镜头拉回2017年，那时成立了17年的曙光网络团队，在中科曙光的支持下，开始只身闯荡工业软件界。
彼时的中国工业软件体系，话语权牢牢掌握在那些纵横全球上百年的欧美巨头手中。
那么，在工业软件这个被誉为“工业皇冠上的明珠”并需要数十年积累的赛道，曙光网络作为国产新生力量，为何短短八年时间，从一匹黑马成长为一个备受关注的旗手？其中，2023年的标志性突破和2025年的爆发式落地，背后究竟发生了什么？
本文将尝试揭示——这一切来得并非偶然。它是深厚的技术积淀、精准的时代洞察与一群“破局者”的奋斗精神，在中国工业智能化转型的宏大背景下，共同谱写的一曲交响乐变奏曲。
——导语
01
伏笔与困局——跨世纪的工业难题
20 世纪 60 年代末，底特律的汽车工厂里，生产已经开始使用自动控制器，但控制系统还是成墙的继电器柜：要改一个生产节拍或增加一段工艺，电工就得拿着图纸整片重接电线。每逢车型年改，工厂动辄停线数周，维护和改造成本高得离谱。
于是，通用汽车自动变速箱事业部在1968 年抛出了一个“电子化、可编程，能替代硬接线继电器”的招标需求。
接招的是新英格兰的控制系统工程公司Bedford Associates，核心人物是后来被称为“PLC 之父”的Richard “Dick” Morley。团队很快意识到：要赢下 GM，不是拿一台通用小型机去“改装”，而是做一台“像电脑却不是电脑”的工业控制器**，甚至要让车间电工而非计算机专家能上手。为了实现这一点，Morley 甚至规定过“文档里出现 computer 字样就撕掉”的小规矩。
中标的第一台量产PLC084 ，编程采用“梯形图”（Ladder Logic）——它长得就像传统继电器原理图，等于把电工熟悉的符号“翻译”成软件逻辑，职业门槛瞬间被拉平。
这个思路至今仍然存在，可以说，它既造就了1969年公认的“软件快速和工业结合”的历史奇迹，被认为是不下于瓦特改良蒸汽机的发明。（但它也因为追求极简，留下了许多的限制，最终在特定的时代，阻碍了OT和IT的融合，容后再叙）
1949年，中国工业增加值仅120亿元，占全球不足1%，而今天，制造业增加值占全球30.1%，首次超过美日德总和（29.8%）；同时，联合国还预测，2030年这一占比或将扩展到45%。
这也决定了，我们不能把国运级的在工业领域的超头部优势，建立在不牢固的根系之上，这就是中国工业软件在最近十年内高压强、高速度发展的一个大宏观背景。
更相对有利的一个背景是，面对高墙深垒，护城河修的无比坚固的国际工业软件界，中国工业软件领域做好了“结硬寨、打呆仗”的准备，却一不留神发现，整个战略态势发生了巨变——工业软件界的天，似乎是要变了——在智能制造的浪潮席卷而来时，无数身处其中的人，正经历着前所未有的困惑与挑战。
王工，一位有20年经验的资深自动化工程师，精通PLC编程，是车间里的“定海神针”。他就像一位老道的匠人，对着西门子或三菱的PLC（可编程逻辑控制器），熟练地编写着梯形图或ST语言，每一行代码都代表着对产线脉络的精准把握。对他而言，PLC的这套逻辑，稳如磐石。
然而苦恼来了——车间需要优化工艺，增加一个新的AI视觉质检功能。王工对着控制柜一筹莫展。IT部门的同事提出的用Python跑AI模型的需求，在他看来就像天书；对方对工业界的不熟悉，也让他心生不满——“搞IT那帮人的东西花里胡哨，但进不了我这个控制柜。我们像是活在两个世界的人。”
王工的苦恼，是工业领域OT（操作技术）与IT（信息技术）融合之困的缩影——一边是“固若金汤”的传统控制系统，另一边是“日新月异”的数字技术，两者之间，横亘着一道难以逾越的壁垒。
张晓，是一位擅长用C++和Python构建复杂机器学习模型的专家。他为工厂设计了一套顶级的生产调度和能耗优化算法，在服务器上跑得飞快，能够精准预测需求，优化生产流程。然而，当他雄心勃勃地要把算法部署到产线边缘，实时控制几十台设备时，问题来了。
他发现，生产设备的数据接口五花八门，实时性无法保证，更要命的是，PLC的控制逻辑他完全看不懂，“我的算法像个大脑，但没有灵活的手脚。云端的算力再强，无法实时干预生产，就是个高级计算器。”
小张的迷茫，点出了“算”与“控”的鸿沟——强大的算力被困在云端，无法真正下沉到工业现场，助力和赋能生产，这让智能制造的美好愿景，变成了镜中花、水中月。
老刘是工厂的超资深网络安全主管。随着产线智能化改造，越来越多的设备接入网络，他开始陷入一场永无休止的“打地鼠”游戏。
老刘的焦虑，代表了传统工业安全模型的滞后性与被动性，“以前产线是个‘信息孤岛’，物理隔离就绝对安全了。现在万物互联，处处是漏洞。这种外挂式的安全防护，就像给裸奔的人不断递上衣服，永远遮不全；而且，这种“冰糖葫芦”式的串行安全架构，将安全功能简单地叠加在现有系统之上，不仅增加了系统的复杂性，也留下了无数潜在的漏洞，让整个工业控制网络如履薄冰。
这三个故事，都源于真实。看似是个人困境，实则是一个时代的缩影。它们共同指向了中国工业软件转型升级面临的三个核心痛点（但同时也是核心机会点）：OT与IT的融合之困、数字技术与生产现场的落地之艰，以及传统安全模型的滞后之忧。
这也是曙光网络在起家后三个不同背景团队的结合点——算力能力、安全经验与对传统工业软件体系的吃透。
当然，在此背景下，中国企业奋起直追，曙光网络推出了SugonRI、华为推出FusionPlant、用友深耕BIP和MOM、宝信打造xIn³Plat……不同背景的科技巨头们都在尝试从不同角度解题。这既说明了赛道的价值，也反衬出破局的艰难。
而曙光网络，正是在这样的背景下，选择了一条更底层的路。
02
破晓之路——曙光如何用“算控安融合”作答
我们回顾工业软件的发展史，从早期的数控、CAD，到PLC和DCS的普及。这些技术在过去几十年里，为工业生产提供了巨大的贡献——稳定、可靠、精准，如同“一辆调校到极致的燃油车”，平顺丝滑。它们解决了从无到有的问题，将手动操作带入到自动化时代。
然而，今天的工业世界，已经不再满足于仅仅是稳定和可靠（虽然仍是极为重要的）。而是要迎接AI、云原生等数字技术浪潮；从企业视角，就要求生产系统必须具备柔性、智能和快速迭代的能力。
而传统的工业软件架构封闭、迭代缓慢、与新IT技术融合困难，进步空间已然见顶。
就在很多工业软件的巨头还在吃老本的时候，而曙光网络发布了“SugonRI工业编程平台”，则好比工业界的“电动车”。它以全新的架构重构了工业控制系统，虽然初期可能不像百年燃油车那样完善和丝滑，但其潜力、迭代速度和智能化上限更高，可谓是革命性的。
简言之，它不是在旧系统的基础上打补丁，而是从底层重新设计，旨在从根本上解决困扰王工、小张和老刘的难题。
对这三个经典困境的回答，恰好是“SugonRI工业编程平台”的三大支柱——把自己的解决方案，建立在“算、控、安”三大支柱之上，形成一个有机整体，请允许我略为梳理：
第一个支柱，是统一且强大的“算力底座”。
曙光网络从其母公司中科曙光继承了强大的算力基因，这让他们在工业软件的赛道上有了独特的起点。他们并没有选择传统的工业级芯片，而是将通用算力引入工业现场，用C86架构国产处理器，为工业场景提供可靠、可信、统一、开放、高性能的算力平台。
同时，这些算力也是灵活部署的，从中心化的集中式算力，到一体机、嵌入式的边缘算力，都实现了底层上的打通，为工业软件的发展提供可靠的兼容保障。
同时，因为从头做起，砸掉了过去的坛坛罐罐，也就打破了以往不同控制器、不同芯片架构带来的“算力孤岛”难题——甚至可以这么认为，在SugonRI工业编程平台上，AI算法可以像App一样，被轻松地封装、部署和调用。小张的算法不再是无处安放的“大脑”，而是可以直接下沉到边缘计算单元，实时控制生产，实现了“算力在车间、算力在机床”的愿景。
第二个支柱，是软件定义的“柔性控制”。
传统的PLC简洁、硬核，但也有固化、僵硬的缺点——而曙光网络的核心创新，则在于将传统PLC的固化逻辑，转变为可以在通用服务器上运行的软件应用。这就是“软件定义控制”的精髓。
这意味着，工业控制的“语言”不再是PLC语境下独有的梯形图或ST语言。开发者可以用C++/Python等更高级、更通用的语言进行开发。
说的更明确一些，SugonRI平台允许用户同时使用图形化编程语言（如梯形图LD、连续功能图CFC）和C/C++文本编程，实现了PLC逻辑与高级语言的无缝切换。例如在PLC侧：可以通过拖拽式图形化界面（如LD）完成控制逻辑搭建；而在C/C++侧：则能够直接编写底层算法或复杂计算模块，并调用平台封装的工业协议接口。
令人惊喜的是，SugonRI平台，甚至将工业控制中的通用功能（如PID调节、通信协议解析）封装为可复用的低代码模块，用户通过调用这些模块即可实现PLC与C++的交互，无需重复编写底层代码，这种“APP应用商店”式的新模式，显然来自于互联网思维的启发。
甚至，SugonRI平台可以通过抽象实时操作系统（RTOS）的调度机制，让用户可在C/C++中定义任务优先级，同时在图形化界面中配置执行流程，实现两种编程范式的协同工作，这几乎是PCL的OT和IT协同中的至高境界。
最终的结果是，IT与OT在开发语言和工具链上的统一，让不同背景的工程师能够协同工作，共同开发和优化控制逻辑，极大地提高了产线的柔性和迭代速度。一条生产线的工艺调整，不再需要耗费数月，而是可以像更新App一样，在短时间内完成。
第三大支柱，是内生而非外挂的“主动安全”。
面对老刘的“打地鼠”焦虑，曙光网络提出的解决方案是“内生安全”。也就是说，安全不再是事后附加的模块，而是在平台设计之初就融入到算力和控制的每一层。
从芯片、操作系统到控制应用，曙光网络构建了一体化的可信免疫体系。它通过硬件级的加密、软件层的隔离以及持续性的安全监控，将安全功能“内嵌”到系统中，让系统本身具备抵御风险的能力。这种从底层到上层的设计，变被动防御为主动免疫，从根源上解决了工业安全问题，让工业控制网络不再是“冰糖葫芦”，而是拥有“免疫系统”的有机生命体。
再次回到工博会的展台，我们就不难能理解曙光网络的“四大新品与两大举措”背后的逻辑——曙光网络卖的不再是“硬件”、“软件”甚至也不是“服务”，而是帮助工业界的某一个领域构建AI操作系统+基础硬件框架+丰富开放应用生态的体系性能力。
这其实也是中国的工业增加值在10年内就要全球居半的背景下，形势发展所传导给当下工业软件领域的破局动力，也是大时代给予了曙光网络历史性的机会窗口期。
为了迎来这个机会，曙光网络，用短短八年时间，给出了一个掷地有声的回答——算控安融合。
03
融合的底层逻辑——为什么是曙光？
曙光做工业软件，走了一条差异化道路，却不是零基础起家。
正如曙光网络总裁刘立博士所说，曙光网络并非凭空出现。其核心团队在算力（中科曙光的强悍基因）、网络/安全（业务团队的十余年积累）和工业软件（一拍即合的工业专家）领域，本身就是“多兵种”的合成。
图注：曙光网络总裁刘立博士
还有一个更大的背景，那就是中科曙光善于并乐于、敢于在任何技术栈上都要钻通底层技术的特殊使命感——当其他公司想用取巧方式打通OT与IT的壁垒时，曙光网络的核心团队，已经决心“基于底层逻辑来打通”，这让他们始终从更高的维度，俯瞰并快速整合、焕新整个工业软件体系。
写到这里不得不提及的是，虽然曙光网络实现了重大突破，但对于中国天量的存量工业软件市场，仅仅有曙光网络一家是完全不够的。
那么，为什么这个领域那么难以成功？
我想，可能是首先是庞大的存量市场有巨大的技术惯性，如果客户本身就更倾向于在现有架构上修修补补，那新工业软件的平台服务商就很难推动甲方进行彻底颠覆性的建设。
同时，曙光网络也正在克服的是，纯IT公司不懂工业场景的严苛性（实时、可靠、安全），他们的技术在工业现场往往水土不服；而传统OT公司缺乏软件和AI基因，难以跟上数字技术的发展。
这两者间的藩篱并不是一天就能拆掉，尽管曙睿提供了大量的工具和组建、模块，但这种自我突破仍然是一条需要长期主义、坐冷板凳的赛道，其研发投入巨大，回报周期漫长，追求短期回报想“抄一把就走”的企业绝对难以坚持。
相反，曙光网络的成功，除了我们前述的三个支柱、四大新品、两大举措“之外，其根本性的成功，是抓住了范式之变和敢于做难且重的事情。
一方面，曙光显然深谙科学哲学家托马斯·库恩的范式转换理论。他们笃信，当旧的工业自动化“范式”（以PLC为核心）已无法解决新的问题（AI融合、柔性生产）。行业必然进入“机遇和挑战并存期”，也就是行业强烈呼唤新范式的出现，但行业并不能保证为新技术买单——突破们不但要自带粮草弹药，还要自驱力极强的走到彼岸。
另一方面，曙光网络成功的背后，是“背负十字架”的底层研发精神和企业文化。正如李国杰院士对曙光系企业的评价，他们善于做底层研发、从根技术上解决问题。这是一种使命驱动，让曙光网络结合了中国向高科技制造转型、国际竞争与博弈的宏大背景，将曙光网络的使命感和家国情怀提炼出来。这不仅是一门生意，更是一代科技工作者的责任。
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