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，其核心在于构建人、机、物全面互联的网络基础设施。网络技术作为工业互联网技术体系的神经中枢，其研究与发展直接决定了工业互联网的整体性能、安全性和应用深度。本文旨在系统梳理工业互联网网络技术的研究现状，并对其应用实践进行分析。
一、工业互联网网络技术体系的核心构成
工业互联网网络技术并非单一技术，而是一个多层次、融合性的技术体系，主要包括：
- 网络互联技术：这是实现全要素连接的基础。主要包括：
- 工业现场总线与工业以太网：如PROFINET、EtherCAT、Modbus TCP等，用于车间内设备级的高速、确定性的实时通信。
- 时间敏感网络（TSN）：基于标准以太网，通过时间同步、流量调度等技术，为关键工业控制数据提供确定性的低时延传输，是解决OT（运营技术）与IT（信息技术）网络融合瓶颈的关键技术。
- 工业无线网络：如5G（特别是uRLLC、mMTC场景）、Wi-Fi 6/7、工业无线局域网（WIA-PA/FA）、LoRa等，满足设备移动、灵活部署和广域覆盖的需求。
- 标识解析技术：相当于工业互联网的“身份证”系统。通过为每一个物理实体（机器、产品）和数字对象（算法、模型）赋予全球唯一的标识码，并构建解析系统，实现跨企业、跨地域的信息查询与共享。主流体系包括Handle、OID、Ecode等。
- 网络与数据安全技术：工业环境对安全的要求极高。相关技术包括：
- 纵深防御体系：构建从边缘到云端的多层次安全防护。
- 加密与认证技术：保障数据传输和访问的安全。
- 威胁感知与态势分析：利用大数据和AI技术，实现主动安全防御。
- 边缘计算与网络协同：为降低云端压力和处理实时任务，在网络边缘侧部署计算资源。这要求网络能够智能地将计算任务在云、边、端之间进行协同调度，形成算力网络。
二、关键技术研究进展
当前研究焦点主要集中在以下几个方面：
- TSN的深化与落地：研究重点从标准制定转向具体实现，包括更精细的流量调度算法、与OPC UA（统一架构）的深度融合（形成“OPC UA over TSN”这一被广泛看好的组合），以及在不同工业场景下的部署测试。
- 5G与工业网络的融合：研究如何利用5G的网络切片、边缘计算能力，为柔性生产线、远程控制、AR/VR辅助维护等场景提供高可靠、低时延的无线连接。挑战在于如何与现有工业协议互通，并满足工业级的可靠性与安全性要求。
- 确定性网络技术：除TSN外，学术界和产业界也在探索其他确定性网络方案，如DetNet（确定性网络），旨在为从车间到广域网的端到端数据流提供有界的时延、抖动和丢包率保障。
- IPv6的全面部署：海量设备接入需要庞大的地址空间，IPv6的全面应用是工业互联网发展的必然要求，相关研究集中在IPv6在工业环境中的轻量化适配和安全性增强。
- AI赋能的智能网络：利用人工智能（特别是机器学习）技术对网络进行智能运维、流量预测、异常检测和资源动态优化，提升网络的自治能力和效率。
三、应用实践分析与挑战
网络技术在诸多工业领域已展开应用：
- 智能制造：在汽车、电子装配等行业，利用TSN+5G构建柔性产线，实现生产设备的快速重构和AGV（自动导引车）的精准协同。
- 预测性维护：通过广泛的设备联网，实时采集数据并传输至边缘或云端进行分析，提前预警设备故障。
- 远程操控与监控：在矿山、港口、电力巡检等危险或偏远场景，利用低时延、高可靠的网络实现对大型设备的远程精准操控和实时高清视频监控。
- 供应链协同：基于标识解析体系，实现产品全生命周期的信息追溯，提升供应链透明度和效率。
在应用落地中仍面临显著挑战：
- 技术融合复杂度高：OT与IT网络长期分离，协议、标准、管理体系各异，实现深度融合需要攻克大量技术与非技术壁垒。
- 成本与投资回报：对现有生产线进行网络化改造初始投入大，且投资回报周期长，中小企业顾虑较多。
- 安全风险突出：网络开放互联使得攻击面扩大，工业系统一旦遭受网络攻击，可能导致严重物理损害和生产停顿，安全防护需贯穿始终。
- 人才缺口：既懂工业流程又懂网络与信息技术的复合型人才严重短缺。
四、结论与展望
工业互联网网络技术的研究正从“连接”向“智能连接”和“可信连接”深化。TSN、5G、标识解析等核心技术的不断成熟与协同，为工业数字化转型构筑了坚实的“数字高速公路”。研究将更侧重于“云网边端”一体化协同、内生安全体系构建以及AI与网络的深度融合。成功的应用将不再局限于单点技术的突破，而是依赖于一个开放、融合、弹性且安全的整体网络解决方案。企业需要结合自身实际，采取“场景驱动、循序渐进”的策略，逐步推进工业互联网网络的部署与升级，方能真正释放数据要素的价值，驱动智能制造迈向新阶段。
