AI工具的快速发展，加上硬件功能和集成以太网接口的显著加速，正在开辟新的应用和细分市场。

　　人工智能(AI)确实有望成为自动化领域的颠覆性技术。那么，时间敏感网络(TSN)在降低AI应用门槛和成本方面能发挥什么作用？AI发展对未来的网络提出了哪些要求？TSN又能催生哪些创新应用？实现这些目标的技术路径又是什么？

　　目前关于TSN的技术资料已相当丰富。本文重点探讨那些以AI为核心、并能从TSN技术中显著获益的应用场景。这里的重点不是运动控制，而是对该技术大有裨益的新兴应用。其中一些示例应能鼓励我们探索超越当前可用限制的选项。

　　AI技术的快速发展，加上硬件性能的显著提升和以太网接口的集成应用，正在催生新的应用场景和市场机会。这些新兴应用通常具有以下关键需求：

　　· 需要将海量现场数据传输至AI分析系统；

　　· 传输数据需附带高精度时间戳，以支持时间序列数据分析等深度相关性研究；

　　· AI的处理结果需要实时反馈至生产现场。

　　传统基于100Mbps技术的工业以太网无法完全或充分满足这些严苛要求，这正是TSN技术的优势所在。以下示例旨在说明哪些以AI为重点的应用可以通过融合的TSN网络来实现或改进。

▲IT和现场总线的融合网络是AI应用的基础。

　　在现代生产线中，工业相机(GigE Vision)被广泛应用于生产过程监控和产品检测。基于合格样本训练的机器学习模型，可实时识别质量缺陷，并自动调整生产参数。当前图像处理硬件已能在毫秒级完成检测，实现了真正意义上的在线质量控制。

　　还可以同步多个摄像头，在同一时间拍摄工件的照片。这样就可以进行3D计算或时间序列分析。不再需要将相机和控制网络分开。评估算法运行于外部硬件，可快速适配不同产品和工况。根据分辨率和帧率需求的不同，总带宽可达数百Mbps。TSN的帧抢占机制特别适合视觉应用的超大帧传输。虽然当前在视觉应用中的融合网络仍属个例，但随着TSN技术的成熟，这一状况将发生改变。

　　以工业电机系统为例，AI技术在预测性维护方面有着广泛的应用潜力。安装在电机内部和表面的传感器持续监测温度、振动等关键参数，同时功率测量装置实时记录能耗数据。基于这些多维度数据，可以训练建立电机正常运行状态的AI基准模型。在此过程中，能耗、温度与振动数据的时间精确同步至关重要。

　　当在生产线中存在多个协同工作的电机系统时，建立统一的时间基准就尤为必要。一旦监测参数出现异常波动（如轴承损坏、部件磨损或工艺异常等），系统可及时预警。这使得操作人员能够在计划性维护周期内提前干预，或在工艺控制层面做出调整，有效避免突发故障。虽然模型训练需要一定投入，但其带来的预防性维护效益远超初期成本。

▲工厂车间里基于智能视觉的质量控制。

　　能源结构转型带来了一个鲜为人知的技术难题。传统火力发电站（燃煤、燃气）和核电站采用大惯量发电机。储存在这些发电机中的动能有助于电网应对负荷波动，并为风力涡轮机或太阳能发电站等替代发电机提供参考频率。随着越来越多的传统发电站被新型发电机所取代，这种对电网的支持作用也随之消失。

　　例如，在没有外部电网的情况下，风力发电场无法轻易地在独立运行中快速增加功率。解决这个问题的一个办法就是将所有发电机及其电子并网转换器与相应的设定点定义进行高度精准的同步。这可以通过运行数据所需的TSN网络来实现。在一个覆盖数平方千米的风力发电场中部署双重网络将带来巨大的成本压力。

　　在工业系统运行过程中，对事件进行时间和位置上的精确分析至关重要。当系统发生故障时，这类分析能帮助准确评估故障根源。目前这类分析主要在控制器中进行，但未来可能面临局限，因为并非所有相关数据（如电机运行数据）都能通过可编程逻辑控制器（PLC）获取。

　　TSN通过实现高精度时间同步，使设备能够记录时间戳精度小于1毫秒的事件。这种融合网络还能确保将事件数据实时传输至独立分析装置（特别当控制器本身可能是故障源时，这一功能尤为重要）。借助AI技术系统能够从海量信息中快速识别异常情况，不仅提升了故障分析的准确性，还能实现运行问题的主动预防和修复。

　　除前述案例外，AI在自动化领域还有诸多应用可能。这些应用的实现离不开融合TSN及其时间同步技术——若缺乏这些技术支撑，要么难以实现，要么实施复杂度与成本将显著提升。值得注意的是，在这些应用场景中，TSN机制比专用实时总线系统更能体现其网络优势。

▲TSN并非单一标准，而更像一个功能丰富的工具箱。

　　TSN的核心价值或许不在于替代现有运动控制专用总线，而在于赋能前文所述的新型应用。令人振奋的是，这些应用目前已具备实施条件。例如，菲尼克斯电气的新型交换机已支持服务质量（QoS）、精确时间协议（PTP）及抢占等关键功能。GigE Vision标准还规定了PTP的使用。因此，AI与TSN的融合将使新一代自动化应用成为可能，而这些应用的开发可能才刚刚开始。

　　TSN并非单一标准，而更像一个功能丰富的工具箱，包含多种专用工具，每种工具都针对特定需求设计：

　　· 服务质量（QoS，符合 IEEE 802.1Q 标准）支持在同一网络中同时传输对时间要求严格的过程数据（如控制指令）和大量非实时数据（如相机图像）。在此场景下，1 Gbps或更高的带宽尤为重要。

　　· 精确时间同步（PTP，符合 IEEE 802.1AS 标准）能够在复杂网络拓扑中实现亚微秒级（≤1 微秒）的时间同步精度。相比之下，广泛使用的 NTP 协议只能提供毫秒级精度，但可以与 PTP 在同一网络中共存。

　　· 抢占机制（802.3Qbu、802.3 标准）通过优先处理时间敏感数据，解决了实时数据与非时间关键数据（如相机系统的巨型帧）之间的传输冲突问题。这使得关键数据的传输不会因大型非关键数据包而延迟。

　　· 基于精确时间协议（PTP）的同步通信，可校准发送端时钟，显著降低抖动。例如，在当前采用 PROFINET 实时协议的应用中，这种功能并非始终必要。

　　· 特殊的服务质量（QoS）机制，支持现有设备环境与TSN网络的无缝集成，这样就可以在应用中逐步实施，从而产生最大的效益。

　　所有这些工具及其协同机制共同构建了融合网络，使IT数据、关键过程数据和高精度时间同步在同一网络中共存。相比为不同需求构建的专用网络，这种方案显著降低了成本与复杂度。