在工業(yè)云的建設和應用過程中，網絡通信技術起到了一個十分關鍵的作用。工業(yè)云相關的網絡通信技術包括工業(yè)網絡IP化、泛在的無線網絡連接、工業(yè)設備網絡互連、工業(yè)網絡靈活組網等多方面。高效的網絡通信技術確保了工業(yè)云提供高可用、高可靠、可擴展的工業(yè)云服務。工業(yè)云相關的網絡通信技術發(fā)展趨勢包括：

1. 工業(yè)網絡IP化趨勢

目前工業(yè)網絡呈現“工業(yè)OT網絡”和“工業(yè)IT網絡”分離，不同管理層級（現場級、車間級、企業(yè)級、協同級）的分離，且每層之間的技術標準和管理策略相互獨立。這種網絡結構造成了不同層級的信息難以融合互通、工業(yè)生產全流程存在大量的信息死角，并且使得網絡及設備的靜態(tài)配置、剛性組織的方式難以滿足未來用戶定制、柔性生產的需要。

隨著工業(yè)網絡技術的發(fā)展演進，現場總線正在逐步被工業(yè)以太網替代。未來工業(yè)內有線連接將被具有以太網物理接口的網絡主導，同時基于通用標準的工業(yè)以太網逐步取代各種私有的工業(yè)以太網，并實現控制數據與信息數據同口傳輸。隨著以太網的廣泛使用，工業(yè)網絡的 IP化趨勢將更為凸顯，IP技術將由IP網絡向OT網絡延伸，實現信息網絡的IP貫通，從而使得IT與 OT 節(jié)點（裝備、物料等生產要素）直接互聯。為解決大量支持IP的裝備接入問題，IPv6技術將在工業(yè)廣泛應用。

2. 泛在的無線網絡連接

無線網絡通信技術逐步向工業(yè)領域滲透，呈現從信息采集到生產控制，從局部方案到全網方案的發(fā)展趨勢，無線技術將成為現有工業(yè)有線控制網絡有力的補充或替代。目前無線技術主要用于信息的采集、非實時控制和工廠內部信息化，主要的無線技術有Wi-Fi、Zigbee、2G/3G/LTE、WIA-PA等。未來各種工業(yè)生產要素(智能裝備、物料、傳感器等)和智能產品將可以通過各類無線技術實現連接。無線技術在工業(yè)應用領域迅猛發(fā)展，如：對于低功耗、廣覆蓋、大數據量連接等工業(yè)信息采集和控制場景，NB-IoT 將會成為較好的技術選擇；5G 已明確將工業(yè)控制作為其低時延、高 可靠的重要應用場景；3GPP 也已開展相關的研究工作，對應用場景、需求、關鍵技術等進行全面的梳理，此外 IEC 正在制定工廠自動化無線網絡 WIA-FA 技術標準。

3. 工業(yè)裝備網絡互聯

目前工業(yè)裝備的網絡互聯還處于初步階段，僅實現了裝備數據的采集、傳輸和統計分析。

未來工業(yè)裝備的互聯互通可將生產單元進行靈活重構，智能裝備可在不同的生產單元間遷移和轉換，并在生產單元內實現即插即用。工業(yè)裝備的互聯將實現全社會資源的優(yōu)化配置。工業(yè)裝備的互聯互通既需要擁有互聯能力的智能裝備，又需要統一的裝備間的通訊協議。如：沈陽機床的i5智能機床、OPC基金會提出的OPC UA設備通訊協議。

4. 工業(yè)網絡靈活組網

智能制造、云制造、協同制造等新的制造模式需要通過網絡層資源可編排能力工業(yè)實現網絡的靈活組網。該技術網絡拓撲的變化更加復雜，傳統靜態(tài)防護策略和安全域劃分方法面臨動態(tài)化、靈活化挑戰(zhàn)。目前新的組網技術和概念不斷涌現，如軟件定義網絡（Software Defined Network，SDN），是Emulex網絡一種新型網絡創(chuàng)新架構，是網絡虛擬化的一種實現方式，其核心技術OpenFlow通過將網絡設備控制面與數據面分離開來，從而實現了網絡流量的靈活控制，使網絡作為管道變得更加智能。

協同集成
協同集成技術是綜合性技術，是將工業(yè)云的各種資源、各種信息聚合起來，形成協同效應，產生“1+1>2”的效果。工業(yè)數據集成技術實現了工業(yè)云平臺數據的整合，工業(yè)系統集成技術為基于工業(yè)云的智能化生產提供技術支撐，而基于軟硬件系統集成的供應鏈協同優(yōu)化技術則是工業(yè)云平臺高效、便捷的集中體現。通過這些技術，使得工業(yè)云得以提供互聯化、智能化、數字化、物聯化、服務化、協同化和定制化的工業(yè)應用服務。具體來說，工業(yè)云平臺運用的協同集成技術將有以下發(fā)展趨勢：1. 工業(yè)數據集成技術

工業(yè)云平臺產生海量的工業(yè)大數據，這些數據具有數據量大、數據類型復雜、數據處理實時性要求高等特點，因此，工業(yè)數據集成技術的發(fā)展，對以數據驅動的工業(yè)云平臺至關重要。工業(yè)數據被收集、存儲、分析、應用，基于工業(yè)傳感器、RFID、條形碼、工業(yè)自動控制系統的數據集成技術，能夠實現高速運轉的數據實時傳遞。此外，工業(yè)數據的集成應用技術以分析為基礎，除了Hadoop、SPARK等大數據處理工具，深度學習是大數據分析技術的發(fā)展趨勢之一，主要利用深層神經網絡，實現更為優(yōu)越的特征學習，對數據進行更有效的分類和可視化展示，數據的分析和管理可以更好地實現數據全生命周期的管理。基于工業(yè)數據的分析，還可以實現設備檢測、預警預測、決策支持、能效優(yōu)化等應用。

2. 工業(yè)系統集成技術

工業(yè)云的產生，對工業(yè)系統的集成提出了更高的要求，工業(yè)系統的管控技術是確保工業(yè)系統的實時性和網絡高效的重要發(fā)展方向，對于工業(yè)系統各節(jié)點的距離和功能關系、對網絡的信息流動管控技術使得工業(yè)控制網絡與數據網絡無縫銜接。此外，裝備是工業(yè)云提供服務的基礎，也是工業(yè)系統的重要組成部分，裝備的集成技術是生產環(huán)節(jié)自動化、柔性化、智能化的基礎。裝備的分布式控制技術發(fā)展使得裝備的網絡化集成和控制更加方便。其次，具有自律能力的機器設備是未來智能裝備的發(fā)展方向，自組織和超融性技術在智能裝備上應用，使得裝備在結構形式和運行方式上都體現出智能特性，另外，裝備的軟硬件模塊化、設備描述語言統一化、開放性、互操作性能更加深入運用，這些集成技術讓以智能裝備為代表的工業(yè)系統能夠更加適應未來復雜的工業(yè)環(huán)境。

3. 基于軟硬件系統集成的供應鏈協同優(yōu)化技術

工業(yè)云實現的是在研發(fā)、生產、銷售、物流、產品等各業(yè)務環(huán)節(jié)的廣度覆蓋和深度滲透。因此，基于軟硬件系統集成的供應鏈協同優(yōu)化技術將是在工業(yè)云環(huán)境下資源優(yōu)化配置、系統高效運行的關鍵技術。基于軟硬件系統集成的供應鏈協同優(yōu)化技術將逐步朝綜合集成的方向發(fā)展，突破傳統企業(yè)邊界，實現面向市場和客戶的業(yè)務流程和生產經營模式變革。上下游企業(yè)進行順暢的原材料預規(guī)劃，并通過軟件實時了解其生產與運輸進度，這是未來供應鏈前端改造升級的重點。此外，客戶的個性化需求被系統采集和分析，及時進行信息共享和反饋，這是供應鏈后端重點突破的方向。

服務能力
工業(yè)云依托研發(fā)設計能力、采購能力、生產制造能力、檢測能力、物流能力、營銷能力、售后能力提供工業(yè)應用服務，依托平臺能力提供平臺服務，依托軟、硬件能力提供基礎設施服務。工業(yè)云業(yè)務能力技術的發(fā)展是為用戶提供更加便捷、優(yōu)質的工業(yè)云服務的基礎。工業(yè)云資源共享和調配技術能夠實現工業(yè)云服務管理，包括工業(yè)云服務的設計、部署、交付、運營、采購、使用等，最后，工業(yè)云服務的計量和評價也是完善工業(yè)云服務管理的關鍵技術。各技術的發(fā)展趨勢如下：

1. 工業(yè)云業(yè)務能力技術發(fā)展

逆向建模、VR虛擬現實/AR增強現實以及快速而有效的新產品、工藝、設備和企業(yè)集成化設計等技術是研發(fā)設計、生產制造環(huán)節(jié)的技術發(fā)展趨勢，這些技術的發(fā)展使得研發(fā)設計、生產制造將更加貼近用戶需求，全程基于用戶體驗，全程用戶可參與。CAX、PDM、MES、ERP等研發(fā)設計、生產管理軟件垂直整合是工業(yè)關鍵技術的發(fā)展方向，數據互聯互通貫穿整個數字化設計、仿真、加工過程。此外，模塊化的產品設計以及模塊化的產品生產是一個重要發(fā)展趨勢，模塊化技術能在滿足個性化需求的基礎上大大降低設計制造成本，柔性制造技術、虛擬制造技術、敏捷制造技術、增材制造技術將得以深入發(fā)展。依靠先進的傳感器和控制，智能制造單元得以建立，整個制造過程將變得可視化、透明化。同時，隨著相關技術的發(fā)展，采購、物流、營銷、售后等環(huán)節(jié)將打破原來信息不對稱的狀態(tài)，庫存管理技術、遠程監(jiān)控與診斷、預防性維護等技術是未來發(fā)展方向。利用工業(yè)云，將推動這些技術的發(fā)展，促進不同技術的整合，在此基礎上再構建工業(yè)生態(tài)協同，包括工業(yè)眾籌、工業(yè)眾包和工業(yè)利益共同體的形成，從而推動工業(yè)轉型進程。

2. 工業(yè)云資源共享和調配

在工業(yè)云服務的設計、部署、交付、運營、采購、使用等階段，云端封裝、接入、調用技術是需要優(yōu)先發(fā)展的技術，該技術主要針對各類資源和需求端的封裝、接入、調用，工業(yè)云平臺以在線發(fā)布的形式聚集和共享社會的工業(yè)資源，為用戶提供研發(fā)設計、采購、生產制造、檢測、物理、營銷等全生命周期的服務，海量的服務資源和業(yè)務能力在工業(yè)云平臺被展示、檢索、訪問、匹配、調度、支付等，云端封裝、接入、調用技術為工業(yè)云的服務管理提供技術支撐。其次，針對底層終端物理設備的嵌入式接入技術、云計算互接入技術等也是未來受到廣泛關注的技術。同時，由于工業(yè)云環(huán)境下涉及的資源種類廣、數量多，尤其是不同類型企業(yè)之間的交互多，因此工業(yè)云資源調度模型的構建技術是未來發(fā)展趨勢，通過該技術提高制造資源利用率。另外，高效的工業(yè)云服務組建、聚合、存儲技術以及工業(yè)云任務動態(tài)構建與部署、分解、資源服務協同調度優(yōu)化配置技術等也是工業(yè)云資源共享和調配重要的技術發(fā)展趨勢，這些技術將使得工業(yè)云服務實現精益管理。

3. 工業(yè)云服務的計量和評價

工業(yè)云以為用戶提供高效、優(yōu)質的工業(yè)云服務為核心，在提供工業(yè)云服務的過程中需要進行工業(yè)云服務的計量以及評價。自動化計量是未來發(fā)展趨勢，該技術基于工業(yè)云服務計量模型可以同時完成工業(yè)云服務資源和能力兩方面的計量，為保證服務水平協議的執(zhí)行保駕護航。此外，對于工業(yè)云服務的動態(tài)評價也將得到廣泛應用。基于計量指標、監(jiān)控指標、服務水平協議（SLA）、能力要求等一系列評價依據構建的評價模型，能為工業(yè)云服務帶來系統性的、準確的、可靠的評價。

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，真實性、責任性、抗抵賴性、可靠性。工業(yè)云作為工業(yè)信息化的一種體現，在引領業(yè)務發(fā)展的同時，也要保障安全控制風險。信息安全技術依照其保護的資產包括物理、網絡、主機、應用、數據5個層面。其中關鍵技術及發(fā)展趨勢包括：

1. 工業(yè)裝備的安全技術

工控領域與傳統IT領域相比，包含一些在工業(yè)領域專業(yè)應用的控制器、傳感器、執(zhí)行器等工控設備。不當的系統配置、安全管理的薄弱使這部分設備對攻擊者來說有機可乘，并在全球范圍內造成了部分的安全事件。工控設備的安全事件造成的影響，引發(fā)了全球范圍內對工控設備安全的關注。我國十三五期間信息安全企業(yè)積極開展網絡空間安全搜索的規(guī)劃研發(fā)，旨在網絡空間中識別、標記、監(jiān)測工業(yè)設備和系統資產與安全狀態(tài)。工控設備對應的安全評估、加固技術的研究也被各研究機構提上日程。 設備的安全技術重要發(fā)展方向為設備安全設備內嵌安全機制，通過安全芯片、安全固件、可信計算等技術，提供內嵌的安全能力，防止設備被非授權控制或功能安全失效。

2. 工業(yè)網絡通訊協議的安全機制

工業(yè)網絡通訊協議在設計之初主要應用于生產內網環(huán)境，能夠滿足當時通訊在內網環(huán)境下的安全需要。隨著工業(yè)與互聯網在應用場景與技術上的融合，這部分通訊協議的安全機制與系統配置就顯露出其在安全方面的不足。目前信息安全行業(yè)已逐步開展對工控系統相關的通訊協議的關注和分析工作。主要的發(fā)展方向為針對工業(yè)網絡的安全防護需求，實現安全策略和安全域的動態(tài)調整，同時通過增加輕量級的認證、加密等安全機制保障無線網絡的傳輸安全。

3. 工業(yè)領域惡意代碼檢測和處置

國際范圍內已經出現了針對這些特有設備、協議和系統的惡意代碼。快速有效地識別這部分惡意代碼并進行處置，就成為惡意代碼檢測防護領域的趨勢。針對惡意流量或代碼的識別也逐步由工具預設策略向人工智能拓展。

4. 數據的完整性、保密性

工業(yè)數據對業(yè)務和生產安全均造成較大影響。識別并分類工業(yè)領域中的重要數據，在工業(yè)設備、生產網絡、管理網絡、各個環(huán)節(jié)數據的存儲和傳輸過程中進行加密，并平衡加密要求與性能要求之間的矛盾是目前工業(yè)數據安全急需彌補的一項要點。加強對工業(yè)數據和元數據的標準化和安全管理，開展工業(yè)領域的數據安全治理是未來工業(yè)信息安全發(fā)展的必然趨勢。主要的技術方向為對海量的工業(yè)數據進行分類分級，并采用不同的技術進行分級保護，通過數據標簽、簽名等技術實現對重要數據流動過程的監(jiān)控審計，實現工業(yè)數據全生命周期的保護，如區(qū)塊鏈技術。

5. 工業(yè)信息系統整體安全防護

長期以來，工業(yè)信息系統缺乏信息安全的規(guī)劃設計，由于意識和成本問題，并未進行安全防護、檢測和必要的響應措施。將IT的安全控制措施移植到工控領域，就成為近年來的一個工作趨勢，而充分考慮工業(yè)系統高可用性、高性能、專業(yè)應用和協議差別就成為了在工業(yè)領域安全保障工作的特點。風險管理由關注脆弱性向關注威脅轉變，逐步開展工業(yè)威脅情報系統的建立，完善工業(yè)安全態(tài)勢感知，建立縱深、協同的工業(yè)安全防御體系，并嘗試探索自適應安全、數據驅動安全、人工智能安全等新的信息安全發(fā)展方向。