“產業智能化升級倒逼底層基礎設施全面重構，工業通信的基礎設施升級一定要先于 AI 布建。也就是說，網絡不升級，一切皆為空談。”Moxa 中國產品總監張恒在接受中國工控網專訪時，一語點出了當前制造業智能化轉型中普遍被忽視的問題。

Moxa 中國產品總監張恒

如今，AI 正從云端加速下沉至生產現場，推動產業升級從過往單點應用的疊加，轉向感知、分析、決策、執行全鏈路的升級。作為工業網絡通信專家，Moxa 始終站在技術落地的一線，感知著市場需求的每一次迭代。此次專訪中，張恒圍繞 AI 時代工業網絡的需求變化、場景落地與安全治理等核心話題，分享了來自實踐一線的觀察與思考。

從連通管道到智能底座

AI 重塑工業網絡定位

過去工業網絡承擔的主要任務是實現數據聯通和單點控制。從早期的基于工業交換機完成設備連接，到 IT 與 OT 融合、云邊協同持續推進，再到 AI、機器人、邊緣計算與數據的協同承載，最終走向面向 AI 工廠的網絡底座，中國工業通信市場的需求發展脈絡清晰可見。

隨著制造業進入 AI 加速落地的新階段，制造業客戶已不再滿足于單純的設備聯通，而是要求網絡能夠支撐多類業務的高效協同，讓多種復雜精密的控制數據可以通過“一網到底”的工業網絡提供穩定、同步、確定性的運行環境。“工業網絡不再只是工廠的通信設備，而是變成工業 AI 的基礎網絡底座。”張恒講道。

需求變化背后的根本動力，在于 AI 正在重構生產系統的運行邏輯。當感知、分析、決策、執行形成完整的智能閉環，AI 就從輔助分析的工具，變成了生產系統的核心組成部分，網絡的作用也隨之升級。張恒將工業網絡在 AI 生產閉環中的不可替代性，總結為四個核心維度：

一是把現場感知變成可用的實時數據，工業網絡連接傳感器、PLC、機器人、AI 視覺與設備，確保現場數據以穩定、低延遲的方式送到 AI 分析系統；

二是將 AI 決策帶回生產現場，AI 產生的判斷最終要轉化為設備動作，比如調整機器人路徑、改變制程參數或觸發設備控制，工業網絡就是 AI 與 OT 控制系統之間的關鍵橋梁；

三是保證實時性與確定性，AI 決策即使再準確，如果通信延遲、封包遺失或網絡中斷，決策就無法可靠執行；

四是讓整個網絡持續可視、可管理、可防護，在 AI、OT 與 IT 高度融合的背景下，網絡必須提供流量可視性、設備狀態監測、故障診斷與資安防護，保障設備長期穩定運行。

這正是當前多數制造企業在 AI 落地中普遍忽視的環節，底層網絡地基不牢，AI 決策便無從談起，網絡延遲、數據丟包、設備間時間不同步，每一個微小的差錯都可能在生產決策中釀成大禍。

“工業網絡的價值并不僅僅是連接 AI 和設備，而是確保 AI 的判斷能夠以正確的數據、在正確的時間可靠地傳遞，并形成可持續運行的感知、分析、決策、執行的閉環過程。”張恒總結道，“也就是說，AI 決定怎么做，而工業網絡決定能不能實時可靠地做到。”

從可靠連通到確定性通信

工業網絡技術升級

工業網絡作為 AI 落地場景的核心底座，其能力邊界影響著 AI 決策能否被可靠執行。這也推動工業網絡向可預期、可控制的確定性傳輸發展，防時延抖動、支持多類型流量共存、保障移動場景可靠性成為必須破解的命題。這一變化直接刷新了 OT 網絡的能力標尺，傳統產線要求控制可靠，核心是穩定連接，而 AI 進入生產系統后，核心要求則升級為數據與控制閉環可預期。

時延與抖動要求的升級

在 AI 視覺伺服控制等高精度場景中，AI 模型每秒可完成數百次推理，幾毫秒的時延抖動就可能導致軌跡計算偏差，最終造成產品報廢甚至設備碰撞。因此，低時延、低抖動、時間同步的重要性在 AI 時代被提升到了前所未有的高度。

多類型流量的確定性傳輸

AI 視覺產生大量影像數據，推理模型需要大規模數據交換，而 PLC、運動控制等關鍵控制數據也在同一網絡中傳輸，各類流量彼此不能相互干擾。這就要求網絡具備流量隔離、QoS、TSN、冗余與優先級管理等多重能力，保障關鍵業務的確定性傳輸。

對于傳統產線而言，網絡穩定即可，但對于 AI 場景下的應用而言，網絡的每一毫秒延遲都必須可預期、可控制，這也是 AI 給工業網絡帶來的最深刻變化。

而在無線側，由于生成式 AI、數字孿生、AI 視覺檢測、自主移動機器人等應用快速滲透到制造現場，工廠正進化為 AI 驅動的實體智能。工業 Wi-Fi 和工業 5G 等無線技術，憑借其部署靈活、能夠適配柔性制造和動態擴展需求的特點登上舞臺中央，目前已在 AGV、天車行車、工業機器人等關鍵場景得到規模化應用。

但無線網絡的特殊性也帶來了新的挑戰。無線網絡看不見摸不著，易受多種環境因素影響，異常難以被及時發現，往往到運行受阻時才被察覺。同時，移動場景中設備跨 AP 區域切換時的通信中斷，會直接造成機器人停擺、檢測丟幀，進而影響產能與良率。因此，移動場景下的漫游質量，已成為當前企業部署工業無線最核心的痛點。

針對這一系列挑戰，張恒介紹了 Moxa 在無線技術方面的兩項核心能力。其一是 Turbo Roaming 技術，以低于 50 毫秒的高速漫游切換能力，協助 AMR 等移動設備在不同 AP 之間切換時維持連接穩定性。其二是 AeroMesh 技術，多路徑備援架構能自組成網與自動修復，當一條通訊路徑或網絡節點異常時，系統可在 2.5 秒內重新尋找可用路徑并恢復通信。

目前，這兩項技術已在多個 AI 場景中落地。例如，在搭載 AI 視覺的自主移動機器人場景中，機器人跨車間移動時需要持續傳輸高清影像、傳感器數據與控制指令，導入 Turbo Roaming 后，有效滿足了自主移動設備的視覺數據穩定傳輸和實時控制需求；在高科技廠房的智能巡檢場景中，借助 Turbo Roaming 技術可實現低于 50 毫秒級高速漫游切換，支持長時間自主巡檢過程中影像與感測數據的實時穩定傳輸。

采訪中張恒特別提到，工業無線不能只關注傳輸性能，更要推動運維模式從故障后處理轉向主動式運維。依托 Moxa 的 MXview One 全局可視化管理平臺，企業可以實時掌握全網設備狀態、安全狀況與異常告警，將問題排查前置，避免故障擴大影響生產。這種主動運維能力的補齊，也讓工業網絡的價值不再局限于通信連接，更延伸至全生命周期的穩定保障。

從安全筑基到出海賦能

網絡安全邁向全周期治理

AI 時代，設備連接數量持續增長，軟件依賴程度不斷加深，工業網絡的攻擊面也隨之擴大。與此同時，歐盟《網絡韌性法案（CRA）》逐步推進，市場對設備供應商的要求已從產品安全延伸至整個產品生命周期的持續治理能力。這兩重壓力，正在深刻改變制造企業對 OT 安全的認知和選擇標準。

“OT 安全不是采購當下最安全的設備，而是選擇一家能夠在設備長達十年以上的生命周期中，持續發現、回應、修補并證明其安全性的供應商。這是設備供應商的長期承諾，也是非常核心的關鍵能力。”張恒道出了 OT 安全的本質。

安全不是一次性的產品交付，而是長周期的體系化能力。因此，Moxa 不僅提供 Firewall、VPN、IPS 入侵防御、IDS 入侵檢測等工業安全相關產品，更在全生命周期安全治理能力方面做出長期的承諾。

當前很多企業對 OT 安全的認知仍停留在部署防火墻、網閘等安全設備的層面，但在 AI 時代日益復雜的攻擊態勢下顯得無暇應對。全生命周期的安全治理正在成為工業網絡安全的核心標準。

目前，Moxa 已取得 IEC 62443-4-1 成熟度等級3（ML3）雙重認證（IECEE和ISCI/ISASecure）。這一認證涵蓋產品安全開發周期治理、威脅建模、產品安全事件響應小組（PSIRT）規范化運行、漏洞和補丁管理，以及供應鏈安全管控。

對于制造企業該如何建設網絡底座的安全能力，張恒給出了清晰的實踐路徑：

首先要樹立安全始于設計的理念，把資安風險納入產品設計、開發、測試與驗證流程；

其次要建立持續的漏洞管理與響應機制，兼顧補丁更新與生產連續性；

再者要關注供應商的軟件供應鏈管理能力，確保第三方組件出現漏洞時能夠快速定位受影響范圍；

最終是建立覆蓋產品全生命周期的安全治理體系。

對于正在推進 AI 賦能產線升級的企業，張恒也給出了務實建議：“先把整體工業骨干網絡做好，建立可靠、穩定、確定性、韌性的工業通信底座。有了好的網絡底座，才能讓 AI 發揮的成效可持續并持續進階。”

2026 工博會

值得關注的是，Moxa 即將以“可靠通信專家，專業出海伙伴”亮相 2026 工博會，集中展示面向高端制造與高可靠確定性骨干網絡，以及全場景實時邊緣連接技術能力。

據透露，Moxa 將呈現五大核心方向：一網到底的邊緣接入與數據上行方案、多重冗余的網絡韌性體系、基于 IEC 62443 標準的安全筑基能力、可視化的全景運維體系，以及面向企業出海的合規設計與全球服務能力。

五大方向覆蓋邊緣接入、韌性運行、安全、運維與出海合規全場景，精準回應企業智能化升級的核心需求。

當前，制造業智能化轉型已進入深水區，工業網絡的價值正在被全行業重新認知。從連通管道到 AI 底座，工業網絡的每一次升級，都是在為 AI 應用的深化落地鋪路。而 Moxa 對于網絡先行的判斷，為正在智能化轉型中摸索的制造企業提供了清晰的底層邏輯。產業智能化的發展，不能忽視底層基礎設施的建設。只有筑牢工業通信的堅實底座，AI 技術才能在生產現場釋放持久價值。