工業互聯網作為新一代信息技術與制造業深度融合的產物，其核心在于實現物理世界與數字世界的全面連接與智能交互。在這一宏大體系中，工業控制（Operational Technology， OT）與互聯網信息服務（Information Technology， IT）構成了不可或缺、相互依存的兩大支柱?？梢哉f，工業互聯網的實現與深化，離不開兩者的緊密融合。

工業控制是工業互聯網的物理執行與感知基礎。傳統的工業控制系統（如PLC、DCS、SCADA等）負責對生產設備、工藝流程進行實時、精確的監測與控制，確保生產的穩定性、安全性與效率。它們是工廠的“神經末梢”和“手腳”，直接與物理實體（機器、傳感器、執行器）交互，采集溫度、壓力、流量、轉速等海量實時數據，并執行控制指令。沒有堅實、可靠、高響應的工業控制底層，工業互聯網就失去了連接和作用的物理對象，成為無源之水、無本之木。工業互聯網的“數據驅動”和“智能優化”愿景，其源頭活水正是來自工業控制系統所生成的實時、高保真數據流。

互聯網信息服務是工業互聯網的數據價值賦能與協同中樞。以云計算、大數據、人工智能、物聯網平臺為代表的IT技術，為工業海量數據的匯聚、存儲、處理、分析與應用提供了強大的平臺和能力。它扮演著“大腦”和“神經網絡”的角色：

1. 數據集成與處理：將來自不同協議、不同廠商、不同時期的OT層數據，進行標準化采集、清洗、整合，打破“數據孤島”。
2. 深度分析與智能決策：運用大數據分析和AI算法，從數據中挖掘設備健康狀態預測、工藝參數優化、能效分析、質量缺陷溯源等洞察，并將優化后的決策模型或指令反饋給OT層。
3. 資源協同與模式創新：通過互聯網平臺，實現跨企業、跨產業鏈的設計協同、供應鏈優化、遠程運維、按需制造等新型服務模式，提升整體資源配置效率。

二者的關系并非簡單疊加，而是深度融合與雙向賦能：

• IT賦能OT，實現智能化：IT技術為傳統的“黑盒式”、封閉的工業控制系統注入了數據分析與智能決策能力，使其從單純的自動化控制，升級為具備自感知、自分析、自決策、自執行的智能系統。例如，預測性維護就是將IT側的AI分析模型與OT側的設備實時數據結合，提前預警故障。
• OT反哺IT，確保落地價值：IT方案的設計與優化必須深刻理解OT領域的專業知識、工藝邏輯和安全要求。脫離實際工業場景和物理約束的IT方案是空洞的。OT層的精準數據和反饋是驗證和迭代IT模型、確保其產生實際經濟效益的關鍵。
• 安全一體化：工業互聯網的安全是OT安全與IT安全的融合挑戰。需要將IT領域的網絡安全防護手段（如防火墻、入侵檢測）與OT領域的功能安全、實時性要求相結合，構建一體化的縱深防御體系。

因此，結論是清晰的：工業控制（OT）構成了工業互聯網的“軀干”與“感官”，負責精準執行與數據采集；互聯網信息服務（IT）構成了工業互聯網的“大腦”與“循環系統”，負責智能決策與價值協同。 兩者如同DNA的雙螺旋結構，相互纏繞、彼此支撐。任何一方的缺失或薄弱，都會導致工業互聯網成為“跛足巨人”——要么缺乏智能分析與廣域協同的能力（僅有OT），要么脫離工業實際、無法作用于物理生產（僅有IT）。只有推動OT與IT從技術、數據、流程、組織乃至文化上的深度融合，才能真正釋放工業互聯網在提質、降本、增效、創新等方面的巨大潛能，驅動制造業邁向數字化、網絡化、智能化的新階段。