工业互联网2.0阶段的核心需求 - 工业互联网2.0阶段需实现设计-制造-供应"三链"自主智能化，要求"网算控"一体化技术体系支撑全链条数据、信息和业务的集成融合 [1][27] - 当前工业互联网确定性主要由网络层保障，需将确定性能力从网络层（1-3层）向应用层延伸，构建面向应用的确定性技术体系 [1][29] - 面向应用的确定性数据总线是连接网络、计算资源与应用业务的纽带，通过提供确定性数据通道、标准化模型及高效分发机制，打破OT与IT界限 [1][33] 确定性数据总线的架构与特征 - 功能架构包含数据服务接口、数据模型、QoS管理和数据分发四大模块，支持Pub/Sub和C/S模式交互 [2][34] - 部署架构以协议栈形式安装于终端与算力设备，向上提供统一接口，向下适配底层网络（如TSN、5G） [2][39] - 核心特征包括"网算控"协同调度、统一服务接口、异构网络兼容及统一数据空间 [2][42][43][47][48] 支撑技术体系 - 网算编排技术通过资源感知与智能调度算法全局规划网络与计算资源，匹配应用需求 [5][51] - 标准化模型与编码采用OPC UA、语义化技术统一数据定义，解决异构系统互认问题 [6][37] - 数据分发协议支持C/S（如OPC UA、QUIC）与Pub/Sub（如MQTT、DDS）模式，满足不同场景通信需求 [7] 应用场景与落地价值 - AI大模型分布式计算场景：支撑跨设备数据采集、同步与协同训练，保障算网资源高效调度 [8] - 边端协同检测场景：通过光网络等介质优化边缘计算与终端设备的实时交互 [9] - 设计生产协同规划场景：打通异构系统数据孤岛，实现设计-制造闭环优化 [10] - 大规模多机器人协作场景：支持端边云协同控制、实时通信与视觉数据传输 [11] 未来发展方向 - 当前数据总线发展仍处初期，需凝聚行业共识，统一接口与模型规范 [12] - 短期可聚焦全链条协同、多机器人协作及AI大模型场景，逐步向跨行业拓展 [12]