在过去的一年，虽然工业发展遭遇了一些波折，但是凭借工业互联网、智能制造等技术，工控行业还是在遭受疫情后快速复苏，并且保持稳定增长。这些技术对于企业而言，不但能加快自身发展速度，也为企业转型提供助力。下面就盘点一下，2020年工控行业八大技术。

1．数字孪生

数字孪生也被成为数字双胞胎，最早是由美国空军研究实验室提出来的，它是指利用数字化技术营造一个与现实世界对称的镜像世界。

在企业的生产过程中，数字孪生可以应用在产品研发、生产管理、设备管理领域，帮助企业进行仿真测试、验证，生产调度、调整和优化，以及模拟机械和电器联动模拟。数字孪生在很大程度上能够帮助企业在低成本的镜像世界中对产品进行协同以及模型优化，给现实工厂提供更多的方案。

此外，数字孪生能够帮助企业在实现生产之前，发现产品、设备以及生产管理上的问题，优化整个生产流程，提升产品质量，帮助企业提升生产效率，最终实现高效的柔性生产。

2．虚拟调试

虚拟调试是数字孪生的的技术分支，如今已经成为工控行业关键技术之一。在传统的制造商生产过程中，往往产品已经初步集成后才发现设计缺陷，这种情况就大大增加了企业的成本。而引入虚拟调试技术后，企业在真正生产产品之前，就能够通过这项技术，模拟验证产品集成后的所有问题。在传统工业向工业4.0方向上转型升级的过程中，提升生产效率是企业所追求的指标之一，尤其是在研发周期较长的产品设计期，企业如果能从研发期开始来缩短产品交付时间，在与竞品对比时将会成为一个重要的利器。

3．5G网络

按照国际组织ITU的定义，2020年是全球5G商用的年份，也就是所谓的5G元年，但对于我国而言，2020年更是5G全面爆发的一年。

通常意义上的5G，指的是“第五代移动通信技术”。但与过去的1G、2G或是3G、4G不同，5G不仅只是技术的顺序提升，同时也是多种无线接入技术演进集成后解决方案的总称。其大速率、大连接、低时延的特性，满足了未来人与人、人与物、物与物的智能互联的需求，为实现“万物互联”打下了基础。

4．工业大数据

工业大数据是指在工业领域中，围绕智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称，简单来说就是在工业生产中生成的数据。

随着信息技术、电子与数学技术、传感器、物联网等技术的发展，一批智能化、高精度、长时间导航、高性价比、微型传感器应运而生，数据收集量飞速扩张。工业大数据技术的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息，从而促进制造型企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。

5．工业互联网

工业互联网本质是通过工业互联网平台把工厂、设备、生产线、供应商、产品与客户之间紧密地连接在一起。帮助制造业拉长了产业链，形成可以跨越设备、系统，甚至是厂区、地区的互联互通，提高生产效率，推动整个制造服务体系智能化。此外，工业互联网还利于推动制造业融合发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使得工业经济各种要素资源可以高效共享。由于人力成本急剧上升，企业急需通过工业互联网降低对人工的依赖，提升产能和品质。在过去，工业互联网时常会出现网络互联互通性差的问题，因此很难落地应用，体验也不好。但随着5G时代的到来，问题将逐渐到解决。

6．智能传感器

发展工业大数据和工业物联网产业，一系列配套的基础设施建设是不可或缺的。而其中，智能传感器有着举足轻重的地位，甚至可以说没有智能传感器存在的话，工业互联网也无法发展起来。

所谓传感器，是一类将环境中的自然信号转换为电信号的半导体器件，是数据的采集入口，也是物联网、智能工业、智能设备、无人驾驶等的“心脏”。智能传感器（intelligentsensor）是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比，智能传感器具有以下三个优点：通过软件技术可实现高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的编程自动化能力；功能多样化。

7．协作机器人

为了降低制造成本，提高生产效率，引入工业机器人等自动化设备代替人力已经成为许多制造业企业的优先选择。但传统工业机器人也存在一定问题，它具有一定的危险性，不能与人互动，且需要长期投资，回报相对较慢。

随着市场趋势的变化，局部自动化的重要性与日俱增，协作机器人应运而生。顾名思义，就是在机器人与人可以在生产线上协同作战，充分发挥机器人的效率及人类的智能。这种机器人不仅性价比高，而且安全方便，能够极大地促进制造企业的发展。与传统工业机器人相比，协作机器人安装起来更加灵活、编程简单、易于操作、投资回报相对较快，极高的安全性让其能够实现与人协同工作，互补不足。协作型机器人作为一种新型的工业机器人，扫除了人机协作的障碍，让机器人彻底摆脱护栏或围笼的束缚，其开创性的产品性能和广泛的应用领域，为工业机器人的发展开启了新时代。

8．AI（人工智能）

AI发展至今，是集潜力与争议于一身的热门话题。虽然褒贬不一，但是并没有影响其迅速。根据CBInsights数据，到2030年全球市场规模将达到15．7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。

在这巨大的市场潜力中，AI应用于工业领域占据了很大的市场比重。发展至今，AI在工业领域的具体应用可以粗略的分两类：一类是传统自动控制相关的业务及技术领域，指利用设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行；另一类则是通过对企业生产及服务过程中积累的历史数据，采用深度学习等AI的模型算法，发现数据的内在规律及新的价值，用于改善设计、生产及服务等工业业务环节。

9．智能制造

智能制造是全球工业制造业发展的趋势。随着廉价劳动力渐渐缺失，人口红利逐步消失，工厂企业需要找到一种全新的生产模式，以缓解昂贵的劳动力成本和应对快速更新的产品需求。而智能制造的出现，正是解决这些难题的关键所在。

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。与传统制造完全不同，智能制造依托于先进的数字化制造技术，工厂可以进行按需生产，从世界各地供应商采购原料，避免了大量库存的风险，并通过社交媒体管理客户反馈，实现个性化的制造，达到更快、更灵活、更高效的产品交付水平。毫不夸张地说，智能制造是促进我国制造业进一步发展的关键点。

10．边缘计算

在智能制造、工业互联网等新兴技术和概念兴起的同时，对于数据的处理要求也越来越高。2020年，平均每人每天会产生1．5G的数据量。但是目前云计算无法快速高效地处理这些庞大的数据，边缘计算成为另外一条解决方案。通过分散式运算的机构，数据资料、应用程序和服务运算都转移至网络逻辑上的边缘节点处理，切割成更小与更容易管理的部分。并且，边缘节点更接近与用户终端装置，能更大程度降低延迟。在企业生产过程中，边缘计算能够让生产出现快速响应和反馈。实时对数据分析，能够快速阻断设备发生意外终端的情况，提高生产安全性。

转自《工控网》