从虚拟控制器和数字孪生实现柔性制造，到借助MBSE和仿真工具加速产品迭代，以及AIoT和预测模型重构运维模式……在人工智能与数字化转型的浪潮下，软件定义自动化（Software-Defined Automation, SDA）正在成为重塑制造业竞争力的创新载体。例如在奥迪的Böllinger Höfe工厂，西门子的虚拟可编程逻辑控制器（vPLC）被用作“工厂大脑”，它促使控制系统不再依赖部署在机器的传统硬件，而是由远在数公里外数据中心的虚拟控制器远程运行。

       “软件定义自动化的应用突破了传统自动化系统中硬件主导的局限，将软件置于核心地位，实现了控制逻辑与物理硬件的解耦。”红帽亚太Ansible自动化解决方案经理张亚光在深度访谈中指出，软件定义自动化融合IT与OT技术，推动了工业系统从刚性的物理架构向开放、灵活的生态体系演进。这一变革不仅能够简化管理流程，降低运维成本，还能通过集中化的控制和自动化策略优化资源利用率，提升企业整体效率和响应速度。 
 
探索软件定义自动化的本质

       软件定义自动化的兴起并非偶然。随着虚拟化技术的成熟，IT领域率先衍生出软件定义网络（SDN）、软件定义基础设施（SDI）等创新应用，这些实践为OT领域以软件为中心的控制系统建设提供了重要启示。随着市场中用户个性化需求的持续高涨，以柔性制造为代表的“快速响应市场需求、灵活调整生产流程”正在成为智能工厂建设新的着力点，但传统硬件主导的自动化系统长期受困于三大结构性瓶颈：

       1.硬件功能固化导致生产流程调整需依赖物理改造，单次产线换型耗时长达数小时甚至数天，难以应对多品种小批量生产的快速切换需求；

       2.专有架构形成“技术孤岛”，难以实现跨厂商协同，使设备生命周期内的硬件智能化升级成本居高不下；

       3.资源分配缺乏动态调节机制，无法根据实时生产需求智能调度计算、网络与存储资源，导致产线的灵活性与资源利用率低下。 

       “软件定义自动化是指通过软件来定义、配置、管理和优化自动化系统的各个方面，包括硬件资源、控制逻辑、业务流程等。”张亚光强调软件定义自动化在工业领域的内涵与传统IT自动化有着显著区别：它并非虚拟化的简单延伸，而是IT与OT领域多种技术的深度融合，软件成为整个系统的核心，借助软件驱动实现从基础架构到应用的全生命周期管理，涵盖部署、扩展和优化等各个环节。

       相比之下，虚拟化技术主要关注资源的抽象和分配，而软件定义自动化在此基础上，更注重自动化策略的执行和优化，以及对设备故障、参数重新部署等复杂情况的处理。

       从应用场景看，企业在自动化生产过程中，针对产线的逻辑控制、设备的配置管理、资源的调度以及故障恢复等环节，都可通过软件驱动实现自动化，在提升效率的同时减少人工干预。例如，通过红帽Ansible的EDA（事件驱动架构）功能，当设备或传感器出现故障时，能够主动调度其他系统或设备进行修复，保障生产的连续性。以线上设备故障为例，通过红帽EDA的自动检测和修复功能，依据预设策略，可将故障切换时间从数小时缩短至10分钟以内。
 
       张亚光表示，软件定义自动化为企业带来了诸多创新价值。最为关键的是，它实现了控制逻辑与物理硬件的解耦，企业由此能够通过软件快速调整生产流程、优化资源配置并实现动态扩展。在传统模式下，修改配置、增加设备或功能往往需要停机并手动操作，效率低下且依赖硬件，而软件定义自动化模式极大地降低了对硬件的依赖，简化了管理流程，可以显著提升生产效率。

以开源技术推动软件定义自动化落地

       通过将软件的灵活性、可编程性和智能化融入自动化系统，软件定义自动化实现了对物理世界更高效、更精准、更灵活的控制和管理。然而，软件定义自动化在逐渐崛起的过程中，其背后的痛点也不容忽视。IoT Analytics最新研究结果显示，目前虚拟PLC整体技术成熟度较低，尚未满足传统硬件PLC的全部技术要求。

       张亚光介绍，一方面，企业会面对系统兼容性的问题，制造企业普遍面临新老设备共存、多厂商设备异构的问题。传统“黑盒”设备（如PLC、DCS）依赖专有协议，与现代自动化平台对接困难，导致数据孤岛，阻碍软件定义自动化的统一管理。另一方面，工业生产对稳定性要求极高，老旧系统的迁移风险（如数据丢失、控制中断）与新平台的可靠性验证周期较长，导致企业在技术升级时面临“不敢换、换不起”的困境。

       “融合开源技术理念和实践，能够为软件定义自动化注入稳定性与可靠性基因，使企业更高效、平滑的推进软件定义自动化应用。”张亚光介绍通过全球开发者社区的协同验证，开源代码得以在海量场景中接受检验，显著超越单一厂商的有限测试范围，有效降低了技术风险。并且，开源社区开放的管理机制，也能够确保技术组件从开发到应用的全周期可控，使工业控制领域的核心代码在透明环境中持续迭代。

       红帽在开源生态的透明性基础上，与企业级治理形成互补，以规范化的开源管理流程，将透明性转化为可落地的安全保障，帮助工业企业规避供应链依赖风险。张亚光介绍这种开放协作模式不仅加速了技术创新，更通过生态协同构建起抵御供应链安全威胁的防护网，为软件定义自动化的规模化部署奠定信任基础。

       在合规性与安全性层面，企业级开源解决方案能够满足工业控制的严苛要求。例如针对ISO、IEC等行业标准，红帽从系统设计阶段嵌入合规框架，确保技术开发与运行全流程符合法规。在软件定义趋势下，面对代码安全、数据加密等核心挑战，红帽凭借专业的安全防护体系，涵盖访问控制、漏洞管理与加密技术，弥补纯社区开源产品的不足，以可信赖的技术支撑，推动软件定义自动化在工业场景中安全合规的落地。

共筑开放生态，携手合作伙伴加速IT与OT融合创新

       一个开放、混合、灵活架构，有助于消除软件定义自动化的应用阻碍。张亚光介绍在促进IT与OT深度融合，推动软件定义自动化实践的过程中，Ansible自动化平台（AAP）作为红帽的核心产品之一，为企业提供了从基础设施管理到应用部署的全生命周期自动化能力。通过Ansible自动化平台（AAP）与OpenShift容器平台的深度协同，红帽实现了从传统工业系统到现代自动化架构的无缝衔接：AAP确保跨云环境配置的一致性，完成代码的统一管理与分布式协同，其事件驱动自动化功能可基于设备实时状态自动触发故障恢复，显著提升系统可靠性；OpenShift则以容器化承载平台，为工业控制逻辑的虚拟化部署构建稳定底座。

       不是简单对现有硬件基础设施“一刀切”，张亚光表示二者的结合，既支持老旧设备通过工业协议兼容性适配接入现代管理平台，又为新型自动化系统提供弹性扩展能力，助力制造企业在保留既有投资的同时实现技术迭代。

       在生态构建与场景协同层面，红帽更是展现出鲜明的开放生态特质：一方面，红帽通过与施耐德等工业自动化巨头合作，将Ansible嵌入其自动化解决方案（如施耐德的EcoStruxure开放自动化平台），为用户打造“平台+设备”的一体化交付模式，推动技术标准的统一化；另一方面，针对企业技术转型中的人才缺口，红帽提供覆盖容器化、Ansible自动化等核心技术的培训体系，帮助传统工业人员快速掌握现代自动化工具。市场反馈显示，红帽Ansible平台已获得诸多软件型及制造业客户的认可，成为连接IT与OT领域的关键枢纽。

       面对如今生成式AI浪潮，红帽目前正在加快探索AI与自动化的融合创新路径，例如在Ansible Lightspeed模块引入生成式AI能力，支持用户以自然语言描述即可自动生成功能代码，突破传统规则驱动的局限。未来，红帽将计划与更多AI公司深化合作，进一步赋予自动化系统实时推理和智能决策能力，推动制造企业生产流程自动化向智能决策自动化的进阶。