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算控安融合:中科曙光闯荡工业界的底气和干劲

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镜头拉回2017年,那时成立了17年的曙光网络团队,在中科曙光的支持下,开始只身闯荡工业软件界。

彼时的中国工业软件体系,话语权牢牢掌握在那些纵横全球上百年的欧美巨头手中。

那么,在工业软件这个被誉为“工业皇冠上的明珠”并需要数十年积累的赛道,曙光网络作为国产新生力量,为何短短八年时间,从一匹黑马成长为一个备受关注的旗手?其中,2023年的标志性突破和2025年的爆发式落地,背后究竟发生了什么?

本文将尝试揭示——这一切来得并非偶然。它是深厚的技术积淀、精准的时代洞察与一群“破局者”的奋斗精神,在中国工业智能化转型的宏大背景下,共同谱写的一曲交响乐变奏曲。

——导语

01

伏笔与困局——跨世纪的工业难题

20 世纪 60 年代末,底特律的汽车工厂里,生产已经开始使用自动控制器,但控制系统还是成墙的继电器柜:要改一个生产节拍或增加一段工艺,电工就得拿着图纸整片重接电线。每逢车型年改,工厂动辄停线数周,维护和改造成本高得离谱。

于是,通用汽车自动变速箱事业部在1968 年抛出了一个“电子化、可编程,能替代硬接线继电器”的招标需求。

接招的是新英格兰的控制系统工程公司Bedford Associates,核心人物是后来被称为“PLC 之父”的Richard “Dick” Morley。团队很快意识到:要赢下 GM,不是拿一台通用小型机去“改装”,而是做一台“像电脑却不是电脑”的工业控制器**,甚至要让车间电工而非计算机专家能上手。为了实现这一点,Morley 甚至规定过“文档里出现 computer 字样就撕掉”的小规矩。

中标的第一台量产PLC084 ,编程采用“梯形图”(Ladder Logic)——它长得就像传统继电器原理图,等于把电工熟悉的符号“翻译”成软件逻辑,职业门槛瞬间被拉平。

这个思路至今仍然存在,可以说,它既造就了1969年公认的“软件快速和工业结合”的历史奇迹,被认为是不下于瓦特改良蒸汽机的发明。(但它也因为追求极简,留下了许多的限制,最终在特定的时代,阻碍了OT和IT的融合,容后再叙)

1949年,中国工业增加值仅120亿元,占全球不足1%,而今天,制造业增加值占全球30.1%,首次超过美日德总和(29.8%);同时,联合国还预测,2030年这一占比或将扩展到45%。

这也决定了,我们不能把国运级的在工业领域的超头部优势,建立在不牢固的根系之上,这就是中国工业软件在最近十年内高压强、高速度发展的一个大宏观背景。

更相对有利的一个背景是,面对高墙深垒,护城河修的无比坚固的国际工业软件界,中国工业软件领域做好了“结硬寨、打呆仗”的准备,却一不留神发现,整个战略态势发生了巨变——工业软件界的天,似乎是要变了——在智能制造的浪潮席卷而来时,无数身处其中的人,正经历着前所未有的困惑与挑战。

王工,一位有20年经验的资深自动化工程师,精通PLC编程,是车间里的“定海神针”。他就像一位老道的匠人,对着西门子或三菱的PLC(可编程逻辑控制器),熟练地编写着梯形图或ST语言,每一行代码都代表着对产线脉络的精准把握。对他而言,PLC的这套逻辑,稳如磐石。

然而苦恼来了——车间需要优化工艺,增加一个新的AI视觉质检功能。王工对着控制柜一筹莫展。IT部门的同事提出的用Python跑AI模型的需求,在他看来就像天书;对方对工业界的不熟悉,也让他心生不满——“搞IT那帮人的东西花里胡哨,但进不了我这个控制柜。我们像是活在两个世界的人。”

王工的苦恼,是工业领域OT(操作技术)与IT(信息技术)融合之困的缩影——一边是“固若金汤”的传统控制系统,另一边是“日新月异”的数字技术,两者之间,横亘着一道难以逾越的壁垒。

张晓,是一位擅长用C++和Python构建复杂机器学习模型的专家。他为工厂设计了一套顶级的生产调度和能耗优化算法,在服务器上跑得飞快,能够精准预测需求,优化生产流程。然而,当他雄心勃勃地要把算法部署到产线边缘,实时控制几十台设备时,问题来了。

他发现,生产设备的数据接口五花八门,实时性无法保证,更要命的是,PLC的控制逻辑他完全看不懂,“我的算法像个大脑,但没有灵活的手脚。云端的算力再强,无法实时干预生产,就是个高级计算器。”

小张的迷茫,点出了“算”与“控”的鸿沟——强大的算力被困在云端,无法真正下沉到工业现场,助力和赋能生产,这让智能制造的美好愿景,变成了镜中花、水中月。

老刘是工厂的超资深网络安全主管。随着产线智能化改造,越来越多的设备接入网络,他开始陷入一场永无休止的“打地鼠”游戏。

老刘的焦虑,代表了传统工业安全模型的滞后性与被动性,“以前产线是个‘信息孤岛’,物理隔离就绝对安全了。现在万物互联,处处是漏洞。这种外挂式的安全防护,就像给裸奔的人不断递上衣服,永远遮不全;而且,这种“冰糖葫芦”式的串行安全架构,将安全功能简单地叠加在现有系统之上,不仅增加了系统的复杂性,也留下了无数潜在的漏洞,让整个工业控制网络如履薄冰。

这三个故事,都源于真实。看似是个人困境,实则是一个时代的缩影。它们共同指向了中国工业软件转型升级面临的三个核心痛点(但同时也是核心机会点):OT与IT的融合之困、数字技术与生产现场的落地之艰,以及传统安全模型的滞后之忧。

这也是曙光网络在起家后三个不同背景团队的结合点——算力能力、安全经验与对传统工业软件体系的吃透。

当然,在此背景下,中国企业奋起直追,曙光网络推出了SugonRI、华为推出FusionPlant、用友深耕BIP和MOM、宝信打造xIn³Plat……不同背景的科技巨头们都在尝试从不同角度解题。这既说明了赛道的价值,也反衬出破局的艰难。

而曙光网络,正是在这样的背景下,选择了一条更底层的路。

02

破晓之路——曙光如何用“算控安融合”作答

我们回顾工业软件的发展史,从早期的数控、CAD,到PLC和DCS的普及。这些技术在过去几十年里,为工业生产提供了巨大的贡献——稳定、可靠、精准,如同“一辆调校到极致的燃油车”,平顺丝滑。它们解决了从无到有的问题,将手动操作带入到自动化时代。

然而,今天的工业世界,已经不再满足于仅仅是稳定和可靠(虽然仍是极为重要的)。而是要迎接AI、云原生等数字技术浪潮;从企业视角,就要求生产系统必须具备柔性、智能和快速迭代的能力。

而传统的工业软件架构封闭、迭代缓慢、与新IT技术融合困难,进步空间已然见顶。

就在很多工业软件的巨头还在吃老本的时候,而曙光网络发布了“SugonRI工业编程平台”,则好比工业界的“电动车”。它以全新的架构重构了工业控制系统,虽然初期可能不像百年燃油车那样完善和丝滑,但其潜力、迭代速度和智能化上限更高,可谓是革命性的。



简言之,它不是在旧系统的基础上打补丁,而是从底层重新设计,旨在从根本上解决困扰王工、小张和老刘的难题。

对这三个经典困境的回答,恰好是“SugonRI工业编程平台”的三大支柱——把自己的解决方案,建立在“算、控、安”三大支柱之上,形成一个有机整体,请允许我略为梳理:

第一个支柱,是统一且强大的“算力底座”。

曙光网络从其母公司中科曙光继承了强大的算力基因,这让他们在工业软件的赛道上有了独特的起点。他们并没有选择传统的工业级芯片,而是将通用算力引入工业现场,用C86架构国产处理器,为工业场景提供可靠、可信、统一、开放、高性能的算力平台。

同时,这些算力也是灵活部署的,从中心化的集中式算力,到一体机、嵌入式的边缘算力,都实现了底层上的打通,为工业软件的发展提供可靠的兼容保障。

同时,因为从头做起,砸掉了过去的坛坛罐罐,也就打破了以往不同控制器、不同芯片架构带来的“算力孤岛”难题——甚至可以这么认为,在SugonRI工业编程平台上,AI算法可以像App一样,被轻松地封装、部署和调用。小张的算法不再是无处安放的“大脑”,而是可以直接下沉到边缘计算单元,实时控制生产,实现了“算力在车间、算力在机床”的愿景。

第二个支柱,是软件定义的“柔性控制”。

传统的PLC简洁、硬核,但也有固化、僵硬的缺点——而曙光网络的核心创新,则在于将传统PLC的固化逻辑,转变为可以在通用服务器上运行的软件应用。这就是“软件定义控制”的精髓。

这意味着,工业控制的“语言”不再是PLC语境下独有的梯形图或ST语言。开发者可以用C++/Python等更高级、更通用的语言进行开发。

说的更明确一些,SugonRI平台允许用户同时使用图形化编程语言(如梯形图LD、连续功能图CFC)和C/C++文本编程,实现了PLC逻辑与高级语言的无缝切换。例如在PLC侧:可以通过拖拽式图形化界面(如LD)完成控制逻辑搭建;而在C/C++侧:则能够直接编写底层算法或复杂计算模块,并调用平台封装的工业协议接口。

令人惊喜的是,SugonRI平台,甚至将工业控制中的通用功能(如PID调节、通信协议解析)封装为可复用的低代码模块,用户通过调用这些模块即可实现PLC与C++的交互,无需重复编写底层代码,这种“APP应用商店”式的新模式,显然来自于互联网思维的启发。

甚至,SugonRI平台可以通过抽象实时操作系统(RTOS)的调度机制,让用户可在C/C++中定义任务优先级,同时在图形化界面中配置执行流程,实现两种编程范式的协同工作,这几乎是PCL的OT和IT协同中的至高境界。

最终的结果是,IT与OT在开发语言和工具链上的统一,让不同背景的工程师能够协同工作,共同开发和优化控制逻辑,极大地提高了产线的柔性和迭代速度。一条生产线的工艺调整,不再需要耗费数月,而是可以像更新App一样,在短时间内完成。



第三大支柱,是内生而非外挂的“主动安全”。

面对老刘的“打地鼠”焦虑,曙光网络提出的解决方案是“内生安全”。也就是说,安全不再是事后附加的模块,而是在平台设计之初就融入到算力和控制的每一层。

从芯片、操作系统到控制应用,曙光网络构建了一体化的可信免疫体系。它通过硬件级的加密、软件层的隔离以及持续性的安全监控,将安全功能“内嵌”到系统中,让系统本身具备抵御风险的能力。这种从底层到上层的设计,变被动防御为主动免疫,从根源上解决了工业安全问题,让工业控制网络不再是“冰糖葫芦”,而是拥有“免疫系统”的有机生命体。

再次回到工博会的展台,我们就不难能理解曙光网络的“四大新品与两大举措”背后的逻辑——曙光网络卖的不再是“硬件”、“软件”甚至也不是“服务”,而是帮助工业界的某一个领域构建AI操作系统+基础硬件框架+丰富开放应用生态的体系性能力。



这其实也是中国的工业增加值在10年内就要全球居半的背景下,形势发展所传导给当下工业软件领域的破局动力,也是大时代给予了曙光网络历史性的机会窗口期。

为了迎来这个机会,曙光网络,用短短八年时间,给出了一个掷地有声的回答——算控安融合。

03

融合的底层逻辑——为什么是曙光?

曙光做工业软件,走了一条差异化道路,却不是零基础起家。

正如曙光网络总裁刘立博士所说,曙光网络并非凭空出现。其核心团队在算力(中科曙光的强悍基因)、网络/安全(业务团队的十余年积累)和工业软件(一拍即合的工业专家)领域,本身就是“多兵种”的合成。


图注:曙光网络总裁刘立博士

还有一个更大的背景,那就是中科曙光善于并乐于、敢于在任何技术栈上都要钻通底层技术的特殊使命感——当其他公司想用取巧方式打通OT与IT的壁垒时,曙光网络的核心团队,已经决心“基于底层逻辑来打通”,这让他们始终从更高的维度,俯瞰并快速整合、焕新整个工业软件体系。

写到这里不得不提及的是,虽然曙光网络实现了重大突破,但对于中国天量的存量工业软件市场,仅仅有曙光网络一家是完全不够的。

那么,为什么这个领域那么难以成功?

我想,可能是首先是庞大的存量市场有巨大的技术惯性,如果客户本身就更倾向于在现有架构上修修补补,那新工业软件的平台服务商就很难推动甲方进行彻底颠覆性的建设。

同时,曙光网络也正在克服的是,纯IT公司不懂工业场景的严苛性(实时、可靠、安全),他们的技术在工业现场往往水土不服;而传统OT公司缺乏软件和AI基因,难以跟上数字技术的发展。

这两者间的藩篱并不是一天就能拆掉,尽管曙睿提供了大量的工具和组建、模块,但这种自我突破仍然是一条需要长期主义、坐冷板凳的赛道,其研发投入巨大,回报周期漫长,追求短期回报想“抄一把就走”的企业绝对难以坚持。

相反,曙光网络的成功,除了我们前述的三个支柱、四大新品、两大举措“之外,其根本性的成功,是抓住了范式之变和敢于做难且重的事情。

一方面,曙光显然深谙科学哲学家托马斯·库恩的范式转换理论。他们笃信,当旧的工业自动化“范式”(以PLC为核心)已无法解决新的问题(AI融合、柔性生产)。行业必然进入“机遇和挑战并存期”,也就是行业强烈呼唤新范式的出现,但行业并不能保证为新技术买单——突破们不但要自带粮草弹药,还要自驱力极强的走到彼岸。

另一方面,曙光网络成功的背后,是“背负十字架”的底层研发精神和企业文化。正如李国杰院士对曙光系企业的评价,他们善于做底层研发、从根技术上解决问题。这是一种使命驱动,让曙光网络结合了中国向高科技制造转型、国际竞争与博弈的宏大背景,将曙光网络的使命感和家国情怀提炼出来。这不仅是一门生意,更是一代科技工作者的责任。

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