期刊好文 | 全网络化工业测控系统（NIICA）技术综述

本文在剖析传统测控系统技术现状与挑战的基础上，系统阐述了 NIICA 的体系架构与核心特征，重点论述了 NIICA 仪表的数据原生与管控分离机制、基于 GB/T  40209 的信息模型与设备描述文件、基于数据安全传输与角色授权、时钟同步与确定性传输等关键技术，并结合某天然气管网压气站示范工程验证了其工程可用性，最后对 NIICA 的技术与产业发展趋势进行了展望。

本文刊登于PROCESS《流程工业》2026年第9期，原文标题《全网络化工业测控系统（NIICA）技术综述》。本文作者魏毅，供职于中国寰球工程有限公司北京分公司。

本文被引格式  [1]魏毅.全网络化工业测控系统（NIICA）技术综述[J].流程工业,2026,(9):22-27.DOI:10.27064/j.lcgy.2026.09.005.欢迎引用。

流程工业的智能化转型高度依赖高质量、大规模的过程运行数据，而传统工业测控系统在数据获取能力方面的局限性，制约了人工智能规模化落地。全网络化工业测控系统（Networked Intelligent  Industrial Control Architecture，NIICA）将仪表、数据传输与控制三大子系统进行网络化、智能化重构，系统性地破解了传统控制系统结构性问题。

以人工智能为代表的新一代信息技术正加速与工业领域深度融合，推动流程工业向智能化方向演进。在石油化工等流程工业中，融合工艺机理、专家经验与海量运行数据，将人工智能应用于设备预测性维护、工艺自适应优化和产品质量精准管控，已成为行业发展的关键路径。

然而，人工智能技术的效能高度依赖于数据的规模、质量与可用性，大模型的训练调优尤需海量高质量参数支撑。在实际生产环境中，如何实时、高质量地获取工艺测量数据与设备工况信息，已成为制约人工智能在流程工业规模化落地的瓶颈。这一瓶颈的根源，在于传统工业测控系统长期存在数据传输能力受限、管控数据边界模糊、数据开放程度不足等固有短板，导致流程仪表逐步陷入数据数量匮乏、质量欠佳、一致性与可靠性不足，以及协议与厂商壁垒突出的多重困境。

为系统性破解上述矛盾，设计了全网络化工业测控系统。它以满足人工智能规模化应用的数据基础设施需求为核心命题，通过架构开放解耦、数据语义统一、全域 IP 互联与控制智能协同，在保障实时控制能力的前提下，重构工业关键数据的获取、传输与应用链路。

本文对该系统的技术理念、体系架构、关键技术与工程实践进行综述，以期为新一代工业测控系统的技术革新与产业应用提供参考。

1 工业测控系统现状与挑战

工业测控系统是保障流程工业安全、稳定、高效运行的关键基础设施，按功能与部署位置可划分为三个子系统：仪表子系统负责物理量测量与执行控制，数据传输子系统负责测量数据与控制指令的可靠传输，控制子系统负责数据处理、控制运算、人机界面与系统管理。三者协同形成完整的“测量—传输—控制—执行”闭环。

以典型分散控制系统（DCS）架构为例，传统工业测控系统由服务器、操作员站、工程师站、系统柜（内含控制器、通信模块、IO模块）、接线柜、网络柜以及各类现场仪表等设备构成。该架构历经数十年发展，至今仍是行业生产运营不可或缺的基础，但随着数字化转型的深入，其在数据获取与利用方面的结构性问题日益凸显，集中体现在以下四个方面。

（1）数据产出有限。在当前新建石化为代表的项目中，4～20 mA + HART 仪表的台套占比仍超过 90%，只能输出模拟信号或 1.2 kbps 的低速数字信号，大量与仪表运行密切相关的状态与配置数据无法上传。完整测量数据需包含工程单位、时间戳、数据位号和数据状态等元数据，而传统仪表仅输出由电流表征的原始测量值。

（2）传输速率偏低。当前主流工业仪表协议的传输速率较低，即使速率最高的 FF 与 PROFIBUS-PA 也仅为 31.25 kbps，远不足以支撑现代仪表完整测量数据及内部运行状态的实时上传。调研发现，某型科氏质量流量计的原始信号及中间处理波形数据传输需求已达1.2 Mbps 以上。据初步估算，工业现场超过 80% 的管理数据在实际传输中未能有效利用。

（3）控制与管理数据耦合。传统架构中，测量数据与管理数据均经由 IO 卡件、底板总线、控制器至上位机的同一路径传输，导致两类数据高度耦合。这一耦合带来三方面短板：控制器功能重合，既处理控制运算又承担仪表管理，负荷与复杂性增加；控制器成为管理数据上传瓶颈；数据访问权限颗粒度过粗，无法基于访问主体实施细粒度管控，高安全场景下用户只能“一刀切”禁止外部访问仪表管理数据。

（4）通信网络专用定制。为满足实时性、确定性与可靠性要求，主流工业通信网络多采用特定物理介质、专用网络拓扑与自定义应用层信息模型，开放性不足，形成了事实上的数据烟囱。

上述问题共同构成制约流程工业智能化升级的系统性障碍，也使工业仪表的数据输出能力长期处于较低水平，亟须通过体系架构层面的创新加以突破。

2 NIICA 体系架构与核心特征

全网络化工业测控系统（NIICA）是网络化、智能化的新一代测控系统，全称 Networked Intelligent  Industrial Control Architecture。它在传统架构基础上，将仪表子系统发展为 NIICA 仪表子系统，将数据传输子系统发展为网络传输子系统，将控制子系统发展为控制管理子系统。三个子系统遵循分层解耦、开放标准、层次分明、接口清晰的设计原则，系统体系架构如图1所示。

图1　全网络化工业测控系统（NIICA）体系架构示意图

从系统整体视角看，子系统间存在四类数据流与功能协作关系：其一为数据上行链路，NIICA 仪表生成的工艺测量数据与管理数据经网络传输子系统分别送达DCS 控制器（用于过程控制）与仪表管理系统 IMS（用于资产管理诊断）；其二为控制下行链路，DCS 控制器产生的控制指令经网络传输子系统送达执行器仪表；其三为配置管理通道，IMS 通过网络对仪表进行配置、诊断、固件更新等生命周期管理；其四为云边协同机制，边缘侧的数据处理与 AI 推理结果与云端平台周期性同步，形成“模型云端训练、边缘部署推理”的闭环。

NIICA以“架构开放解耦、数据语义统一、全域IP 互联、控制智能协同”四项为核心特征，以下分别阐述。

2.1 架构开放解耦

与传统紧耦合架构不同，NIICA 强调接口标准化、功能内聚化与部署灵活化。其传输层基于以太网 /IP 体系构建，具备对上层工业协议的透明承载能力，支持MODBUS-TCP、PROFINET、HART-IP 等主流协议报文的无感知转发与统一承载；物理层与数据链路层支持按场景选型部署 APL、SPE、智爻（智能单对线以太网）、TSN、5 G/5 G-A、全光以太网等新型传输技术，赋予系统灵活开放的带宽升级与介质选用能力。

在系统架构层面，全网络化仪表采用管控分离设计，将上送至 DCS 的控制数据与上送至 IMS 的管理数据分包封装、分路传输，DCS 与 IMS 逻辑上相互独立，各自接收对应流量。这一设计既降低了 DCS 处理负担，保障其功能可靠性，又为 IMS 的安全隔离访问提供了基础。值得强调的是，仪表与 DCS 之间的控制交互周期与内容与原有方式完全一致，DCS 无需更改配置即可平滑过渡。

与管控分离相对应，IMS 从传统 DCS 中独立出来，成为 NIICA 的必备子系统，实现了从静态资产管理向动态状态监控、从被动报警向主动预测维护的演进。这一演进的核心驱动力来自 NIICA 的大带宽特性：传统控制系统约 5000 台仪表数据全量更新一轮需 28 h ；而在NIICA 中，借助 10 Mbps 级接入带宽，同等规模仪表管理数据全量刷新仅需 8 s，速率提升超 10 000 倍。

2.2 数据语义统一

数据语义统一是 NIICA 的基础性技术特征，核心在于建立统一的数据模型与语义规范，确保来自不同厂商、不同设备的数据在控制系统中互联互通与融合应用。

在传统系统中，现场设备数据通常采用制造商专有格式，语义不统一、互操作差。NIICA 要求现场设备数据以信息模型方式进行规范化表达，可参照 GB/T 40209—2021《制造装备集成信息模型通用建模规则》等规范。

信息模型与传统数据格式的本质差异在于：传统格式仅包含测量值本身，而信息模型将测量值、仪表标识、状态诊断、时间戳、单位等元数据与语义信息统一封装，形成自描述、可解析的结构化数据单元。其核心价值体现在语义互操作性、数据自描述性与状态可诊断性三个方面：不同厂商设备采用统一信息模型后，上位系统可直接理解数据含义；信息模型内嵌完整数据说明，无需依赖外部文档即可正确解析；健康状态与诊断信息集成为智能运维提供数据基础。

2.3 全域 IP 互联

全域 IP 互联是 NIICA 的网络基础设施特征。与传统 ISA-95 架构分层分区设计不同，NIICA 实现了从现场仪表到边缘计算节点再到云端平台的无盲区网络连通，任意设备均可通过网络传输子系统直接通信，无需借助 IO 卡、转换卡等中间设备进行协议转换或数据转发。这一架构带来的核心变化包括：传输效率提升、系统架构简化、可靠性保障与扩展性增强。

网络取代传统布线成为连接仪表与控制器的枢纽，其性能成为运维关注核心。NIICA 对网络传输子系统提出“可靠性、易用性、确定性与安全性”四项高度强调的性能要求：可靠性方面要求系统可靠性不低于99.999%，端到端保护切换/自愈时间不超过 50 ms ；易用性方面通过智爻网络协议屏蔽IP、MAC等编址细节，

建立与仪表位号稳定的一一映射，运维人员仅关注位号即可完成操作，并配备独立的网络管理系统（NMS）实现可视化监控与亚米级线缆故障定位；在确定性方面要求交换机对实时控制流分配高优先级与确定带宽，对非实时管理流分配低优先级与弹性带宽，并部署 NTP 服务器为仪表提供百微秒级时间同步；在安全性方面符合IEC 62443 与 GB/T 30976 要求，具备防非法仪表接入、防未授权入侵与芯片级防篡改能力。

2.4 控制智能协同

控制智能协同是 NIICA 的核心价值特征。借助全域 IP 互联与标准化数据模型，NIICA 打破了子系统间信息孤岛，其演进路径呈现四层递进：第一层为仪表实时巡检与远程诊断，基于大带宽实现状态数据实时获取，替代传统人工巡检；第二层为仪表预测性维护，基于历史与当前数据实现故障预判预警，将多台仪表告警关联构造为故障事件，解决告警源头分散、根因难以定位的问题；第三层为数字孪生与工艺实时优化，为生产装置建立高保真数字孪生模型，实现从被动响应向主动优化

的转变；第四层为AI推理边缘部署，将智能算法下沉至控制现场，AI主控单元靠近执行器部署以缩短传输路径、降低时延，保障实时智能决策。

3 NIICA 关键技术

3.1 NIICA 仪表数据原生与管控分离

NIICA 仪表是系统的数据源头，涵盖温度、压力、流量、物位、成分分析和阀门等各类流程仪表。其核心架构特征在于将数据采集、信号处理、数据封装功能集成于仪表内部：传感变送模块完成物理量感知与信号调理，微控制器（MCU）执行数字信号处理、数据封装与网络协议栈计算，网络通信模块支持APL/SPE/智爻等单对线以太网通信，并集成两线制本安电源管理与大功率电源管理电路。

数据原生（Data-Native）是NIICA仪表区别于传统仪表的本质特征。传统仪表中，传感器原始信号需经独立IO卡件多级转换；NIICA仪表则在本地完成模数转换、数字滤波、校准补偿，直接输出结构化数字测量值，并将其作为IP网络载荷进行封装，支持端到端路由传输、语义自描述与多目标分发。与数据原生相配套，管控数据分离机制将工艺测量数据导向DCS控制器、仪表管理数据导向IMS，实现控制与管理两类数据的分路传输与差异化处理。NIICA仪表与传统仪表的功能对比见表1。

3.2 信息模型与设备描述文件

NIICA仪表信息模型基于GB/T 40209—2021构建，仅包含属性集合与属性列表，通过读写属性值或仪表WEB界面完成操作。属性集合分为三类：静态属性集（STATIC）包含出厂后不变或变化不频繁的信息，如制造商信息、序列号等；过程属性集（PROCESS）包含设备运行中产生的信息，如测量值、内部状态、NE107状态等；配置属性集（CONFIG）包含与使用场合相关的设定信息，如设备参数、工艺设定、使用工况等。以压力变送器为例的仪表数据分类见表2。

设备描述文件是信息模型的描述载体，NIICA选择XML语言编制，包含设备参数及属性数据、参数读写权限与设备功能（仿真、标定等）等内容。仪表制造商将XML文件随仪表提供，用户控制系统读取后即可获取仪表信息模型，实现数据通信、存储、展示与操作。

3.3 数据传输协议与安全机制

NIICA 仪表遵循开放解耦的 ISO 分层协议模型：物理层支持以太网、单对线以太网（兼容 Ethernet-APL）、Wi-Fi、5 G-A/6 G 等；数据链路层采用标准以太网；网络层采用 IP 协议；传输层采用 TCP/UDP ；应用层目前采用 MODBUS/TCP 与 MODBUS/TCP Security 协议。

在会话层数据传输方面，NIICA 选用 MODBUS协议作为仪表数据通信协议。仪表信息模型中的属性值映射为 MODBUS 寄存器数据。基本数据类型涵盖FLOAT32、FLOAT64、UINT16、UINT32、STRING，并扩展UINT16-ENUM、UINT16-BIT、UINT32-BIT、DATABLOCK等类型。

传统 Modbus 协议在设计之初未考虑安全性，存在无认证、无加密、无完整性校验的缺陷。NIICA 采用Modbus/TCP Security 协议（GB/T 41868—2022）实现安全数据传输，在保持 Modbus 兼容性的前提下提供传输加密、身份认证、访问控制与网络准入能力，其与标准 Modbus TCP 的对比见表3。

在基于角色的客户端授权方面，NIICA结合仪表三类属性集定义了观察者（Viewer）、操作员（Operator）、工程师（Engineer）、管理员（Administrator）、外部访问（Visitor）五类角色，通过X.509 v3证书扩展字段传递角色信息，并定义了功能码级、属性集级、属性级三层权限颗粒度，默认采用属性级粒度。权限矩阵遵循“静态数据全员只读、配置数据分级写权限、NULL角色最小权限”的设计原则，所有授权事件均记录审计日志，支持安全追溯。

3.4 时钟同步与确定性传输

工业流程控制、批量联锁、跨仪表联动等业务对全网时间一致性与报文传输时延稳定性具有硬性要求。NIICA 根据网络等级匹配授时模式，采用 NTP v4（RFC  5905），基础精度 ±10 ms。仪表通过软件算法增强（本地计时颗粒度不低于 1 μs、发包频次不低于 1 Hz、链路时延与频偏补偿）将 NTP 同步精度提升至 ±1 ms 以内。在确定性传输方面，NIICA 仪表支持基于 DiffServ的 DSCP 业务优先级标记，将业务划分为高优测控、中优突发、低优背景三类，分别映射至 EF/CS7、AFxy/CS1 ～ CS6、BE等典型DSCP标记与对应转发队列；接入与汇聚交换机支持 DiffServ 优先调度，并要求网络总转发时延宜小于50%业务循环周期，以保障周期测控流量的低时延与确定性。

3.5 仪表标识与即插即用组态

NIICA 仪表位号（DeviceTag）是仪表在系统中的唯一标识，IP 地址需与位号建立一对一稳定映射，使运维人员仅以位号完成组态与操作。仪表主机名在上线前离线预配置为位号，并作为 mDNS 主机服务与 DHCP申请 IP 的依据。仪表上电后开启 mDNS 服务（监听UDP 5353 端口），实现局域网内设备自动寻址与位号识别；DHCP 服务器通过报文 Option 61 字段携带位号完成地址分配。NIICA 仪表支持 LLDP 协议，供NMS轮询交换机邻居表自动绘制网络拓扑。

在系统组态方面，NIICA技术实现了极简组态：用户仅需输入仪表位号与仪表类型，控制系统读取对应XML设备描述文件后自动生成数据位号（DataTag）及属性信息，自动完成数据读写命令生成。仪表上电后的XML获取与校验更新亦自动进行，用户完全无需了解底层通信与数据存储细节，显著降低了工程集成复杂度。

4 工程应用实践

为验证NIICA的技术可行性与工程适用性，选取某天然气管网压气站作为典型示范应用场景。压气站是天然气管网关键节点，对设备状态监测与预测性维护具有迫切需求，现场设备分布广泛、环境严苛，是测控系统升级改造的典型场景。

该应用采用NIICA架构，以SPE/APL网络作为现场仪表通信骨干，利用SPE/APL同时传输数据与供电的能力解决现场总线带宽受限问题，如图2所示。网络由IPoT（仪表物联协议）网关、光交换机及5台SPE/APL现场交换机构成，DCS主控系统支持SPE/APL接口与现场仪表直接相连；现场共接入20台智能仪表，涵盖环境温湿度、可燃气体检测、压力变送器、液位计等。通过IPoT网关汇聚后，现场数据经骨干网络远程接入集团公司中心网络，实现跨地域设备状态监测与运维管理。

图 2　某天然气管网压气站控制系统架构图

应用效果表明：机柜间温湿度监测由人工巡检转为自动化监测，站场感知预警能力大幅提升；传统方案约需4面机柜，采用SPE/APL后仅需1面集成控制器与交换机的机柜，控制室占地面积减少70%以上；线缆成本降低60%以上，设备运维成本降低50%及以上；数据传输速率提升100倍以上，并满足–30℃低温工作环境要求。该案例实证了NIICA四项核心特征在工程中的可落地性，为石油化工、电力、冶金及水处理等行业的推广提供了可复制的工程范式。

5 结语

全网络化工业测控系统（NIICA）以“构建满足人工智能规模化应用需求的工业测控基础设施”为核心命题，通过将仪表、传输与控制三大子系统网络化、智能化重构，以数据原生、管控分离、语义统一、全域IP互联与控制智能协同为技术主线，系统性解决了传统测控系统数据匮乏、带宽不足、管控耦合与网络专用等结构性问题，为流程工业提供了从数据获取到智能应用的全链路技术体系。

当前，NIICA仍处于起步阶段，标准体系、产业链与生态建设尚在完善之中。但其开放解耦的架构理念与面向数据价值的工程实践，已为工业测控系统的智能化升级指明了一条清晰路径。作为支撑流程行业数字化转型、智能化升级的核心保障，NIICA必将随着技术成熟与产业协同的深化，为我国新型工业化建设作出应有贡献。

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