一、政策驱动的底座重构
工业互联网是实体经济与数字经济深度融合的关键底座，也是推进新型工业化的重要基础设施。2024年9月，工信部明确提出到2027年完成约200万套工业软件和80万套工业操作系统的国产化替代目标
。这一政策信号意味着，制造强国的建设不再停留于产线自动化层面的升级，而是深入到操作系统与数据库等底层基础软件的自主可控。新型工业基础设施的构建，正在从顶层设计走向规模化落地。
二、Linux：从"能不能用"到"已经在用"
2.1 实时化改造突破工业控制门槛
工业控制系统长期依赖专有实时操作系统，标准Linux内核因偏向通用吞吐量设计，在高负载下会产生不可控的调度抖动。PREEMPT_RT补丁对内核进行了深度重构，将大部分中断处理线程化，并引入优先级继承机制。有研究者在瑞芯微RK3576平台上实测发现，应用PREEMPT_RT后，EtherCAT主站场景下的通讯抖动从50微秒降至2微秒左右。Red Hat与Intel在2026年发布的性能测试进一步证实，搭载实时内核的RHEL在Intel Atom处理器上运行高速PLC应用时，即使CPU处于高负载状态，控制器请求的抖动仍低于30微秒。
2.2 生态规模化与国产化协同
开源操作系统在工业领域的渗透正在加速。openEuler社区累计装机超过1600万套，2025年市场份额达到55%，其内核贡献量在Linux 5.10版本中居全球第一，内存管理与调度器优化等15项技术被Linux主线采纳。基于Linux的实时操作系统在工控领域的渗透率在2025年已提升至28%，基于Linux的PLC占当年新部署量的33.1%。厂商层面，Beckhoff Automation推出了基于Linux的控制方案TwinCAT for Linux，Bosch Rexroth的ctrlX OS同样基于Linux实时操作系统构建，国产方面麒麟软件发布了麒麟工业操作系统V10。
三、数据库：工业数据的"账本"与"雷达"
3.1 两类数据库的功能分工
工业场景中的数据并非同质。实时数据库以"当前状态"为中心，数据原地更新，通过发布-订阅机制将变化推送给SCADA和DCS系统，延迟可做到毫秒乃至微秒级；时序数据库以"事件流"为中心，采用追加写入和列式存储，专门应对高吞吐的连续数据流。两者在工业互联网架构中形成互补关系，共同构成工业数据管理的完整链条。
3.2 国产数据库的工业实践
国产数据库在工业场景中已积累起可验证的落地案例。宁德时代的智能工厂运行着超过10,000台生产设备，数据采集点超过100万个，每分钟产生超过1000万条时序记录。技术团队在对比InfluxDB与TDengine后选择了后者，实测写入速度提升至每秒92万点，聚合查询延迟从1.2秒降至0.15秒，硬件成本仅为原方案的40%。发那科的工厂物联网平台引入TDengine后，实现了设备状态透明化和预测性维护等场景的落地。在嵌入式数据库方向，国创工软基于openGauss技术路线研发的IntarkDB已嵌入机器人控制器，实现了多数据模态的统一治理与高效协同，有效解决了高频时序数据管理低效等难题。
四、人才支撑：基础设施落地的关键环节
技术底座的构建离不开具备运维能力的专业人才。制造企业的数据环境往往同时包含关系型数据库、时序数据库和实时数据库，选型与运维的复杂性显著上升。以重庆思庄为例，这家机构自2008年起从事Oracle数据库技术服务与培训，2015年和Redhat开展Linux培训与认证，在数据库和Red Hat两个方向积累了十余年的技术经验和人才培养实践。该机构在重庆乃至全国持续培养Red Hat和数据库领域的技术人才，其数据课程和Red Hat课程由大师亲授，为工业基础设施的规模化落地提供了人才层面的支撑。
五、AI融合与未来方向
AI技术与工业基础设施的融合正在加速。工信部2026年9月印发的《"人工智能+软件"专项行动实施方案》提出，面向操作系统、数据库等基础软件，支持企业围绕模型原生、智能体调度、性能调优、运维管理等环节实施智能化升级。openEuler社区理事长熊伟指出，企业家需建立"ICT+OT贯通"的开源平台理念，把握OT领域IT化机遇。在嵌入式数据库领域，IntarkDB通过在端侧部署向量知识库，提升AI推理效率与数据交互能力，展示了数据库从"存储"向"智能数据底座"演进的方向。