设备（AOI）来检测产品的焊接质量，从而确保提供高品质产品给客户。由于设备是自动检测，为了降低质量风险，会对参数进行加严，在检测到真实不良的同时会产生误报-非真实不良产生，故每台光学检测设备（AOI）都会配备目检员对机器报警进行二次确认。由于员工本身存在技能的差异性和状态的不稳定性，我们也一直在探索新的方案对光学检测设备（AOI）报警进行确认。人工智能之图像识别在光学检测站的应用（AIAOI）这个项目就是以大数据为基础（上百万张图片），采用神经网络深度学习，并制定专门的与之匹配数学逻辑，采用神经网络深度学习，并制定专门的与之匹配数学逻辑，使其具备预测性，由系统来自动判断 AOI 报警到底是好的产品还是不好的产品，代替人的作业，从而实现自动化智能化并且更精准的判断。同时，人工纠正后的信息会自动成为该人工智能（AI）系统的输入，进而做到神经网络深度学习模型的自优化，从而不断提升 AI 系统预判定的准确率。5G 边缘云化 AGV 对于厂内物流优化，博世集团正在基于 5G 网络内部推行厂内物流执行系统（IES）。这是一套用于内部和外部客户的内部物流的互操作软件解决方案。该系统的主要重点是将所有内部物流运输工具（如牛奶车，叉车和自动引导车（AGV）集成到一个软件系统中。在拥有不同品牌，不同种类车辆的复杂环境中，通过 5G 网络形成低时延的快速响应，同时利用 IES 系统即时将运输订单分配到正确的车辆，以最大程度地提高流程效率。5G 数字孪生 对于资产故障管理和优化，通过 5G 网络下的数据实时性采集，同时运用三维人机交互 3D-HMI 技术完成设备故障的在线诊断与预警。实现设备故障虚拟 3D 定位。即当设备发生故障时，故障组件可以在虚拟 3D 中高亮并快速定位，缩短技术员排查故障的时间。采用远程真 3D 视角监控设备运动，掌握产线运行状态，实现虚拟现实动作同步。可以在虚拟组件上配置多种信息（组件文档，物料信息，工程信息），实现组件相关信息的快捷查看。我们还计划，在 2021 年底通过对历史运行数据的汇集与故障数据收集，训练故障预测模型，实现厂内设备的预测性维护。158 利用三维人机交互 3D-HMI 进行在线诊断 测试床架构 测试床方案 实施方案及周期 实施方案 1、进行业务需求的收集和分析，根据覆盖范围以及网络实际情况，设计和规划专网方案；2、基站侧：开通 RAN sharing 功能，并配置基站共享参数；3、传输侧：从传输机房拉线至客户机房，在 A/B 设备上为专网设置 VLAN 并配置路由；4、MEC 侧：在客户机房搭建热备方案，并和基站进行对接，建立 S1 链路；5、网络优化侧：在覆盖范围内进行测试优化，确保良好覆盖和合理的切换；6、运行维护。方案重点技术 考虑到厂区应用所有数据需满足博世公司要求，所涉及所有数据需 5G 无线内网中 159 传输，本项目网络方案采用 5G 专网 MEC 边缘计算方案，组网架构见下图。其中 MEC 位于 S1 接口靠近基站位置，采用通用的硬件设备和边缘云软件平台，连接博世（苏州）工厂多个宏基站及室分信号。传输网A AB B公网普通用户公网普通用户企业专网用户企业专网用户LTELTE基站基站公网公网EPCEPCMECMEC企业服务器企业服务器公网普通用户流量公网普通用户流量企业专网用户流量企业专网用户流量 基于 5G MEC 的专网组网方案 其中 MEC 部署在苏州电信机房，作为网络边缘计算平台，和公网 EPC 共用基站资源，专网的控制面和业务面流量均与公网 EPC 隔离。公网用户接入 NR，S1 traffic 正常路由接入 EPC，不经过 MEC 设备。企业专网用户通过专属 PLMN，接入 MEC 设备，专网用户数据直接通过专网的传输链路到达 MEC 设备，传向企业服务器，专网数据不经过公网核心网。且 MEC 无需对 EPC 做任何的软件和硬件上的改动，仅需要本地修改基站部分路由的数据（如 TAC 参数）即可。MEC 边缘计算结合 5G 网络的组网方案具有超带宽（本地服务，不受核心网带宽限制）、低时延（本地处理，适合工业自动化等重要通讯应用）、大连接（本地计算，内容汇整增强，减少传输负荷）、高可靠性（企业业务在本地处理，具有更高的安全性）的特点，可为移动终端提供更好的业务体验。充分解决 Wifi 干扰大、安全性低、容量低以及以太网移动性差的难题。本方案中专网用户和公网用户通过 PLMN 实现业务隔离，MEC 会给用户分配专属 PLMN。专网用户业务面和控制面流量均指向 MEC，专网用户通过 MEC 建立专属连接，数据流量经传输专线直接路由至 MEC，并到企业内网。公网用户通过原链路连接到公网 EPC，不经过 MEC，正常访问公网业务。专网用户和公网用户互不干扰，业务完全隔离，MEC 为企业提供一个高度安全可靠的内网环境。基站设备通过光纤汇聚到传输设备上，通过传 160 输专线接到 MEC 交换机上，MEC 通过专线连接企业核心汇聚节点设备，并打通企业服务器。MEC 会对终端周期性广播 PLMN、APN 等信息，允许专属 PLMN 的终端接入企业内网。上行路由方案：从基站往 MEC 方向。上行专网路由：专网用户接入基站，透过传输专线将业务 traffic 送达 MEC，最终到达企业服务器。下行路由方案：从 MEC 往基站方向。下行专网路由：企业服务器所有业务 traffic，会通过 MEC 及传输专线，到达基站。为实现 MEC 和 EPC(公网)共享 LTE 载波，方案将公网用户和专网用户划分到不同的资源池内，通过基站资源智能调度算法，为公网和专网用户分配特定资源，保障专网用户业务体验。另外，针对专网用户鉴权原理和实现方式，为确保只有企业内的特定用户才能使用专网业务，MEC 提供了对用户的多重鉴权方式。专网用户只能通过专属 PLMN 和专属 APN 接入 MEC 设备。同时 MEC 设备会对想要登录的终端的 SIM 卡的 IMSI 进行鉴别，仅允许在 MEC 中被写入相应信息的终端登录。鉴权过程如下图。161 终端MEC1、PLMN鉴别2、APN鉴别3、SIM卡信息鉴别基站 专网数据鉴权过程 博世汽车（苏州）厂区内所有终端通过专属的 PLMN 来接入基站，当 PLMN 不正确时，基站将拒绝连接。当 PLMN 正确时，终端能够接入基站，此时终端将发送 APN 信息和 SIM卡信息到 MEC 设备进行设备的鉴权。当 APN 和 SIM 卡信息符合 MEC 内设置的信息时，终端才能接入 MEC，进而接入企业内网。数据备份方面，MEC 支持高可靠性硬件配置方式，透过两台相同硬件的服务器，提供热备份，一旦有任何问题发生即切换到另一台服务器，确保服务可靠性。主 MEC 故障时 1 秒内可以切换到备 MEC，当备用 MEC 上线后，基站和 MEC 重新建立链路，之后终端重连后网络端到端恢复。方案自主研发性、创新性及先进性 本项目中基于 5G MEC 博世专属 5G 内网的优势：优势一：低时延。内部数据传输通过 mec 智能判断，直连服务器平台，缩短路由，降低时延，满足工业自动化要求。优势二：超带宽。本地部署相关应用服务，不受其他应用及核心网带宽限制。优势三：大连接。本地工业控制器、扫码枪、平板、摄像头等多种终端接入，汇聚mec,内容汇整增强，减少传输负荷。优势四：高可靠性。透过两台相同硬件的服务器，提供备份，一旦有任何问题发生即切换到另一台服务器，确保服务可靠性。162 优势五：高安全性。所有专网用户内部机密数据皆无需经过公网，对于专网用户，核心网络进行鉴权和定义访问内部网络的权限，电信级别的网络防护，无需第三方平台，将网络受攻击的可能性降低到最低。优势六：可控可管。宏微（站）结合，优选分布式室内皮站进行覆盖，故障定位易，灵活扩容，支持 5G 网络演进，同时可对企业接入终端用户进行个性化设置管理，减小设备故障概率、提高生产效率。优势七：低成本。运营商提供独特的企业LTE接入解决方案，快速、安全、优质覆盖，移动性好，摆脱传统有线、无线WI-FI等繁杂组网及后期维护困难问题，降低企业TCO 成本。方案安全风险控制 系统安全方面系统安全方面，分三个方面来保障博世汽车（苏州）数据安全：1.网络隔离：从终端，到基站，到传输网，到 MEC，公网业务与 MEC 业务高度隔离：专网终端与公网终端驻留不同的 PLMN 网络，相互之间不干扰；基站上联口公网业务与 MEC 业务通过 VLAN 隔离，使用不同网段；传输 B 设备到 MEC、B 设备到公网核心网使用的是不同 VLAN，不同网段；基站只将专网终端的数据转发到 MEC，公网数据不会流向 MEC，确保公网数据安全；MEC 反向访问不到公网业务相关的任何节点。2、安全机制：终端和 MEC 双向认证，确保安全性。3、NAT 和防火墙：MEC 与企业网之间有 NAT 与内置的 linux 防火墙,可根据需要添加过滤规则，或者部署其他安全软件。同时，本套组网方案具备高可靠性保证。MEC支持高可靠性硬件配置方式，透过两台相同硬件的服务器，提供热备份，一旦有任何问题发生即切换到另一台服务器，确保服务可靠性。当部署MEC热备份方案，主MEC故障时1秒内可以切换到备MEC，当备用MEC上线后，基站和MEC重新建立链路，之后终端重连后网络端到端恢复。5 5G G 无线空口安全方面：无线空口安全方面：5G的空口安全包括两部分，无线接入层安全（AS）和非接入层安全（NAS）。5G所 163 采用的空口加密与完保机制如下图：空口安全保护机制 整体加密机制采用的是对称密钥加密体制，即发送数据和接收数据的双方使用相同的密钥进行机密和解密运算。加密作用：为了保证数据安全、防窃听。完保作用：保证数据完整、防重攻击。加密算法：加密算法：5G采用数据流加密机制，用算法和密钥一起产生一个随机秘钥流，再和数据流XOR一起产生加密后的数据流。解密方只要产生同样的随机秘钥流就可以了。用于生成伪随机密钥流（KEYSTREAM）的加密算法NEA包括：NEA0 空算法；128-NEA1 SNOW 3G算法；128-NEA2 AES算法；128-NEA3 ZUC算法。PLAINTEXT BLOCK NEA COUNT DIRECTION BEARER LENGTH KEY KEYSTREAM BLOCK CIPHERTEXT BLOCK NEA COUNT DIRECTION BEARER LENGTH KEY KEYSTREAM BLOCK PLAINTEXT BLOCK Sender Receiver 加密流程图解 完整保护算法：完整保护算法：5G无线安全保护在PDCP协议层实现：首先基于PDCP PDU(header data part)计算出MAC-I(32bit)放在PDU尾部，然后对PDCP PDU的data part和MAC-I加密。5G基于如下完保算法NIA生成32bit的消息认证码MAC-I，所用算法包括：NIA0 空算法；128-NIA1 SNOW 3G算法；128-NIA2 AES算法；128-NIA3 ZUC算法。164 NIA KEY MAC-I/NAS-MAC Sender COUNT DIRECTION MESSAGE BEARER NIA XMAC-I/XNAS-MAC COUNT DIRECTION MESSAGE BEARER KEY Receiver 完整保护加密流程 5 5G G 定制专网安全方面定制专网安全方面 安全解决方案框架如下图所示：安全解决方案框架如下图所示：5 5GCGC安全防护策略如下图：核心网网元划分安全防护策略如下图：核心网网元划分VPCVPC，硬件独立，硬，硬件独立，硬FWFW隔离。隔离。2 2B MECB MEC的主要安全风险如下图所示：的主要安全风险如下图所示：165 针对风险针对风险1 1：分隔安全域、边界防护示意图分隔安全域、边界防护示意图 实现安全域分隔：实现安全域分隔：MEC分为三个安全域，同时采用VPC技术作安全域隔离，UPF如基于规模或者流量的需要，可以做基于I层的硬件隔离；VPC之间通过vFW或FW隔离。安全域 1：承载 UPF，也就是与核心网边缘安全域 安全域 2：承载 MEC 平台与运营商自有应用；安全域 3：第三方应用，VM 隔离；实现边界防护实现边界防护：N6 口采用 FW IPS 组合进行边界防护 N3 部署 SecGW，与 RAN 实现 IPSec 加密通信 可选择 N4 部署 FW/SecGw，与 5GC 实现安全通信 针对风险针对风险2 2：166 配置配置MECMEC集中威胁监测处置：集中威胁监测处置：建设针对 MEC 的 SOC：实现攻击行为、异常流量监测，支持自动化响应 构建 2B 客户视图的安全运营管理中心：支持对第三方 App、主机异常监控，能够对MEC 内部的 VM、容器提供异常攻击行为的监测；设备安全威胁及策略：设备安全威胁及策略：将数据下沉遭受攻击的情况分为以下两种情况，设备安全威胁及解决策略下表所示：a)从近端攻击：物理近端接触，破坏、窃取或更换 MEC 部件进行攻击 b)从外部接口发起攻击 167 M MECEC对外接口安全威胁及策略：对外接口安全威胁及策略：针对风险针对风险3 3、4 4：168 针对风险针对风险5 5，6 6：构建企业构建企业5G5G私网：私网：通过 APN/DNN 等方案组成企业子网，只允许无线侧接入；人，卡，机多因子鉴权；机卡绑定；企业 AAA 二次鉴权，仅特定终端可以访问；配置基站白名单，基站仅允许专网用户接入（需额外配置）：规划建设独立DNN，本地MEC作为边缘UPF，为园区区域规划独立TA区，规划独立MEC DNN。省份专网AMF上配置指定TA表和号段（号码）关联，并配置接入限制白名单，用户从指定基站接入后，AMF根据用户接入的TA和号码匹配白名单，通过白名单匹配的用户，可以接入，白名单号码在UDM中签约区域漫游限制，不允许从其他TA下接入。企业内部用户签约独立DNN，可以正常使用；企业外用户，也会接入到独立DNN，但是会被拒绝认证，导致无法使用5G。企业内网用户附着激活后由SMF根据独立DNN选择本地MEC UPF，对边缘业务进行本地流量卸载，实现业务流量不出园区。业务流程：1.企业用户终端（白名单用户）进行5G激活附着；2.AMF配置根据TAI DNN选择SMF；3.SMF通过DNN选择UPF；企业用户使用特定行业DNN，选择MEC UPF 根据数据报文的用户面路由转发。4.企业用户移动到企业园区外，AMF中断终端会话，强制用户下线。5.企业外用户（非白名单用户）无法激活，在园区内无法正常使用5G。确保网络数据机密性和完整性：确保网络数据机密性和完整性：建立数据传输加密管道，包括空口加密完保、基站与 MEC IPSec 加密、MEC 与企业云 IPSec 加密传输；企业应用层自身加密、CPE 安全隧道；保障保障M MECEC运维安全：在中心云构建统一的运维安全：在中心云构建统一的MECMEC运维堡垒机运维堡垒机。169 管理区域部署堡垒机，对运维人员进行统一认证、单点登录、授权、操作审计等，主帐号过双因素动态口令认证加强安全性堡垒机部署在管理维护区，部署位置灵活，路由可达即可核心交换机旁挂VPN，外网运维人员、2B客户应用维护人员通过VPN隧道安全接入内网，登录堡垒机系统进行统一运维操作；禁止直接登录设备和云平台。10.6 测试床实施部署 测试床实施规划 实施规划周期 从实施周期仅供参考，根据实际情况调整。各阶段任务 工作内容 部门 项目启动 项目启动，职责分工 All 租纤布放 MEC 至传输设备专线布放 电信 170 MEC 到货 MEC 硬件设备到货 诺基亚 MEC 安装 MEC 设备安装 电信 IP 规划 MEC 至企业、基站、传输 B 设备的 IP/VLAN 规划 电信/企业 MEC 部署 MEC 软件部署和调测 诺基亚 MEC 联调 MEC 与企业/基站 IP 路由调测，实现终端 ping 通企业服务器 诺基亚/电信/企业 多业务调测 企业业务测试及时延优化 电信/企业/诺基亚 测试床实施的技术支撑及保障措施 1.项目维护和服务方案如下：项目维护和服务方案如下：事件或故障定义和描述 事件或故障定义和描述 该大客户发生影响业务的网络故障或重要业务阻断障碍。事件或故障的影响面分析 影响大客户网络或重要业务的通信。2 2.事件或故障处置原则事件或故障处置原则 171 障碍申告 1）在客户端现场的故障修复过程中，要求现场维护人员每 30 分钟向客户调度中心汇报障碍处理的情况和进展；2）并根据重要大客户业务故障处理的问题升级制度，将故障情况逐级向上报告；障碍处理 1）客户端现场维护人员在接到用户障碍申告后，应迅速作出响应；2）对客户端的故障处理应严格遵守大客户故障处理流程（或与客户签订的差异化服务协议或 SLA 服务协议）；3）本着“对客户负责到底”的原则，并遵循“先抢通，后排障”的原则在规定的时间内恢复业务。处理结束 1）应认真听取并记录用户的意见和建议，耐心解答用户提出的问题；同时详细记录故障现象及故障处理过程，并向客户调度中心反馈处理结果与情况；2）故障处理完毕后，应在客户端继续观察 10 分钟（重复发生的故障应适当延长时间），确认故障已经彻底排除，业务恢复稳定后，方能离开；10.7 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 物料拿取和放置自动化。实现动态化多区域无人物流：减少 50%厂内物流管理成本和 30%在线物料库存。利用数据分析进行的工艺监控和优化要求的样本完整性提高接近真实场景，确保分析结果的准确度，为机器学习和深度学习打下良好基础：基于此目的 IT 基建成本减少 50%；实现生产线“无感”改造和快速部署。量产情况下，实现实时 AI 算法结果反馈，确保缺陷产品的实时在线自动分流：同工艺，AI 视觉检测的比例达到 99%；光学检测的工艺成本降低 50%。172 测试床的商业价值、经济效益 随着智能制造和工业互联网技术的成熟，制造型企业对于设备的连接数量，生产布局的灵活程度以及更灵活的通讯模式都有了越来越高的要求。基于有线和 wifi 的网络架构在连接数、数据传输等方面存在诸多的限制。5G 技术的发展正好契合了工业化 4.0的进程需要。连接数的大量提升：随着各类 IOT 技术的使用在生产设备上需要用来采集的数据越来越多，5G 对客户端连接能力的提升解除了这一类限制。网络连接的灵活性：90%的工业生产的设备是基于有线网络，这样的模式限制了设备模块化和产线的灵活再组的期望，5G 让生产线的布局更加的灵活。端对端的通讯模式：在工业生产信息化后，数据中心化的IT架构使得每台设备必须经过数据机房的服务器进行数据交互，服务器的性能在很大程度上制约着生产进程。5G的D2D技术可以让生产回归到真实，实现去数据中心化。测试床的社会价值 博世与中国电信签约共建5G智慧工厂，是苏州工业园区5G 工业互联网先行先试的典范，是园区聚力创新、推进产业升级进程中，需要重点发展的模式。以本次共建5G智慧工厂为契机，持续打造园区5G 工业互联网标杆项目，形成可复制可推广的经验，拉动园区整体产业发展，成为园区金字招牌。10.8 测试床成果验证 测试床成果验证计划 主要验证项目5G网络覆盖、5G网络特性和5G行业应用效果。5 5G G应用测试的基本程序应用测试的基本程序：收集资料-现场踏勘-编制测试方案-测试前的设备调试（调试至正常工作状态）-现场测试并采集影像资料-影像判读与编辑-数据总结及测试报 173 告-编写技术总结报告-提交评估测试报告。测试床成果验证方案 标准依据标准依据 1.3GPP TS 38.521 Release 15 2.具体应用场景的相关行业规范（若有）对对5 5G G网络性能需求：网络性能需求：根据工厂量产应用的要求，对5G网络的关键指标要求如下：编号编号 应用名称应用名称 上行带宽上行带宽 （MbpsMbps）下行带宽下行带宽 （MbMbp ps s）最大时延最大时延 （msms）可靠性可靠性 1 MESEdge 10 500 10 99.999%2 AI辅助图像质检 50 10 8 99.999%3 Sensor数据采集 5 10 8 99.999%仪器和方法仪器和方法 本次测试仪器采用5G商用终端或专用测试设备，具体型号如下：编号编号 终端型号终端型号 版本号版本号 1 Mate20X 2 CMCC FR01 3 专用设备（若有）通过测试，5G“101车间”覆盖情况为：5G信号强度-80.98dbm，最大下行速率964Mbps，平均下行速率950.12Mbps，最大上行速率116Mbps，平均上行速率92Mbps，平均时延9ms。上述5G网络覆盖测试结果表明，该项目的被测区域5G网络覆盖水平达到行业应用的关键指标要求。实际测试结果表明，MES生产数据采集应用场景每条通讯报文的时长都在20ms以内，收发率100%，可以满足MES生产系统的通讯要求。通过检测，AI辅助图像质检到MEC的平均时延为8 ms，上行带宽平均92 Mbps，满足每秒20张照片的处理需求。通过检测，Sensor传感器数据采集的线路时延为7 ms，带 174 宽为100 M，满足应用要求。10.9 测试床成果交付 测试床成果交付件 编号 名称 规格 单位 数量 备注 1 华力建设、星港变电站、北环东路与苏嘉杭交叉西北基站 AAU5613 个 3 2 博世汽车室分系统 R8149 M182135 套 4 中兴 3 MEC边缘计算设备 AirFrame RM19 DC Compute 套 1 诺基亚 4 AOI内置工业相机 TRI 套 1 Type7500 5 PLC 倍福，力士乐 台 5 Opcon Plus 6 Sensor传感器 Keyence；力士乐 套 2 LK-H080；CS系列 7 CPE NR100 台 3 四信 项目主要设备清单（例）项目主要设备清单（例）测试床可复制性 博世汽车电子中国区的5G应用试点，是基于量产的环境，在实际生产线上运行的应用。一旦试点完成，就可直接复制。175 10.10 测试床最新进度 测试床时间轴 测试床进度说明测试床进度说明 博世测试床项目已经完成第一、二阶段建设，整体进度完成70%左右。第三阶段验证主要包括生产设备PLC及传感器数据回传、复合AGV自动上下料及运输、AI视觉检测集群运算等场景在5G网络环境下的应用情况。第三阶段场景：设备 PLC 及传感器数据采集 复合 AGV 自动上下料及运输 176 AI 视觉检测集群运算 第三阶段测试完成情况：设备 PLC 及传感器数据采集：已完成多条产线设备传感器加装和关键参数采集，基本实现基于 AR&3D-HMI 的设备远程诊断和控制，下一步开始设备预测性维护平台搭建，整体已完成 80%的测试；复合 AGV 自动上下料及运：5G 环境下的 AGV 物料搬运已正式上线，博世计划将部分AGV 通过加装机械手改装成复合机器人，这部分工作还在进行中，整体已完成 60%的测试；AI 视觉检测集群运算:已完成单台检测设备高精度照片实时上传至 AI 处理集群验证，下一步要测试量产情况下多台检测设备同时上传至处理集群的网络传输和集群处理能力,整体已完成 30%的测试。177 11 基于基于 5G MEC 边缘智能的边缘智能的 AI 训练推理边训练推理边云协同测试床云协同测试床 11.1 引言/导读 云端和边缘端需互相补充，协同训练推理，构建云端和边缘端连续的学习循环，保证业务长期可靠稳定地运行。云边协同训练推理，解决工业边端算力不足；数据无需上传云端，解决工业客户数据隐私问题；AI 协同服务按需定制，解决工业智能化场景碎片化问题。11.2 关键词 边云协同平台、边缘智能、协同推理、模型优化 11.3 测试床项目承接主体 发起公司和主要联系人联系方式 中国电信：丁鹏， 合作公司 瑞斯康达：提供智能工厂典型应用场景环境，参与现场测试床验证 178 11.4 测试床项目目标 测试床项目目标 基于柔性制造PCB焊点质量检测验证：已有大量PCB焊点质量检测数据集，在此基础上建立PCB焊点质量检测模型，通过测试床进行模型的持续优化，为柔性制造PCB焊点质量检测提供基于5G MEC 边缘智能的AI跨边云协同训练推理测试床。定制化AI协同服务验证：基于智能边缘设备，实现基于5G MEC 边缘智能的AI边云协同训练和协同推理，就近为端侧提供算力支持和模型持续优化支持，保护数据隐私，为用户持续提升智能化品质。测试床计划解决哪些问题、价值点 保障企业保密数据本地化：保障企业数据不出边缘节点即可参与模型训练。让服务可定制，降低资源消耗：提供适合业务需求的智能边缘设备AI协同服务，即装即用，降低资源消耗。提升模型效果：云边协同，循环促进的训练推理模式，保证模型的长期可靠运行。11.5 测试床方案架构 测试床应用场景 测试床在企业本地部署通用服务器或MEC，也可使用运营商云主机或公用MEC平台，作为测试床云端，使用定制化的智能边缘设备作为边缘端，兼容现有的AI框架，提供跨云边协同训练推理框架，并使用增量学习、联邦学习和迁移学习等能力提供可优化的AI模型服务。使用模型压缩等技术实现云边协同推理，保证业务的稳定可靠运行。测试床适用于支撑智能工厂中的工业智能应用场景，例如焊点检测、产品质量检测、工人非法越界检测、安全帽检测、工服检测、人脸识别等。179 测试床架构 1.在体系架构的位置在体系架构的位置 本测试床在工业互联网功能视图平台体系框架中的位置如下图所示，通过边缘层的数据接入、数据预处理和智能分析实现边缘侧的数据处理和分析，通过PaaS层和应用层的资源部署与管理、数据管理与服务、模型管理与服务和工业创新应用实现模型优化和更新、协同推理。过程实现数据的优化闭环，形成云边模型连续的学习循环。2.在实施框架的位置在实施框架的位置 工业互联网平台实施框架中，本测试床内容包含边缘层的数据预处理和边缘智能应用部分，企业层在企业MEC上部署平台的云端包括数据模型、工业模型的管理等。在产业层提供多企业MEC协同接口，支撑开展资源配置优化和产业生态的构建。实施架构如下图所示：180 3.本测试床本测试床架构架构 本测试床主要提供低成本、高性能、易使用、隐私保护的边缘智能，满足企业数据本地化（数据不出厂区）和即装即用的定制化服务。测试床架构如下图所示：181 测试床方案 基于5G MEC 边缘智能的AI跨边云协同训练推理测试床功能架构如下图所示：1.自动化异构边缘适配 定制化边缘AI服务与边缘智能设备、边缘智能硬件厂商进行适配，实现自动化的边缘资源适配。2.实现边缘 AI 基础框架 实现边缘AI 管理，数据集管理，数据预处理，跨云边数据同步，配置管理等。3.云边协同训练和协同推理 高效利用云边各类资源。利用模型压缩、困难样本发现等技术实现协同推理；利用迁移学习、增量学习、联邦学习技术实现边缘AI可长期可靠稳定的使用。实现高性能、低成本、隐私安全的边缘AI系统。基于5G MEC 边缘智能的AI跨边云协同训练推理测试床技术实施方案如下图所示：182 方案重点技术 模型优化技术模型优化技术：解决边缘 AI 模型的训练优化问题，保证模型长期稳定运行。边云协同训练、协同推理技术边云协同训练、协同推理技术：基于现有的边云协同平台打造边云协同训练和协同推理框架，保证业务对时间延时和精度的需求。轻量化模型分割轻量化模型分割技术技术：通过 DNN 模型压缩技术和模型拆分技术，实现轻量化的边缘模型，适用边缘算力较低的设备 4.5 应用场景 测试床应用：测试床应用：183 基于5G AI的零部件质量检测，可在复杂纹理图像及背景干扰下，对零部件外观进行精准分类，大幅减少漏检误检，同时对检测结果数据实时回传训练，形成模型高效迭代闭环，提升检测准确率，解决传统管理痛点，助理提升企业效能。本测试床将5G MEC、AI工业视觉能力与产线结合，构建了一套基于5G MEC云边协同 工业视觉检测的柔性制造SMT产线。PCB板进入产线后，分别通过锡膏印刷、SMT贴片焊接、波峰回流焊接等流程后，最终与其他零部件一起通过装配、成品测试以及包装行程成品。流程包括SPI视觉检测、炉前/炉后AOI 视觉检测、产品装配工序视觉检测、产品质量视觉检测和包装贴标视觉检测。1.协同推理协同推理 在焊点质量检测场景中如何使用跨云边协同推理服务。由于边缘资源有限，焊点质量检测性能较低。但是，协同推理服务可以提高整体性能，将通过困难样本挖 184 掘识算法将困难样板上传到云并进行推理。协同推理对延时要求较高，5G网络与MEC，实现推理结果的超高速率和超低时延。2.联邦学习联邦学习 充分利用充分利用5G海量机器连接特性满足大量的海量机器连接特性满足大量的5G工业网关和工业摄像头的接入，为联工业网关和工业摄像头的接入，为联邦学习提供可靠的网络基础。邦学习提供可靠的网络基础。隐私保护、数据安全隐私保护、数据安全：不同工厂的焊接技术是属于加密技术，焊点成像采集的图像不能用于共享训练数据，通过联邦学习技术，无需分享本厂的成像数据，保证数据的隐私性和安全性。解决数据孤岛问题解决数据孤岛问题：单一工厂的数据数量有限，焊点技术单一，不能包括多种质量问题的类型，通过云上的参数服务模块对全局模型进行优化合并，充分利用各节点资源，提高模型的精度。云边联邦学习通信开销问题：真边缘端和云端之间经由网络连接和传输数据（模云边联邦学习通信开销问题：真边缘端和云端之间经由网络连接和传输数据（模型、参数）所造成的。型、参数）所造成的。上行通信成本：上行通信成本：边缘端将本地计算得到的模型更新传递到云端。下行通信成本：下行通信成本：云端到边缘端传递全局模型。客户端和中央服务器之间要进行多次通信。在工业的边缘计算场景中，通过有大量设备与云端进行通信。对带宽有较高的要求，要求大量节点能同时将其消息上传到云端。带宽问题会导致训练速度大大减慢，模型的收敛速度较慢。5G网络中通信速率和带宽得到了极大的提升。依托5G网络，解决联邦学习中的通信开销问题，推动联邦学习在工业领域的应用，是本测试床需要解决的问题之一。185 3.迁移增量学习迁移增量学习 条件允许的情况下，使用全部数据重新训练模型的效果是最佳的。真实的生产环境是开放并且复杂多变的，在训练模型之前无法获得所有可能情形的有效信息作为训练数据。随着终端运行不断生产数据，新的类别不断产生，已有类别的新实例不断出现，智能边缘能够在获得新数据时，重新训练数据，保证不断优化学习的能力。利用5G MEC的计算、存储能力，实现模型的自优化、自更新。方案自主研发性、创新性及先进性 技术创新技术创新：平台兼容现有的AI框架，通过迁移学习、联邦学习、增量学习和模型压缩等技术实现协同训练和协同推理，解决边缘数据样本少，冷启动、边缘数据隐私问题等，让模型越用越精确。模式创新模式创新：5G MEC下沉，降低业务时延；平台在产业层实现多企业MEC协同接口，汇聚产业资源，优化资源配置，有助于构建产业生态。应用创新应用创新：结合不同层级不同环境的计算设备承担不同算力需求的任务，结合企业需求，提供定制化的AI协同服务。186 11.6 测试床实施部署 测试床实施规划 本测试床实施分为三个阶段：第第 1 阶段阶段：2021.02-2021.03 开展测试床场景梳理、可行性评估、测试床架构设计等工作。第第 2 阶段阶段：2021.04-2021.07 开展测试床实施方案设计、设备选型与环境建设、测试床平台功能测试等工作。第第 3 阶段阶段：2021.08-2022.01 开展测试床部署、典型应用场景验证、输出针对焊点检测常间的实施方案等工作。测试床实施的技术支撑及保障措施 本测试床参与方分工协作，共同支撑与保障本测试床的实施工作：中国电信股份有限公司研究院负责基于5G MEC 边缘智能的AI跨边云协同训练推理测试床部署与验证。瑞斯康达科技发展股份有限公司负责提供智能工厂典型应用场景环境，参与现场测试床验证等工作。测试床实施的自主可控性 本测试床实施各项关键技术均为自主研发，具有良好的自主可控性。11.7 测试床预期成果 测试床的预期可量化实施结果 1.适配异构边缘适配异构边缘 AI 设备适配设备适配 187 实施前：目前的模型在某些硬件平台上无法直接运行，与硬件环境有强依赖。实施后：与硬件设备厂商开展合作，适配设备环境，实现自动化资源适配。2.边缘边缘 AI 协同基础框架实现协同基础框架实现 实施前：目前平台的云边协同平台未支持各种AI框架、未实现对数据集和模型的管理。实施后：云边支持TensorFlow、pytorch等AI端框架、数据集管理、模型管理、跨云边数据同步等。3.跨边云协同训练推理构建跨边云协同训练推理构建 实施前：云端训练，边缘推理，边端不支持大模型的运行。实施后：合理利用云边资源，根据负载，对应用类型实时调度，实现高性能、低成本、数据安全。4.增量学习、联邦学习和迁移学习验证增量学习、联邦学习和迁移学习验证 实施前：缺少跨边云AI协同优化框架实施情况 实施后：支持多种模型优化方案，保证AI模型长期稳定可靠运行。测试床的商业价值、经济效益 首个具有增量学习、联邦学习、迁移学习框架、协同训练推理的平台首个具有增量学习、联邦学习、迁移学习框架、协同训练推理的平台：解决边缘智能跨云边协同训练推理落地推广中遇到的AI模型训练等棘手问题。让工厂用得方便的边缘智能让工厂用得方便的边缘智能：提供定制化的服务，实现企业的智能化生产与监控，持续优化提升工厂的智能化水平，节约资源，提升效率。测试床可推广性 1.形成可推广解决方案 可基于5G定制网，以边缘智能为核心，形成面向智慧工厂的AI定制协同服务解决方案：边缘智能 AI 跨边云协同服务框架 AI 跨边云协同服务产品：工业智能边缘设备 定制化 AI 跨边云协同服务 面向智慧工厂集成产品：端 网 云 AI 协同管理 188 2.可推广垂直行业 以瑞斯康达测试床为基础，向柔性制造行业推广，如网关设备制造、MEC设备制造等。以焊点检测场景实施为基础，向其他工业智能场景推广，如产品质量检测、防静电服检测、人脸识别、安全模识别检测等。3.推广路径 技术推广：牵头制定行业标准、测试床推广、典型案例推广 产品推广：不断丰富边云协同训练推理框架在智慧工厂场景的实施部署 服务推广：打造面向智慧工厂边云协同平台培训/展示服务，带动更多行业和企业部署 11.8 测试床成果验证 测

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工业光网 ODN 建网白皮书 工业光网 ODN 建网白皮书（2022 年）（2022 年）工业互联网产业联盟（工业互联网产业联盟（AII）2023 年年 6 月月 声声 明明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱： 2021 年工业互联网产业联盟（AII）正式发布了工业光网白皮书，首次提出了工业光网的技术体系、网络架构和关键技术。工业光网的提出正逢工业企业进行生产智能化，企业数字化转型的关键时期，白皮书的发布推动了业界对工业光网概念、定位和功能的理解，同时明确了工业光网作为工业互联网支撑企业数字化转型和智能化升级的关键网络技术体系的发展方向，有力的推动了工业互联网的发展。2021年的全球工业互联网大会中，工业光网中基于全光连接的工业 PON 技术被评为近年来全球工业互联网中最具成长性的技术，基于全光连接的工业网络得到了行业的高度关注。此外随着国家制造强国战略的提出，部委和地方政府也相继出台相关政策，2021前前言言年工业和信息化部发布的“十四五”信息通信行业发展规划中，明确指出推动全光接入网进一步向用户终端延伸，推广实施光纤到房间、到桌面、到机器，按需开展用户侧接入设备升级，从政策层面对光网络的应用给予了方向性指导。几年间工业光网已进入从技术体系确立到政策引导到规模化部署的快速发展阶段。本白皮书在 AII 2021 年发布的工业光网白皮书基础上，进一步向业界介绍工业光网中 ODN（光分配网络）的高效、快速的建网方案和产品形态等。ODN 作为工业光网的光纤连接网络，它采用光纤介质和无源器件等提供了工业光网设备间的全光互联，是工业光网的骨架。采用面向工业现场的便捷化的ODN 产品和建网方案，可以大幅降低建网时间，提高网络灵活性，同时降低部署成本。本白皮书通过介绍工业光网 ODN 的建网关键点和关键建网产品，指导工业光网的高效、快速的落地部署。牵头编写单位：中国信息通信研究院 参与编写单位：华为技术有限公司 中国电信集团有限公司 上海飞机制造有限公司 中国汽车工业工程有限公司 长飞光纤光缆股份有限公司 中国寰球工程有限公司 中通服咨询设计研究院有限公司 工业互联网产业联盟公众号 曹小波、刘谦、张恒升、李汉国、陈智勇、马志刚、张彦兵、廖远才、黄琨、周俊君、冯义、杜喆、孙慧、王筱、董志飞、刘栋、赖昊翔、林一雄、张敦峰、汪祥、鲁伟亮、秦尚云、编写组成员（排名不分先后）：柯刚、魏毅、徐梅香、相森 目目 录录 一一、工业光网工业光网 ODN 概述概述.1（一）工业光网 ODN 建网位置和部署优势.1（二）ODN 的网络结构和拓扑.3（三）不同网络拓扑在工业中的典型应用场景.6 二二、实现工业光网实现工业光网 ODN 高效建网的典型技术和产品高效建网的典型技术和产品.8（一）应用于工业场景的高效 ODN 建网技术.8（二）典型的 ODN 建网产品.11 三三、在工厂在工厂、车间级建设高效车间级建设高效、可靠的可靠的 ODN 网络网络.15（一）工厂、车间级 ODN 建网前的规划关键点.15（二）可选择的 ODN 建网方案.16（三）典型工业场景特点和 ODN 部署示例.18（四）工厂、车间级 ODN 建网注意事项.22 四四、在工业现场建设高效在工业现场建设高效、可靠的工业光总线可靠的工业光总线 ODN 网络网络.23（一）工业光总线 ODN 概述.23（二）工业光总线 ODN 建网前的规划关注点.24（三）可选择的工业光总线 ODN 建网方案.25（四）工业光总线 ODN 建网注意事项.29 五五、为工业企业提供为工业企业提供“自服务自服务”能力的能力的 ODN 运维平台运维平台.30（一）通过 ODN 自服务平台实现可视化运维.31（二）通过 ODN 自服务平台实现智慧化管理.32（三）ODN 自服务平台的安全性保障.35 六六、总结与展望总结与展望.35 附录 1、相关网络技术简介.37 附录 2、文中提到的缩略语.40 附录 3、ODN 建网相关表格.41 附录 4、ODN 部署典型范例.43 1 一、工业光网 ODN 概述（一一）工业工业光网光网 ODN建网位置和部署优势建网位置和部署优势 工业光网是光网络技术在工业领域应用的技术总称。工业光网 ODN（光纤分配网络）提供了工业光网 OLT 和 ONU 设备之间的光纤连接，它采用光纤介质和无源器件等为工业光网设备提供全光互联，是工业光网的骨架。图 1 是工业光网的 ODN 建网部署位置示意图。图 1 典型的工业光网 ODN建网位置示意图 工业光网 ODN 可以部署在无特殊环境要求的常规工业企业网络中，也可以根据工业行业的不同场景应用特点部署在环境差异性较大的流程、离散行业的工业企业内。采用工业光网建网，部署 ODN 网络可以为工业企业带来以下的建网优势：（1 1）建网速度快建网速度快 采用了 P2MP（点到多点）的汇聚状的网络拓扑结构，在进行网络的设计施工时，主干光纤/线缆对比传统的点到点网络从原来的多条变为 2 一条，可以大幅节省布线空间和布线放线工作量，缩短建网时间，适合对于快速投产和灵活调整的网络应用场景。（2 2）网络使用寿命长网络使用寿命长 工业光网 ODN 由无源器件和光纤组成，无需系统供电，而且通信介质光纤的抗老化性能非常出色，在网络建设完成之后可以支持长寿命的使用。另一方面，由于光纤的业务承载量大，因此在网络扩容和升级改造过程中只需要对接入设备进行调整，而无需对光基础网络器件和光纤进行更换，保证了一套 ODN 网络的长时间运行。（3 3）支持多工业场景部署支持多工业场景部署 在工业诸多的应用场景中，对于网络的要求不尽相同。在离散制造加工行业中，由于网络接入设备的业务点位多、总带宽需求大，ODN 网络结构可以满足生产设备多接入、业务访问量大的需求；对于部分流程行业中存在的通信距离远，供电复杂，环境要求高的特点，工业光网的无源、长距、抗干扰特性可以满足业务承载的要求。（4 4）建网成本具备优势建网成本具备优势 工业光网 ODN 采用光纤连接，光纤介质价格低廉，稳定性好，且采用点到多点的拓扑结构，相比于传统网络点到点的网络布线方式，更加节省端口和通信线缆的用量。且在前期对 ODN 网络进行合理规划设计后，后期的升级扩容无需对 ODN 网络进行更换。可以进一步节省综合建网成本。（5 5）提供用户自维护方案提供用户自维护方案 工业光网的运维体系支持对 ODN 网络进行可视化运维保障，并可以向用户提供自运维平台和管理接口，支持对 ODN 光纤网络的故障告警上报，并支持对 ODN 的光纤网络中的光纤中断（如有）位置进行定位，从 3 而方便用户查障和排障。（二二）ODN的的网络结构网络结构和拓扑和拓扑 1.工业光网 ODN 网络结构 工业光网 ODN 由光纤光纤/光缆光缆和配套的无源器件无源器件组成。其结构按照功能段划分可以分为主干光缆段、接入光缆段、终端接入段以及现场总线接入段，图 2 是工业光网 ODN 建网逻辑结构图。图 2 工业光网 ODN建网逻辑结构图 根据图 2 所示，主干光缆段负责连接工业光网的 OLT 设备与分光器，分光器主要部署在工业内网的汇聚设备网络柜，如车间级网络设备柜中；接入光缆段连接分光器与工业 ONU 设备，作为一级分光点和二级分光点的连接系统；工业设备和终端按需部署于生产现场或靠近工业ONU 设备的位置，如设备具备光接口，可以通过光纤接入工业 ONU 设备。不同的行业和差异化应用场景根据实际建网环境和位置进行部署。光总线接入段也采用一主多从的网络结构，通过光纤和无源器件连接控制系统的主站与从站，主站与从站内集成式部署光收发单元，通过光通信技术传输数据，从而构建低时延、高可靠的工业光总线网络。4 2.工业光网 ODN 建网拓扑 为满足各类工业应用要求，工业光网的 ODN 网络拓扑主要采用两种方式组网，分别为树形拓扑和链形拓扑，如图 3 和图 4 所示：图 3 采用二级分光的 ODN网络树形拓扑结构示意图 图 4 采用链式结构的 ODN网络拓扑 网络中 OLT（光线路终端）为工业光网汇聚侧的网络单元，ONU（光网络单元）为连接工业终端的接入侧网络单元，ONU与OLT设备通过ODN网络连接，将端侧数据通过 ONU 接入并经过 ODN 网络承载汇聚至 OLT 设备，传输至上层网络。3.ODN 建网冗余保护拓扑 在工业场景中，采用传统的以太网交换机部署时可以采用环形组网方式对链路进行保护。对于 ODN 网络来说，同样可以采用对 ODN 光缆段部署保护链路的方式实现网络的冗余保护，提供不大于 50ms 的保护倒换能力，以满足工业场景所需的可用性要求。其中典型的链路保护方案拓扑组网图如下方图 5、6、7、8 所示：5 图 5 Type B 组网 TypeType B B 保护保护：在 OLT 的下行接口、主干段光纤采用双路冗余的保护。采用的分光器一般为 2:N 的分光器，保护的链路为主干段光纤链路。当主干段的主链路出现断纤，设备会自动切换到备用链路上从而保障网络通信的连续性，如图 7 所示。图 6 Type C 组网 Type Type C C 保护保护：在 OLT 的下行口、ONU 的上行口、主干段光纤、光分路器和接入段光纤均采用双路冗余的保护。采用的分光器一般为 1:N 的分光器。保护的链路为整个链路。当主链路的任何一个节点出现断纤，设备会自动切换到备用链路上，如图 8 所示。当接入终端的位置呈长距离带状分布时，还可以采用不等比分光的方案实现 TYPE C 保护组网（也称为手拉手保护），如图 7 所示：6 图 7 具有 TYPE C增强保护的不等比分光方案拓扑 工业光网的拓扑支持灵活调整，例如 TYPE C 保护组网模式的拓扑可以构建成环形拓扑，不仅提供双冗余链路保障光路的备份，而且还可以防止多点失效引起的整个网络的故障，环形的 TYPE C 组网模式见如下图 8 所示：图 8 具有 TYPE C增强保护的环形不等比分光方案拓扑 综合考虑部署成本、便捷性等因素，在常规场景下，通常推荐采用Type B 保护组网；对可靠性要求更高的专用场景，可以采用 Type C 保护组网，实现全光纤光缆保护。（三三）不同网络拓扑在工业中的典型应用场景不同网络拓扑在工业中的典型应用场景 在工业场景中，众多终端设备需要通过 ODN 网络进行连接数据承载，7 例如工业生产现场的机器、办公网络场景中的计算机、传感监控场景中的摄像头等。当承载传统企业办公区域的网络数据时，ODN 可以采用树形拓扑结构，便于覆盖区域内的终端接入和扩展，其逻辑结构如图 9 所示：图 9 ODN部署于工业办公网络示意图 在工业生产网络中，接入的工业终端的位置取决于工厂生产线的数据采集点分布或实际制造生产的工作流程。某些场景下，工业生产线在纵向上的跨度可以达到上百米的规模，因此树形拓扑可能不是连接这些机器的好选择，采用 ODN 链式拓扑为该场景提供了更好的解决方案，如图 10 所示。链式拓扑中的 ONU 以级联方式连接，使用不等比光功率分配器代替等比光功率分配器，可以接入更多的数据采集点。图 10 工业场景中的链式拓扑应用场景示意图 8 二、实现工业光网 ODN 高效建网的典型技术和产品 （一一）应用于工业场景的高效应用于工业场景的高效 ODN建网建网技术技术 1.光纤机械连接技术（1）光纤预成端技术 ODN 网络中的光缆布放涉及到光纤的现场熔纤接续和测试工作，而经过充分的前期网络规划设计，可以将光缆的熔纤接续、成端和测试等工作在供应商工厂的特定环境下完成。在企业现场部署施工时，仅需要将已成端的光缆进行现场组装，即插即用，降低部署时间，提高部署效率。预连接技术可以实现工程现场的快速布线，适用于工业环境复杂，对、高可靠性布线需求高的工业企业，是一种新型的高效 ODN 部署方案。（2）光纤快速连接器 光纤/光缆在用户现场进行布线和成端/接续也是网络现场部署施工时常见的工作之一。传统光纤布线和接续一般分为光纤热熔和采用快速连接器两种方式。采用光纤热熔进行光纤现场接续操作较为复杂，多用于铺设长距离传输光纤。对于工厂内快速布线来说，采用快速连接器进行接续操作更为简便，光纤快速连接器内部由经过了预抛光的插针和机械头组成，端接时不需要熔接机和研磨，可以适应多种工业布线环境。2.分光技术 ODN 通过分光器实现 P2MP（点到多点）的数据传输。分光器是将光信号功率进行耦合及分配的光无源器件。按照功率分配的形式可以分为等比分光和不等比分光。光分路器一般带有一个上行光接口和若干个下行光接口，从上行光接口传输的光信号会被分配到所有的下行光接口中并进行传输；而从多 9 个下行光接口输入的光则会集中到一个上行光接口中。分光功能会降低单个光接口的光信号强度，单个光接口的光功率会有所下降。对于常规场景的 ODN 部署，光分路器一般采用等比分光，即每个下行接口的光信号输出强度是等比的。而对于一些特殊的工业场景，由于接入节点数量较多、分布分散，所需的分光比差异性较大、分支点多，因此可采用不等比光分路器进行级联，即每个下行接口的光信号输出强度可根据组网要求按需分配，满足实际场景的灵活布线设计和扩展。等比与不等比光分路器示意图见图 11，以 1:8 等比分光和 1:9 不等比分光为例。图 11 1:8 等比分光器和 1:9（70/30）不等比分光器 图11中 1:8 等比分光器的8 个输出端口的平均分配输入的光功率。1:9（70/30）不等比分光器的级联口会分出 70%的光功率，并连接下一级的分光器。8 个输出端口会平均分配剩余 30%的光功率。3.光电混合技术 工业光网的应用范围覆盖生产、办公、监控网络，在部署中可能遇到以下问题：（1）设备的远程供电；（2）如何简化工业厂区原本密集的线缆铺设。为解决上述问题，可以采用光电混合技术。光电混合技术是指将光纤线缆和馈电线缆复合，同时传输光信号和电能或（和）电信 10 号的技术，在保障通信光终端数据传输同时还可以保障光终端的供电，并且简化了缆线的布放。新型光电混合技术在工业光网的 ODN 网络中得到了大范围的应用。不仅包括低成本小体积光电混合缆线，还有与之配套的光电混合分路器和带输电功能的可插拔光模块。光电混合分路器即提供光分路的功能，也提供电源分配的功能。4.自运维管理技术 工业企业部署的 ODN 与传统的运营商家庭网络部署的 ODN 不同，属于独立的自有网络，往往需要单独的网络资源管理和运维，便于工业企业对 ODN 进行自服务。通过将 ODN 的资源信息、链路信息、配套的工业PON 设备等运维信息进行提取组合，并可以与工厂的 GIS 信息技术结合，形成场景化的运维视图。此外还可以通过 AI 技术辅助提升智慧化的运维管理能力，对 ODN 物理链路可能出现的故障进行预判并对 ODN 的资源使用情况和资源变动情况实现动态化、自动化管理。在资源管理上，可以结合图像（资源二维码和条形码）识别技术进行快速的 ODN 资源识别和录入，如图 12 所示。典型的 ODN 在线资源监测和故障诊断技术介绍见附录 1。11 图 12 采用图像识别快速录入识别 ODN运维资源信息 （二二）典型的典型的 ODN建网产品建网产品 1.预连接光分纤盒（墙挂式）图 13 预连接分线盒及连接光缆 预连接光分纤盒主要用于现场不具备固定安装位置的场景，可以采用独立挂墙安装，如图 13 所示。其内部可以预制分光器或者尾纤，光纤连接适配器预制于分纤盒的面板上，在安装时免开盒，施工方便。分纤盒具备盘纤功能，可以将多余的配线缆进行盘储。接入光缆采用预制连接器，在现场施工时即插即用，免熔接，施工 12 方便，与光纤现场成端比较，可靠性更佳。2.预连接光分纤盒（上架式）图 14 预连接配线架及连接预制光缆 预连接配线架主要用于室内上架式安装，如图 14 所示。接入光缆采用预制连接器，在现场施工时即插即用，免熔接，施工方便，与光纤现场成端比较，可靠性更佳。3.光电混合缆 光电混合缆按照结构可以为蝶形缆和圆型缆，见图 15。图 15 光电混合缆结构图 圆形缆的直径一般不大于 4.3mm。蝶形缆的尺寸一般不大于2.2*5.3mm。由于产品过重不便于搬运，因此每公里的重量不超过 28kg，每盘不超过 1kg。混合缆中电缆正极有明显的红色色条标识，用于区分 13 出正负极。为了适应工业复杂场景要求，混合缆中的光缆可以采用G.657A2 及以上的弯曲不敏感光纤；混合缆的性能和可靠性要求满足YD/T 1997.4。为了便于施工和维护，提升网络的可靠性，应选用光电一体化的连接器。连接器要能与光插座以及其他设备的输入/输出端口相匹配。4.光电连接器 光电连接器如图 16 所示。图 16 光电连接器示例图 用于工业场景的光电连接器接口类型一般为 SC 型或者 XC 型；连接器导通电阻20m；最大插损0.3dB，回损50dB。5.光电混合分路器 以图 17 为例，图示中的光电混合分路器的供电输出接口为 SC 型光电一体连接器。光电一体连接器具有一次插拔可以实现供电 通光的功能，便于施工和维护。交流电源输入口为 220V，输出口为不超过 56V 的直流输出口。为了安全考虑，供电单元需要具备短路保护功能。为了便于规划和安装，分光器需要内置于供电单元内。14 图 17 带输电功能的可插拔光模块 6.矿用接头盒和预制光纤 矿用 ODN 产品与非矿用 ODN 产品相比最大的区别在与矿用 ODN 产品需要满足防静电、阻燃等要求。而且需要经过相关的安全标准认证以满足矿区井下作业场的场景要求，如空间狭小、区域狭长等场景特点，矿用 ODN 部署优选体积小重量轻的预连接产品，使光纤即插即用，无需现场熔纤，提高安全性。此外多采用不等比级联方案，以便接入更多的数据采集点。矿用接头盒和预制光纤产品示例图见图 18。图 18 矿用接头盒和预制光纤产品 7.ODN 自运维管理平台 ODN 自运维管理平台是用于管理维护 ODN 的系统，传统电信网络的ODN 运维是通过电信运营商的管理平台进行统一纳管，而对于工业企业来说，工业网络的维护往往由企业自身完成，因此需要 ODN 运维管理系统具备用户独立运维的能力。目前业界以运营商和设备厂商为代表均推 15 出了为工业企业使用的“自服务平台”以实现 ODN 的自维护和管理，“自服务平台”具备可视化、智能化的管理能力。三、在工厂、车间级建设高效、可靠的 ODN 网络（一一）工厂工厂、车间级车间级 ODN建网建网前的前的规划规划关键点关键点 工业光网 ODN 在建网前需要进行建网规划，规划内容主要包括：设备位置和容量规划、分光位置和模式选择、终端配电方式设计等内容，以下简要介绍主要的规划内容。（1）ODN 关联设备的选型和位置规划 ODN 连接了工业光网中的 OLT 和 ONU 设备，通过分析网络承载的业务需求，对设备进行选型并对部署位置等进行规划，可以基本确定 ODN网络的拓扑结构，作为后续 ODN 网络规划的基础。OLT 宜部署在网络机房，对于已部署传统汇聚交换机网络的企业，可以将 OLT 设备与现有交换机同节点放置。对于需要多台 OLT 设备的场景，尽量集中设置 OLT 节点，对于生产、办公、安防统一建网的工业企业，建议多种业务共用 OLT 设备以节省投资和设备部署空间。ONU 一般体积较小且采用无风扇设计，适合部署在生产、办公场所中距离信息接入点附近的位置，建议部署在信息箱或者设备机柜中，以减少对信息点至 ONU 之间的网线长度，降低电磁干扰对网络传输可靠性的影响。在信息接入点较多的监控场景，宜采用支持 POE 供电功能的 ONU，满足 100米范围内的摄像机网络接入需求。（2）ODN 分光位置和模式选择 合理的规划分光器的安装位置可以节省较多光纤的使用量。若网络 16 采用的分光比为 1：N，分光器宜安装在距离 N 个 ONU 距离总和最短的位置。分光模式选择上，ODN 网络的一级分光器件宜设在节点覆盖区域内偏端侧节点的一侧，且安全、隐蔽、便于施工维护、不易受到异常环境影响。对于终端接入节点数量过多或部署场景要求需要采用二级分光部署的 ODN 网络，二级分光器件宜设置在距离终端设备近的位置。在分光比选择上，为了有效降低后续扩容的网络投资，提高性价比，可以一次性部署成熟的大分光比 ODN 网络。（3）终端配电方式设计 在 ONU 和终端设备取电不方便时宜在 ODN 配置光电混合缆进行远程取电和通信。在功率允许的条件下可以通过一次布线，实现通电通光，避免了强电布线对 ONU 和终端安装位置的限制。（二二）可选择的可选择的 ODN建网建网方案方案 传统工业企业的工厂、车间级网络多采用交换机组网，对汇聚节点设备供电、部署空间和安全性都有一定要求。采用工业光网 ODN 时，可以降低汇聚点的组网复杂度和对空间、供电等的环境要求，部署更加便捷。并且与端设备通过光纤连接可以增加传输距离，提高传输带宽。ODN 网络根据终端设备取电的便捷性以及部署便利性可以选择采用纯光连接方案或光电混合连接方案组网。图 19 将传统以太网网络、工业光网 ODN 的纯光连接方案和光电混合连接方案进行横向展示。17 图 19 以太网与 ODN建网方案视图 1.纯光连接方案 纯光连接方案是指当位于工作现场 ONU 设备具备从周边环境取电的条件时，ODN 可以采用全光纤连接组网。在分光模式的选择方面，当工业现场终端数量较多，且各终端设备距离分光器的通信距离较短时，宜采用一级分光，光分路器可以放置于弱电间或机柜当中，如图 20 所示。图 20 一级分光的纯光方案组网示意图 当工业现场内终端接入设备存在多个相对集中分布点的情况时，从节省布线的角度考虑，可采用二级分光，光分路器分别放置在设备间和楼层弱电间或机柜当中，如图 21 所示。18 图 21 二级分光的纯光方案组网示意图 2.光电混合连接方案 光电混合连接方案是指当位于工作现场终端和 ONU 设备取电不方便时，ODN 采用光电混合缆连接接入端设备，使数据可以通过光纤承载的同时,ODN 还可以为终端提供额外的供电能力。如图 22 所示，ODN 的光电混合连接组网方案由集中供电单元（分光器 供电单元 光电混合连接器）、光电混合缆、ONU 三块组成，集中供电单元把光信号和电信号通过光电混合连接器连接并同时引入光电混合缆，向终端设备同时提供数据传输和远程供电功能，适用于工业网络中ONU、AP 和摄像头等终端设备取电难的场景。图 22 采用光电混合缆连接的 ODN部署示例图 （三三）典型工业场景典型工业场景特点和特点和 ODN部署部署示例示例 1.常规生产和办公环境中部署 ODN 场景特点 19 对常规的生产和办公环境，例如办公区或者类办公区的场景，属于温度湿度可控的温和环境。按照 IEC61753-1:2018 标准，室内场景温度一般在-1060，湿度一般在5%Rh，企业内部具有设备间，办公楼宇也会有弱电间，ODN 网络设备安装空间充足，取电较为方便。以常规中小制造业企业为例，其建网场景涵盖生产制造车间、员工的办公楼宇和企业的安防监控网络等，场景的网络部署环境属于常规的室内温度、湿度范围，无特殊或极端的场景环境要求。企业通常采用建设一张网络覆盖生产、办公及安防区域。ODN 的部署方式 在常规生产和办公环境中，以常规中小制造业企业为例，结合环境要求和成本控制的原则，可以通过部署一张工业光网覆盖生产、办公和安防数据承载需求。ODN 的部署根据接入设备的数量、位置和网络覆盖范围优先选择纯光连接方案。为简化网络架构和规划难度，可以采用一级分光，分光器放置在楼层弱电间（条件允许的情况下）。集中设置OLT 节点对生产、办公、安防网络传输数据进行汇聚，建议共用 OLT 设备以节省投资和设备部署空间。安防网络可以采用 POE 供电的 ONU 接入监控终端设备，以保证部署的灵活性。2.离散制造行业中部署 ODN 场景特点 相较于常规行业的场景特点，离散制造行业的 ODN 网络场景具有如下特点：1）网络接入点位多，生产备份点位多，点位密度较大；2）部分生产环境存在机械振动、冲击加速度等情况；3）部分生产环境中存在较高浓度的油污和颗粒物；20 4）生产产线面积大，部分生产区域存在取电困难的可能性；5）部分生产场景对 EMC 要求较高。以大型的生产制造车间为例，其整体生产线长度长，覆盖面加大，控制单元分布广泛，要求数据采集的点位较多。在通过大型机械做生产制造过程中，周边环境存在机械振动或其他特殊环境要求。企业对简化网络部署的需求迫切。部署 ODN 关注点 在特殊离散生产制造场景中，可以部署工业光网承载生产信息数据。如图23所示，ODN网络的部署根据制造车间的生产线区域分布、接入设备的数量和终端供电等环境要求等可以选择光电混合连接方案，满足不同区域的终端接入要求。对于产线终端数量多并存在无线终端接入的情况，可以选择在现场接入侧安装AP设备并利用光电混合缆供电。此外为扩大全光覆盖面积，可以采用级联可扩展的不等比分光器的方式扩大全光网络的覆盖面积，以便接入各个区域的生产终端。注：可拓展分光器采用 1:9 分光器为示意，可按需配置不同分光比 图23 离散制造业采用光电混合连接部署ODN示意图 21 在特殊的制造加工环境下，如在冲击振动的环境中，在冲击不强烈的机械设备（如加工中心、车床、铣床、铸造设备等）附近，需要满足TIA-1005-A 标准中 M2 等级以上的抗振动/抗冲击要求，ODN 连接用光纤连接器可以选用 XC、SC、LC、FC 的接头类型。在强烈振动/冲击设备附近（如：锻造设备），需要能满足 TIA-1005-A 标准中 M3 等级的抗振动/抗冲击要求下。ODN 网络中的光纤连接器可以选用 ST 接头类型，以保证连接的可靠性。此外在存在油污的环境中，ODN 光缆护套需要至少满足TIA-1005-A 标准中 C2 等级耐油污的要求。在存在油污的环境中，光缆护套材料优选 TPU 或 PVC 材料。LSZH 等耐油能力差的材料需慎用或不用。3.特殊流程行业部署 ODN 场景特点 相较于常规行业的场景特点，特殊流程制造行业 ODN 网络的应用场景有如下特点：1）生产区域覆盖面积较大、拓扑复杂，需要满足长距离通信要求；2）生产区域网络可能会在室外，需要器件满足相应的 IP 防护需求，最高可达 IP68；3）生产区域中会存在易燃易爆气体和粉尘，需要相关器件、设备满足相应防爆需求；4）生产区域可能存在腐蚀性气体环境，如硫化氢、二氧化硫、氨气等；5）个别场景通信设备无法取电，需要总线为通信设备供电。部署关注点 22 以煤矿等生产环境举例，其生产区域多在井下，控制侧与端侧需要较长的通信距离，且井下多存在易燃易爆气体和粉尘的恶劣环境，网络设备需要满足相应的防爆需求。同时在网络部署过程中，需要尽可能减少建网环节可能导致的安全隐患。在部署 ODN 时，如图 24 所示，通过采用不等比分光器级联并结合高可用组网的方式以提供采矿做业面各类终端的长距离接入和数据传输，使 ODN 光链路形成类似环网的链路结构以具备快速的链路保护倒换能力。接入终端处连接支持矿用的本安型终端，满足相应的防爆要求。图24 煤矿生产环境部署高可用ODN的拓扑示意图 （四四）工厂工厂、车间级车间级 ODN建网注意事项建网注意事项（1）ODN建网应保证在网以及建网后业务承载的安全可靠，需要结合现场环境选择最优的建网技术和部署方式，将光纤网络尽可能一次性规划和延伸铺设至终端。（2）光缆容量和路由应综合考虑，厂区内新布放的光缆纤芯数量应预留冗余。23 （3）ODN拓扑主要采用树型或链型结构，在部署面向生产制造等关键数据承载的 ODN 时还应考虑建设主用光纤的保护链路。（4）光通道损耗是 ODN 建网重要的网络性能指标。光功率衰减与分光器的分光比、活动连接数量、光缆长度等有关，在工程设计阶段，需要控制 ODN 中最大的衰减值，使其符合光链路端到端的功率预算要求。应对网络中最远用户的光通道衰减进行核算，采用最坏值法进行 ODN 光通道衰减核算，检查全网的光通道损耗是否满足要求。光通道衰减计算可以参考附录 3 的 ODN 建网链路损耗表。（5）部署 ODN 时尽量减少光纤熔接点，减少光纤线路活接头数量。并在建设中合理采用预连接产品等减少施工现场的熔纤工作。在建网过程中宜配置 OTDR 等维护工具实现对 ODN 布放光纤质量的端到端评估。四、在工业现场建设高效、可靠的工业光总线 ODN 网络（一一）工业光总线工业光总线 ODN概述概述 工业光总线是将工业总线技术与光网络技术结合以提供现场级终端设备总线互联的网络技术，工业光总线的定义内容参见工业光网白皮书。工业现场环境复杂，对光总线中的设备、线缆、连接器提出苛刻的要求，因此构建易安装、易维护、易扩展和高可靠的工业光总线 ODN网络非常重要。以用于工业控制系统的光总线架构举例，见图25。其中内置于伺服、IO 等机器中的光终端模组通过光总线 ODN 连接位于控制端的光头端模组。光总线 ODN 部件主要包含：分光器、光纤光缆、光纤连接器、线槽、光分纤盒（可选），其中可以将不等比分光器集成在光终端中。在实际部 24 署时，应该着重考虑这几个 ODN 组件和配套设备的要求。图25 工业现场光总线ODN示意图 （二二）工业光总线工业光总线 ODN建网建网前的前的规划规划关注点关注点 根据用户对工业现场环境需求及相关约束条件，遵循高可靠性原则，对光纤入口分布、从站分布、电源分布、线槽分布以及设备内部空间等基本情况，给出工业现场光总线ODN的规划建议，参考因素包括：（1）布设设备内的环境，如密闭/开放环境、温度、湿度、震动、反复弯折、IP防护要求等；（2）资源状况，如光纤入口位置、供电位置、从站放置位置、布设路径等；（3）业务对网络的需求，接入数据点位对带宽的需求、对网络性能要求、对可靠性和冗余的要求；（4）建设成本要求，结合业务需求和用户对总线网络的预期成本要求。工业光总线 ODN 建设因为场景和客户要求的不同，具有不确定性。构建一个高可靠性、易安装、易维护和易扩展的网络是光总线 ODN 规划实现的目标。25 （三三）可选择的可选择的工业光总线工业光总线 ODN建网方案建网方案 1.光总线 ODN 部署结构 传统的工业现场总线多采用串行级联部署方式，如图26所示。这种方案可以清晰化光纤布线结构和对从站设备进行排序和定位。图26 传统的工业现场布线布线图 为了方便现场施工人员的施工习惯和便于对端口的识别，参考传统工业现场布线方式，工业光总线同样可以采用串行级联的拓扑结构，并结合 ODN 中分光器的类型和使用方式将光总线的 ODN 结构分为以下两种典型结构：不等比分光器级联和等比 不等比分光器级联。由于不等比分光器体积较小，为保证光总线运行的可靠性，减少线缆和连接的数量，可以将不等比分光器集成至光终端中，从而大大减少线缆的数量，提升了现场施工便利性。图 27 是不等比分光器集成至光终端的结构示意图。26 图27 1:2（10/90）不等比分光器集成至光终端结构示意图 对于从站数量较少的场景，可以采用不等比分光器级联结构。不等比级联结构是指光头端与光终端之间使用 1(2):2 不等比光分路器，每个分光器的级联端连接下一级分光器的输入端，每个分光器的信号端连接光终端，逐级连接。如果使用 2 分分光器，则其中一路分光器可以做为备份使用，图 28 是不等比分光器级联结构示意图。图28 不等比级联结构示意图 对于从站数量较多的场景，建议采用等比 不等比分光器级联结构。等比 不等比分光器级联结构是指光头端与光终端之间使用一个 1(2):N（N2）等比分光器 多个 1(2):2 不等比光分路器串行级联的方式。其中等比分光器的所有输出端均与不等比分光器的输入端直接连接，所有 27 不等比分光器采用串行级联的连接方式。如果使用 2 分分光器，其中一路分光器可以做为备份使用。图 29 是等比 不等比分光器级联结构示意图。图29 等比 不等比级联结构示意图 选择光总线网络结构时，应根据用户需求、从站分布情况、安装成本，网络扩展和管理维护等来确定。一个实际的光总线网络需要选择不同的结构，以适应不同的工业场合。上文提到的两种链式结构，其优点是组网方式灵活，节省分支光缆。实际布放时，采用1:2（10/90）不等比分光级联结构，如在光模组中使用 Class B 级别的光模块可以支持链型组网级数 12 级。在光头端出口增加 1 个 1:2 等比分光器，可以支持双链共 16 级级联。2.工业光总线设备节点位置（1）光头端位置 优先选择光头端位置，光头端应该尽量靠近上位机，充分利用机台 28 内已有的配电系统、业务设备、机架、配线系统等资源，实现设备集中管理和维护，降低运维费用。（2）分光器位置 由于不等比分光器体积较小，可以考虑将不等比分光器集成至光终端中提升分光器的可靠性，减少线缆和连接的数量。等比分光器由于独立于设备部署和安放，应尽量采用盒式或者插片式分光器，对分光器本体进行保护。光纤与光纤的连接采用跳接方式连接，便于测试维护和升级。等比分光器的位置应便于光缆出入，便于现场操作维护。（3）光终端位置 光终端模组位于从站内部，与从站在内部采用异步并口/SPI 等方式与工作设备进行连接器，对外预留光纤接口。3.工业光总线 ODN 组件选型建议 在不同的使用场景下，设备对于光总线 ODN 部件的性能要求各不相同，需要根据实际的使用要求和相关场景设计和选择满足要求的 ODN 组件，保证工业光总线网络的长期施工的可靠性和寿命，可参考第三章典型工业场景下的 ODN 部署相关要求进行光总线 ODN 部件的选型。表 1 列举了部分典型场景对于 ODN 组件选型的重点使用要求作为参考。表1 部分特殊场景下ODN组件选型重点使用要求 使用场景 重点使用要求 机床主轴等 振动 机床主轴等 冲击 注塑机等 高温 链式输送机/电梯/SMT 贴片机等 反复弯曲 化工设备 化学腐蚀 29 4.光缆布放 对于光缆的布放，可以按照光总线网络覆盖区域内的从站总容量，同时考虑10左右的光纤资源冗余以满足未来新业务发展需求，一次性完成光缆敷设。光缆路由的确定通常与从站分布、现有线槽情况、机台内空间、电源位置等因素有关，需要在成本，运维需求，可实施性，可靠性等多方面进行综合考虑。工程设计中，需要通过实地勘查来确定最佳的路由，路由选择必须确保光缆线路安全可靠，便于施工和维护，工程建设经济合理。根据实际情况，光缆敷设通常采用扎带、线槽、卡钉或者波纹管等方式进行布设。以机台内为例，在机台内空间足够的情况下，可以优先采用线槽或者波纹管方式进行光纤固定，能够更好的对光纤进行保护。在线槽布设困难的区域（如空间较小），可选择卡钉或者扎带等方式固定光缆。可参考图 30 的典型光纤布线方式示意图。图 30 典型光纤布线方式示意图 （四四）工业光总线工业光总线 ODN建网建网注意事项注意事项（1）在不同的使用场景下，设备对于光总线 ODN 部件的性能要求 30 各不相同，需要根据实际的使用要求和相关场景设计和选择满足要求的ODN 部件，保证工业光总线网络的施工可靠性和寿命。（2）光通道损耗是 ODN 建网最重要的网络性能指标。光功率衰减与分光器的分光比、活动连接数量、光缆长度等有关，在工程设计时，必须控制 ODN 中最大的衰减值，使其符合光头端和光终端之间的光功率预算要求。设计中应对网络中最远用户的光通道衰减进行核算，采用最坏值法进行 ODN 光通道衰减核算，检查全网的光通道损耗是否满足要求，并根据需要对网络设计方案做适当调整。（3）机台内光缆布设过程中需要对光纤进行保护，防止光纤在机台运行过程中发生弯折、机械冲击等意外，确保布设完成后光缆满足选用光纤的最小弯曲半径。图 31 列出了不同类型单模光纤最小弯曲半径建议值。图 31 不同类型单模光纤最小弯曲半径建议值 五、为工业企业提供“自服务”能力的 ODN 运维平台 为了便于工业企业自行维护和管理 ODN 网络，工业企业可以部署独立的 ODN 运维管理系统，目前业界已经推出了为工业企业使用的“自服 31 务平台”以实现 ODN 的自维护和管理。“ODN 运维自服务平台”参考工业用户的使用习惯，结合智能化辅助手段，将 ODN 资源数据可视化的展现出来，并为用户提供 ODN 主动的运维能力。以下介绍 ODN 自服务运维平台的相关特性。（一一）通过通过 ODN自服务自服务平台平台实现实现可视化运维可视化运维 1.基于全方位网格划分，实现 ODN 拓扑可视化 ODN 拓扑可视化是指对 ODN 组件及组网拓扑等实现可视化运维管理。基于不同功能区域进行 ODN 组网模式规划和网络拓扑运维，结合 GIS 网格，覆盖多种功能区域，包括：生产车间、工业场地、工厂园区和办公区域等。在 GIS 网格信息视图上采用不同颜色予以区分，对 ODN 快速识别定位和运行维护。可以基于 GIS 网格内显示的光节点进行 ODN 的逐段管理，包括：OLT 汇聚节点、主干光节点、接入光节点、网关节点，不同段光纤/光缆也通过颜色区分管理。2.基于多维度数据处理，实现 ODN 资源可视化 对光缆分纤盒、光分路器设备和光缆接头盒、到光纤、光缆，以及在用/空闲 ODN 资源信息等方面进行多维度的数据信息提取和处理，从而支持设备、线路和链路的可视化管理。支持可视化管理体系的内容包括：设备资源可视化：ODN 网络中部署的各类光交接箱、光缆分光分纤盒、光缆分光盒、光分路器等设备，将这些设备的型号、容量纳入可视化管理体系。此外，还包括 ODN 相关光节点信息，例如：汇聚节点 OLT设备的 PON 口(包含制式 EPON/GPON/10G EPON/XG-PON)，一级或二级光分路器(光分路器类型、一级或多级分光、分光比)，以及接入节点 ONU网关的型号、类型，端口/接口数量和类型等；32 线路资源可视化：将 ODN 中布放的光纤和光缆实现数值化信息提取，使线路的光纤和光缆的类型、长度、芯数及路由等信息可以纳入可视化管理体系。链路资源可视化，将 OLT 经过 ODN 最后到 ONU 网关的光链路路由连接信息、括在用/空闲资源信息实现可视化管理，例如将所有光纤、光分路器端口资源均标识出“在用”和“空闲”两类，使链路资源可以纳入可视化管理体系。3.自动化 ODN 监测，实现 ODN 状态可视 通过结合 OTDR 检测技术和 PON OLT 自身诊断功能可以检测 ODN 网络性能，以实现 ODN 状态可视化管理。具体内容包括：a）光模块信息，例如：PON 设备光模块对应的发送光功率、接收光功率、工作电流、电压和温度等信息；b）光纤长度及对应的损耗信息，例如：光纤/光缆长度，对应的总损耗和每公里衰减等信息；c）光分路器分光比及对应的损耗信息，例如：分光比，对应的总损耗和每一分支的损耗等信息；d）其他无源器件/光接头性能信息，例如：一般包括损耗，反射性能等信息。此外还可以通过光纤链路感知技术感知网络拓扑、用户与 ODN 线路连接关系的变化等实现网络拓扑和资源的实时监测更新和状态可视化。（二二）通过通过 ODN自服务自服务平台平台实现实现智慧化管理智慧化管理 ODN 智慧化运维是指以 ODN 信息数据作为支撑，运用大数据分析统计功能，结合智能化的辅助手段，提供更简单易用的 ODN 运行维护方法。ODN 的智慧化运维依托 ODN 管理信息数字化能力及 ODN 的运维自动监测能力。1.ODN 管理信息数字化 工业场景下 ODN 的扩容、运维过程涉及相关资源变动，需要实时更 33 新并形成最新的健康档案数据库，可以提取 ODN 的资源数据和网络节点及连接关系信息并结合 AI 等技术实现 ODN 的精确化、智慧化管理。通过采集设备信息和 ODN 产品标识实现快速的现场资源录入，并在后台进行数据管理，如图 32 所示。这里的 ODN 标识信息是指在 ODN 产品上预制了图像识别所需要的信息，包括：光分纤盒盒体二维码：包含的信息能够体现设备的型号和规格，可以采用全球唯一标识。光缆条码：配线缆采用双端预制缆，两端自带相同一维条码。接入缆单端预制一维条码。连接信息：通过 OLT 获取与 ONU 网关的连接逻辑信息，以及通过ODN 网络性能监测分析获取 ODN 资源的变化(例如 OTDR 监测)等手段，完成 ODN 资源状态的更新和动态管理。ODN 设备和线缆上预置的产品信息码可以通过用户终端（如手机）安装配套的 APP 应用进行快速的拍照和精准识别，将信息传输至运维管理系统数据库，帮助装维人员快速完成 ODN 资源信息录入和精准管理。图 32 通过收集 APP 进行 ODN资源图像识别和数据上传 34 采集到的 ODN 资源信息、连接信息、设备信息如 OLT 设备光节点、网关节点等的各类数据等，可以同步 GIS 信息一并录入自服务平台，在自服务平台上完成整体网络拓扑和资源信息的动态管理。2.ODN 管理运维智慧化 在运维阶段，可借助多种监测手段（包括 PON DDM 信息查询、OTDR在线监测等）进行 ODN 状态监测，检测数据与健康档案数据进行比对后给出检测报告，针对 ODN 故障给出预测和告警。工业光网 ODN 检测可分为人工发起一键检测，以及按策略/周期自动发起检测，并给出 ODN 质量状态及维护建议。对于存在故障的光纤光缆/段或光节点，应有故障告警，选择结合 GIS 网格的信息视图可以对故障点突出显示，例如光纤/光缆段或光节点呈红色闪烁状。故障修复后，GIS网格信息视图中的告警状态自动消除。此外，针对工业网络运维管理需要人工介入多、故障预知和故障症断难等问题，可以结合 AI 算法对接入 ODN 网络中的不同终端链路的光信号特征进行分析，自动识别终端的接入端口和链路拓扑信息，提高ODN 网络的运维自动化监测和故障定界定位能力。图 33 采用智慧化 ODN运维工具的故障定位视图，可以对 ODN 网络中的链路故障进行主动化定界，并做可视化的显示。35 图 33 智慧化 ODN运维工具的故障定位视图 （三三）ODN自服务自服务平台平台的的安全性安全性保障保障 ODN 智能运维平台支持用户采用分权分域方式进行管理操作，包括：例行 ODN 测试权限、ODN 测试数据浏览权限，以及 ODN 资源录入/管理权限等，为不同用户灵活设定其操作权限。同时，系统操作日志可记录所有操作，做到异常操作可溯源、可反查。六、总结与展望 工业是中国经济发展的重要支柱，随着制造业向智能化、数字化转型，生产不断向柔性化、精细化、低碳化的方向发展，工业光网具有巨大的发展机会，也会越来越得到业界的认可，成为主流的新一代工业联网技术。ODN 作为工业光网的光纤连接网络，集合了光器件的无源特性和光纤的大容量承载、长距离传输等特点。随着工业光网的普及，ODN的应用部署会逐步提高，带动 ODN 网络的进一步发展。ODN 的发展方向 36 包括：（1）工业网络中的覆盖范围进一步扩大：随着工业光网的应用范围逐步扩大，ODN 建网会进一步向工业生产现场网络延伸，作为广泛的工业现场生产设备的数据承载网络，成为覆盖工业企业现场生产控制、数据采集汇聚、办公和监控网络的全光连接载体；（2）ODN 建网过程逐步标准化、流程化：为满足工业企业场景需求多样化、需求多样化，快速建网的要求，ODN 在面向不同行业的建网过程中会逐步探索标准化的建网方法，从而进一步提高建网效率，降低建网成本，同时针对不同行业开发个性化的 ODN 组件和产品，提供场景化、流程化的快速建网能力。（3）提供准确的、可预测性 ODN 智能自运维服务：现有 ODN 运维自服务平台已经提供了 ODN 的数字化管理和可视化自服务能力，随着ODN 建网范围的扩大，ODN 的运维管理会逐步与多样的 AI 能力结合为工业企业提供简便的网络预测性主动运维服务，使 ODN 运维由用户自服务运维向主动的自动化运维发展。37 附录 1、相关网络技术简介 1.1 工业光网工业光网 工业光网是采用光网络技术互联工业企业全生产要素的组网形式，采用光纤作为传输媒质，网络具有高带宽承载、低时延传输、抗干扰等特点，属于工业互联网中有线网络。工业光网由工业 OTN、工业 PON、工业光总线等光网络技术组成。（详见 AII 发布的工业光网白皮书）1.2 基于基于 OTDR 技术的技术的 ODN 光链路光链路检测技术检测技术 ODN 的 OTDR 检测方案主要包括：基于高性能 OTDR 检测方案和基于反射器的 OTDR 检测方案两种。1.基于高性能 OTDR 的检测方案 在 ODN 网络中，由于引入了光分路器（包括等比和不等比光分路器），导致通过分光器后的 OTDR 检测光脉冲的大幅度衰减。为此,可以通过采用高性能 OTDR 设备来实现 ODN 的链路监测和故障诊断。高性能OTDR 设备需要具备高动态范围、精度高、盲区小等特性。OTDR 检测信号能够穿透 ODN 中各类光分路器设备，同时还要对工业 PON 系统本身的业务运行不产生影响。高性能 OTDR 设备推荐采用外置独立式 OTDR 架构。外置独立式 OTDR 架构中主要硬件设备包括了基于 SFF-8472 的光链路监测功能的工业 PON OLT 设备/工业 PON 网关设备；基于外置独立式的 OTDR 设备、光开关、光合波器等。该架构中，ODN 的诊断测试解决方案结合了 OTDR 测试诊断能力、工业 PON 系统光链路监测能力和故障监测能力，对应的由集成在工业 PON 自服务平台中的 PON ODN 测试诊断系统提供。该测试诊断系统包括了 PON 设备监测与诊断模块，OTDR 测试与诊断模块和 OTDR 控制模块。外置 OTDR 设备通过多端口的光开关和光合 38 波器，连接到一个或多个 OLT中PON 口下，实现一或多个 OLT的PON ODN的诊断和测试。2.基于反射器的 OTDR 检测方案 在 ODN 网络中，由于引入了光分路器（包括等比和不等比光分路器），导致通过分光器后的 OTDR 检测光脉冲的大幅度衰减。以等比分光器为例，分光后每一路引入光纤中的光信号强度降低为 1/N（N 为分光比）。同时，在分支光纤上发生的衰减事件导致的背向散射信号会与其他 N-1 路分支光纤的背向散射信号叠加，分支光纤上的衰减事件很容易被淹没，为此利用传统 OTDR 技术很难检测分支光纤上的衰减事件。而采用高性能 OTDR 设备又会带来昂贵建设成本。为此，可以在 ONU 侧安装一个无源的波长选择性的反射器，通过对 OTDR 检测信号的强反射，并结合历史数据的对比，实现对分支光纤衰减等故障的有效检测和定位。典型基于反射器 OTDR 检测的应用部署如图 34 所示。基于反射器的 OTDR检测方案主要采用设备光模块内置 OTDR 的方式，也可以采用外置独立式 OTDR 设备。图 34 基于反射器 OTDR检测的应用部署示意图 光模块内置 OTDR 架构中主要硬件设备包括了基于 SFF-8472 的光链路监测功能的 OLT 设备/工业 ONU 网关；OTDR 模块内置在 OLT 设备的每 39 个下行口的光模块。该架构中，工业光网 ODN 诊断测试的解决方案结合了 OTDR 测试诊断能力、系统光链路监测能力和故障监测能力，对应的由集成在工业 PON 自服务平台中的工业光网 ODN 测试诊断系统提供。40 附录 2、文中提到的缩略语 AI Artificial Intelligence 人工智能 APP Application 应用软件 AP Access Point 接入点 EMC Electromagnetic Magnetic Compatibility 电磁兼容 GE Gigabit Ethernet 吉比特以太网 GIS Geographic Information System 地理信息系统 HMI Human Machine Interface 人机接口软件 IO Input/Output 输入/输出 LSZH Low Smoke Zero Halogen 低烟无卤材料 ODF Optical Distribution Frame 光纤配线架 ODN Optical Distribution Network 光分配网络 OLT Optical Line Terminal 光线路终端 ONU Optical Network Unit 光网络单元 OTDR Optical Time-Domain Reflectometer 光时域反射仪 P2MP Point to Multiple Point 点到多点 PLC Programmable Logic Controller 可编程逻辑控制器 POE Power Over Ethernet 以太网供电 PON Passive Optical Network 无源光纤网络 PVC Polyvinyl Chloride 聚氯乙烯 SFP Small Form Pluggable 小封装热拔插光模块 SPI Serial Peripheral Interface 串行外设接口 TPU Thermoplastic Polyurethanes 热塑性聚氨酯 41 附录 3、ODN 建网相关表格（1）ODN 建网链路损耗表 序号 名称 描述 光损耗典型值(dB)1 光缆(G.652)1310 nm(db/km)0.35 1490 nm(db/km)0.25 1550 nm(db/km)0.21 1270 nm(db/km)0.4 2 连接点 熔接点 0.1 适配器 0.3 预连接 0.3 FMC 0.5 冷接 0.2 MPO 0.7 3 分光器 1:2 等比分光器（FBT）3.6 1:4 等比分光器 7.2 1:8 等比分光器 10.4 1:16 等比分光器 13.6 1:32 等比分光器 16.8 1:64 等比分光器 20.3 1:9（70/30）级联端口(70%)1.9 接入端口(30%/8)15.7 1:5（85/15）级联端口(85%)1.6 接入端口(15%/4)15.5 1:2 不等比分光器（95/5）95%0.6 5.6 1:2 不等比分光器(90/10)90%0.8 10 1:2 不等比分光器(85/15)85%1.1 15%8.9 1:2 不等比分光器(70/30)70%1.8 30%5.6 备注：2:N2:N2:N 分光器的损耗在 1:N 的基础上增加 0.3dB。42 （2）光电复合缆技术参数表 功能类别 技术要求及指标 外观、尺寸和重量 1、圆形缆的直径不大于 4.3mm。蝶形缆的尺寸不大于2.2*5.3mm。2、圆缆的外护套厚度0.4mm。蝶形缆的外护套厚度0.2mm。3、每公里的重量不得超过 28kg，每盘 1kg。（产品过重不便于搬运）4、电缆的正极有明显的红色色条标识，能容易的区分出正负极。电学特性 1、当 PoE 传输距离小于 150m，导线为裸铜；铜线直径不得小于0.48mm，由 7 根 0.16mm 的铜丝组成；电阻140/km（20）。可以支撑 60V（DC）工作电压和 0.5A（DC）的工作电流。2、当 PoE 传输距离在 150600m，导线为裸铜；铜线直径不得小于 0.93mm，由 7 根 0.31mm 的铜丝组成；电阻34.6/km（20）。可以支撑 60V（DC）工作电压和 1.5A（DC）的工作电流。3、当 PoE 传输距离在 600800m，导线为无氧铜；铜线直径不得小于 1.17mm，有 7 根 0.39mm 的铜丝组成；电阻21/km（20）。可以支撑 60V（DC）工作电压和 2A（DC）的工作电流。光学特性 1、采用 G.657A2 及以上的弯曲不敏感光纤；2、光纤的衰减满足：0.37dB/km（1310nm），0.36dB/km（1383nm），0.23dB/km（1550nm），0.24dB/km（1625nm）。可靠性 1、满足单根垂直燃烧（IEC60332-1）性能。透光率60%（IEC 61034-2），酸性气体含量 PH4.3（IEC-60754-2）；2、最小静态弯曲半径不得大于 42mm，动态最小弯曲半径不得大于 84mm。3、短期抗拉性能不得小于 150N，长期抗拉性能不得小于 80N。4、温升不得大于 10（参考 IEC61156-1-4）。43 附录 4、ODN 部署典型范例 东方日升新能源股份有限公司是中国光伏制造龙头企业，2021年东方日升联合华为在其建筑面积65万平方米的世界级超级工厂全面部署了全光制造网络方案，见图35。基于华为工业光网方案实现光纤到机器，长距离传输，应对400米超长光伏生产线控制设备的网络联接。可以支撑近百个AI检测机台每天500G以上的检测数据高效稳定传输。部署的光链路具备50ms链路保护倒换能力，使关键业务不掉线。同时，网络支持业务平滑升级和扩容。图35 东方日升滁州工厂视图 1.项目建设背景 随着日益庞大的市场需求，促使东方日升迫切需要提升生产效率，而生产效率的提升，如今已经离不开各种数字化手段，打造“智慧工厂”已成为其迫切需要实现的目标。2020年，东方日升与安徽省滁州市经济技术开发区签约5GW高效电池及光伏组件项目，总投资43.77亿，是总建筑面积65万平方米的世界 44 级超级工厂。这个工厂的建设速度非常快，同年12月开工，半年建成投产。滁州工厂是东方日升新扩建的组件和电池工厂，目标是建成无人智慧工厂，提升生产效率，成为行业标杆，2021年6月底完工交付。滁州工厂大力投入信息化，各个模块都要求最先进的方案与技术，网络上采用F5G全光制造网络方案，要求光纤直达机器，助力产线7x24小时持续高效作业。东方日升滁州生产基地致力打造光伏制造行业无人工厂标杆。基地光伏组件和光伏电池厂房（10条产线）新建网络需求，产线长度约700-800米，网络覆盖电池车间、组件车间等场景，单条产线需部署150-350个点位。同时，东方日升滁州工厂的检测环节已经大规模应用了AI设备。在产品检测环节，每一个成品电路板都会进行拍照，近百个检测机台每天产生500G以上的检测数据，通过AI设备来进行智能筛选和识别，这同样离不开高速稳定的网络支撑。滁州工厂是作为一个标杆工厂，在各种硬件和智慧配套上，都采用了比较超前的部署，网络基础设施需要满足智慧工厂对于高速网络传输的要求。此外光伏行业生产线都非常长，一条光伏生产线长度大概在几百米左右，甚至更长，这成为了网络部署的一个挑战。同时，电池片一天满载的设计产能是126万片，所以对网络稳定性要求非常高，出现问题的时候能够及时诊断是非常重要的。通过部署工业光网，在光纤链路或者端口故障时，可实现50毫秒内的故障恢复，保证关键业务不掉线，生产流程稳定开展。2.项目建设方案 东方日升滁州光伏制造工厂网络解决方案组网结构如图36所示。生产网、监控网、办公和无线网全部采用了全光网络架构。45 图36：东方日升全光连接光伏工厂组网架构（1）设备方案 滁州基地生产网根据业务需求配置4台OLT，光终端使用面板式ONU，安装在86盒中，安装方式和车间传统网口面板类似；视频安防监控网采用了2台OLT，采用4口ONU，带有POE功能；办公环境的有线及无线设备接入采用同一套OLT设备进行承载，通过一套光纤链路对各自业务进行了网络隔离。办公网供电点位较多，接入节点的ONU设备采用4口不带POE的ONU，无线网络使用4口带POE的ONU。（2）ODN部署方案 项目ODN部署重点在工厂、车间区域。其中面向生产和办公网络采用纯光连接方案；面向视频监控网络采用光电混合连接方案，以满足监控网络中摄像头的供电问题，供电距离约800米。不同工作区域的ODN拓扑均采用树形拓扑，并部署TypeB链路保护，实现对OLT的下行接口、主干段光纤的双路冗余保护。其ODN分光模式采用一级分光。从中心汇聚机房OLT分出的主干光缆通过ODF配线架分出多跟光纤连接至楼层弱电室的配线柜，分光器配置在配线柜中，在配线柜中通过分光器将分散在各 46 个业务场景的ONU设备连接起来（包括一部分在配线柜中的ONU），形成整个P2MP的ODN网络，如图37所示：图37 东方日升滁州工厂ODN组网示意图 方案中的ODN网络支持长距通信，OLT到ONU打破了传统以太网线的100m距离限制，实现多点500M以上的长距通信。由于ODN采用无源分光器，替代传统网络的有源汇聚交换机，免取电、无需弱电机房配套设施，节省人力和物力投入。项目方案仅采用一次分光的结构做到设备全部链接，支持光纤到桌面、到机器，通过ONU单元承载所有信息点业务，由于采用了扁平化的网络，降低了端到端的传输时延。（3）ODN网络的在线管理方案 项目中的ODN管理运维采用了网络管理软件，通过一套网管把生产、视频安防监控、办公和无线业务网络统一管理起来；通过网管远程批量配置光终端，进行业务的自动下发和自动开通；通过网络管理软件自动生成网络拓扑图，可结合车间内的地图来呈现，可快速定位到设备的具体位置。维护人力减少到原三分之一。47 通过华为ODN自服务平台对ONU设备进行预配置，做到即插即通，免调试，零配置上线，提高了部署效率，且可以在管理界面中增加地图信息，标注制造工厂信息点位置，做到精准运维。此外，管理模式采用分权分域管理，支持对管理权限的划分和控制，能对设备结点、业务数据分区域管理，并能对不同区域划分具有不同管理和操作权限的用户。3.项目收益 东方日升滁州基地使用全光网络后：（1）车间内不需再部署网络箱，节省车间的空间占用和设备投入；（2）全光ODN网络在未来带宽升级时可利旧线缆系统，避免基础网络的重复建设和改造；（3）网络运维更加简单和高效，整个网络通过一个平台即可完成业务的配置下发和网络的状态监视，节省了维护成本。（4）网络本身的可靠性得到了提升。由于ODN网络的抗干扰、拓扑简单的特点，可有效缓解案例中有电磁干扰、高温、强震、设备密集等问题。（5）传统交换机网络会有大量汇聚交换和接入交换设备放在弱电间，不仅占用空间，且故障点较多，同时存在一定的消防隐患。而部署的ODN网络由无源器件组成，减少了网络有源故障点，降低了总体维护成本。

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中国工业互联网投融资白皮书中国工业互联网投融资白皮书（2022022 2 年）年）工业互联网产业联盟（工业互联网产业联盟（AII）2023 年年 4 月月声声明明本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟联系电话：010-62305887邮箱：前前言言随着工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）的深入推进和“512”工程的圆满收官，我国工业互联网融合应用水平、基础设施赋能能力、创新生态活跃度水平等持续保持高质量发展态势，目前已由夯基筑台的建设起步期加速迈入应用推广的规模化发展期，工业互联网作为促进数字经济与实体经济深度融合的重要路径和关键抓手作用日益凸显。在强劲的发展态势带动下，资本“活水”加速流向工业互联网，逐步形成了“科技产业金融”的良性循环，2022 年，工业互联网上市企业的数量和融资规模继续保持了增长势头，网络及标识、“5G 工业互联网”等赛道初创企业创投活跃度逆势增长。在资本市场中，工业互联网企业表现也略强于市场整体，但也出现了一定的波动并呈现出两头分化的态势，上市企业的数量和融资规模继续保持了增长势头，但初创企业的创业创新活动活跃度不及去年同期水平。具体来看，2022 年新增工业互联网上市企业 53家，首发累计融资规模 581.34 亿元，联盟追踪到的工业互联网上市企业总数量达到 262 家，科创板、创业板是工业互联网上市企业的主要集聚地。同时，追踪到 403 家企业的 443 次融资，累计融资规模超过 475亿元，“5G 工业互联网”成为热点赛道。深耕科创领域的风险投资基金、大型私募基金仍然是工业互联网领域最重要的资金来源，政府引导产业基金的布局力度也不断提升。本次报告首次尝试从投融资的视角对我国工业互联网发展的整体态势和发展特色进行洞察，并围绕区域发展、产业链供应链、市场主体和投资主体四个维度总结了我国工业互联网投融资发展的五大趋势。区域发展方面，我国投融资区域格局加速向“多点开花”牵头编写单位：中国信息通信研究院工业互联网产业联盟公众号的方向演进；产业链供应链方面，工业互联网投融资产业链呈现出“漏斗型”的特点，结构更加合理、韧性不断增强；主体方面，民营大中型制造企业继续扮演工业互联网上市企业的“领军者”角色，更具科技含量的专精特新等企业受到资本的普遍青睐；投资主体方面，政府引导基金的主体不断向县域一级下沉，工业互联网赛道的投资逻辑更加务实合理，机构对被投企业的投后服务模式加速向纵深化、精细化方向发展。2023年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，也是实施“十四五”规划呈上启下的关键一年。我国经济发展稳定转好，生产生活秩序稳步恢复，成为疫情发生以来第一个恢复增长的主要经济体，显示出了旺盛的生机活力。在中国经济“稳”的基调更明确，“进”的要求更积极的背景下，工业互联网发展不断迎来政策利好，政策预期的稳定性和市场主体的信心不断增强。工业互联网连续 6 年写入国务院政府工作报告，22 个省级政府工作报告明确对工业互联网 2023 年发展做出政策部署，通过政府投资和政策激励有效带动全社会投资，工业互联网的市场规模有望进一步扩大。同时，软件、平台、行业解决方案等在数字技术的推动下有望衍生出更多新的技术产品、商业模式和产业形态，绿色化发展有望成为工业互联网发展的全新领域。报告认为，2023 年我国工业互联网领域投融资活跃水平有望进一步提升，工业互联网在资本的助力下将加速向规模发展过渡，推动工业互联网更好发挥在推进新型工业化中的基础性和战略性作用，在更大范围、更宽领域、更深层次推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，促进实体经济高质量发展。本报告是联盟连续第四年发布的中国工业互联网投融资报告，在报告编写过程中走访了多家投资机构、重点企业、研究机构，相关领导和专家对报告的撰写给予了大力指导。报告基于公开资料和数据进行清洗、整理和分析，存在问题与疏漏在所难免。在此，对参与撰写、给予指导、提出意见的同行与专家一并致谢，欢迎各界专家一起探讨，推动报告更加准确完善。编写组成员（排名不分先后）：肖荣美、王欣怡、宋凯捷、王婷婷、金晓庆目录一、2022 年中国工业互联网加快迈入应用推广规模扩张期.1（一）产业政策体系不断完善，创新发展政策环境持续优化.1（二）全面加速融入千行百业，赋能新型工业化发展作用不断凸显4（三）市场主体发展千姿百态，创新能力和产业活力持续迸发.6（四）金融支持力度持续加大，科技-产业-金融良性循环更加顺畅7二、2022 年工业互联网投融资在波动中展现强大韧性与活力.9（一）企业二级市场融资活跃度超过去年同期水平，上市企业数量和融资规模保持平稳增长.9（二）初创企业一级市场融资稳定在合理区间，“5G 工业互联网”领域表现突出亮眼.12（三）风险投资机构仍是工业互联领域的主要资金来源，政府引导基金布局力度进一步加大.15三、2022 年中国工业互联网投融资活动展现出五大新趋势.18（一）趋势一：我国投融资区域格局加速向“多点开花”方向演进 18（二）趋势二：获投领域由产业链单点向产业链上下游全链条转变23（三）趋势三：民营大中型制造企业成为工业互联网上市企业“主力军”.27（四）趋势四：更具科技含量的专精特新等企业广受资方青睐.29（五）趋势五：政府引导基金主体和机构投后服务更加多元.32四、2023 年中国工业互联网投融资有望进入新的增长周期.34（一）政策预期和市场信心不断增强，工业互联网迎来重大政策利好.34（二）新型工业化加速推进，工业互联网驱动的数字化转型市场前景广阔巨大.36（三）数字技术带动产业体系加速变革，工业互联网的细分赛道更加多元.38（四）绿色化发展不断提速，为工业互联网创新发展拓展新领域39图目录图 1 工业互联网产业政策体系日趋完备.2图 2 2018 年-2022年工业互联网试点示范项目数量.3图 3 2019-2022年工业互联网上市企业数量及融资规模.10图 4 2022 年新增工业互联网上市企业板块分布.11图 5 2019 年-2022年工业互联网融资项目数量（按季度）.12图 6“5G 工业互联网”领域创投活跃度提升.14图 7 2022 年工业互联网初创企业获投轮次及金额分布.15图 8 2020-2022年东部 8 省市上市工业互联网企业数量&融资规模19图 9 2019 年-2022年北上广苏浙五地获投初创企业数量.19图 10 2020年-2022 年中部六省工业互联网上市企业数量.20图 11 2020 年-2022 年西部和东北地区工业互联网上市企业.22图 12 2019年-2022年西部和东北地区工业互联网初创企业数量.22图 13 2022年工业互联网初创企业的产业链分布.24图 14 2022年工业互联网产业链上游获投企业行业分布.25图 15 2022年一级市场获投平台企业的类型分布.26图 16 工业互联网上市企业的规模分布.28图 17工业互联网上市企业的属性分布.29图 18 工业互联网专精特新上市企业地域分布.30图 19 工业互联网初创企业梯度化发展.31表目录表表 1 2022 年国开金融-国开开元工业互联网领域投资部分企业.17表表 2 2022年工业互联网领域单轮获投过亿元部分企业.31表表 3 2022年部分省市新设立政府引导基金.32表表 4 部分地区鼓励金融加大对制造业支持力度的政策布局.36表表 5 部分地区 2023 年政府工作报告中加快推动工业互联网发展相关举措.38 1 一、2022 年中国工业互联网加快迈入应用推广规模扩张期党的二十大报告对推进新型工业化、加快建设制造强国和网络强国做出重大部署。工业互联网作为新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，是我国推进新型工业化过程中，加快建设制造强国、网络强国的重要实现途径和关键结合点，充分利用工业互联网以信息化带动工业化，以工业化促进信息化蕴含着巨大潜能，被赋予了更大使命。这为社会各界以极高的定力和信心决心持续推动工业互联网创新发展，推动工业互联网加快迈入应用推广的规模扩张期注入了“强心剂”。（一）产业政策体系不断完善，创新发展政策环境持续优化（一）产业政策体系不断完善，创新发展政策环境持续优化宏观经济稳定运行为工业互联网创新发展营造了稳定、韧性的经济社会环境。2022 年年初，国务院发布扎实稳住经济的一揽子政策措施，发布六个方面 33项措施帮助市场主体应对需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力。各部委、各地方也积极出台配套政策，围绕工业经济、中小企业、产融合作等多个方面落实国务院相关政策的部署和要求。2022 年，我国经济应对超预期因素冲击，经济保持增长，发展质量稳步提升，实现全年国内生产总值 1210207 亿元，比上年增长 3.0%，整体宏观经济平稳运行。其中，工业经济“压舱石”的作用不断凸显，产业结构持续优化。工业增加值 401644 亿元，比上年增长 3.4%，新产业新模式新业态较快成长，高技术制造业增加值比上年增长 7.4%，占规模以上工业增加值的比重为 15.5%；装备制造业增加值增长 5.6%，占 2 规模以上工业增加值的比重为 31.8%1。工业互联网政策框架渐趋完善为工业互联网体系化发展明确了方向和战略路径。在党中央国务院的高度重视和宏观经济大局平稳发展的背景下，我国工业互联网逐步建立形成了“顶层设计 行业规范 示范引领”产业政策体系，采取“分步走”的策略推动工业互联网发展，并通过成立工业互联网专项工作组等方式，统筹形成 20 余个部门的合力，从法律法规、资金、人才等方面全面发力，支持工业互联网在五年之间实现了从“0”到“1”的跨越式发展，加速迈入从“1”到“N”的规模化应用推广阶段。同时，随着工业互联网自身发展路径的不断清晰，社会各界对于工业互联网的认识程度不断加深，认可度水平有了很大提升，市场整体对行业发展的信心持续增强。图 1工业互联网产业政策体系日趋完备随着工业互联网发展加速进入新阶段，工业互联网相关政策的着力重点也发出现了新的变化。2022 年，围绕工业互联网应用推广的各项1数据来源：中华人民共和国 2022年国民经济和社会发展统计公报，国家统计局，2023年 2 月 28日 3 政策走深走实，颗粒度进一步细化，以用促建，建用共进，持续支撑数字化转型和高质量发展。在重点行业规范指引方面，先后发布了5G全连接工厂建设指南及工业互联网 总体网络架构工业互联网平台 企业应用水平与绩效评价工业互联网平台 应用实施指南 第 1部分：总则三项国家标准，引导行业规范发展。在打造试点示范方面，围绕 5G 工业互联网、标识解析、平台、安全等重点领域加快遴选试点示范，还将范围扩大至载体和园区。2022年，工信部累计遴选了 218个试点示范项目，数量创历年新高，从更广范围树立行业示范标杆，力图从更深层次引导工业互联网规模应用。同时，还开展了“百城千园行”活动和“安全深度行”活动，将工业互联网的赋能能力进一步下沉到园区、企业、产线等更核心的经济单元，促进数字化转型，实现发展和安全并重发展。图图 2 22018 年-2022 年工业互联网试点示范项目数量注：注：2020 年工业互联网试点示范项目中，工业互联网安全集成创新应用方向试点示范已通过当年网络安全技术应用试点示范予以遴选，此处由作者合并计入当年试点示范项目数量。数据来源：数据来源：工业和信息化部网站，联盟整理 4 各地支持工业互联网创新发展的政策逐步向市、县一级下沉。2022年，安徽、江西、广东等多地发布了支持工业互联网创新发展的相关政策，从产融合作、示范打造、人才培育、生态营造等多个维度，对工业互联网的应用普及工作进行了高效部署，广泛调动各方资源多管齐下加快推动包括工业互联网在内的数字经济和实体经济融合领域。与此同时，新区、开发区、产业园区等也成为推动工业互联网发展的重要一环，工业互联网从相关的制度创新、规划布局中受益匪浅。以中山市翠亨新区为例。2022年 4 月，翠亨新区发布了支持先进制造业高质量发展办法（暂行），全面落实党中央国务院、广东省和中山市的战略布局，通过事后奖补、租金补贴等方式支持先进制造业高质量发展，对获得市级及以上机构认定为能够支持企业数字化智能化转型发展的工业互联网标杆示范项目、平台等的建设单位给与配套支持，同时，也对运用包括工业互联网在内的智能装备、数字技术等进行改造的应用企业给与配套支持。（二）全面加速融入千行百业，赋能新型工业化发展（二）全面加速融入千行百业，赋能新型工业化发展作用作用不断不断凸显凸显2022 年，政产学研用各方持续发力，加强协同，推动我国工业互联网在融合应用、创新发展、设施建设等方面取得了一系列积极进展，有效实现了量的合理增长和质的有效提升。工业互联网作为新型工业化的战略性基础设施，在推进信息化和工业化深度融合，加快建设现代化工业体系，夯实新发展格局的产业基础等方面持续提供有力支撑。融合应用方面，赋能作用与成效不断凸显，带动传统产业向高端化、智能化、绿色化方向演进。目前应用范畴已拓展至 45个国民经济大类，差异化的应用路径加速成形。针对产业共性需求，打造了一批应用推广 5 服务载体，培育了“低成本、轻量化”的解决方案，降低了广大企业特别是中小企业数字化转型门槛。针对行业特性，制定推广钢铁、电子等10 余个重点行业的工业互联网融合应用指南，引导各类企业结合自身实际探索工业互联网应用。针对区域发展，5 个工业互联网示范区和 8个国家级工业互联网产业示范基地高水平发展，加快形成辐射带动能力，有力支撑国家区域战略落地推进。创新发展方面，短板突破与长板打造并举，助力提升产业链供应链韧性和安全水平。一些关键技术产品短板领域如数据采集处理、TSN 先进网络、异构协议解析、时序数据库、工业智能算法、标识解析软硬件等实现突破，涌现出一批特色解决方案和产品，工业 5G 融合产品日益丰富，模组价格较商用初期下降了 80%，极大的有利于新技术、新产业的扩散和培育。“5G 工业互联网”成为我国工业互联网发展新“名片”，512 工程圆满收官，打造了 5 个产业公共服务平台，在汽车、采矿等十余个重点行业建设了 4000多个项目，遴选了 20 个典型应用场景，新模式、新业态有力促进了企业提质、降本、增效。基础设施方面，体系建设高水平推进，为数字经济和实体经济深度融合提供支撑。高质量网络已覆盖全国 300 多个城市且不断向县域下沉和延伸，建成开通 5G 基站超过 130 万个，工业互联网标识解析体系全面建成，东西南北中五大国家顶级节点和两个灾备节点全部上线，二级节点实现了 31 个省（区、市）全覆盖，服务企业超过 20 万家，标识注册量实现了大规模增长。具有影响力的工业互联网平台达到了 240余个，遴选了 28 个跨行业跨领域平台，工业 APP 数量突破 60 万个，关键工序数控化率达到 55.3%，数字化研发工具普及率达到 74.7%，一批颇具行业特色的解决方案频现，有效促进了产品全流程、生产各环节、供应 6 链上下游的数据互通、资源协同，加速带动企业数字化转型。（三）市场主体发展千姿百态，创新能力和产业活力持续迸发（三）市场主体发展千姿百态，创新能力和产业活力持续迸发各类市场主体百花齐放，质量齐升。大企业持续发挥龙头作用，加快推动新模式新业态的应用和普及，并借助龙头地位带动产业链上下游持续转型。如中国石油“智慧供应链”形成了覆盖全国 425 个城市的中国石油数字化运输服务网络，全力打造集工业互联网等新技术、新模式、新应用于一体的物流新业态。同时，部分先行的科技企业还通过资本运作等形式，成立专业技术服务公司，铆定工业互联网领域拓展业务范围，如科大讯飞投资成立工业互联网公司，将其在人工智能的技术产品优势应用在工业互联网领域。中小企业的数量持续增加，据市场监管总局统计，截至 2022 年 6 月底，全国登记在册“新技术、新产业、新业态、新模式”等“四新”经济企业 2339.8 万户，占企业总量的 46.4%，较2021年底提高 0.5 个百分点，数字核心产业企业上半年新设 60.4 万户，同比增长 20.0%。2产业联盟规模不断壮大，快速发展。截至 2022 年年底，工业互联网产业联盟已汇聚产学研用各界的 2400 余家单位，累计发布白皮书及报告 127 份，发布联盟标准 75 项，打造 19 个人才实训基地，从技术推广、应用落地、规范发展、人才培育等多个维度，支撑工业互联网创新发展战略的落地实施，成为全球最大的工业互联网产业生态载体。同时，产业联盟还积极推动开展国际合作，成为我国工业互联网领域高水平国际合作的重要窗口，与包括美国、欧盟、德国等主要国家和地区的产业组织加强交流，围绕数据空间等关键领域推出一系列研究成果，有效的提升了我国工业互联网技术产品和应用实践在全球的知名度和影响力。2数据来源：工业互联网赋能中小企业智能转型，国务院网站，http:/ 7 国际合作发展高水平推进，成绩突出。互联互通方面，依托“一带一路”、金砖国家等已有合作平台与机制，进一步畅通与主要国家和地区的合作渠道，不断探索将工业互联网领域合作范围拓展至政策、标准、设施、应用、人才等全产业链和全生命周期。设施建设方面，以平台、标识解析为代表的新型基础设施的建设和赋能能力向海外拓展，2022年，标识解析首个国际超级节点落地马来西亚，西门子等跨国企业相继接入，进一步推动了工业互联网标识解析创新应用的全球化发展。技术标准方面，科研院所、龙头企业等积极在重点领域发出“中国声音”，共享我国工业互联网发展的成果与经验，支撑全球工业互联网技术和产业的发展。2022 年 11 月，国际电工委员会（IEC）正式发布由我国牵头组织制定的面向工业自动化应用的工业互联网系统功能架构，成为全球首个工业互联网系统功能架构国际标准。（四）金融支持力度（四）金融支持力度持续持续加大，科技加大，科技-产业产业-金融良性循环更加金融良性循环更加顺畅顺畅“十四五”规划纲要强调，“构建实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的现代产业体系”。2022 年中央经济工作会议提出，要推动“科技产业金融”良性循环。本质上就是通过加强产学研用资的深度结合，发挥金融对科技创新和产业振兴的支持作用，让科技成果能够及时产业化，并为金融发展提供坚实的实体经济支持，把科技创新、产业振兴和金融发展有机结合起来，对增强国家自主创新能力、推动高质量发展具有重要意义。我国科技、产业、金融良性互动的局面不断优化。近年来，银行、保险机构、资本市场等在内的各类金融机构持续加大资金要素对科技创新和产业升级的支持力度。银行机构科技信贷专营服务机构不断完善，8 全国银行业机构设立科技支行、科技特色支行、科技金融专营机构的数量超过 950 家，科技信用贷、知识产权质押贷款、股权质押贷款等业务不断创新，全国银行金融机构科技型企业贷款余额快速增长3。保险机构持续完善专利权质押保险、产品研发责任保险、首台（套）重大技术装备保险等保险产品，为企业创新和科技成果转化“保驾护航”。资本市场对科技创新和产业升级的支持力度也在不断加强，多层次资本市场的不断完善不断拓宽企业的融资渠道，我国创投市场规模和活跃度位居世界前列。科创领域成为各类资本共识度最广、集中高度最高、前景最广阔的赛道。我国科技创新水平快速提升，产业升级进程不断提速，随着高质量发展的快速推进和现代产业体系的加速建设，以大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息通信技术加速融入千行百业，催生出一大批新技术、新模式、新产业，带动科创领域成为活跃度最强、热度最高的投资赛道。二级市场方面，2022 年，科创板上市公司数量突破 500家，“硬科技”特色更加鲜明，资本市场改革向更加有利于良性循环的方向发展，制度对科创企业的包容性进一步凸显，为企业发展提供了有力支撑。一级市场方面，2022 年我国创投市场中，投向 IT、半导体及电子设备、生物技术/医疗健康和机械制造四大产业的投资案例占市场总数的七成以上。“科技-产业-金融”良性循环建设加速推进、更加顺畅。2022年，我国“科技-产业-金融”良性循环的建设正式起步，产学研用资等各方继续推动金融产品、金融服务，同时积极探索以产融合作为代表的全新路径，通过新一代信息通信技术的应用和数据价值的深度挖掘，推动良3数据来源：扬农，推进金融科技产业“三融合”，中国金融2022 年第 15期，https:/ 9 性循环更加顺畅。2021 年 2 月，国家产融合作平台正式上线，为重点领域融资提供针对性服务，目前平台累计入驻企业超过 16 万家，入驻总分金融机构近 1400 家，助企融资突破 3200 亿元。2022 年，工信部启动“科技产业金融一体化”专项试点工作并在江苏昆山举行了首站投融资路演，推动构建适配产业科技攻关成果转化企业全生命周期的融资手段，破解以间接融资为主的金融体系与产业科技创新之间的结构性矛盾，为降低创新成本、缩短攻关周期、加快创新成果产业化、促进制造业高质量发展提供保障和支撑。工业互联网也从不断顺畅的循环生态中受益颇多，上市企业规模不断扩大，创业创新活跃水平韧性凸显，涌现了一批技术领先、产品多元的初创企业，增强了工业互联网创新发展的活力。二、2022 年工业互联网投融资在波动中展现强大韧性与活力2022 年以来，面临复杂的国内外形势，工业互联网领域投融资在波动中显出强大韧性，以“5G 工业互联网”为代表的细分赛道表现亮眼，工业互联网上市企业数量和融资规模也实现了量质齐升。从投资机构看，在工业互联网赛道的布局步伐趋向稳妥，风投机构继续扮演重要角色，政府引导产业投资基金的参与度明显提升。（一）企业二级市场融资活跃度超过去年同期水平，上市企业（一）企业二级市场融资活跃度超过去年同期水平，上市企业数量和融资规模保持平稳增长数量和融资规模保持平稳增长我国工业互联网上市企业数量持续增加，融资规模继续保持稳步增长。在 IPO 常态化的大趋势下，2022 年工业互联网企业 IPO 数量和融资规模继续保持增长，尽管在季节性因素、外部不确定性等多重因素的影响下呈现出小幅波动态势，但整体发展较为平稳。数量上看，2022 10 年，追踪到新增工业互联网上市企业 53 家，总数量累计 262 家。与2020-2021 年相比，2022 年工业互联网企业上市活跃度整体超过了同期水平，工业互联网上市企业规模继续“扩容”。从融资金额上看，新增53 家上市企业首发累计融资规模 581.34 亿元，在不考虑中国电信回归A股的前提下，整体 IPO 规模与 2020-2021年相比继续保持增长。图 32019-2022 年工业互联网上市企业数量及融资规模数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理科创板、创业板是工业互联网企业二级市场融资的主要聚集板块。我国多层次资本市场加速完善，各项改革深入推进，为工业互联网企业上市融资带来利好。从上市板块来看，IPO 常态化等资本市场改革政策的持续落地，极大利好了工业互联网领域的企业尤其是中小企业。与此前四年相似的是，科创板仍然是工业互联网企业上市融资的主要阵地。截止 2022 年底，联盟累计追踪到 93 家企业通过科创板上市，占工业互联网全部上市企业的 35.5%。其中 2022 年新增 22 家，融资金额 308.52亿元，占 2022 年新增企业融资规模的一半以上。同时，创业板注册制改革的深入推进也在一定程度上加速了工业互联网领域企业的上市进程。11 截至 2022 年底，累计追踪到 76 家企业通过创业板上市，占工业互联网全部上市企业的 29.1%，其中 2022 年新增 17 家，累计融资规模 213.11亿元，数量和融资金额均为历年新高。值得一提的是，2022 年共有 8 家企业通过北交所上市，中小企业占比接近九成，融资规模达到 12.9 亿元，与北交所服务中小企业发展的定位相符合。图图 4 42022 年新增工业互联网上市企业板块分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理工业互联网上市企业分布显示“东部引领、中部崛起、西部追赶”的发展格局。东部地区延续了过去多年上市企业数量多、融资规模大的态势。2022 年新增上市的工业互联网企业有超过八成位于东部地区，并主要集中在广东、浙江、北京、上海四地。其中，广东新增上市企业17 家，首发融资规模超过 161 亿元，浙江和北京分别新增 9 家上市企业，两地企业累计融资规模超过 190 亿元，上海新增上市企业 4 家，首发融资规模超过 90 亿元。中部地区上市企业数量和融资规模保持稳定增长，追踪到了中部五省区的 6 家上市企业，占全部上市企业的 11.3%，IPO规模 37.6亿元，占工业互联网 IPO规模的 11.7%。此外，西部地区工业互联网上市企业数量持续增加，2022 年西部地区共追踪到 2 家工业互联 12 网上市企业，分别来自四川和云南，累计融资规模 41.85 亿元，云南首次有工业互联网领域企业上市。（二）初创企业一级市场融资稳定在合理区间，（二）初创企业一级市场融资稳定在合理区间，“5G 工业互工业互联网联网”领域表现突出亮眼领域表现突出亮眼工业互联网创投活动“承压前行、稳中有进”。2022 年，受创投整体大环境的影响，工业互联网领域的创投活动也在一定程度上被波及，但与很多细分的领域相比来看，仍然维持在了较高的活跃度水平。整体看，在经历了 2021 年的快速发展之后，我国工业互联网各个领域的创投活跃度虽有回落，但均稳定在合理区间。2022 年，联盟累计追踪到403 家企业的 443 次融资，累计融资规模超过 475亿元。2022 年我国工业互联网领域新增 6 家“独角兽”企业，主要集中在工业自动化软硬件、工业机器人等广义的工业互联网范畴内。图图 5 52019 年-2022 年工业互联网融资项目数量（按季度）数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理部分典型赛道超预期表现出较为活跃的发展态势。2022 年，工业互联网各个细分赛道展现出了不同程度的活跃度水平，尤以网络及标识 13 领域的创投活动热度最高，获投企业数量超过了去年同期水平。2022年在政策引导、产业实践、资本加持等多重因素的带动下，网络及标识领域的创投活跃，获投企业数量创历年新高。2022 年，共追踪到网络与标识领域获投 32家企业的 37次融资，融资规模超过 43.2亿元，是近三年以来的最高水平。获投企业涵盖了 5G模组、通信芯片、终端组件、软硬件系统、连接类的解决方案等产业链上下游的众多企业。“5G 工业互联网”成为 2022 年工业互联网领域的热门赛道。2022年，27 家涉及产业链上下游的企业获投，融资规模突破 17.8 亿元。从投资方向看，工业 5G 模组芯片仍然广受青睐，5G 及网络解决方案和5G 安全等领域也快速发展。硬件方面，边缘智芯、芯迈微半导体、星思半导体等企业聚焦 5G边缘计算芯片、无线通信芯片、5G物联网芯片等关键环节和重点领域加快发展。根据公开资料，在产业界的积极创新和探索下，我国 5G 模组的价格比早期降幅超过 35%，极大的增强了5G 工业互联网发展活力。服务方面，基于 5G 与人工智能、边缘计算等技术融合的解决方案提供商也成为了新的投资热点。行业方面，5G 工业互联网在垂直行业的解决方案正加速成为“新赛道”，一些矿山、化工等行业综合集成类解决方案企业脱颖而出。从资金来源看，“5G 工业互联网”逐渐成为各类基金的主要布局领域。政府引导基金方面，北京市设立 50 亿元 5G 产业基金，重点投资 5G 产业链上中下游的高科技企业。产业投资基金方面，中国联通发起设立总规模超 100 亿元的联通 5G 产业母基金，主要布局 5G产业高增长投资机会，推动 5G与垂直行业的深度融合，打造并优化 5G产业生态体系。14 图图 6 6“5G 工业互联网”领域创投活跃度提升含“科”量较高的“硬科技”初创企业加速涌入的态势保持延续。工业互联网作为科技硬赛道，持续吸引新的创业者进入，这也成为工业互联网创新发展和规模发展的重要依托。从融资的轮次来看，处于种子轮企业（天使轮和种子轮）共获投 69 次。处于初创期企业（A、B、C三轮）的企业获投的数量和金额最多，共 287 次，累计融资金额超过349 亿元，其中 A 轮共 179 次，占总数的 40.96%。处于扩张期的企业（D 轮和 E 轮）平均融资规模在 2 亿元左右，战略投资数量共 66 次，占总数的 15.7%。单笔获投金额超过 1 亿元的企业共 119 家，主要集中在 B轮和 C轮，累计融资金额超 390 亿元，占已公布融资金额的 83.7%。15 图图 7 72022 年工业互联网初创企业获投轮次及金额分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理东中西部工业互联网创投活跃度表现出强大韧性。东部地区初创企业集中度更高并维持了较高的活跃水平，北京、上海、广东、江苏、浙江五个省市获投企业数量占比超过 86%。其中，北京获投企业数量最多为 102家，广东 90 家，上海 68家，江苏 55家，浙江 38 家。以安徽为代表的中部地区在政府引导基金、产业发展基金和各类资本的带动下继续保持稳健发展步伐，联盟累计追踪到中部地区获投企业数量 17家。西部地区获投企业主要分布在陕西和四川两地，占西部地区获投企业数量一半以上。（三）风险投资机构仍是工业互联领域的主要资金来源，政府（三）风险投资机构仍是工业互联领域的主要资金来源，政府引导基金布局力度进一步加大引导基金布局力度进一步加大2022 年，工业互联网凭借其强大的活力和不断释放的巨大潜能，成为了各类投资主体竞相追逐的焦点，逐渐形成了以风险投资机构和大型私募基金为主体，产业基金、政府引导基金等各类投资主体共同参与的投融资矩阵。风险投资机构和大型私募基金是工业互联网领域布局投资的主要资 16 金来源。据不完全统计，在联盟追踪到的 440 余次投资中，超过八成以上的事件由风险投资机构和大型私募基金领投或参投。从机构来看，深耕产业数字化转型的大型综合类风险投资机构、私募基金仍然是“主力军”，红杉资本中国、IDG 资本等头部机构凭借其在资金、人才、技术、生态等方面的综合优势，继续发挥重要作用。以红杉系资本为例。根据公开资料，2022 年红杉系在工业互联网领域共参与投资 19 次共投 18 家企业，涉及工业互联网领域的全产业链和全生命周期，包括单独投资 3次，领投 11 次，参投 5 次。与红杉系资本合投最多的机构包括 IDG 资本、CGV 纪源资本、经纬创投等大型头部机构。除综合类的头部机构外，包括达晨财智、金沙江创投等一些在工业互联网领域深耕多年的机构也多有“斩获”。以达晨财智为例。根据公开资料，2022 年达晨财智在工业互联网领域累计投资 12 次，重点关注工业互联网平台及相关服务领域，包括单独投资 1 次，领投 8 次，合投 3 次，延续了其在工业互联网及相关赛道中的活跃态势。成立产业投资基金的大型企业为工业互联网投融资注入新动能。多家大型企业成立产业投资基金，将工业互联网作为赋能数字转型、带动产业发展的关键支撑作为布局。与大型风险投资基金的策略略显不同的是，多数产业基金在布局工业互联网时，更加关注与企业发展战略相契合的细分赛道和领域。根据公开资料，2022 年腾讯投资、阿里云等头部机构的产业投资基金继续开展布局，但速度有所放缓。以腾讯投资为例，2022 年在工业互联网领域的投资仅有 5起并以领投为主，主要聚焦在平台和相关服务领域。此外，一批制造企业和互联网企业在工业互联网领域积极开展布局。小米集团通过其旗下基金，聚焦芯片等关键产品和数字工厂等典型场景加大投资布局，为企业未来发展战略夯基筑台。17 字节跳动、美团等也通过跟投头部机构领投项目等策略和方式参与其中，如字节跳动跟投了金沙江创投领投的项目、美团跟投了 IDG 资本领投的项目，将工业互联网作为打造未来增长第二极的赛道之一加以布局，虽数量和金额不大，但也具有一定代表性。国有资本和政府引导基金加大了在工业互联网领域的布局力度。在国有资本引领攻坚关键核心技术的大趋势下，随着工业互联网市场成熟度持续提升，产业发展前景和市场格局更加趋向明朗，政府引导基金加大在工业互联网领域的投资布局力度，工业互联网领域短板弱项的创新发展获得稳定资金支持。以国开系基金为例。根据公开资料，2022年国开金融-国开开元累计投资企业 17家，是 2021年投资数量的 2.4倍，其中涉及工业互联网领域的获投企业 9家，创历年新高，涵盖工业互联网全产业链和全生命周期，并多集中在 A 轮以后。部分获投企业如徐工汉云等，为行业先行企业，已在模式探索、行业赋能等方面取得了实质性进展。一些具有国资背景的产业投资基金如深创投、中科院创投等也长期耕耘工业互联网领域，连续多年保持了较为活跃的投资水平，且保持了较高的渗透率，从工业互联网创新发展中不断获益。如深创投今年以来投中上市的工业互联网企业有 6家，成为工业互联网领域渗透率最高的机构。表 12022 年国开金融-国开开元工业互联网领域投资部分企业时间时间企业企业轮次轮次2022.1.5芯华章Pre-B 轮2022.3.5十沣科技A 轮2022.6.6威努特战略投资2022.10.20中科闻歌E 轮2022.10.25高视科技C 轮2022.11.25杉树科技战略投资2022.12.9ESWIN 奕斯伟C 轮2022.12.21徐工汉云B 轮数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理 18 三、2022年中国工业互联网投融资活动展现出五大新趋势在政策利好、技术突破、应用推广、制度完善等宏观综合作用的带动下，我国工业互联网投融资保持持续向好态势，不同区域形成了各具特色的投融资格局，产业链上下游投融资实现了全链条覆盖，龙头企业引领创新发展、初创企业聚焦细分赛道加速创新的投融资态势持续巩固，布局工业互联网赛道的各类机构和针对相关企业的投资服务模式更加多元。（一）趋势一：我国投融资区域格局加速向（一）趋势一：我国投融资区域格局加速向“多点开花多点开花”方向方向演进演进东部地区作为我国工业互联网投融资高地继续保持领先地位。2022年，东部地区延续了过去多年上市企业数量多、融资规模大的态势，上市企业数量还是融资规模，与去年同期相比均有所增加。综合来看，东部地区的产业基础好、企业数量多，随着制造业智能化、数字化、绿色化转型的深入推进，东部地区供给侧具有更强的技术产品实力和高质量的解决方案供给能力，需求侧与目标客户距离更加贴近，市场机遇也更多，部分上市企业持续发挥在行业内的龙头和引领作用，带动产业链供应链整体向上下游延伸。同时，北京、广东、上海、江苏、浙江五地工业互联网的创业创新活动连续多年维持在较高水平，是我国工业互联网创新发展的聚集地和最前沿，推动东部地区成为我国工业互联网创新发展的重要聚集区和发展高地。19 图图 8 82020-2022 年东部 8 省市上市工业互联网企业数量&融资规模数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理图图 9 92019 年-2022 年北上广苏浙五地获投初创企业数量数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理中部地区工业互联网投融资快速崛起。近年来，在高质量发展和经济转型的大背景下，以江浙沪为代表的东部发展高地形成的辐射带动能力持续向周边地区扩散，也在一定程度上带动了中部地区的快速崛起。2022 年以安徽、湖北、江西等地为代表的中部地区加快部署推进，将工业互联网作为经济转型的重要着力点和关键赛道加速布局，成为 20 2022 年我国工业互联网区域发展的最亮点。上市企业方面，中部地区上市企业数量和融资规模保持稳定增长，且布局更加合理。2022 年新增的上市企业分布在安徽、湖北、河南、湖南和江西地，与 2021 年主要集中在安徽和湖南两地相比，企业的地域分布更加均衡，上市企业数量和融资规模有所突破。初创企业方面，涌现出了创新活跃度高、引领带动作用突出的地区，如安徽。图图 10102020 年-2022 年中部六省工业互联网上市企业数量数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理专栏 1：安徽省积极发挥产业投资基金作用打造工业互联网发展高地联盟连续三年追踪到有来自安徽省的工业互联网上市企业，在政策引导、产业培育、技术创新、环境营造等方面处在中部各省前列，涌现出一批带动作用强的龙头企业，工业互联网赋能产业发展快速崛起。安徽政府积极发挥资本作用，为企业创新发展提供持续多元的资金支持。2022 年 7 月，安徽省国资系统成立揭牌了 7 支基金，基 21 金总规模达到千亿元，为安徽省实现全省重大战略提供强有力的资金支持。各类产业投资基金发挥关键支撑和引导作用。合肥产投、合肥创投、合肥高投等投资基金聚焦工业互联网全产业链、全生命周期投资了多个相关项目，如琥崧智能、喆塔科技等初创企业。相关投资基金的投资标的遍及上海、安徽、广东、北京等多个省市，为带动区域一体化发展、助力产业数字化转型、推动经济高质量发展提供有力支撑和资金要素保障。2022 年全省累计建成 5G 典型应用场景 236 个，培育各类互联网平台 130 个。西部地区投融资形成以川渝两地为“头雁”的集群化发展态势。2020年以来，联盟累计追踪到 5家来自西部地区的工业互联网上市企业，四川上市企业数量最多。初创企业方面，四川获投企业数量在西部地区占比超过一半以上，四川和重庆两地的上市企业占西部地区整体上市企业数量的七成以上。从整体的投融资活跃度水平来看，川渝两地的活跃水平与山东、福建等东部地区省市和安徽、湖南等中部地区省份旗鼓相当，有望成为我国工业互联网集群化发展的“头雁”，不断形成和强化向周边地区的辐射带动能力，引领西部地区工业互联网加速追赶。22 图图 11112020 年-2022 年西部和东北地区工业互联网上市企业数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理图图 12122019 年-2022 年西部和东北地区工业互联网初创企业数量数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理专栏 2：政策引领带动作用不断凸显，川渝两地成为西部投融资热点地区多年来在国家战略的推动下，成渝城市群的发展稳步推进，随着工业互联网在全国范围内的快速普及，川渝两地也将工业互联网纳入一体化发展的范围中，积极发挥各自政策、产业、资源等优 23 势，全力打造成渝地区工业互联网一体化发展示范区。2020 年两地主管部门签署成渝地区工业互联网一体化发展示范区战略合作协议，并在此后时间中连续两年（2021 年、2022 年）发布示范区建设工作要点，推动打造国家级工业互联网一体化发展示范区。随着川渝两地一体化发展水平的不断提升，吸引了一批具有带动作用的头部企业入驻，如 2022 年航天云网就与成都产业投资集团联合出资建设工业云制造公司，致力于打造区域内高水平有特色的制造业协同创新网络和平台。同时，也涌现出了若干具有龙头带动作用的中小企业，广泛赋能区域一体化发展。例如，重庆忽米网成为唯一连续三年入选工信部跨行业跨领域工业互联网平台清单的西部企业，2022年年底，获得了来自达晨财智等头部机构的投资。（二）趋势二：获投领域由产业链单点向产业链上下游全链条（二）趋势二：获投领域由产业链单点向产业链上下游全链条转变转变自顶层文件发布 5 年来，随着制造业高端化、智能化、绿色化发展越来越成为业界普遍共识，各界围绕工业互联网所开展的创业创新活动也更加多元，聚焦范畴已经不仅限于单点的技术、产品、行业解决方案等，而是更加注重从上游的硬件设备、传感器、工业机器人等，到中游的工业互联网平台，以及下游的应用场景企业，工业互联网创投活动的板块变化也能够显示出这一变化。2022 年工业互联网领域的投融资活动呈现出明显的“漏斗”型特征，与产业起步初期“三角形”的格局相比，整体的投资逻辑更加务实、均衡。资本不再过多的集中在以平台为代表的狭义工业互联网范畴，而是不断向产业链上下游延伸，上游产业如工业智能设备、工业自动化和 24 下游产业工业软件、解决方案等的投融资活动更加活跃，而处在产业链中游的平台等领域则呈现处发展格局相对稳定、细分赛道加速创新的发展趋势。图图 13132022 年工业互联网初创企业的产业链分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理上游产业链投资水平活跃度有所提升，“5G 工业互联网”领域表现亮眼。网络与标识、工业智能设备、自动化与边缘计算三大行业累计追踪到投融资活动 134 次，涉及企业 128 家。以工业机器人、智能终端为代表的智能设备成为最热门的赛道，共有 56家相关企业获投。其中，工业机器人连续两年成为上游产业链中的热门领域。同时，“5G 工业互联网”表现亮眼，5G 模组、工厂无线解决方案类的企业百花齐放，在其带动下，网络及标识成为 2022 年工业互联网领域创投活跃度唯一超过去年的细分赛道。25 图图 14142022 年工业互联网产业链上游获投企业行业分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理产业链中游环节投融资水平保持稳健，细分赛道的平台企业数量分布均衡。2022 年在联盟累计追踪到 55 家获投的平台企业中，“数字底座型”平台企业 16 家，包括创联科技、原语科技、飞渡科技等，为各类主体打造应用创新的底座平台提供支撑。“通用软件型”平台 22 家企业，包括东华博泰、云道制造、昆岳互联等企业，提供基于人工智能、物联网、大数据等技术特色的设计、研发、管理等软件工具、开发环境或工业 Saas 服务。“解决方案型”平台 14 家企业，包括徐工汉云、忽米网等，立足价值创造导向，打造重点行业解决方案实现平台落地。“产业互联型”平台 3 家企业，主要集中在轻工纺织领域，通过打通消费端和需求端，利用数据推动产业数字化转型，典型代表如鲲驰互联。值得一提的是，12 月底，树根互联回应了上交所关于上市资料的首次审核问询函，有望成为近年来工业互联网平台领域上市的首家“独角兽”企业。26 图图 15152022 年一级市场获投平台企业的类型分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理产业链下游环节投融资活动继续维持活跃态势，垂直行业涌现出引领能力突出的初创企业。2022 年，联盟共追踪到提供典型技术和垂直行业综合解决方案的企业数量最多共 122 家，涵盖云计算、人工智能、数字孪生、物联网、AR/VR等技术融合领域，以及制造业、能源化工、建筑、轻工等众多行业的解决方案。随着我国工业互联网的应用探索实现了由点到面的突破，涌现出了一批在垂直行业引领能力突出的初创企业。在采掘业，智慧矿山领域 5G 相关业务市占率第一的领军企业山源科技完成了 Pre-IPO 融资，瓦特曼智能、霍里斯特等设备和解决方案提供类的企业也先后完成了相关轮次的融资。在能源行业，东华博泰、和隆优化、力控科技等企业先后完成了 A 轮、C 轮等轮次的投资，累计融资金额超过 2 亿元人民币。在先进制造领域，芯华章、赛美特等一批聚焦半导体行业的产品制造商、系统提供商等获得两轮或以上轮次的投资，总的融资规模超过 7 亿元。此外，基于相关技术深度挖掘典型应用场景数据价值的解决方案成为热门赛道并涌现出一批典型企业，杉数科技、27 德风科技等企业实现了细分赛道中技术、产品、应用的突破，并获得资本青睐。（三）趋势三：民营大中型制造企业成为工业互联网上市企业（三）趋势三：民营大中型制造企业成为工业互联网上市企业“主力军主力军”一直以来，民营大中型制造企业和信息技术服务企业都是工业互联网上市企业的“主力军”，尤其是大型的民营制造企业更是推动工业互联网创新发展的“引领者”。制造领域工业互联网上市企业数量最多。从行业看，据联盟统计，工业互联网领域的制造企业上市企业数量占比约为 64%，制造业中设备制造企业数量最多，占比超一半。此外，软件及信息技术服务业领域企业占 34%，其他行业企业占比约为 2%。与此同时，制造业工业互联网企业的盈利水平也有所提升。根据部分上市企业公布的 2022 年业绩预告来看，制造业工业互联网企业的盈利水平超过了软件及信息技术服务业，其中，三一重工、中联重科等工业互联网领域的头部领军企业净利润预计将超过 10 亿元，成为工业互联网赛道中盈利能力最强的企业。大中型企业在上市企业中占据主导位置，但中小企业的上市进程正在不断加快。从企业类型看，大中型企业仍然占据主导地位。工业互联网上市企业中，大中型企业占全部上市企业的比重高达 95%以上，其中大型企业占比近七成。但中小企业也在快速发展，2022 年中型企业的上市数量首次超过了大型企业，总数中超过一半的小型企业实现今年上市。28 图图 1616工业互联网上市企业的规模分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理民营企业是工业互联网领域上市企业的主体。根据公开资料，工业互联网上市企业中民营企业占比约为 64%。其中，制造业以及软件和信息技术服务业中民营企业的占比更高均接近八成，民营企业在我国工业互联网创新发展中的引领作用正在加速形成，成为支撑我国工业互联网创新发展重要基础和核心力量。此外，工业互联网领域的上市企业中还包括少量的外资企业，这些企业分布在工业互联网的整体产业链上，也从另一个侧面说明我国工业互联网发展生态正在加速向多元化的方向发展。29 图图 1717工业互联网上市企业的属性分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理（四）趋势四：更具科技含量的专精特新等企业广受资方青睐（四）趋势四：更具科技含量的专精特新等企业广受资方青睐工业互联网发展五年来，机构的投资逻辑也在逐渐发生变化。2018年左右，在工业互联网产业发展路径仍在探索的过程中，资本大量进入以平台为代表的细分赛道，一定程度上推高了行业的估值，也引发了工业互联网领域投资策略是否适当的讨论。2020 年以来，随着行业成熟度的不断提升和发展路径的日益清晰，同时在政策积极推动金融支持实体经济和“投科技”的不断引导下，一些投资机构在选择选择企业时，除关注赛道前景、市场规模、创业团队外，科技创新能力也成为了重要考量，在这一趋势的带动下，工业互联网领域的投资布局逻辑也逐渐向更加平稳务实的方向发展。企业的科技创新能力成为科创板上市的硬指标要求，对企业的研发金额、研发人员数量、发明专利等提出明确要求。2022 年，工业互联网上市企业的专利总数超过 18 万件，其中新增上市企业的专利总数7000 余项，在历年新增企业的专利数量比较中处在前列。同时，专精特新企业累计上市企业 80 家，占全部工业互联网上市企业的 30.5%，30 2022 年上市的工业互联网企业中共有 26 家专精特新企业，上市板块以科创板为主，工业互联网各领域（平台除外）中均有专精特新企业实现上市。而从地区来看，专精特新上市企业主要来自广东、浙江等制造大省和强省。图图 1818工业互联网专精特新上市企业地域分布数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理机构在选择投资标的时也更加重视企业的科技研发能力。根据公开资料，今年联盟追踪到的工业互联网领域获投企业中，有超过一半的企业被认定为高新企业、科技型创新企业、专精特新企业或专精特新“小巨人”企业，占比约 64.8%。其中，专精特新企业 73 家，“小巨人”企业 51 家，且从已公布的融资金额来看也占比较高，也间接说明各路资本在进行投资布局时，企业的创新能力是重要的考核指标。在各类资本的加持之下，工业互联网企业梯度化培育、发展的成效显著。31 图 19工业互联网初创企业梯度化发展数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理多个细分赛道有望涌现出新的“独角兽”企业。2020 年以来，工业互联网一些领域涌现出了一批融资规模超过亿元、并连续多年获得融资的代表企业，工业互联网领域极有可能诞生一批新的“独角兽”企业。以平台领域为例。2022 年，徐工汉云、忽米网等部分行业领军企业持续获得资本青睐，获投金额均超过亿元，智能设备、安全等领域的部分优势企业也继续成为头部机构的投资标的，如雷沃重工、六方云等，连续多年获得相关资本的多轮投资。表表 2 220222022 年工业互联网领域单轮获投过亿元部分企业年工业互联网领域单轮获投过亿元部分企业企业企业轮次轮次金额金额长扬科技E 轮1 亿人民币F 轮3 亿人民币融安网络C 轮1 亿人民币supos 蓝卓工业互联网B 轮5 亿人民币德风科技C 轮数亿人民币雷沃重工战略投资15.84 亿人民币飞诺门阵A 轮数亿人民币明珞装备战略投资6 亿人民币 32 六方云C 轮2 亿人民币寄云科技C 轮数亿徐工汉云B 轮3 亿和隆优化C 轮1 亿人民币数据来源：数据来源：联盟根据公开资料整理（五）趋势五：政府引导基金主体和机构投后服务更加多元（五）趋势五：政府引导基金主体和机构投后服务更加多元地方政府引导基金的主体也逐渐向区县下沉。数字经济与实体经济融合发展成为各地经济发展的主轴之一，成立产业引导基金成为各地推动发展的主要配套政策之一。根据清科研究院统计，2022 年全国各省市共新设政府引导基金 120 支，以产业类引导基金居多，包括工业互联网在内的高端制造、信息技术等战略新兴领域是主要的投资重点，相关基金占比超过七成。从主体来看，中西部省份通过积极发挥政府引导基金作用，并将产业转型和新兴产业打造作为培育重点，江西、安徽、贵州、新疆等均成立引导基金，通过母基金或直投的方式，广泛调动各方资源，为本地经济发展提供资金支持。同时，在“投早、投小、投科技”的战略驱动下，成都、青岛、天津、西安、厦门等地设立天使引导基金或创业投资引导基金，逐级下沉，支持创业早期企业成长壮大，工业互联网赛道从中受益颇多。表表 3 320222022 年部分省市新设立政府引导基金年部分省市新设立政府引导基金基金名称基金名称基金级别基金级别投资模式投资模式主要投资领域主要投资领域基金规模基金规模（亿元）（亿元）江西省现代产业引导基金省级直投基金数字经济、大数据、人工智能、虚拟现实（VR)、物联网等产业领域600安徽省三重一创产业发展二期基金省级母基金 直投“三地一区”建设，十大新兴产业125 33 长三角吉六零科创走廊私募基金省级直投基金集成电路、生物医药、人工智能等七大战略性新兴产业的早中期项目100贵州省新动能产业发展基金省级直投基金新能源电池及材料、酱酒、战略新兴产业等工业产业100新疆产业发展投资引导基金省级母基金数字经济、先进装备制造、生物医药等战略性新兴产业100合肥市高质量发展引导基金地市级母基金新兴产业及优势产业、支柱产业200南宁市产业高质量发展基金地市级母基金电子信息、新材料、先进装备制造、生物医药等100盐城市产业投资母基金地市级母基金市重点培育产业链涉及行业100金华市产业基金地市级母基金科技创新和产业转型省级项目60常州市武进区产业投资基金区县级母基金智能制造、创新创业和生态环保等100资料来源：资料来源：清科研究中心新设立政府引导基金 120 支，整合优化成常态，2023年 2 月，联盟根据公开资料整理补充投资机构对投后管理服务模式不断向纵深化、精细化的方向发展。以工业互联网企业为代表的产业数字化转型领域企业在寻找资方时，更加倾向于寻找能够附带产业价值资源的资金提供方。对企业来说，这类资方往往既懂金融、又懂行业、兼具产业协同资源，不仅能够在投资端为企业提供专业服务，也能够在投后服务中，利用战略资源为被投企业赋能，助力其加速转型、提升价值。在这一趋势的带动下，投资机构的投后管理服务模式也在发生积极转变以适配企业需求，不仅投后服务的涵盖范围更加全面，很多机构也开始利用已有的生态资源为被投企业提供从供应链、仓储物流、业务管理等方面的协同支持，满足不同被投企 34 业在发展各个阶段面临的差异化需求。以高瓴资本为例。基于其自投后服务多年以来积累的经验，高瓴创新了“深度价值创造模式”，针对处于早中后期的企业采取差异化的投后服务，助力企业重塑核心竞争力，实现全产业链的提质增效和价值增值。例如针对新能源设备制造企业面临的订单挤压问题，协助企业调整生产线和流程，实现制品库存减少97%，人员效率提升 80%。针对某医疗设备企业仓储物流管理混乱等问题，匹配相关资源协助企业对供应链进行优化管理，使仓库发料效率提升 35倍，物料盘点耗时缩短 80%。四、2023年中国工业互联网投融资有望进入新的增长周期2023 年是全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，也是实施“十四五”规划呈上启下的关键一年。2023 年开年以来，我国经济社会生产活动秩序正在快速恢复正常，工业互联网在宏观经济预期稳定、市场需求快速增长、技术迭代应用加速等综合因素的共同影响下，有望迎来又一个增长周期。（一）政策预期和市场信心不断增强，工业互联网迎来重大政（一）政策预期和市场信心不断增强，工业互联网迎来重大政策利好策利好党的二十大报告强调要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国。2022 年 12 月召开的中央经济工作会议对我国制造业和数字经济发展作出了部署，并提出要推动“科技产业金融”良性循环。这为我国工业和信息化事业发展指明了前进方向、提供了根本遵循。也明确了工业互联网下一步的发展方向，即为加速新型工业化提供支撑。2023 年 3月“工业互联网”连续第六年被写入政府工作报告，工业互联网继续成为促进制造业数字化智能化的重要 35 支撑。整体看，2023 年开年以来，工业互联网发展迎来了一系列重大的政策利好，市场发展的政策预期稳定性和对行业的发展信心不断增强。产业发展方面，工业互联网创新发展行动 2021-2023 年迎来了收官之年，工信部将研究制定促进工业互联网规模化发展的政策举措，进一步完善顶层设计，用好用足财税金融相关政策，加强产融合作、产教结合，为工业互联网发展营造更加良好的发展环境。数字中国建设整体布局规划明确了数字中国建设“2522”整体框架，工业互联网作为数字基础设施的重要组成、数据资源的关键载体、数字技术和“五位一体”总体布局深度融合的关键路径，其作用将进一步突出、潜能将进一步激发。资本市场方面，2023 年 2 月 17 日起全面实行股票发行注册制，深交所、上交所、北交所分别发布配套业务规则、指引及指南，如深交所明确将先进制造、互联网、大数据、云计算、人工智能等高新技术产业和战略新兴产业的创新创业企业纳入未盈利企业行业范围，明确了“预计市值不低于 50 亿元，且最近一年营业收入不低于 3 亿元”上市标准。工业互联网企业有望进一步从资本市场改革中受益。不仅如此，各类支持制造业稳定和扩大投资、引资规模的政策陆续出台，促进科技产业金融良性循环加速推进，引导金融进一步发挥“活水”作用，助力制造业高端化、智能化、绿色化发展，加速推进新型工业化进程。国家层面，2022 年年末，发改委发布“十四五”扩大内需战略实施方案，强调引导各类优质要素向制造业集聚，商务部、国家发展改革委等 10 部门近日联合印发关于支持国家级经济技术开发区创新提升更好发挥示范作用若干措施的通知，提出鼓励国家级经开区稳定和扩大制造业引资规模，鼓励相关制造业企业以工业互联网平台为依托，开展智能制造，提升数字化、网络化、智能化发展水平。2023 36 年 2 月以来，北京、上海、浙江、广东等地陆续发布相关政策文件，结合实际情况不断从政策端发力加大金融对制造业的支持力度。表表 4 4部分地区鼓励金融加大对制造业支持力度的政策布局部分地区鼓励金融加大对制造业支持力度的政策布局政策或行动名称政策或行动名称金融支持制造业的核心举措金融支持制造业的核心举措北京关于北京市推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见1、加强专项信贷支持，拓展直接融资渠道2、鼓励金融机构开展供应链金融服务。3、发挥政府性融资担保机构作用上海上海市推进高端制造业发展的若干措施1、强化产业基金投资引导功能2、加大“三首”支持力度浙江关于推动经济高质量发展的若干政策1、强化政府产业基金引导2、优化金融支持服务广东2023 年广东金融支持经济高质量发展行动方案1、实施“金融 制造”工程支持制造业高质量发展2、实施“金融 科创”工程促进金融、科技、产业高质量循环。资料来源：资料来源：联盟根据公开资料整理（二）新型工业化加速推进，工业互联网驱动的数字化转型市（二）新型工业化加速推进，工业互联网驱动的数字化转型市场前景广阔巨大场前景广阔巨大推进新型工业化是实现中国式现代化的必然要求，是我国构筑大国竞争优势的迫切需要和实现经济高质量发展的战略选择。工业互联网作为数字经济与实体经济的融合领域，是产业数字化转型的关键路径和方法论，为加速推进新型工业化提供了关键引擎。加速新型工业化已成为我国工业互联网创新发展的主攻方向和重要目标。随着新一轮科技革命和产业变革深入发展，全球产业结构和布局深度调整，大国竞争和博弈日益加剧。自 2020 年以来，数字化转型在全球范围内掀起热潮，成为各国政府、企业增强产业链供应链韧性、提升在产业发展中竞争力的关键抓手，以工业互联网为代表的融合领域成为实现相关国家和企业战略目标的重要途径。例如，在美国白宫发布的 37 2022 年国家先进制造业战略中就强调要利用工业物联网等数字技术增强重点产业链的韧性。据 IDC 预测，2022 年全球数字化转型支出达到 1.8 万亿美元，未来五年平均增速将达到 16.6%。在此背景下，加速推进新型工业化的需求更加迫切，我国工业数字化有望加速渗透，工业互联网市场前景广阔。面对宏观经济下行、高通胀压力、疫情冲击、供应链中断等不利因素，我国数字技术优势不断凸显，工业数字化加速发展。据中国信息通信研究院测算，2019年至今，工业数字化占产业数字化比重上升至 29.8%，与服务业数字化共同构成驱动数字经济发展的“双引擎”。制造业是产业数字化的主战场之一，随着数字化转型的深入推进，各类企业积极调整业务发展战略，持续加大相关投入。据 IDC 预测，2022 年我国数字化转型支出预计达到 3265亿美元，2021-2026 年平均增速达到 18.8%，超过全世界平均水平。其中，制造业数字化市场增长迅速，据预测，从 2021 年到 2026 年，中国制造业 IT 市场投资规模预计将从 7,841.12 亿元人民币增长至 1.586万亿元，成为全球主要经济体中制造业 IT 支出增长速度最高的国家。工业互联网作为促进制造业高端化、智能化、绿色化发展的关键支撑和重要抓手，也有望迎来更加丰富的市场需求和更加广阔的市场前景。我国各地积极推进现代产业体系建设，先进制造业、现代服务业、数字经济成为主要发力方向，工业互联网持续发挥应用基础设施的支撑和带动作用，成为多个省区市 2022 年的工作重点和稳增长、优结构、促融合的重要抓手。根据公开资料，22 个省级政府将工业互联网写入2023 年地方政府工作报告，多个省市将其纳入 2023 年的重点工作。如山东省明确提出要实施工业互联网平台培优工程，新打造 50 个以上省级工业互联网平台。北京市也提出要加强工业互联网融合应用。整体看，38 多地将工业互联网作为打造现代产业体系、推进新型工业化的着力点，依托 5G、工业互联网等新型基础设施建设，实现产业数字化和数字产业化协同推进，同时通过加快发展工业互联网平台、5G 工业互联网等，带动制造业高端化、智能化、绿色化转型。作为明确的政策导向信号，2023 年我国国内工业互联网的应用推广力度必将会进一步增大，在一系列大型项目的带动下，工业互联网的市场空间有望进一步迎来增长。表表 5 5部分地区部分地区 20232023 年政府工作报告中加快推动工业互联网发展相关年政府工作报告中加快推动工业互联网发展相关举措举措地区地区举措举措北京推进高级别自动驾驶示范区扩区建设，加强工业互联网融合应用，山东纵深推进“工赋山东”，新打造 50 个以上省级工业互联网平台。河北加快产业数字化，开展工业互联网“百城千园行”活动辽宁办好全球工业互联网大会，打造“5G 工业互联网”融合应用先导区海南打造 5 个以上工业互联网应用优秀案例山西推动数实融合、数智赋能，加快推进各行业领域数字化改造，建设工业互联网平台，拓展数字融合应用新场景资料来源：资料来源：中经网，联盟根据公开资料综合整理（三）数字技术带动产业体系加速变革，工业互联网的细分赛（三）数字技术带动产业体系加速变革，工业互联网的细分赛道更加多元道更加多元数字技术的快速融合渗透将带动工业互联网领域快速创新。一方面，数字技术的渗透水平不断提升，未来有望实现 IT 与 OT 的彻底打通，进而实现对制造系统的创新性变革，相关领域的创新活跃水平也有望进一步提升。例如，在软件开发应用方面，能够提供基于统一平台底座的全生命周期模型，与海量数据的综合智能决策并实现全生命周期的分析优化的产品将拥有广阔发展前景。另一方面，人工智能、数字孪生、云 39 计算、大数据等数字技术在工业领域的融合应用水平将向核心环节延伸，带动应用模式不断向普适、易用、低成本的方向演进，细分赛道的创新活跃水平有望进一步加强。如软件和应用方面，通过无代码、低代码技术解决方案有望成为探索方向，平台方面，企业借助中间件集成打通各业务组件，推动业务灵活重组编排的能力将进一步加强，在智能装备领域，以低成本模块化为核心、部署应用灵活简便的机器人有望成为发展热门赛道。除工业互联网上游和中游的软硬件外，下游也将衍生出更多场景，为企业创业创新拓展新的方向。例如，近年来，企业对 ESG 的关注度进一步提高，据毕马威调查，新冠疫情、气候变迁等综合因素的影响使全球制造业 CEO 比以往更加关注数字化转型和 ESG 投资。工业互联网在绿色化和数字化协同发展方面也有望成为资本关注的新领域。此外，随着全球数字化人才缺口的不断扩大，相关人才培育有望获得更多的关注和投入。（四）绿色化发展不断提速，为工业互联网创新发展拓展新领（四）绿色化发展不断提速，为工业互联网创新发展拓展新领域域二十大报告中提出，要推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。绿色化发展成为我国制造业转型升级的重要方向，工业绿色化转型成为实现经济转型和高质量发展的重中之重。数字技术为实现绿色化发展目标提供了重要支撑和关键引擎。我国高度重视推动互联网、大数据、人工智能、第五代移动通信（5G）等新兴技术与绿色产业深度融合。工业互联网作为新一代信息通信技术与制造业深度融合的新型基础设施、新模式、新业态，也为实现绿色化发展提供了工具和方法论。工业互联网不仅能够通过充分挖掘数据价值有 40 效优化能源运行与管控、改进生产工艺流程、提高设备运转效率、提升生产过程管理的精准性，也能够实现各种资源要素在不同行业、不同企业间的融通和共享，进一步提升资源配置效率。中国信通院预测，工业互联网、人工智能、大数据等数字技术赋能工业能耗降低成效范围为5.7 %，赋能生产运营成本降低成效范围为 8.4$.7%，赋能产能提升成效范围为 3.2.7%。2022 年 6 月，工信部、发改委、财政部等六部委联合发布工业能效提升行动计划，其中重点任务六中提出要提高“工业互联网 能效管理”创新能力。在产业变革的大趋势和政策的不断推动下，2022 年工业互联网领域也涌现出了一批在绿色化领域深耕发展的工业互联网初创企业，利用工业互联网实现工业转型升级既是现实急迫需求，也是行业发展方向，数字化和绿色化协同未来有望成为工业互联网创新发展的重要赛道。研判认为，随着政策预期的加速稳定、市场信心的不断提振、政产学研用资等各方协作水平的不断深化，“科技-产业-金融”良性循环将不断优化和顺畅，工业互联网投融资面临的不平衡不充分等问题将得到进一步缓解。2023 年我国工业互联网领域投融资活跃水平有望进一步提升，工业互联网在资本的助力下将加速向规模发展过渡，推动工业互联网更好发挥在推进新型工业化中的基础性和战略性作用，在更大范围、更宽领域、更深层次推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，促进实体经济高质量发展。

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工业互联网工业互联网 典型安全解决方案案例汇编典型安全解决方案案例汇编 （2 2022022）工业互联网产业联盟（工业互联网产业联盟（AII）2023 年年 6 月月 声声 明明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟 联系电话：010-62305887 邮箱： 前前 言言 工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面 连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现 新旧动能转换的关键力量。自 2018 年以来，工业互联网已连续六年写入工作报告，可见国家层面对工业互联网发展的重视程度。从 2018 年“发展工业互联网平台”首次写入政府工作报告；2019 年政府工作报告明确提出“打造工业互联网平台，拓展智能 ，为制造业转型升级赋能”；2020 年提到发展工业互联网，推进智能制造；2021 年提出要发展工业互联网，搭建更多共性技术研发平台，提升中小微企业创新能力和专业化水平；2022 年提出要加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提升关键软硬件技术创新和供给能力；2023 年指出支持工业互联网发展，有力促进了制造业数字化智能化。目前，我国工业互联网已步入发展的关键时期。为了促进工业互联网产业安全的发展，2022 年国家相关部门相继出台一系列政策，保障工业互联网行业安全。2022 年5 月，工信部发布工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安全深度行活动的通知（工信厅网安函202297号），涉及分类分级管理、政策标准宣贯、资源池建设、应急演练、人才培训、赛事活动等 6 项内容。2022 年 7月，国家互联网信息办公室公布 数据出境安全评估办法，自 2022 年 9 月 1 日起施行，旨在落实 网络安全法 数据安全法 个人信息保护法的规定，规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，切实以安全保发展、以发展促安全。2022 年 9 月，工信部印发5G 全连接工厂建设指南。其中，安全方面指出，结合生产安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层 牵头编写单位：中国移动通信集团有限公司 参与编写单位：树根互联股份有限公司北京亚鸿世纪科技发展有限公司北京六方云信息技术有限公司中国移动通信集团安徽有限公司中移（苏州）软件技术有限公司浙江木链物联网科技有限公司中国联合网络通信有限公司研究院杭州安恒信息技术股份有限公司北京珞安科技有限责任公司浙能集团浙江鹏信信息科技股份有限公司国网安徽省电力有限公司信息通信分公司格尔软件股份有限公司工业互联网产业联盟公众号 级网络安全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。推进企业全面落实工业互联网企业网络安全分类分级管理相关政策与标准，提升设备、控制、网络、平台和数据等安全防护能力;加大网络安全投入，明确责任部门和责任人，建立健全监测预警、数据上报、应急响应、风险评估等安全机制。然而，工业互联网安全仍然面临很多新挑战和问题亟待解决。一 方面，算力网络、5G、边缘计算、区块链、隐私计算、量子计算等新技术与工业互联网技术的融合暴露面持续增大，安全场景更加复杂，为工业互联网安全带来新的挑战；另一方面，工业互联网一直存在的网络攻击、漏洞隐患等共性问题依旧突出。工业互联网安全建设任重而道远。为使广大工业互联网从业者能了解工业互联网安全的发展情况，工业互联网产业联盟安全组启动编写了工业互联网典型安全解决方 案案例汇编(2022)，报告汇编了业内优秀的安全解决方案，希望为解决工业互联网安全的新挑战和突出问题提供有益参考，共同促进 工业互联网安全工作的建设。编写组成员（排名不分先后）：张峰、柯皓仁、陶耀东、李江力、王雨晨、于乐、马娟、刘晓曼、闫霞、张弘扬、张建新、宋强、王继刚、彭卓、马禹昇、王国宇、徐嘉伟、林琳、张泉、张市礼、文昱博、许正好、周升宝、孙文博、梅婷、吝宁、章亮、易永波、柳兴、贠晓雪、丁元东。VII 目 录 1.工业互联网安全概述.1 1.1 工业互联网安全形势.1 1.2 工业互联网安全挑战.2 2.典型安全解决方案.3 2.1 案例一：装备制造行业一体化安全运营建设案例构建 OT、IT安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系.3 2.1.1 方案概述.3 2.1.2 方案实施概况.6 2.1.3 下一步实施计划.14 2.1.4 方案创新点和实施效果.15 2.1.5 单位基本信息.17 2.2 案例二：5G 量子融合安全提升解决方案面向能源领域的工业互联网安全构建.17 2.2.1 方案概述.17 2.2.2 方案实施概况.19 2.2.3 下一步实施计划.23 2.2.4 方案创新点和实施效果.23 2.2.5 单位基本信息.24 2.3 案例三：工业互联网企业安全综合防护系统打造工业互联网企业全流程、全领域的综合安全保障体系.26 2.3.1 方案概述.26 2.3.2 方案实施概况.28 2.3.3 下一步实施计划.37 2.3.4 方案创新点和实施效果.39 2.3.5 单位基本信息.42 2.4 案例四：钢铁行业工控安全纵深防御解决方案基于 IT 和 OT融合技术构建钢铁行业网络安全防御体系.44 2.4.1 方案概述.44 2.4.2 方案实施概况.47 2.4.3 下一步实施计划.57 2.4.4 方案创新点和实施效果.57 2.4.5 单位基本信息.59 2.5 案例五：地铁智慧车站运营管控平台信息安全防护方案为“智慧出行”保驾护航，实现智慧车站安全运营.60 2.5.1 方案概述.60 2.5.2 方案实施概况.62 2.5.3 下一步实施计划.68 2.5.4 方案创新点和实施效果.68 2.5.5 单位基本信息.69 2.6 案例六：智能网联汽车商用密码应用和解决方案车联业务平台安全加固技术方案.70 2.6.1 方案概述.70 2.6.2 方案实施概况.73 2.6.3 下一步实施计划.78 2.6.4 方案创新点和实施效果.79 2.6.5 单位基本信息.83 2.7 案例七：某省电科院新能源工控网络安全实验室建设方案新能 IX 源网络安全多功能演兵场.85 2.7.1 方案概述.85 2.7.2 方案实施概况.89 2.7.3 下一步实施计划.117 2.7.4 方案创新点和实施效果.120 2.7.5 单位基本信息.123 2.8 案例八：某省工业互联网安全综合服务平台打造省、市级工业互联网安全公共服务生态体系.124 2.8.1 方案概述.124 2.8.2 方案实施概况.129 2.8.3 下一步实施计划.168 2.8.4 方案创新点和实施效果.170 2.8.5 单位基本信息.182 2.9 案例九：面向工业互联网领域的集约化安全运营解决方案全面可靠的系统化解决方案.183 2.9.1 方案概述.183 2.9.2 方案实施概况.186 2.9.3 下一步实施计划.197 2.9.4 方案创新点和实施效果.199 2.9.5 单位基本信息.203 2.10 案例十：智能油库工业控制系统网络安全建设护航产业数字化变革，提升智能油库安全能力.204 2.10.1 方案概述.204 2.10.2 方案实施概况.208 2.10.3 下一步实施计划.223 2.10.4 方案创新点和实施效果.248 2.10.5 单位基本信息.253 2.11 案例十一：某火力发电厂工控安全解决方案护航火力发电厂工业控制系统安全.255 2.11.1 方案概述.255 2.11.2 方案实施概况.257 2.11.3 下一步实施计划.262 2.11.4 方案创新点和实施效果.263 2.11.5 单位基本信息.263 2.12 案例十二：工业企业安全纵深防御新范式为能源企业打造平战结合的安全综合能力管控平台.264 2.12.1 方案概述.264 2.12.2 方案实施概况.266 2.12.3 下一步实施计划.272 2.12.4 方案创新点和实施效果.273 2.12.5 单位基本信息.276 3.结束语.278 1 1.1.工业互联网安全概述工业互联网安全概述 1.1 工业互联网安全形势工业互联网安全形势 自 2018 年以来，工业互联网已连续六年写入工作报告，可见国家层面对工业互联网发展的重视程度。从 2018 年“发展工业互联网平台”首次写入政府工作报告；2019 年政府工作报告明确提出“打造工业互联网平台，拓展 智能 ，为制造业转型升级赋能”；2020 年提到发展工业互联网，推进智能制造；2021 年提出要发展工业互联网，搭建更多共性技术研发平台，提升中小微企业创新能力和专业化水平；2022 年提出要加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提升关键软硬件技术创新和供给能力；2023 年指出支持工业互联网发展，有力促进了制造业数字化智能化。工信部数据显示，2022 年，工业互联网已经全面融入 45 个国民经济大类，具有影响力的工业互联网平台超过 240 家，跨行业跨领域平台达到 28个，“5G 工业互联网”发展已进入快车道，一大批国民经济支柱产业开展创新实践，全国“5G 工业互联网”项目超过 4000 个。近年来，国家持续重视工业互联网安全，并发布多项政策文件，其中：2020 年 3 月，工信部印发关于推动工业互联网加快发展的通知，明确提出要健全安全保障体系，包括建立企业分级安全管理制度、完善安全技术监测体系、健全安全工作机制、加强安全技术产品创新等。2021 年 1 月，工信部发布工业互联网创新行动发展计划（2021-2023年）：提出到 2023 年底，工业互联网与安全生产协同推进发展格局基本形成，工业企业本质安全水平显著增强。3 月，信通院和联盟联合产业各方发起“领航”计划，明确从 6 个重点方向推进工业互联网安全发展。6 月，2 中华人民共和国数据安全法 审议通过，明确了采用数据分类分级保护制度对数据进行安全保护，有助于工业企业对重要数据的安全防护有的放矢，消除工业企业用户对数据安全的顾虑。7 月工信部等十部门联合印发 5G 应用“扬帆”行动计划（2021-2023 年），明确重点推进 5G 在工业互联网等领域的深度应用。8 月，国务院总理李克强签署国务院令，公布关键信息基础设施安全保护条例，明确关键信息基础设施是经济社会运行的神经中枢，是网络安全的重中之重。2022 年 5 月，工信部发布工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安全深度行活动的通知（工信厅网安函202297 号），涉及分类分级管理、政策标准宣贯、资源池建设、应急演练、人才培训、赛事活动等 6 项内容。2022 年 7 月，国家互联网信息办公室公布 数据出境安全评估办法，自 2022 年 9 月 1 日起施行，旨在落实网络安全法数据安全法个人信息保护法的规定，规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，切实以安全保发展、以发展促安全。2022 年 9 月，工信部印发5G 全连接工厂建设指南。其中，安全方面指出，结合生产安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层级网络安全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。推进企业全面落实工业互联网企业网络安全分类分级管理相关政策与标准，提升设备、控制、网络、平台和数据等安全防护能力;加大网络安全投入，明确责任部门和责任人，建立健全监测预警、数据上报、应急响应、风险评估等安全机制。1.2 工业互联网安全挑战工业互联网安全挑战 据国家工信安全中心统计，2022年公开披露的工业互联网安全事件 312起，从行业分布来看，覆盖十几个工业细分领域，制造、能源领域成为网 3 络攻击重点目标。从攻击方式看，包括恶意软件、DDoS 攻击、网络钓鱼等。从攻击趋势看，表现为目标多元化、手段复杂化、影响扩大化。（1 1）勒索攻击持续威胁勒索攻击持续威胁 2022年，公开披露的工业互联网勒索事件共89起，较2021年增长78%，再创新高。制造业成为勒索攻击主要目标，勒索攻击手段方法更加复杂化，勒索攻击导致经济损失创新高。（2 2）工业数据泄露事件影响进一步扩大工业数据泄露事件影响进一步扩大 受研发设计、生产制造等工业数据高价值驱动，相关行业数据泄露风险攀升。Version 2022 年数据泄露调查报告显示，2022 年制造业数据泄露事件共 338 起，比 2021 年增长 25.2%。（3 3）供应链攻击加剧工业互联网安全威胁供应链攻击加剧工业互联网安全威胁 随着工业互联网的不断发展，创痛制造业供应链由单一链条上企业的单线链接转向网络化、多层次的全方位链接，显著扩大了供应链攻击威胁。（4 4）地缘政治冲突推动安全风险升级地缘政治冲突推动安全风险升级 俄乌冲突升级推动大规模、有组织的黑客攻击事件频发，工业互联网威胁格局发生重大变化，针对国防工业领域的 APT 攻击活动肆虐全球。2.2.典型安全解决方案典型安全解决方案 2.12.1 案例一案例一：装备制造行业一体化安全运营建设案例装备制造行业一体化安全运营建设案例构建构建 OTOT、ITIT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系 2.1.1 方案概述方案概述 本方案通过建设一套自研可控可扩展的安全运营平台，实现在线化全生命周期的安全管理，助力用户全面安全能力的价值交付。结合方案案例用户前期安全设备及安全系统建设成果，以“安全三同步”原则帮助用户逐步 4 补齐基础安全工具能力的不足、完善安全系统交融互通，打破信息系统及安全设备的数据屏障，汇总全面安全数据，将安全运营能力覆盖 OT、IT 存量操作系统、中间件、数据库、网络设备、安全系统及控制设备等，同时支持未来增量系统的全面运营。构建四大类信息安全运营工作，实现漏洞、基线、事件及风险业务的运营管理闭环。1.方案背景方案背景 装备制造企业发展普遍具有分散性及阶跃性，依据业务经营的市场需求及业务战略的规划方向，企业会分时期在不同地理区域独立建设生产不同产品类别的生产园区，企业充分考虑原材料、运输能力、技术人才的平衡，用以服务不同下游行业的业务需求。不同园区的信息化建设工作普遍独立进行，同时方案建设应用的技术体系也存在一定区别，从而形成各具特色的信息化网络架构与 IT、OT 技术环境。伴随着装备制造企业下属生产园区数量的增多，企业业务数字化运营也遇到了前所未有的难题，“数据分散、架构差异、资源浪费、人低效下、决策困难”等用户痛点不仅仅存在于业务层面，也同样阻碍在企业信息安全层面层面。装备制造企业通过工业互联网平台、数据中台、技术中台统一构建一套服务于生产的业务运营体系，一定程度上解决了上述难题。企业应吸取业务运营体系成熟经验，在信息安全方面构建一套 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系，助力装备制造企业信息业务与信息安全能力同步提升。本方案用户为应对不同时期安全风险及迫切程度不同的安全防护需求，遵循“同步规划、同步建设、同步运营、适度安全”的原则，已分批完成了包含 IT 防火墙、OT 防火墙、IT 态势感知、漏洞扫描系统、终端准入、Web应用防火墙等安全系统的建设工作，但对于 OT 侧态势感知能力、工业主机安全，IT 侧服务器主机安全等基础安全设备仍存在建设空白，亟需补齐对应安全防护能力；用户构建网络安全态势感知能力局限于公有云下信息系 5 统流量分析，对于公有云上业务流量的安全事件无法一体化分析，存在业务流量分析不完整的风险，亟需实现对公有云流量也能做到全面的安全态势分析能力；用户当前安全能力建设被动，在多次攻防演练活动中被动防御，需要补充必要的安全诱捕反制能力助力安全运营的高效联动；用户各独立安全系统目前数据割裂情况严重，安全防护能力没有形成合力，不能汇聚海量安全数据挖掘其真正价值，针对安全整改工作流程无法数字化管控，迫切需要建设一套安全运营平台，构建 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系，实现安全分类分级运营，建立自动化安全管理流程，全面提升安全处置能力。2.方案简介方案简介 公司结合自身工业 Know-How 的积累，真正理解工业企业安全需求，整合最优安全能力，全面提高工业用户安全防护和管理水平，进一步优化安全资源利用率，发挥安全资源应用价值，降低用户安全投入总成本，推动构建OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系建设进程。本方案建设贯穿用户“工具层”、“系统层”、“平台层”、“运营层”以及“能力层”全面安全能力的融合管理。主要内容如下：工具层工具层：利旧用户已建设的“IT 防火墙、OT 防火墙、IT 态势感知、WEB 应用防护、漏洞扫描”等安全技术成果，为用户补齐包括“IT 服务器安全、OT 态势感知、OT 主机安全、蜜罐”等安全技术能力短板；系统层系统层：实现用户多个公有云上业务系统与云下业务系统安全管理的全面融合，构建风险感知能力，实现安全感知能力全域无死角，并将安全数据汇总至安全运营平台安全大数据分析系统模块；平台层平台层：构建OT、IT安全能力全面融合的工业互联网安全运营平台，包括用于安全大数据分析的安全中台以及用于支撑安全运营管理的安全前台，完成与安全系统及工具的解耦，模块化接入各系统、各设备安全运营所 6 需数据；运营层运营层：建设包含漏洞管理、基线管理、事件管理、风险管理在内的安全运营管理能力，同时打通 OA、飞书、等集团信息系统流程，实现安全系统与业务系统全面融合；能力层能力层：完成系统化纵深安全防御与数字化高效安全运营的融合，由被动防御应对向主动运营反制转变，全面提升企业安全能力。3.方案目标方案目标 方案建设总体目标包括完善基础安全防护能力、覆盖集团全面业务资产、实现安全分类分级运营、建立自动化安全工单管理流程、全面提升安全处置效率等内容，拆解实现运营管理效率提升目标如下：漏洞管理目标漏洞管理目标：实现集团 OT、IT 高危漏洞收集、通知、整改、完成、复检全流程管理，漏洞整改闭环率 100%，紧急漏洞 48 小时内完成响应与整改；基线管理目标基线管理目标：实现集团 OT、IT 相关系统、中间件、数据库、设备的安全配置基线检查结果收集、通知整改、整改完成、复检管理，基线覆盖率达到 95%；事件管理目标事件管理目标：实现集团 OT、IT 信息安全攻击事件工单处罚、通知整改、整改完成、工单关闭管理，事件响应时间不超过 8 小时；风险管理目标风险管理目标：实现集团 OT、IT 日常信息安全风险的发现记录、跟踪处置过程，风险覆盖率 100%跟踪。2.1.2 方案实施概况方案实施概况 本方案建设实施主要包括一套一体化安全运营平台，以其为核心进行工具建设、系统建设、运营建设，打破信息设备及安全设备的数据屏障，汇总全面安全数据，实现 OT 侧与 IT 侧、云上与云下全面融合的安全运营管理。7 1.方案总体架构和主要内容方案总体架构和主要内容（1 1）顶层设计架构顶层设计架构 以构建 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系的目标为指导，顶层设计架构涵盖设备层、工具层、平台层、运营层等多个业务层级，其中平台层根据灵活性、松耦合的实际需求，拆解为平台中台与平台前台两部分，从而起到安全运营体系的承上启下作用，如图 1-1 所示。图 1-1 一体化安全运营总体功能架构 设备层包含 OT、IT 信息设备与 OT、IT 安全防护设备两大类，作为基础设施建设，既起到最直接的业务运行及安全防护支撑作用，又向上提供安全及业务分析所需海量数据；工具层利旧用户已建设的 OT、IT 系统脆弱性管理能力，同时建设服务器主机防护能力，实现主机及应用层漏洞及基线工具建设；平台中台层构建安全大数据分析系统，对下连接汇聚 OT、IT 设备安全数据及安全工具系统日志数据，对上支撑前台系统数据高价值应用调度；平台前台层构建涵盖漏洞管理、基线管理、事件管理、风险管理在内的运营交付能力，建立支撑全面安全运营的系统功能组件，对接集团三方业务系统；安全运营层依托上述业务层级能力实现分类分级的自动化安全运营，8 支撑风险及时应对，全面提高安全运营效率。（2 2）公有云上与云公有云上与云下安全态势统一管理下安全态势统一管理 为构建全面覆盖用户业务的安全风险识别能力，解决“信息安全木桶效应”的短板问题，充分考虑集团当前多公有云业务账号各成体系、云安全产品与云下安全体系适配困难、自动处理能力欠缺、生产特征环境差异大”等业务现状，在不改变用户现有网络和业务架构的基础上，实现用户多个公有云上业务系统与云下业务系统安全管理的全面融合，构建风险感知能力，实现安全感知能力全域无死角，并将安全数据汇总至安全运营平台安全大数据分析系统模块，如图 1-2 所示。图 1-2 多公有云与云下安全态势统一管理架构 安全运营平台构建安全大数据分析系统，通过丰富的多源采集接口接NAT防火墙CVM数据库其他云产品安全运营中心（主）VPC防火墙VPC1VPC2日志告警漏洞配置检查处置动作资产互联网防火墙主机安全WEB应用防火墙Internet安全运营中心日志告警漏洞配置检查处置动作资产集团事业部云上账号互通NAT防火墙CVM数据库其他云产品VPC防火墙VPC1VPC2互联网防火墙主机安全WEB应用防火墙Internet态势感知（IDC）多源采集Syslog安全大数据分析API接口NetflowSnmp自动正则分布处理规则解析数据路由分布解析统计分析安全模型智能关联事件管理模型分析云上云下 9 入来自多公有云账号的安全数据以及云下 OT、IT 态势感知安全数据，并依托安全模型进行安全数据的价值提升与智能关联，将云上与云下、OT 与 IT链接为一体，见微知著全面洞悉用户安全风险；云下部分利旧用户已建设的IT 态势感知系统，同时建设针对于工业生产的 OT 态势感知能力，通过数据接口与安全运营平台进行数据交互，实现动态闭环；云上部分依托公有云原生安全能力，通过云厂商支撑网络及数据接口平台研发打通各账号信息安全壁垒，实现与安全运营平台的数据交互，从而实现云上云下的一体化安全分析。2.网络网络、平台或安全互联架构平台或安全互联架构（1）基础网络安全互联架构基础网络安全互联架构 公司致力于用户数据及信息内容的保护，严格遵循 网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等法律法规要求，为保障用户信息安全，针对网络、平台及安全互联架构进行脱敏抽象处理，用户网络安全架构仅做示意展示，如图 1-3 所示。图 1-3 基础网络安全互联架构示意图 用户在全国范围建设涉及包括混凝土机械、挖掘机械、起重机械、筑路 10 机械、桩工机械、风电设备、港口机械、石油装备、煤炭装备、装配式建筑PC 机械等全系列产品的生产园区，并建设覆盖产品研发、设计、生产、销售、售后活动的业务系统。用户利用运营商专线建设骨干广域环网用于构建集团业务网络；各生产园区根据自身业务需要独立构建园区网络，并根据业务特点为工业生产业务独立构建OT生产网络保证网络的分区分域隔离管理；用户公有云上存在大量业务系统，为保障业务的安全稳定性，集团与公有云运营商通过专线进行安全的互联互通。本方案在用户集团安全管理区域部署一体化安全运营平台、攻击诱捕反制蜜罐系统、服务器主机安全防护系统、OT 态势感知系统、OT 工控主机安全系统，同时利旧用户原有 IT 防火墙、OT 防火墙、IT 态势感知、漏洞扫描、云原生安全等能力，共同构建 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系，各园区网络实现覆盖 OT 生产环境、IT 办公环境的边界防护能力、计算环境防护能力，通过态势感知探针实时洞悉网络安全风险，并在部分园区尝试性部署攻击诱捕反制系统用于变被动防御为主动反制。安全运营平台汇聚包含各园区 OT 生产区域、IT 办公区域、集团办公区域、研发测试区域、公有云业务区域在内的安全信息，形成海量的安全分析数据源，支撑 OT 侧与 IT 侧、云上与云下全面融合的安全运营管理。（2）诱捕反制安全能力架构 本方案选取具有代表性的生产园区、集团部分业务网段、公有云部分业务网段作为攻击诱捕反制安全能力建设试点，希望实现将系统化纵深安全防御与数字化高效安全运营相融合，由被动防御应对向主动运营反制转变，全面提升企业安全能力。架构示意如图 1-4 所示。11 图 1-4 诱捕反制安全能力架构示意图 在集团安全管理区域部署诱捕反制系统模拟出多套仿真沙箱，实现对门户网站、协同办公系统、VPN 系统等面向互联网的业务系统进行模拟，将欺骗防御资产融入到用户集团的真实资产中，吸引攻击者的注意力，保护真实资产；在部分重要园区部署中继节点，在公有云环境中部署伪装代理，模拟和监听非业务端口，实现端口混淆，利用网络中空闲 IP 与真实流量构建具有迷惑性的资产暴露，实现分布式蜜网感知，将内网横向移动、僵木蠕毒行为诱导至沙箱；在互联网、内网等各个区域及各个园区密布诱饵，从而有助于发现、延迟或阻断攻击者的活动，达到增加信息系统安全性的目的。3.具体应用场景和安全应用模式具体应用场景和安全应用模式（1 1）漏洞管理运营漏洞管理运营 漏洞管理运营功能依托安全运营平台对接用户 OA、SSO、CMDB 等三方系统获得统一的流程资产数据输入及权限管理，借助方案建设服务器主机防护及脆弱性扫描管理系统等工具，服务于包括整改责任人、安全管理员、事业部安全专员、事业部业务领导、集团领导在内的相关角色，完成贯穿漏洞管理信息获取、工单生成、漏洞整改、结果验证、工单关闭在内的全流程闭环管理。实现涵盖 OT、IT 系统在内的高效漏洞管理运营。应用示意图如图 1-5 所示。12 图 1-5 漏洞管理运营应用场景示意图（2 2）安全工具自服务模式安全工具自服务模式 本方案以安全能力自服务理念，全面提升安全资源效率，各事业部责任整改人收到安全整改流程督办信息后，根据安全运营平台知识库辅助完成安全整改工作，其后通过安全运营平台可实现针对安全问题复测提交，不借助安全运维人员，以自服务的形式进行安全工具使用申请，平台通过优先级业务逻辑选择，依照相关顺序完成复测检验，进一步优化安全资源利用率，发挥安全资源应用价值。应用示意图如图 1-6 所示。图 1-6 安全工具自服务应用场景示意图（3 3）安全信息统一追溯管理安全信息统一追溯管理 13 一体化安全运营管理平台汇聚安全数据涉及多系统、多区域、多层级、多主体，在安全信息的传递汇聚过程中不可避免的造成数据的可用性降低，信息缺失。为提升安全运营精准性，安全运营平台多维度构建信息来源追溯功能，通过包含设备 IP、时间印记、业务 ID 等信息在内的数据来源识别能力，帮助安全分析层层下钻。应用示意图如图 1-7 所示。图 1-7 安全信息统一追溯管理应用场景示意图 4.安全及可靠性安全及可靠性（1 1）完善的基础防护能力完善的基础防护能力 本方案为构建 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系，对用户网络、业务、安全现状进行充分调研分析，帮助用户形成涵盖“网络、边界、主机、设备、应用”的基础防护能力及风险识别能力。网络方面通过OT、IT 态势感知系统充分识别风险流量，边界方面通过 OT、IT 防火墙进行有效的访问控制管理，主机方面通过 IT 服务器主机防护系统及 OT 工控主机防护系统提供差异化的计算环境保护，设备及应用方面通过脆弱性管理系统保障 OT、IT 设备及系统漏洞可知、可管、可控，并通过安全运营平台构建覆盖用户集团整体的安全运营管理能力。14 （2 2）可靠的安全运营能力可靠的安全运营能力 方案通过安全运营平台打通用户安全流程协同管理，借助 OA、BPM 流程引擎，将安全与业务紧密融合；构建丰富的安全运营指标展示与考核功能，以数字化技术手段将安全数据价值全面提升展示；建立全自动工单闭环管理功能，保障安全运营督办的执行落地，多状态、多分支、多角色共同参与，保障业务安全有效平稳运行。5.其他亮点其他亮点（1 1）龙头企业示范效应龙头企业示范效应 本案例用户作为我国工程机械装备行业龙头企业，其安全防护能力及安全运营能力建设成果对行业具有高度示范作用；同时，用户上下游产业链机构丰富，以点及面，行业影响效果显著。方案用户充分落实企业网络安全主体责任，为产业行业先进引领，完成了高质量的试点示范。（2 2）重点活动成效显著重点活动成效显著 用户作为大型工业生产企业存在资产暴露面大、OT 生产环境复杂、安全运营应急响应难度大等问题，在历年各级主管单位重点活动中演练成绩不佳。用户依托本方案安全运营体系建设，形成了 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系，于 2022 年度在其所在省份网络攻防演习获得第二名的优异成绩。2.1.3 下一步实施计划下一步实施计划 1.1.运营平台能力提升运营平台能力提升 遵循安全能力“同步规划、同步建设、同步使用”的原则，本期方案功能规划预留了充分的能力提升空间。下一步计划将安全运营平台进行持续能力提升，当前安全处置仍需人工审核，在进一步积累安全场景、安全处置剧本、安全响应标准动作的帮助下，逐步完善运营平台 SOAR 的能力，充分结合业务分类分级管理运营，将可控低影响的安全事件，逐步依托安全剧本 15 自动化处置，进一步提升安全处置效率，将安全运营人力进一步释放。2 2.保护范围持续完善保护范围持续完善 根据用户业务的不断发展，以及业务系统应用技术的不断演进，用户容器部署的业务系统日渐增多，业务功能微服务化趋势明显。下一步计划在安全功能持续完善方面帮助用户将容器内的风险识别、安全保护、安全检测、安全响应融入整体安全运营平台体系，保障安全防护与业务系统同步发展、敏捷支撑。3 3.解决方案行业推广解决方案行业推广 伴随着本方案标杆案例的持续运营完善，业务安全处置模型的不断积累，安全运营功能的实用落地，安全指标维度的丰富积累。下一步计划发挥龙头企业标杆案例示范影响效力，在装备制造行业及上下游产业行业中进行构建 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系解决方案的持续推广，助力工业互联网安全产业不断发展。2.1.4 方案创新点和实施效果方案创新点和实施效果 1.1.方案先进性及创新点方案先进性及创新点 本方案打破当前普遍存在的用户适应安全厂商固定安全运营产品的现状，高度重视用户业务需求，以自研可控、代码级交付的理念为用户按需交付安全运营能力，方案统筹考虑 OT 生产环境及 IT 办公环境的安全运营覆盖建设，创新性实践公有云安全风险与云下传统安全态势感知的统一运营管理，方案完成系统化纵深安全防御与数字化高效安全运营融合，由被动防御应对向主动运营反制转变，全面提升企业安全能力。部分先进创新内容如下：（1 1）覆盖全覆盖全、体量大体量大 本方案覆盖生产园区 OT、IT 系统涉及全国十余个省市，涉及工业生产品类达数十种、服务器主机安全运营体量达万级、OT 工业主机安全防护近 16 千套、OT 态势感知探针建设近百（2 2）品类多品类多、全融合全融合 本方案涉及安全信息来源广泛，存在大量 IT 系统及 OT 系统，包含多个公有云环境、集团IDC机房、集团研发测试区域、多省事生产办公区域 2 2.实施效果实施效果 通过本方案的实施，为用户实现了集团-园区、云上-云下的全面安全运营及安全防护能力提升，具体表现在运营效果、防护效果以及反制效果三个方面：（1 1）运营效果运营效果 本方案通过一体化安全运营体系的构建，帮助用户打破安全数据交互壁垒，统筹安全能力，从而形成安全防护合力。建设以漏洞管理、基线管理、事件管理、风险管理为功能模块的安全运营前台，通过安全运营中台汇聚海量安全数据，挖掘数据真正价值，全面提高安全处置效率，提升安全岗位人效，赋能集团人员安全意识提升。促使用户集团信息安全处置效率提升 87%、安全数据可视化利用率达到 90%、安全资产管理率达到 99%。（2 2）防护效果防护效果 本方案为支撑能够建设 OT、IT 安全能力全面融合的工业互联网安全运营体系，利旧用户原有 IT 防火墙、OT 防火墙、IT 态势感知、漏洞扫描、云原生安全等能力的同时，新增建设 IT 服务器主机安全防护系统、OT 态势感知系统、OT 工控主机安全系统，攻击诱捕反制蜜罐系统。全面提升用户涉及“网络、边界、主机、设备、应用”的基础防护能力及风险识别能力。（3 3）反制效果反制效果 本方案选取具有代表性的生产园区、集团部分业务网段、公有云部分业务网段作为攻击诱捕反制安全能力建设试点，实现系统化纵深安全防御与数字化高效安全运营融合，由被动防御应对向主动运营反制转变，全面提升 17 企业安全能力。2022 年度用户在其所在省份网络攻防演习中，借助诱捕反制得分获得优异成绩。2.1.5 单单位基本信息位基本信息 树根互联股份有限公司将新一代信息技术与制造业深度融合，开发了以自主可控的工业互联网操作系统为核心的工业互联网平台根云平台。公司提供的工业互联网解决方案主要包括智能制造 IIoT 解决方案、产品智能化 IIoT 解决方案、产业链 IIoT 解决方案，赋能工业企业的智能生产管理、产品与服务的创新以及产业链协同，提供低成本、低门槛、高效率、高可靠的工业互联网数字化转型服务。公司是工信部遴选的第一批国家级跨行业跨领域工业互联网平台企业，并连续四年入选；2019 年根云平台成为了公安部信息系统安全等级保护（2.0）发布后首批通过三级测评的工业互联网平台；2021 年，公司收到国务院发展研究中心的致谢信：公司提供的“工程机械大数据挖掘机指数”为国务院发展研究中心相关工作提供了数据支撑，并对有关政策制定和实际工作发挥了积极作用。根云平台于2019 年、2020 年、2021 年连续三年入选权威机构 Gartner 全球工业互联网魔力象限，系唯一入选的中国工业互联网平台；在 IDC 发布的2021 年中国工业互联网平台市场厂商评估 结果中，公司位于领导者象限，技术力位居中国第一；在福布斯中国 2021 年度中国十大工业互联网企业 排名中，公司位列第一；公司于 2021 年取得 CMMI 最高等级 5 级认证。2.22.2 案例二案例二：5G 5G 量子融合安全提升解决方案量子融合安全提升解决方案面向能源领域的面向能源领域的工业互联网安全构建工业互联网安全构建 2.2.1 方案概述方案概述 电力行业是我国重要的工业领域之一，发展工业互联网是电力行业数字化转型的必然过程，根据工信部印发的工业互联网创新发展行动计划 18 （2021-2023 年）的相关内容要求，电力行业将进一步加快工业互联网创新发展步伐，持续推动工业数字化转型。安徽移动面向国网电力安徽公司虚拟电厂、配网保护等生产控制应用，建立 5G 电力专网，通过 RB 预留、Flexe硬切片、UPF 下沉隔离、网络边界一体融合的安全防护体系等技术实现电力业务网络承载层面数据安全隔离，结合应用层面量子加密系统融入 5G 专网通信体系，打造网业一体的电力网络安全解决方案。1.方案背景方案背景 2020 年，中央政治局就量子科技研究和应用前景举行第二十四次集中学习，并写入国家“十四五规划”。2021 年国家电网公司能源互联网规划要求，要通过建设坚强骨干网架、弹性灵活配电网、平台云网融合等，构建能源互联网安全防御体系，提高“双高”“双峰”背景下电网抗扰动能力和自愈能力，提升信息安全态势感知能力和智能化、动态化网络安全防护水平，实现更高水平的电力安全保障。2022 年，国网“十四五数字化规划”和“十四五”配电数字化建设应用工作方案，提出要探索研究量子加密技术在海量分布式新能源接入、“源网荷储”高效互动、配电网等业务场景的应用。随着以新能源为主体的新型电力系统建设，海量分布式新能源并网接入，源网荷储友好互动，对通信网络的灵活接入、实时性、可靠性和安全性提出了更高要求。2.方案简介方案简介 方案通过 5G 专网 量子加密体系融合，基于 5G 专网技术，结合量子保密通信在 5G 通信通道加密、电力业务数据加密和身份认证、鉴权等方面的关键技术，攻关“5G 量子纵向加密认证技术”和“5G 量子横向加密技术”，提出“5G 量子”方案，建设省级电力量子密钥服务平台，研发首台5G 量子纵向加密认证装置、首个具有精准时间同步功能的 5G 量子横向加密通信终端，将实时更新的量子密钥融入电力二次安防体系，为 5G 承载不同 19 电力业务提供定制化的保密服务，构建新型电力系统坚强护盾。3.方案目标方案目标 以 5G 专网为承载基础，结合 5G 承载电网调控业务的量子密钥应用需求，遵循“统一量子密码服务平台 定制化密码应用”的整体思路，积极贯彻落实国家“十四五”规划量子科技战略，建设具有差异化量子密钥供给能力的量子密服平台，研制涵盖“5G 量子 纵向加密、横向加密”两款 5G 量子密钥应用产品，通过将随机性更强、更新频率更高的量子密钥引入 5G 通信通道加密和调控业务数据加密环节，提升 5G 承载电网调控类业务的安全水平。2.2.2 方案实施概况方案实施概况 5G 网络引入网络功能虚拟化、网络切片、边缘计算、网络能力开放等关键技术，一定程度上带来了新的安全威胁和风险，对数据保护、安全防护和运营部署等方面提出了更高要求。本方案通过建设5G专网安全防护体系，结合业务应用安全要求特点，将 5G 专网与电力应用加密网络二网融合，建立面向业务的端到端安全防护体系。1.方案总体架构方案总体架构和和主要主要内容内容 基于 5G AICDE，为安徽电力打造 5G 业务专网，形成网络 业务的的一体化安全解决方案，以 5G 专网安全为基础，设计了面向通道加密、身份认证、数据加密的差异化量子密钥应用策略，设计了首套支持量子随机数、多厂家多制式 QKD 密码源，支持多种量子密码应用策略，支持对外提供统一API 接口的量子密码服务平台，并在国网安徽省电力公司统一部署，满足不同电力业务的差异化量子密钥应用需求。20 图 2-1 安徽移动电力 5G 专网系统架构 2.网络网络、平台平台或安全或安全互联互联架构架构（1 1）打造面向客打造面向客户的网络安全方案户的网络安全方案 围绕 SDN、安全资源池、云安全管理平台 3 大模块，构建云化网络防护能力，安全能力部署在 UPF 近源侧，通过分流减压纵深化检、安全编排云边协同、虚拟资源弹性伸缩多维度安全协同，为企业客户打造专属的安全解决方案，对企业网络进行全流量安全监控，保障园区资产的安全访问与使用。图 2-2 安徽移动电力 5G 专网网络安全系统架构 21 （2 2）融合业务应用提升业务侧安全能力融合业务应用提升业务侧安全能力 通过部署“5G 量子纵向加密认证技术”，使用支持 5G 通信、量子密钥和纵向加密认证功能的 5G 量子纵向加密认证装置，并在分布式新能源群调群控和虚拟电厂两个业务场景开展业务安全部署。通过攻关“5G 量子横向加密技术”，研发具有精准时间同步功能的 5G 量子横向加密通信终端，并在配网保护业务场景落地使用。图 2-3 安徽移动电力 5G 专网应用安全系统架构 3.具体应用具体应用场景场景和安全和安全应用模式应用模式（1 1）面向电力企业主网调控的面向电力企业主网调控的“5G 5G 量子纵向加密量子纵向加密”安全应用安全应用 针对新型电力系统分布式新能源并网、“源网荷”友好互动、虚拟电厂等业务安全接入需求，在主站侧对纵向加密认证装置进行量子化升级，在终端侧部署 5G 量子纵向加密认证装置，基于 5G 专网安全的承载通道，利用量子密码服务平台实时分发和统一调度的量子密钥构建纵向加密隧道，选取典型分布式新能源场站开展业务部署验证，探索 5G 量子加密技术在分布式新能源群调群控和虚拟电厂等主网调控业务中应用的可行性，为安全电网运行提供端到端一体化安全防护能力。22 （2 2）面向电力企业配网调控的面向电力企业配网调控的“5G 5G 量子横向加密量子横向加密”应用应用 针对配网差动保护业务安全提升需求，结合人工智能技术预测配网差动保护业务状态，提出差异化的量子密钥应用策略，通过具备精准时间同步功能的 5G 量子横向加密通信终端，利用量子密码服务平台实时分发和统一调度的量子密钥，构建量子加密隧道，实现对 5G 无线通道的加密，并选取典型的配网保护业务场景开展示范应用，验证面向配网保护业务的 5G 与量子密钥融合技术应用的可行性。4.安全及可靠性安全及可靠性（1 1）面向电力企业的面向电力企业的 5G5G 网络安全网络安全 面向电力企业业务场景，构建集 5G 安全自动化检测、全业务/全通道数据采集监测、云安全自适应防护、AI 智能化分析、安全编排与响应于一体的 5G 网络安全整体防护能力，通过部署防火墙、IPS 及 WAF 3 种安全组件，保障企业设备数据交换间的传输安全。（2 2）面向应用场景的端到端业务安全面向应用场景的端到端业务安全 通过 5G 专网与量子加密技术融合，为电力配网保护、虚拟电厂等电力关键业务运营提供专属的安全防护能力。密码随机：密钥随机性由量子力学原理保证；一次一密：量子密服平台实时更新会话密钥；高频更新：会话密钥的更新频率秒级可配置；深度融合：5G 网络、量子加密与电力业务需求深度融合；冗余备份：支持量子密钥、经典密钥的无缝切换；本方案安全方案经验证可满足新型电力系统背景下主配网调控业务的大带宽、高并发、低延时的差异化安全通信需求。5.其他亮点其他亮点 国内首个电力行业专网安全应用，融合 5G 专网通信技术、量子加密技 23 术，为电力企业对安全性要求较高的生产业务提供端到端安全保障。方案获得第五届“绽放杯”5G 应用征集大赛智慧能源专题赛三等奖（支持新型电力系统的省域 5G 专网及示范应用）、2022 年安徽省“5G 工业互联网”十大创新应用（安徽国网新型城市 5G 智能电网继电保护）。2.2.3 下一步实施计划下一步实施计划 1.主网调控业务场景推广部署主网调控业务场景推广部署 在国网电力安徽公司信义 6 期 10kV 光伏站点开展分布式新能源群调群控应用示范，在蔚来换电站开展虚拟电厂应用示范，进一步验证“5G 量子纵向加密认证”技术，制定全省推广计划，通过 5G 专网二期方案逐步分地市进行全覆盖。2.配网保护业务场景推广部署配网保护业务场景推广部署 一期通过 5G 专网覆盖区域，在合肥城区部分开闭所开展配网保护业务5G 量子加密全场景覆盖测试，验证“5G 量子 横向加密”技术，制定全省推广计划，通过 5G 专网二期方案逐步分地市进行全覆盖。2.2.4 方案创新点和实施效果方案创新点和实施效果 1.方案先进性及创新点方案先进性及创新点（1）方案研发了首台支持电力专用加密算法和国调证书体系的 5G 量子纵向加密认证装置，可实现分布式新能源群调群控业务安全接入调度自动化系统进行远程控制，提升分布式新能源厂站信息无线接入的安全性，解决部分新能源厂站光缆未覆盖、重要信息无线传输不安全的问题。（2）方案研发了首台支持高精度授时技术、电力专用算法的 5G 量子横向加密网关，可接入配网差动保护等典型业务，提升配网保护业务的无线接入安全性，大幅缩短配电网故障隔离时间。（3）方案通过采用的随机性更好、更新频率更高的量子密钥，在 5G 网络基础上构建电力专用量子加密隧道，大幅提升了主配网控制类业务的安 24 全性。2.实施效果实施效果（1 1）助力电力企业助力电力企业 5G5G 承载电网调控业务安全提升承载电网调控业务安全提升 关键技术设备国产化关键技术设备国产化 量子密钥生成设备、调度设备和应用设备均已实现全国产化，推动了量子科技进步和实用化水平，进一步提升了 5G 承载电网调控业务的安全性，保证业务接入、承载、安全及端到端的自主管控。具有良好地社会效益具有良好地社会效益 通过将 5G 通信、量子密码技术、电网调控业务深度融合，构建了一道安全可靠的电力应用网络，有效的解决电力智慧系统的安全和接入的问题，助力电力企业数字化转型，增强供电可靠性。（2 2）形成了可复制形成了可复制、可推广的可推广的“5G 5G 量子量子 调控业务安全提升调控业务安全提升”典型方典型方案案 设计了“5G 专网 应用安全”的整体安全解决方案架构，在 5G 专网基础上，建设量子密码服务平台，支持光纤 QKD、量子随机数、量子卫星密钥源，支持量子密钥的生成、统一管理和灵活调度；在应用侧，针对不同调控业务场景，提出了涵盖“5G 量子 纵向加密”“5G 量子 横向加密”的主配网安全提升整体解决方案，部署 5G 量子加密定制化装置，融入现有安全防护体系，构建量子加密通道实现主配网调控业务安全提升，为“5G 量子”技术在电网调控领域的应用提供了重要参考。2.2.5 单位基本信息单位基本信息 本方案由中国移动通信集团有限公司信息安全管理与运行中心牵头。2011 年 11 月，中国移动通信集团有限公司信息安全管理与运行中心成立（以下简称“信安中心”），具备“管理 生产”双重职能，负责归口信息安全管理与不良信息治理，开展不良信息集中治理与信息安全集中运营。25 2018 年 8 月，集团成立中国移动网络安全领导小组，领导小组办公室设在我中心，负责集团网络安全相关工作统筹和协调。信安中心深入学习贯彻习近平总书记关于网信工作的重要指示精神，以建设网络强国为己任，工作范围覆盖终端安全、网络安全、应用安全、业务安全、内容安全等多领域，形成了全国“一盘棋”的工作格局，相关工作整体能力与水平始终保持行业领先。近年来，信安中心在开展网络安全重保、防范打击电信诈骗、组织网络安全攻防竞赛、开展网络安全研发等方面卓有成效。在工业互联网方面，特别成立了专门的研发中心，开展工业互联网业务及工业互联网安全防护解决方案的研制和推广。中国移动通信集团安徽有限公司作为本次方案联合申报单位，下辖 16个市分公司、64 个县（市）分公司及 1 个全资子公司，拥有各类员工 16700余人。公司以满意服务为宗旨，以创无限通信世界，做信息社会栋梁为使命，全面实施服务与业务领先战略，努力为安徽经济的腾飞服务。中国移动安徽公司自成立以来，运营收入平均增速达 20%，成为区域主导通信运营企业。2002 年上市以来，累计上缴中央和地方税收达 119 亿元。移动通信网络已全面覆盖全省各市、县、乡、村。中国移动安徽公司大力推进行业应用，助推政府和企业信息化建设。公司一直致力于以移动信息化助推当地经济社会发展。企业发展不忘回报，积极开展教育扶贫、捐资助学，支持农村教育、科技和文化事业发展。公司近年的发展得到了社会各界充分肯定，先后获得“全国五一劳动奖状”、“中央企业先进集体”、“全国履行社会责任贡献突出奖”、“全国通信行业用户满意企业”、国家级“诚信维权单位”、“全国优秀外商投资企业”、“全国内部审计先进单位”、“全省外商投资经济效益先进企业、经济效益最好企业”、“全省模范劳动关系和谐企业”等荣誉称号。国网安徽省电力有限公司信息通信分公司于 2010 年 3 月成立，是国网 26 安徽电力的信息通信业务支撑机构，承担信息通信系统的建设与运行维护工作。主要负责安徽省境内一二三四级骨干通信网的运行监视和三四级骨干通信网的调度指挥，承担 500kV 及以上变电站通信系统运维检修和工程建设。负责省公司信息通信机房的建设与运维工作，承担主机、存储及网络设备的日常运维工作，负责省级集中部署业务应用系统的建设和运维工作。承担省公司数据中台建设运营和数据价值挖掘应用等工作。负责网络与信息安全保障工作，承担网络保密检查监测中心、商用密码服务中心日常运营工作。2.32.3 案例三案例三：工业互联网企业安全综合防护系统工业互联网企业安全综合防护系统打打造工业互联造工业互联网企业全流程网企业全流程、全领域的综合安全保障体系全领域的综合安全保障体系 2.3.1 方案概述方案概述 本方案方案应用于国内一家大型化工集团央企，总部位于上海，但是集团和各分厂、厂区遍布全国（18 个省、直辖市），核心需求是实现集团与各分厂的安全风险和威胁实时检测，掌握总体安全态势，支撑安全决策和规划，同时满足工业互联网企业安全分类分级工作的管理需要。1.方案背景方案背景 为深入贯彻落实国务院关于深化“互联网先进制造业”发展工业联网的指导意见（国发 2017 50 号，2022 年 3 月 31 日工网安函【2022】235 号关于征求开展工业互联网安全深度行活动意见建议的函，2022 年 5月 工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安全深度行活动的通知 工信厅网安函【2022】97 号推动在全国范围内深入实施工业互联网企业安全分类分级管理的要求。本方案实施在某大型化工集团企业，厂区和分公司遍布全国，实现企业（包括各分厂）安全风险和威胁检测，掌握总体安全态势，支撑安全决策和 27 规划。通过方案方案实施为化工企业提供分类分级全生命周期安全服务，包括工业互联网企业分类分级综合管理、企业安全防护能力建设、企业态势感知呈现，对接省工业互联网安全监测与态势感知平台，实现 IT 与 OT 的融合分析，提供安全监测和预警通报、威胁溯源、公共安全服务技术手段，实现工业互联网相关企业安全态势可感、可知、可监管，为工业互联网发展保驾护航。2.方案简介方案简介 方案目前已经验收并在企业实际工作中产生了效益，解决企业：（1）各地域设备和系统的数据孤岛问题严重 在分厂与总部、厂区内各设备和系统的安全数据没有统一汇聚和分析，安全数据和分析结果没有打通和共享，各自为战。（2）工控威胁和异常行为检测能力缺失 生产网（OT 域）缺少安全检测手段和能力，生产网络的安全状态不可知。（3）威胁溯源分析无从下手 缺少安全数据关联分析和威胁溯源的技术手段，针对发现的攻击和威胁不能进行行为回溯和威胁画像，以及快速定位和确定所有被攻击资产和影响范围，并对威胁处置进行有效支撑。（4）威胁处置无法聚焦，效率低 集团总部和各厂区每天产生的安全时间数量平均达 10 万多条，安全管理和运营人员完全无法有效分析和处理海量的安全事件和报警。（5）安全态势不可视 集团和各厂区的安全态势做不到可知可控，不清楚安全风险和威胁的当前状态、影响范围和发展趋势，威胁信息也无法共享。（6）不能满足工信部分类分级省企对接合规要求 28 作为三级联网企业，未按照分类分级管理要求与省级安全监管平台对接，也不清楚如何实现对接。通过本方案建设工业互联网企业安全综合防护系统，为该化工行业企业提供工业网络安全综合防护平台能力和与省/市工业互联网安全态势感知平台对接等安全服务，形成了企业安全监测、预警通报、威胁溯源、安全服务能力，实现了工业互联网相关企业安全态势可感、可知、可监管，为工业互联网发展保驾护航。3.方案目标方案目标 本次方案重点方向为搭建工业互联网企业网络安全综合防护平台，围绕工业控制系统安全、工业生产网络与管理网络安全、工业数据安全等，建设工业互联网企业安全综合防护系统，构建包括资产管理、漏洞检测、配置核查、边界防护、入侵检测、态势感知、病毒防范、安全审计、数据保护等的一体化动态综合防御体系，形成工业互联网企业安全综合防护能力，全天候全方位监控关键生产设备及重要业务系统安全状况，及时发现、处置、阻断各类网络安全隐患风险，并支撑溯源取证，为中化总部和 21 个分厂提供安全保障和满足分类分级管理需求。2.3.2 方案实施概况方案实施概况 根据经信委专家评审建议，结合工信部方案的管理要求，方案在 2021年以公开招标的方式完成工业互联网企业网络安全综合防护平台方案的采购工作，目前方案已完成实施并取得很好的应用效果，实现了总部和分厂多源异构全安全数据接入，构建工控网络威胁检测能力和安全事件回溯能力。通过安全告警解决海量安全事件处理失焦问题，同时构建企业全领域态势感知能力，并按照工信部分类分级管理要求，实现了省企对接，满足分类分级合规要求。1.方案总体架构方案总体架构和和主要主要内容内容 29 （1 1）方案总体架构方案总体架构 图 3-1 方案总体架构 平台的建设是整个方案的主要部分，主要包括如下内容：数据采集接入数据采集接入：实现对企业内外部多源异构数据的接入及汇聚，形成统一标准格式化数据。数据处理及分析数据处理及分析：调用数据采集接入层形成的标准化数据进行分析及存储。通过 IT OT 域研判结果汇聚、研判模型构建、事件智能研判及人工核验，梳理形成工业安全态势感知平台基础资源信息、联网设备及系统资产信息，形成基础信息库，安全技术库、知识库和规则库，为网络侧的安全监测分析提供数据支撑。应用服务展示应用服务展示：企业安全态势感知呈现，深度分析，日志检索，威胁溯源，资产管理，报表及策略管理，形成工业互联网企业安全综合防护能力，全天候全方位监控关键生产设备及重要业务系统安全状况，及时发现、处置、阻断各类网络安全隐患风险，并支撑溯源取证。同时，平台与省级工业互联网平台对接，满足分类分级合规要求及数 30 据共享，形成工业互联网网络安全的完整闭环。（2 2）方案技术方案方案技术方案 资产画像资产画像：通过主动探测、被动探测和静态导入等多种方式，全面探测全域资产，并通过自学习功能，收集业务访问日志，建立资产业务访问关系模型，实现精准的资产画像。图 3-2 资产画像 多源异构数据灵活自动化配置接入多源异构数据灵活自动化配置接入：通过人性化的设计和界面，为安全人员提供便捷的可视化安全策略配置功能，实现多源异构数据的快速灵活接入。图 3-3 多源异构数据自动化配置接入 告警规则配置与运营告警规则配置与运营：依托海量现网安全数据汇聚和专家分析，积累网络安全告警规则并内置到系统，帮助客户快速建立安全能力。提供图形化、31 人性化的规则配置框架，通过时间段、威胁类型、发生频次等多维度，以及归并、去重等逻辑匹配规则的灵活配置，帮助安全运营人员根据实际场景和阶段性关注重点，快速建立安全策略，提升安全运营效率。全流程安全分析全流程安全分析：针对企业遭受的网络攻击进行实时监测，包括：密码暴力破解、拒绝服务攻击、勒索病毒、挖矿木马等。图 3-4 全流程安全分析 安全深度分析安全深度分析：根据企业客户业务需求，以及生产制造等领域的实际使用场景，挑选了 10 种工业协议，实现了这些工业协议的 100 多个字段深度解析，包括精准提取指令码、功能码、错误码等，工业协议的深度解析为工控通信异常，工控行为异常等工业威胁检测提供了基础和有力支撑。图 3-5 安全深度分析-攻击路径还原 32 图 3-6 安全深度分析-风险主机画像（2 2）方案主要功能方案主要功能 策略配置策略配置 策略配置包括区域配置、数据来源、范化策略和关联规则等功能模块，其功能是是实现多源异构数据的统一接入，以及安全分析规则配置和运营，为安全告警，深度分析和攻击行为回溯等功能提供支持。数据接入策略数据接入策略 工业互联网企业中可能存在的大量不同类型，不同厂商的设备，例如网络设备，包括交换机、路由器等；安全设备，如堡垒机、防火墙、web应用安全网关、入侵防御系统等；以及工业控制设备和系统等。这些设备和系统，都可以作为数据来源，态感平台通过范化策略模块，将不同的设备的数据进行归一化处理，统一接入到态感平台中。安全告警规则安全告警规则 关联规则模块是安全分析知识库和规则库，通过规则的配置和运营，针对接入的多源异构数据进行多维度关联分析，产生安全告警和深度分析结果。在多源异构数据统一接入的基础之上，态感平台提供灵活、人性化的配置框架，帮忙用户进行规则配置和运营。日志检索日志检索 提供接入的原始数据查询和检索功能。同时，通过对原始数据的统计 33 和分析，向用户展示威胁事件分布，归属区域，攻击趋势，威胁等级，失陷主机等维度的分析结果。深度分析深度分析 基于 ATT&CK 安全分析模型，对威胁事件和攻击行为进行攻击链溯源和取证，如下图所示，通过对各类威胁事件基于攻防视角等多维度归类，依托安全分析模型和各攻击阶段的攻击路径和手法进行关联分析，为用户还原完整的攻击过程和攻击影响范围，并针对攻击者和被攻击者进行行为回溯和画像。告警管理告警管理 平台基于接入的多源异构数据和告警规则产生安全告警，从攻击方向（由外向内，内部横向和由内向外等）以及主机状态等多个维度，向客户展示资产的安全风险和面临的威胁状态，并进行预警。资产管理资产管理 平台的支持下列 3 种资产数据接入方式：一是与客户已有的资产管理平台对接，接入资产数据。二是与第三方资产扫描系统对接，接入资产探测结果。三是手动录入，提供资产录入模板，实现资产数据的一键导入。同时也接入资产的漏洞数据，并针对漏洞，从漏洞类型、危害级别、区域分布等多个维度，将资产与漏洞进行关联分析，对高风险资产向客户进行预警。自动化报表中心自动化报表中心 形成企业安全自动化报表生成，提供安全报告生成和导出功能，为企业安全预警及安全决策支撑提供帮助。企业安全态势感知企业安全态势感知 通过实时安全事件监测，结合威胁情报和丰富的知识库进行分析和研 34 判，帮助企业全面掌握安全状态和发展趋势。态势感知模块从监测对象，攻击方向，威胁类型等维度提供企业安全综合态势、资产态势及威胁事件态势大屏呈现。系统管理系统管理 平台系统存储策略管理，操作日志及登录日志管理，保障系统安全及分权分域管理。2.网络网络、平台平台或安全或安全互联互联架构架构（1 1）系统部署全图示意系统部署全图示意 图 3-7 系统部署全图示意 通过在车间，工厂部署相应安全防护设备，实现对多源异构数据的采集分析，建设化工集团企业工业安全态势感知平台，同时通过企业安全协同联动一体机，实现与省级平台的数据对接及共享，满足分类分级要求。（2 2）网络架构示意网络架构示意 35 Rsyslog/Sftp处理子系统数据存储省企协同子系统主动探测资产网安探针多源日志RsyslogKafka业务子系统浏览器上报数据Nginx服务 图 3-8 系统网络架构示意图 在化工集团车间及工厂部署主动探测及网络安全探针，以及对企业各类系统及日志的数据采集。整体平台构建统一大数据，实现对标准化数据的分析及处理、存储、分析呈现。3.具体应用具体应用场景场景和安全和安全应用模式应用模式（1 1）安全应用场景安全应用场景 方案方案后续对工业互联网企业各行各业均适用。本次方案实用于工业企业的资产整体测绘、安全监测、威胁识别及溯源、态势感知呈现及省企对接服务。（2 2）安全应用模式安全应用模式 方案的建成，极具推广价值，这个方案的安全应用模式，主要体现在以下几个方面发挥效果：能够快速实施部署并达到既定效果，发挥试点区域先行示范的良好作用，为后续向全国工业互联网企业建设积累足够的建设经验，发挥试点区 36 域现行示范的良好作用。解决工业互联网企业痛点需求，如对监管部门要求理解不透彻，对省企接口规范了解不深入，难以满足监管部门的合规要求。针对不同企业提供分类、分级差异化安全解决方案，开拓工业互联网服务客户市场，对分级分类工作提供全面保障，从企业安全全方位支撑工业互联网企业分级分类保障工作，建立实战化常态化安全技术手段，形成支持工业互联网安全发展合力。4.安全及可靠性安全及可靠性 本方案将通过构建工业互联网企业全周期生命安全体系，从工业互联网企业互联网网络底层设计出发，采用多种先进的安全技术手段，为我国工业互联网的安全提供了有效的监测、预警、通报、协助处置能力。该方案的实施，将会为工业互联网领域的发展提供有效的安全保障。具体包括：（1 1）为工业互联网行业健康发展提供有效保护为工业互联网行业健康发展提供有效保护 我国是制造业大国，加快建设和发展工业互联网，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展先进制造业，支持传统产业优化升级，具有重要意义。通过本方案的研发，建设工业互联网安全态势监测与感知技术手段，有效应对网络安全攻击，形成与工业互联网发展相匹配的安全保障能力，为我国深化“互联网 先进制造业”战略的顺利推进和推广保驾护航。（2 2）构建工业互联网安全监管技术体系构建工业互联网安全监管技术体系 工业互联网作是产业互联网新业态，建设企业级工业互联网平台，有利于增强企业安全防护能力，为行业主管部门的安全技术保障提供支撑，为行业主管部门政策制定、安全监管、事中处置、事后溯源提供强有力协同共荣。5.其他亮点其他亮点（1 1）灵活的灵活的接入安全设备接入安全设备 37 方案产品支持丰富的探针类型，包括工控漏扫、工控防火墙、工控网闸、工控入侵检测、工控监测审计、工控主机卫士等，同时支持第三方设备接入，客户可根据实际网络、预算情况选择安全探针进行部署，灵活组合不同类型的探针。（2 2）领先的安全检测能力领先的安全检测能力 支持安全合规检测、异常攻击检测、非法外联检测、设备运行状态检测、内网异常访问检测、非法程序启动检测、APT 攻击检测、恶意加密流量检测等。（3 3）全面的安全分析技术全面的安全分析技术 方案支持汇总各类安全数据，运用关联分析、用户画像、模型分析、威胁情报等安全技术，有效发现各类安全事件与风险隐患，识别漏报及误报行为，提升安全运维工作效率，形成实时监测、动态感知的整体安全分析能力。（4 4）智能的识别工业资产智能的识别工业资产 通过工业资产指纹识别技术，全面发现工业互联网资产，从工业设备、主机、应用、业务等多个维度建立资产库，对网内资产进行实时安全监控，呈现网络安全风险、脆弱性等安全信息，为客户提供强大的资产管理与安全监控手段（5 5）完善的政企联动体系完善的政企联动体系 快速实现省企对接，实现企业安全信息上报和省级平台威胁情报接收，并及时掌握对接效果，构建完善的省企联动、联防联控的安全防御体系。（6 6）多维度安全态势感知多维度安全态势感知 从资产的脆弱性、威胁和攻击等多个视角全面分析工业网络系统安全态势。通过人工智能和大屏可视化技术，直观呈现全网拓扑视图、告警趋势、实时告警等工业安全态势。2.3.3 下一步实施计划下一步实施计划 38 随着 5G 工业互联网的发展，势必带来如下安全问题：网络安全边界模糊 IT 与 OT 技术的融合，从专有硬件设备变成了通用服务器和云；专享组网模式将 UPF 和 MEC 从 CT/IT 信任域下沉到非信任域，业务通过切片进行逻辑隔离；部分用户数据仍会出公网，端到端安全边界防护受限。信令风暴风险 核心网下沉在企业后，信任域发生变化。对 UPF 的 N4 接口以及 BBU进行 N1/N2 接口的信令风暴监测，避免对云化核心网形成信令 DDoS 攻击 物联终端接入协议复杂 新型物联网终端接入协议较为复杂，并且面临着代码漏洞，逻辑缺陷。攻击者可利用木马或者 APT 等方式入侵。网络安全风险 网络仍会通过 N6 接口访问互联网，会收到来自互联网的网络安全攻击�