工业自动化的未来展望：AI与网络安全

作者 | Felipe Costa

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石油天然气：

严苛环境下的效率与安全性平衡

石油天然气行业的作业环境多为高风险偏远区域。自动化在保障安全、确保设备可靠性及优化生产方面发挥着关键作用。

该行业采用监控与数据采集系统（SCADA）及分布式控制系统（DCS）实现管道、炼油厂和海上钻井平台的远程监控。AI驱动的预测性维护可通过机器学习模型来分析传感器数据，在故障发生前检测出钻探设备与管道的异常，成为AI在该领域的新兴应用。

石油天然气行业正面临着如下网络安全挑战：

•老旧基础设施：众多石油设施仍在使用易受网络攻击的过时系统。

•勒索软件威胁：石油管道攻击事件（如Colonial管道网络攻击）凸显网络分段、终端安全、培训及网络安全的重要性。

企业可以通过AI赋能网络安全与网络可视化。基于AI的威胁检测系统可以监控工业网络异常活动，在影响运营前识别并消除网络威胁。增强的网络可视化是事件响应与检测的有力工具。

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能源领域：

智能电网与网络弹性

能源行业正经历快速的数字化转型，自动化技术提升了电网可靠性、优化了发电效率并整合了可再生能源。能源自动化依赖智能电网与AI驱动的机器学习模型来优化电力分配及预测断电。工业控制系统（ICS）可实现变电站间能源传输自动化，从而减少停机时间。

一个新兴应用是AI增强的分布式能源管理系统（DERMS），它可以平衡分散式能源网的需求和供应。这种关系中最有趣且有些自相矛盾的因素之一，是AI的采用正在显著增加能源需求，尤其是在数据中心。AI在提高能源效率的同时，也间接推动了对更多电力的需求。

能源行业面临的主要网络安全挑战：

•网络攻击：电网是网络攻击的首要目标，需制定强大的工业网络安全计划来保证电网的韧性。

•法规合规：一些未受到NERC CIP法规约束的企业，仍需制定定制化的安全方案。NIST虽为涵盖最广泛应用的框架，但IEC 62443可以为工业控制系统安全提供补充指导。

•物联网（IoT）与边缘设备安全：保障变电站及配电网中的IoT与边缘设备的安全，对于预防网络入侵、缩小攻击面至关重要。

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工厂自动化：

AI驱动的智能制造

工厂正积极采用工业4.0技术，通过AI、IoT与先进机器人技术，将传统制造转型为智能自主生产系统。

工厂部署边缘AI与机器视觉，实现实时缺陷检测与废料削减。协作机器人辅助人工提升效率与精度。IIoT传感器持续监测设备状态，实现预测性维护并减少停机。

工厂自动化网络面临的安全挑战：

•IT-OT融合风险：信息技术（IT）与运营技术（OT）网络的集成，需要调整安全策略，以避免干扰制造运营。

•供应链漏洞：AI驱动的异常检测系统，通过监控识别生产环境中的威胁，来增强网络安全。

•网络分段缺失：这仍是工业网络安全的重大隐患，会增加横向移动攻击的风险。

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网络技术在工业自动化中的关键角色

稳健的工业网络是自动化的基石，为设备、控制器与基于云的系统提供安全可靠的通信。设计完善的网络可以确保在工业环境中实现低延迟、高可用性及网络安全防护。

可靠的工业网络需具备冗余性与韧性，采用环型/网状拓扑等架构，可以最大限度的减少停机。时间敏感网络（TSN）可以实现低延迟数据传输，对工厂自动化至关重要。分段隔离与高级交换安全防护等安全措施，可以阻止未经授权的访问。网络应支持Modbus、Profinet及EtherNet/IP等工业协议，确保互操作性的实现。随着工业自动化的扩展，可扩展性需适应日益增长的IIoT设备与数据量。

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工业自动化的未来展望

AI应用正在呈指数级增长，尽管许多应用场景仍处于测试阶段。鉴于工业控制系统事故的后果严重，目前多数决策仍需人工审核。随着AI系统精准度与可信度提升，未来或将实现部分运营决策全自动化。

网络安全仍是重中之重。构建“安全原生”架构（secure by design）以防止未授权访问、降低网络威胁暴露风险，这一点至关重要。基于AI的异常检测系统能提供实时威胁情报，在异常网络活动升级为漏洞前及时对其进行识别。虚拟补丁技术可保护老旧设备的安全运行，缓解SCADA与ICS软件定期更新的难题。

如今，自动化不再局限于效率提升，更关乎智能决策、安全连接及抵御网络威胁的能力。石油天然气行业需在保障老旧系统安全的同时，平衡效率与安全。能源行业需要强大的网络安全来保护关键基础设施，还需要满足新增能源的需求，它或许是唯一因AI应用而面临物理超载压力的行业。成功整合AI、安全网络及强大的网络安全框架的企业将获得竞争优势，进而确保运营效率、合规性与业务的连续性。

▲本文来自于控制工程中文版杂志（CONTROL ENGINEERING China）2025年10月刊《技术之源》栏目：工业自动化中的AI和网络安全：面向石油、能源和制造业的关键策略