新型工业化是中国式现代化的核心支撑，而5G+与AI的深度融合则是推动工业从“自动化”向“智能化”跃迁的关键动力。传统工业场景中分散式的网络、算力、AI部署模式已无法满足工业控制对低时延、高可靠、高安全的极致需求。本文以中国移动研究院自主研发的“果核”算网智一体机为核心，从工业场景痛点切入，剖析算网智一体化的必要性，解读其解决方案的创新逻辑与技术架构，并结合典型案例，展现该技术如何构建“网络感知-算智协同-AI服务”闭环，为工业智改数转提供可复制、可推广的实践路径，加速新型工业化进程。
为什么需要算网智一体化？
在工业制造车间，机械臂需在毫秒级时延内响应控制指令以保证焊接精度；自动导航小车（AGV）跨区域移动时不能因网络卡顿导致分拣中断；质检环节需实时分析高清图像以识别微米级瑕疵——这些看似常规的生产动作，背后却隐藏着传统技术模式难以突破的“痛点围城”。随着5G专网在工业领域的初步应用，虽然解决了有线网络“布线复杂、移动受限”的问题，但“网络、算力、AI”三者的分散部署，在面对现代工业生产的苛刻要求时仍存在明显局限性，比如面临数据安全与成本难平衡、网算智业缺少协同机制、运维系统复杂专业使用不便捷等挑战。
一是工业数据涵盖核心工艺、生产流程等关键信息，是企业立足市场的根本。传统模式下的“数据不出域”，需在本地部署完整的算力和AI系统，成本极高；完全依赖云端，则需将敏感数据上传，陡增安全风险。这种“安全与成本的矛盾”，成为制约工业AI落地的关键瓶颈。
二是工业生产依赖稳定网络，从自动化生产线运作，到智能仓储物流调度，都对网络要求极高的可靠性。5G专网虽比WiFi更稳定，但传统5G网络仍必须与算力、AI深度协同，形成“确定性保障体系”。
三是工业设备类型多样、通信协议繁杂，不同设备与系统的运维需专业知识与技能。传统运维模式下，网络运维、设备运维、AI运维各自使用独立系统，故障排查流程冗长，运维成本高昂，限制了工业智能化转型的步伐。
面对上述痛点，单纯升级网络无法解决算力不足，单独增加本地算力难以保障数据安全，且孤立部署AI系统则会陷入运维困境。因此，“网络、算力、AI”三者必须从“分散作战”转向“协同攻坚”，构建算网智一体化的技术底座。
算网智一体化解决方案的创新逻辑
针对工业场景的诉求，中国移动研究院提出算网智一体化解决方案，以一体化硬件为载体，将“本地大模型推理（算）”、“轻量化5G专网（网）”、“智能体系统（智）”深度集成，形成“网络感知-算智协同- AI服务”闭环，实现“网随算动、算随智调、智随业走”高效协同。
安全可靠的数据边端自治：面向“数据不出域”的安全需求，方案采用定制化内核的全国产化硬件，本地部署大模型推理服务，实现数据在边缘侧完成处理和分析。这种方式既保障了数据安全，又有效突破了“云端AI”方案在灵活性上的局限。
确定性的工业级传输：通过中移“果核”轻量化5G专网创新应用5G LAN+双发选收技术，方案成功承载工业控制流，实现PLC设备端到端传输时延低于20ms、零丢包、抖动降低80%以上，满足生产核心环节对网络的极致要求。
智能化的生产运营：中移“必行”智能体系统以自然语言交互为核心，提供智能质检、工艺匹配、故障闭环等一站式解决方案，有效解决质量波动溯源难、人工依赖度高、知识传承困难等核心痛点。
图1 算网智一体机（35cm*30cm*15cm）
该方案中，“果核”专网、“必行”智能体、工业接口集成在一体机中，避免多设备部署的兼容性问题，降低部署成本，实现了软硬件一体化；网络根据算力负载动态调整带宽，算力根据AI任务需求分配资源，AI根据生产业务优化服务，三者通过统一调度平台协同，避免资源浪费和响应延迟，实现了资源协同一体化；通过“必行”智能体提供自然语言交互界面，运维人员无需切换多个系统，即可完成网络监控、算力调度、AI模型优化等操作，降低专业门槛，实现了运维服务一体化。
一体化结构解读
总体设计原则
算网智一体化架构包括网络层、算智层和应用层，每一层都有明确的技术定位，且各层深度协同，形成完整的技术闭环。其中，算智层构建安全算力底座保障数据与实时性，网络层以轻量化 5G 专网实现高可靠、确定性传输，应用层靠智能体系统简化运维，三层共同支撑一体化落地。
图2 果核算网智一体化架构图
“数据不出域”的安全算力底座
针对工业企业“数据安全”和“实时算力”的双重需求，中间层采用“全国产化硬件+本地大模型推理”的设计，实现“数据边端自治”，实现数据在工厂本地完成采集、计算、AI推理，无需上传云端，既保障安全，又降低时延。
全国产化硬件：一体机的芯片、操作系统、通信模块均采用国产方案，避免国外技术“卡脖子”风险。例如，搭载国产高性能GPU，具备卓越的推理计算能力，可流畅承载工业质检、工艺优化等中等复杂度的AI应用。操作系统基于Linux定制开发，关闭冗余端口和服务，减少网络攻击漏洞。即便一体机遭到物理拆解，存储的工艺参数也将自动加密保护，确保核心数据不可破解与泄露，全面保障数据安全。
本地大模型推理：一体机内嵌本地部署经过调优的大模型，支持“本地训练微调+实时推理”。企业可将历史质检数据、工艺参数导入一体机，在本地对大模型进行持续优化，使模型更贴合自身生产场景，所有数据处理与分析均在一体机内完成，无需上传云端。这种“本地推理”模式，既解决了“数据不出域”的安全需求，又突破了“云端AI实时性不足”的局限，真正实现了“安全与效率的平衡”。
轻量化5G专网
作为一体化架构的基石，中移“果核”轻量化核心网的任务是解决工业控制的确定性难题，并实现开箱即用。通过创新应用“5G LAN+双发选收”，果核可以成功承载工业控制流，并实现PLC设备端到端传输时延低于20ms、零丢包、抖动降低80%以上，满足生产核心环节对网络的极致要求。
5G LAN实现工业设备“即插即用”：传统 5G 网络采用IP路由模式，工业设备（如 PLC、传感器）接入时需配置IP地址、子网掩码等参数，适配复杂且耗时。而5G LAN通过模拟工业以太网的二层通信模式，将工业设备纳入同一虚拟局域网，设备接入时无需手动配置参数，如同“插上网线就能用”。
双发选收为数据提供“双保险”：双发选收技术基于 FRER协议，在CPE和UPF之间建立两条独立的5G传输路径。发送端将数据帧复制为两份，通过两条路径同时传输；接收端收到两份数据后，自动丢弃冗余帧，保留先到达的有效帧。即使其中一条路径出现信号干扰或链路故障，另一条路径仍能保障数据正常传输，实现“零丢包”。
“傻瓜式”智能运维与服务
作为一体化架构的大脑中枢，中移“必行”智能体系统的核心目标是降低运维门槛，实现AI服务与生产流程的无缝嵌入，其核心功能围绕“人机语言交互”和“闭环服务”展开。
人机语言交互让运维“会说话”：传统工业运维需要专业人员掌握代码或复杂操作界面，而“必行”智能体支持人机语言交互。运维人员只需输入人类语言，比如“分析近一小时质检不合格原因”，系统就能自动调取数据、生成报告，故障排查时间可从原来的小时级缩短至分钟级。
闭环服务覆盖发现问题到解决问题：“必行”智能体可通过网络感知模块实时监控时延、丢包率等指标，通过AI分析模块定位问题根源，通过决策模块生成优化方案，最后自动下发指令到 PLC 执行调整。此外，智能体还可将人工经验转化为AI模型的规则，实现“知识传承”。
应用实践
亨通光电自2019年起开始使用中国移动5G专网，联合江苏移动启动“5G智慧工业园联合创新平台苏州试点”项目，主要应用于园区数采、质量检测、智能仓储物流、视频回传等辅助生产环节。为进一步深化5G与工业互联网的融合创新，企业始终以创新视角探索技术升级，期望突破“云端AI+本地转发”的实时与适配局限，攻坚5G融入生产并满足工业控制对网络时延和抖动的极致要求，同时优化质量溯源、机器代人等生产环节，稳步贴近智能化与精益化的理想状态。
图3 亨通光电试点组网架构图
中国移动研究院联合江苏移动和亨通光电，围绕“数据不出域”、生产控制对网络的确定性要求以及运维智能化的需求，创新设计了算网智一体化架构，实现了光纤生产车间的智能化跃迁。
面向“数据不出域”的安全需求，通过采用定制化内核的全国产化硬件，本地部署大模型推理服务，实现数据边端自治，有效突破“云端AI”方案在灵活性上的局限。
面向专网即插即用和低时延高可靠的业务传输要求，中移“果核”轻量化5G专网创新应用5G LAN+双发选收技术承载工业控制流，实现PLC设备端到端传输时延低于20ms、零丢包、抖动降低80%以上，融入生产核心环节。
图4 双发选收时延优化效果图
面向智能化、精益化的生产运营目标，中移“必行”智能体系统以自然语言交互为核心，提供智能质检、工艺匹配、故障闭环等一站式解决方案，有效解决质量波动溯源难、人工依赖度高、知识传承困难等核心痛点，助力工业企业迈向生产运营的智能高效与精准优化新阶段。
本次试点成功打造了高性价比、轻量化、低时延和隐私安全的5G+AI算网智融合底座，实现企业知识和网络的融合，进一步释放5G-AxAI “万物智联”的乘数效应，推动网络从“连接使能”向“智能使能”跃迁，为行业智改数转注入新动能，提供可复制、可推广的标杆实践，进一步助力工业智能化升级。
结语
算网智一体化架构打破了网络、算力、AI的边界，将 “分散资源”整合为“协同能力”，从根本上解决了工业智能化的“痛点围城”。中国移动“果核”算网智一体机在亨通光电的试点成功，不仅验证了该方案的可行性，更提供了“高性价比、轻量化、可复制”的典型案例，对于中小型工业企业，无需大规模改造现有设备，只需部署一体机即可快速接入5G+AI能力；对于大型企业，亦可基于该架构扩展更多业务场景，如智能排产、预测性维护等。中国移动研究院将继续携手产业链伙伴，深化技术创新、拓展应用场景，让“网络更智能、算力更高效、AI更实用”，为传统制造业转型升级注入新动能。
