【智能制造】TSN联手OPC UA，将是阿里、腾讯、华为们直达工业4.0的特快通道？

作者：物女王（彭昭）

物联网智库 原创

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现在TSN与OPC UA联手，正在尝试改写工业通讯的底层架构，而由TSN与OPC UA铺成的“特快通道”，有可能让一直在工业物联网领域悬空的BAT们直达工业现场层。目前国内只有少数人中的少数人读懂了这一趋势，今天我来试着把这个事情讲透。

这是我在|物女心经专栏|写的第053篇文章。

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还记得我曾经跟你提到的实时物联网协议TSN吗？TSN（Time Sensitive Networking，时间敏感网络）是一组全新的标准簇，从底层架构中改变了以太网的不确定性，将它转变为确定性网络，触发了以太网本身的一次自我迭代，激发了IoT迈向实时物联网的演进。复习请参考文章《实时物联网RT-IoT终于有了自己的专属通讯网络TSN！》。

 

OPC UA是OPC基金会提供的新一代技术，提供安全、可靠并独立于厂商的数据传输，跨越制造层级、生产计划层级和ERP层级。通过OPC UA ，所有需要的数据信息在任何时间、任何地点、对每个授权的应用、每个授权的人员都可使用。这种功能独立于制造厂商的原始应用、编程语言和操作系统等软硬件属性。

 

现在TSN与OPC UA联手，正在尝试改写工业通讯的底层架构，而由TSN与OPC UA铺成的“特快通道”，有可能让一直在工业物联网领域悬空的BAT们直达工业现场层。目前国内只有少数人中的少数人读懂了这一趋势，今天我来试着把这个事情讲透。

 

到底什么是TSN+OPC UA？

 

每当听到“专业人士”们运用各种专业术语，来解释通讯协议之时，大部分人基本上是一脸懵逼的表情。要搞懂TSN+OPC UA的意义，首先需要搞明白，网络中数据通讯的基本流程。

 

其实无论是人与人之间的社交礼仪，还是设备之间的通讯协议，都必定建立在信息交互的既定流程上。打个比方：当我们要和某人交谈时，先得在人群中找到TA，确认TA此时有空，经过简单的寒暄和握手，随后说出要交流的内容；如果TA此时正忙，那么就需要等待，或者另约时间...此外，双方交谈时，只有交替轮流发言，才能确保沟通效率；以及，交流完成后还要互相告别...这，是一套信息交互的基本流程。

 

而在这个过程中的每一步，双方具体采用什么样的交流方式，例如：怎样找到TA、交谈用哪种语言、以什么样的方式寒暄、如何反馈繁忙状态、忙时是否继续等待、怎样告别结束交谈…这些，就是通讯协议的内容了。

 

所谓的通讯协议组，很接近邮政快递公司在邮件递送时，总部为各职能部门及其协作分工制定的明确规则。具体来说，假设网络中的设备A要向设备B发送一组数据，那么其通讯流程大致就会是这样的：

 

设备通讯流程	邮件递送流程
a) 用户发送：设备A先将数据转换成信号并将其打包，加上目标设备B的网络地址和应用类型标识，传送到通讯端口。	这就好比我们在投递邮件前，需要将写好的信件内容放到信封里，然后按照规定的格式，填上收件人的详细信息（地址、邮编、部门、姓名、主题...）。
b) 传输服务：网络系统提供不同类型的传输服务，如：传输控制协议TCP和用户数据报协议UDP等，用户可以选择使用不同的数据传输服务。	这就好比在寄出邮件时，根据需要（如：重要性和紧急程度...），选择不同类型的投递服务，如：普通信函、是否保价、是否需要回执、是否分批发送...
c) 包裹分拣：数据包会由设备A的端口就近被传送到与之相连的网络交换机。	交换机的作用就像快递公司在各个社区附近的分拣站，根据邮包上的地址信息以及所选择的服务类型，决定其之后的走向。
d) 远程路由：如果目标设备B与设备A不在同一个局域网络LAN内，此时交换机会将数据传送至其上层网络，由路由器根据目标地址为其寻找数据传输路径。	这里的路由器，就像是快递公司在各个交通枢纽（机场、车站、转运站...）的物流中心，负责包裹的跨区转运。
e) 本地链路：如果目标设备B 数据源设备A处在同一个局域网络（LAN）内，此时交换机就会将数据直接传送到设备B的网络端口。	就像快递公司处理市内（区内）快递一样，直接走地面运输，由快递小哥递送了。
f) 用户接收：设备B收到来自设备A的数据后，会根据数据包上的端口信息，将其交给相关应用程序打开并解析处理。	就像我们收到快递后将其交给信封上标注的部门和收件人一样。
g) 物理介质：数据通讯的物理实体。	快递公司所有的邮件运输，都必须借助各类交通工具和转运、分拣站才能完成。

 

事实上，我们目前使用的各类以太网通讯协议，基本上都遵循着这样一个系统化的数据传输流程。只不过为了方便协议设计和实施的一致性，协议框架被抽象的表述为一个多层的参考模型，每一层协议分别对应上述通讯流程中的不同阶段（a/fà7应用层；bà4传输层；dà5网络路由层；c/eà2数据链路层；gà1物理层）。

 

现在说回TSN和OPC UA。TSN解决的是参考模型中1-4层的事情，OPC UA解决的是5-7层的事情；也就是说，TSN解决的是数据获得的问题，OPC UA解决的是语义解析的问题。

 

 

想象一下你要寄信，在和邮政部门打交道时，需要撰写信件的内容、写信封、打包、封装、选择投递服务类型（比如信件的紧急程度），这些都是有格式的。如果没有OPC UA，相当于你每次面对不同快递公司，在处理每一步时，需要使用不同的表单和内容格式。有了OPC UA，就把这个部分的填写标准制定出来了，每家快递公司给用户的邮件服务和表单都是统一格式。

 

目前，主流的工业自动化厂商，以及IT和通信领域的华为、微软、思科…都是OPC UA的支持者。

 

工业中持续上百年的纵向金字塔结构将被打破

 

至此，你应该可以看出，基于TSN和OPC UA建立的“绿色通道”，就像秦始皇统一度量衡一样，彻底统一了数据链路的服务标准，也就是彻底统一了工业界近百种碎片化的通讯协议。一个统一的，有效的数据结构，对于数字化社会发展的贡献，绝不亚于秦始皇“书同文，车同轨”的举措。实现这种大一统之后，必然会造成一系列颠覆性的连带反应，传统工业的金字塔架构在很大概率上会被直接打破，变成扁平化结构，不用再经过层层设备，数据获得可以直接“跳步”贯穿到数据分析和应用。

 

这种“跳步”体现在，从传感器端采集的数据通过TSN和OPC UA，不用再历经PLC控制器、SCADA系统、MES系统…就可以直接连入云端。OPC UA作为一种数据传输的统一格式，无论是传感器层还是云平台层都可以部署，保持全栈信息模型的统一。

 

要知道，在过去从现场层、控制层到信息层，最佳方案是采用相似供应商的产品才容易集成和贯通，但是现在，由企业互相竞争而造成的“人为边界”已经有被打破的迹象，因为无论产品类型、品牌和功能等差异如何存在，都可以轻而易举的实现从下到上的贯穿和整合。

更进一步，有了这种大一统的局面之后，传统工业自动化厂商依靠PLC控制器作为工厂神经中枢的地位有可能被冲击。BAT等互联网公司在制造业的话语权是否将会随之提升？这种可能发生的转变并非一蹴而就，因此我们逐层进行剖析：

 

1. 首先使用非标准的工业通讯协议，芯片价格在几欧元的量级，而TSN和标准以太网的芯片，售价仅有几美分到几十美分，况且通用的网络、存储、计算资源更为经济，因此传统工业控制系统的价格体系随着时间的推移将被重构，过去庞大的工业控制基础设施投入的必要性正在减弱。

2. 打通了数据获取到数据分析的“特快通道”之后，并非所有数据都需要经过PLC控制器再接入云端，PLC控制器的地位在很大程度上将会降低。控制器、变频器、执行器在同一个层面发挥作用，控制器的功能回到协调和管理前后流程这一基础工作，变得更加专注，同时控制器之间的差异化也有可能逐步消除。到那时，IT工程师不必再人肉识别到底是使用了谁家的PLC控制器开发的系统，而是直接通过TSN和OPC UA架起的数据标准配置即可访问到机器。

 

3. 再看HMI（人机界面）和SCADA：传统的HMI硬件似乎完全失去了存在的必要，TSN和OPC UA完成了软硬件的解耦，HMI硬件与应用程序可以分离。

 

目前的工业现场，HMI面临着早期Android相似的局面，那就是你必须为每种不同的屏幕开发相应的画面，因为数据无法自适应这些尺寸，尤其是那些非标的规格，而另一方面大量的程序员也面临着HMI与应用程序之间的复杂耦合关系带来的麻烦。

 

但是现在，TSN和OPC UA实现HMI硬件与软件的解耦，使得修改HMI画面的组态界面、流程与应用程序无关，而应用程序的修改也不会影响HMI的画面。任意尺寸规格的HMI硬件，比如各种智能手机、平板电脑，都可以作为新一代的HMI硬件使用，而无需购买专用硬件。

 

4. 作为连带效应的一环，MES恐怕也会失去作为单独软件系统存在的意义，将被打散为不同的应用模块散布到边缘或者云平台之中。

 

当工业现场的金字塔结构被打破，系统集成商的工作内容将有可能发生本质变化。过去实施工业自动化系统的门槛很高，工业的问题在于技术碎片化，Profinet、Modbus、DeviceNet…各种通讯协议一大堆，导致系统集成非常困难。系统集成商需要使用传统的网络架构，辛辛苦苦跨越不同层级翻越设备互联互通的千山万岭，从下到上完成一系列复杂的系统调试工作，怎一个苦逼了得。

 

而现在TSN和OPC UA直接打通了各层的数据链路，不再需要复杂的设备逐级调试，只需部署传感器到工业现场，就能方便的连入云平台进行数据分析，而且硬件成本极低，系统架构简单。这时系统集成商的差异化主要体现于应用软件，也就是工业APP之中。

 

到那时，BAT等互联网公司惯常采用的生态玩法便可充分发挥优势，系统集成商不再需要痛苦的购买软件、设计UI，部署网络，费力的从下到上打通数据，才能实现工业物联网的场景。现在系统集成商们可以简便的加入互联网公司构建的云平台生态，开发充分体现自己行业Know-How的工业应用APP，作为SaaS服务提供给各个工业企业，让最终用户以轻量级的准入门槛就能完成价值转化，并持续性的通过运营服务获得长期回报。

 

不同行业横向之间的差异性和碎片化有望整合

 

TSN和OPC UA实现了软硬件之间的解耦，软件进一步功能化，不同行业之间的硬件差异将被缩小乃至消除。在元器件层面，比如各种传感器、I/O设备、安全设备、机器视觉产品可能出现跨越不同行业，共享标准硬件的局面，打破垂直行业的壁垒。

 

过去，工业由于具有强烈的行业属性，导致厂商的产品极为碎片化，每个厂商只在特定的几个行业具备竞争优势，规模普遍不大，几乎没有赢家可以通吃各个行业。即使在西门子、ABB这样的大型企业内部，各个行业的产品定位和推广策略也有很大区别，设立了不同垂直行业的销售与工程部门。

 

而现在工业企业第一次有机会通过硬件的标准化，将传统细小碎片的割裂市场，通过开源等手段，变为大颗粒度的市场，创造赢家通吃的局面，做大企业规模。

 

再往前递推一步，在这种局面之下，整个工业的控制思维在很大概率上正在面临一次转型，这次转型并不单纯是从硬件为主转型到软件为主，更接近它的描述是从“因果关系”思维到“因果与关联关系相结合”的思维的转型。

 

还记得从经典控制论到现代控制论的那次演进吗？

 

学过工业控制的人都知道，工业上普遍应用的PID 控制，说白了还是经典控制理论的产物。经典控制论形成了负反馈闭环，优势在于输出对特定输入响应的“稳”、“快”、“准”性能，系统收敛很快，控制精确，适合输入输出较少的情况。而现代控制理论，倾向于研究多输出和多输入系统，跨越不同应用和技术之间的相互作用。

 

经典控制理论更接近工程师思维，工程师脑子里转的第一个念头就是“我怎么控制这玩意儿？增益多少？控制器结构是什么样的？”而现代控制理论更接近于数学家思维，数学家的想法和工程师很不一样，他们想的是什么解的存在性、唯一性之类的，在工程师看来虚头八脑的东西。不过好多时候，工程师凭“努力”和“实干”，辛苦了半天，发现得出的结果完全不合情理，仍徘徊在“解的存在性、唯一性”的问题的下一个层次，因而无法触及的矛盾的内核。

 

有了TSN和OPC UA的存在，把这种思维的差异性又向前演进了一步。这次即将完成的是从“因果关系”思维到“因果+相关关系结合”思维的转型。

 

工业过去的数据分析是以机理模型为主，运用理论力学、流体力学、材料力学…等知识，关注数据之间的因果关系，需要建立基础理论。而IT工程师则更多依靠运筹学、统计学和人工智能，将大数据的运算能力融入其中，采用黑箱的方式，基于数据的关联性研究相关关系，分析和预测趋势。

 

在牛顿和麦克斯韦时代，人们所推导出的简洁公式，给出的确定性规律是由大量观察数据所提炼的。现在我们面对的是更为复杂的工业流程，多维度和多变量导致很大的不确定性，虽然还不能用解析式来说明因果关系，但如果能够从足够多的数据中发现相关性，也能把握设备的运行轨迹，从而形成因果关系与相关关系相辅相成的更佳应用效果。从当前情况目测，大数据和机器智能正在将这一因果性与相关性叠加的思维逻辑，推向极致。

 

不可否认，TSN+OPC UA建立的“特快通道”尚处于起步阶段，各种边缘智能设备也尚在尝试，围绕数据分析展开的应用才刚刚开始，没有太多的场景证明AI在工业领域的有效性。但以因果关系与相关关系相结合的思路，解决工业现场的问题，已是明确的探索方向。

 

目前已有支持TSN+OPC UA这对组合的产品落地，接下来这对组合还有可能将“小米模式”引入工业领域，这些有待本文的续篇继续解读。当然，在我的新书《智联网——未来的未来》中，你将看到最为完整的阐述。

 

最后，衷心感谢宋华振和史扬在成文过程中对我的大力支持。

 

【参考文章】

1. 《如何理解总线通讯协议的多层模型》，作者：麥總，微信公众号：智造商

2. 《OPC UA TSN对于智能制造的意义与影响》，作者：宋华振，微信公众号：说东道西

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人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1. 精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

2. 智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

3. 高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

1. 创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3. 人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

   评估未来的知识和技能类型；

3. 制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

   发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

4. 重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

   较高失业风险的人群；

5. 开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

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产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。

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