我国高度重视工业云的发展。近年来，国家出台了一系列政策鼓励工业云的发展，把工业云作为推动两化深度融合重要抓手，在国家政策的指引下，全国各地方政府纷纷进行工业云发展规划，积极推进工业云的发展，那么，影响工业云发展的关键技术究竟有哪些，未来的发展趋势是什么？本文给出了详尽的回答。
　　网络通信
　　在工业云的建设和应用过程中，网络通信技术起到了一个十分关键的作用。工业云相关的网络通信技术包括工业网络IP化、泛在的无线网络连接、工业设备网络互连、工业网络灵活组网等多方面。高效的网络通信技术确保了工业云提供高可用、高可靠、可扩展的工业云服务。工业云相关的网络通信技术发展趋势包括：

　　1. 工业网络IP化趋势
　　目前工业网络呈现“工业OT网络”和“工业IT网络”分离，不同管理层级（现场级、车间级、企业级、协同级）的分离，且每层之间的技术标准和管理策略相互独立。这种网络结构造成了不同层级的信息难以融合互通、工业生产全流程存在大量的信息死角，并且使得网络及设备的静态配置、刚性组织的方式难以满足未来用户定制、柔性生产的需要。
　　随着工业网络技术的发展演进，现场总线正在逐步被工业以太网替代。未来工业内有线连接将被具有以太网物理接口的网络主导，同时基于通用标准的工业以太网逐步取代各种私有的工业以太网，并实现控制数据与信息数据同口传输。随着以太网的广泛使用，工业网络的 IP化趋势将更为凸显，IP技术将由IP网络向OT网络延伸，实现信息网络的IP贯通，从而使得IT与 OT 节点（装备、物料等生产要素）直接互联。为解决大量支持IP的装备接入问题，IPv6技术将在工业广泛应用。
　　2. 泛在的无线网络连接
　　无线网络通信技术逐步向工业领域渗透，呈现从信息采集到生产控制，从局部方案到全网方案的发展趋势控制工程网版权所有，无线技术将成为现有工业有线控制网络有力的补充或替代。目前无线技术主要用于信息的采集、非实时控制和工厂内部信息化，主要的无线技术有Wi-Fi、Zigbee、2G/3G/LTE、WIA-PA等。未来各种工业生产要素(智能装备、物料、传感器等)和智能产品将可以通过各类无线技术实现连接。无线技术在工业应用领域迅猛发展，如：对于低功耗、广覆盖、大数据量连接等工业信息采集和控制场景，NB-IoT 将会成为较好的技术选择；5G 已明确将工业控制作为其低时延、高 可靠的重要应用场景；3GPP 也已开展相关的研究工作，对应用场景、需求、关键技术等进行全面的梳理，此外 IEC 正在制定工厂自动化无线网络 WIA-FA 技术标准。
　　3. 工业装备网络互联
　　目前工业装备的网络互联还处于初步阶段，仅实现了装备数据的采集、传输和统计分析。
　　未来工业装备的互联互通可将生产单元进行灵活重构，智能装备可在不同的生产单元间迁移和转换，并在生产单元内实现即插即用。工业装备的互联将实现全社会资源的优化配置。工业装备的互联互通既需要拥有互联能力的智能装备，又需要统一的装备间的通讯协议。如：沈阳机床的i5智能机床、OPC基金会提出的OPC UA设备通讯协议。
　　4. 工业网络灵活组网
　　智能制造、云制造、协同制造等新的制造模式需要通过网络层资源可编排能力工业实现网络的灵活组网。该技术网络拓扑的变化更加复杂，传统静态防护策略和安全域划分方法面临动态化、灵活化挑战。目前新的组网技术和概念不断涌现，如软件定义网络（Software Defined Network，SDN），是Emulex网络一种新型网络创新架构，是网络虚拟化的一种实现方式，其核心技术OpenFlow通过将网络设备控制面与数据面分离开来，从而实现了网络流量的灵活控制，使网络作为管道变得更加智能。
　　协同集成
　　协同集成技术是综合性技术，是将工业云的各种资源、各种信息聚合起来，形成协同效应，产生“1+1>2”的效果。工业数据集成技术实现了工业云平台数据的整合，工业系统集成技术为基于工业云的智能化生产提供技术支撑，而基于软硬件系统集成的供应链协同优化技术则是工业云平台高效、便捷的集中体现。通过这些技术，使得工业云得以提供互联化、智能化、数字化、物联化、服务化、协同化和定制化的工业应用服务。具体来说，工业云平台运用的协同集成技术将有以下发展趋势：

　　1. 工业数据集成技术
　　工业云平台产生海量的工业大数据，这些数据具有数据量大、数据类型复杂、数据处理实时性要求高等特点，因此，工业数据集成技术的发展，对以数据驱动的工业云平台至关重要。工业数据被收集、存储、分析、应用，基于工业传感器、RFID、条形码、工业自动控制系统的数据集成技术，能够实现高速运转的数据实时传递。此外，工业数据的集成应用技术以分析为基础，除了Hadoop、SPARK等大数据处理工具，深度学习是大数据分析技术的发展趋势之一，主要利用深层神经网络，实现更为优越的特征学习，对数据进行更有效的分类和可视化展示，数据的分析和管理可以更好地实现数据全生命周期的管理。基于工业数据的分析，还可以实现设备检测、预警预测、决策支持、能效优化等应用。
　　2. 工业系统集成技术
　　工业云的产生www.cechina.cn，对工业系统的集成提出了更高的要求，工业系统的管控技术是确保工业系统的实时性和网络高效的重要发展方向，对于工业系统各节点的距离和功能关系、对网络的信息流动管控技术使得工业控制网络与数据网络无缝衔接。此外，装备是工业云提供服务的基础，也是工业系统的重要组成部分，装备的集成技术是生产环节自动化、柔性化、智能化的基础。装备的分布式控制技术发展使得装备的网络化集成和控制更加方便。其次，具有自律能力的机器设备是未来智能装备的发展方向，自组织和超融性技术在智能装备上应用，使得装备在结构形式和运行方式上都体现出智能特性，另外，装备的软硬件模块化、设备描述语言统一化、开放性、互操作性能更加深入运用，这些集成技术让以智能装备为代表的工业系统能够更加适应未来复杂的工业环境。
　　3. 基于软硬件系统集成的供应链协同优化技术
　　工业云实现的是在研发、生产、销售、物流、产品等各业务环节的广度覆盖和深度渗透。因此，基于软硬件系统集成的供应链协同优化技术将是在工业云环境下资源优化配置、系统高效运行的关键技术。基于软硬件系统集成的供应链协同优化技术将逐步朝综合集成的方向发展，突破传统企业边界，实现面向市场和客户的业务流程和生产经营模式变革。上下游企业进行顺畅的原材料预规划，并通过软件实时了解其生产与运输进度，这是未来供应链前端改造升级的重点。此外，客户的个性化需求被系统采集和分析，及时进行信息共享和反馈，这是供应链后端重点突破的方向。
　　服务能力
　　工业云依托研发设计能力、采购能力、生产制造能力、检测能力、物流能力、营销能力、售后能力提供工业应用服务，依托平台能力提供平台服务，依托软、硬件能力提供基础设施服务。工业云业务能力技术的发展是为用户提供更加便捷、优质的工业云服务的基础。工业云资源共享和调配技术能够实现工业云服务管理，包括工业云服务的设计、部署、交付、运营、采购、使用等，最后，工业云服务的计量和评价也是完善工业云服务管理的关键技术。各技术的发展趋势如下：

　　1. 工业云业务能力技术发展
　　逆向建模、VR虚拟现实/AR增强现实以及快速而有效的新产品、工艺、设备和企业集成化设计等技术是研发设计、生产制造环节的技术发展趋势，这些技术的发展使得研发设计、生产制造将更加贴近用户需求，全程基于用户体验，全程用户可参与。CAX、PDM、MES、ERP等研发设计、生产管理软件垂直整合是工业关键技术的发展方向，数据互联互通贯穿整个数字化设计、仿真、加工过程。此外，模块化的产品设计以及模块化的产品生产是一个重要发展趋势，模块化技术能在满足个性化需求的基础上大大降低设计制造成本，柔性制造技术、虚拟制造技术、敏捷制造技术、增材制造技术将得以深入发展。依靠先进的传感器和控制，智能制造单元得以建立，整个制造过程将变得可视化、透明化。同时，随着相关技术的发展，采购、物流、营销、售后等环节将打破原来信息不对称的状态，库存管理技术、远程监控与诊断、预防性维护等技术是未来发展方向。利用工业云，将推动这些技术的发展，促进不同技术的整合，在此基础上再构建工业生态协同，包括工业众筹、工业众包和工业利益共同体的形成，从而推动工业转型进程。
　　2. 工业云资源共享和调配
　　在工业云服务的设计、部署、交付、运营、采购、使用等阶段，云端封装、接入、调用技术是需要优先发展的技术，该技术主要针对各类资源和需求端的封装、接入、调用控制工程网版权所有，工业云平台以在线发布的形式聚集和共享社会的工业资源，为用户提供研发设计、采购、生产制造、检测、物理、营销等全生命周期的服务，海量的服务资源和业务能力在工业云平台被展示、检索、访问、匹配、调度、支付等，云端封装、接入、调用技术为工业云的服务管理提供技术支撑。其次，针对底层终端物理设备的嵌入式接入技术、云计算互接入技术等也是未来受到广泛关注的技术。同时，由于工业云环境下涉及的资源种类广、数量多，尤其是不同类型企业之间的交互多，因此工业云资源调度模型的构建技术是未来发展趋势，通过该技术提高制造资源利用率。另外，高效的工业云服务组建、聚合、存储技术以及工业云任务动态构建与部署、分解、资源服务协同调度优化配置技术等也是工业云资源共享和调配重要的技术发展趋势，这些技术将使得工业云服务实现精益管理。
　　3. 工业云服务的计量和评价
　　工业云以为用户提供高效、优质的工业云服务为核心，在提供工业云服务的过程中需要进行工业云服务的计量以及评价。自动化计量是未来发展趋势，该技术基于工业云服务计量模型可以同时完成工业云服务资源和能力两方面的计量，为保证服务水平协议的执行保驾护航。此外，对于工业云服务的动态评价也将得到广泛应用。基于计量指标、监控指标、服务水平协议（SLA）、能力要求等一系列评价依据构建的评价模型，能为工业云服务带来系统性的、准确的、可靠的评价。
　　信息安全
　　信息安全是指信息的保密性、完整性和可用性。此外，信息安全也可包含其他特性，例如，真实性、责任性、抗抵赖性、可靠性。工业云作为工业信息化的一种体现，在引领业务发展的同时，也要保障安全控制风险。信息安全技术依照其保护的资产包括物理、网络、主机、应用、数据5个层面。其中关键技术及发展趋势包括：

　　1. 工业装备的安全技术
　　工控领域与传统IT领域相比，包含一些在工业领域专业应用的控制器、传感器、执行器等工控设备。不当的系统配置、安全管理的薄弱使这部分设备对攻击者来说有机可乘，并在全球范围内造成了部分的安全事件。工控设备的安全事件造成的影响，引发了全球范围内对工控设备安全的关注。我国十三五期间信息安全企业积极开展网络空间安全搜索的规划研发，旨在网络空间中识别、标记、监测工业设备和系统资产与安全状态。工控设备对应的安全评估、加固技术的研究也被各研究机构提上日程。 设备的安全技术重要发展方向为设备安全设备内嵌安全机制，通过安全芯片、安全固件、可信计算等技术，提供内嵌的安全能力，防止设备被非授权控制或功能安全失效。
　　2. 工业网络通讯协议的安全机制
　　工业网络通讯协议在设计之初主要应用于生产内网环境，能够满足当时通讯在内网环境下的安全需要。随着工业与互联网在应用场景与技术上的融合控制工程网版权所有，这部分通讯协议的安全机制与系统配置就显露出其在安全方面的不足。目前信息安全行业已逐步开展对工控系统相关的通讯协议的关注和分析工作。主要的发展方向为针对工业网络的安全防护需求，实现安全策略和安全域的动态调整，同时通过增加轻量级的认证、加密等安全机制保障无线网络的传输安全。
　　3. 工业领域恶意代码检测和处置
　　国际范围内已经出现了针对这些特有设备、协议和系统的恶意代码。快速有效地识别这部分恶意代码并进行处置，就成为恶意代码检测防护领域的趋势。针对恶意流量或代码的识别也逐步由工具预设策略向人工智能拓展。
　　4. 数据的完整性、保密性
　　工业数据对业务和生产安全均造成较大影响。识别并分类工业领域中的重要数据，在工业设备、生产网络、管理网络、各个环节数据的存储和传输过程中进行加密，并平衡加密要求与性能要求之间的矛盾是目前工业数据安全急需弥补的一项要点。加强对工业数据和元数据的标准化和安全管理，开展工业领域的数据安全治理是未来工业信息安全发展的必然趋势。主要的技术方向为对海量的工业数据进行分类分级CONTROL ENGINEERING China版权所有，并采用不同的技术进行分级保护，通过数据标签、签名等技术实现对重要数据流动过程的监控审计，实现工业数据全生命周期的保护，如区块链技术。
　　5. 工业信息系统整体安全防护
　　长期以来，工业信息系统缺乏信息安全的规划设计，由于意识和成本问题，并未进行安全防护、检测和必要的响应措施。将IT的安全控制措施移植到工控领域，就成为近年来的一个工作趋势，而充分考虑工业系统高可用性、高性能、专业应用和协议差别就成为了在工业领域安全保障工作的特点。风险管理由关注脆弱性向关注威胁转变，逐步开展工业威胁情报系统的建立，完善工业安全态势感知，建立纵深、协同的工业安全防御体系，并尝试探索自适应安全、数据驱动安全、人工智能安全等新的信息安全发展方向。
　　本文节选自《2016工业云应用发展白皮书》，经全国信标委云计算标准工作组独家授权发布，未经书面授权，禁止转载。