软件定义自动化：从2026 iCAN"菲尼克斯杯"看虚拟PLC如何重塑智能制造

2026年iCAN培训"菲尼克斯杯"智能制造多模态控制挑战赛专项培训纪实

一、背景

2026年6月，iCAN"菲尼克斯杯"智能制造多模态控制挑战赛专项培训正式举行。这场持续2小时的培训，围绕虚拟PLC（VPLC）的部署实操与数字孪生系统平台两大核心主题展开，面向全国参赛高校师生，旨在帮助参赛队伍吃透赛事核心技术，熟悉竞赛平台与实操内容。

本文基于培训全程文稿整理，系统梳理VPLC的技术原理、部署流程、AI融合以及工业应用案例，为关注智能制造与开放自动化的读者提供参考。

二、VPLC：当PLC"软"下来

2.1 为什么需要虚拟PLC？

传统PLC在IO数据采集、逻辑控制、显示等方面发挥着重要作用，其稳定性与控制能力经过了大量工业现场验证。然而，随着数字化与自动化的深度融合，越来越多的传感器数据需要接入——数字量、模拟量、温度、震动等IO数据层出不穷；同时，传统逻辑控制也在向更复杂的算法演进，机器学习、AI、预测性维护等应用对控制器提出了前所未有的要求。

传统的软硬件耦合式PLC，其硬件性能限制成了瓶颈。如果能将PLC中的软件单独解耦，做成一个纯软件方案，部署在客户的工控机或服务器上，根据不同需求选择不同性能的硬件平台，就能打破这一限制。

2.2 什么是VPLC？

VPLC（Virtual PLC Control）是菲尼克斯电气在其PLCnext控制器基础上，将软件部分完全解耦后推出的开放自动化纯软件解决方案。

从产品定位来看，VPLC虽然通过虚拟化技术实现了软硬件解耦，但其本质仍然是一台PLC控制器，必须具备以下能力：

  • 满足 IEC 6131-3 编程规范（ST语言、梯形图、功能块）
  • 支持 高级语言编程（C、C++、Python、Java）
  • 提供丰富的现场总线与通讯接口（Profinet、EtherCAT、OPC UA、MQTT、Modbus等）
  • 支持运动控制功能（基于PLCopen标准）
  • 可通过 PLCnext Store 下载行业应用APP（目前已有近400款）

三、核心技术：虚拟化如何落地工业控制

VPLC的实现依赖两项关键技术：

3.1 容器化技术

源自IT领域的云原生技术。通过容器化方案，将VPLC软件及其所依赖的Linux操作系统环境、依赖库完全打包成一个镜像，可在不同硬件平台上轻松移植。

3.2 虚拟机技术（Type 1/Type 2）

在虚拟机上部署Windows和Linux系统——Linux上运行VPLC软件，Windows上运行上位机开发软件（如FDCM）。两者在同一硬件平台上，通过共享内存、gRPC、RESTful接口等实现高效通讯。

这套架构使得大赛中的PLC与FDCM联调、通过OPC UA等接口，能够在单一硬件平台上完整实现控制和仿真工作。

3.3 实时性与可靠性

VPLC在RK3568、全志T527、x86等平台上实测，系统实时性抖动仅几十微秒，与硬件PLC没有本质差异，可满足绝大多数工业应用场景。

四、VPLC + AI：开启工业智能新范式

培训中重点介绍了VPLC与AI结合的两大路径：

4.1 AI驱动的预测性维护

菲尼克斯的AI软件内置了模型库，用户只需导入现场数据（电流、电压、震动、温度等），软件即可自动学习并生成标准ONNX格式模型。整个闭环流程为：

数据采集（VPLC）→ 数据库 → 模型训练（AI软件）→ 生成ONNX模型 → 部署到设备端

该技术已在压铸、卷烟厂、大型设备等场景中用于异常检测与预测性维护。以可口可乐的吹灌一体机产线为例——每小时生产数万瓶塑料瓶，节拍极快，不允许非计划性停机，预测性维护可在电机出现故障前提前预警，大大降低损失。

4.2 AI虚拟传感器

通过低成本传感器（温度、震动、电流、电压等）的数据训练，模拟出高价值复杂传感器的输出，在精度要求不高的现场可大幅节省成本。

4.3 自然语言编程辅助

AI还被集成到IDE环境中，支持通过自然语言交互快速创建程序和POU（程序组织单元），帮助初学者更快上手。

五、VPLC实操部署：从零到运行

培训第二部分进行了完整的VPLC部署演示，关键步骤包括：

5.1 准备工作

所需资源 获取途径
部署工具 PLCnext Store 下载Web部署工具
VPLC镜像 公司官网下载（分ARM/x86版本）
上位机软件 PLCnext Engineer（官网下载）
硬件平台 虚拟机、ARM开发板（如RK3568）等

5.2 部署流程

  1. 解压部署工具，运行 install.sh 脚本
  2. 浏览器访问 https://[宿主机IP]:3001，登录部署工具Web界面
  3. 检查内核配置，确保必要工具可用
  4. 上传VPLC镜像 并加载
  5. 创建VPLC实例：配置容器名称、镜像版本、网络接口、IP地址、License服务器等
  6. 启动VPLC，进入WBM管理界面
  7. 配置系统服务：按需开启OPC UA、gRPC、Modbus TCP等服务
  8. 通过PLCnext Engineer连接VPLC，编写并下载控制程序

5.3 WBM管理界面

WBM（Web-Based Management）提供了丰富的管理功能：

  • 诊断信息：查看PLC状态、Profinet诊断、设备清单
  • 通知系统：报警与警告信息过滤
  • 安全配置：防火墙规则、用户权限管理
  • 系统服务：APP管理、eHMI、OPC UA Server/Client等
  • PLC操作：停止、热启动、冷启动等

六、行业应用案例

6.1 教育领域：齐鲁理工学院智能产线

通过一台工控机部署多个VPLC，控制整条产线的所有设备。程序的编写、后期维护与迭代升级更加方便高效。

6.2 信创领域：华为鲲鹏服务器

在华为鲲鹏920服务器上部署VPLC，运行openEuler操作系统，实现国产化要求，控制整条产线运作，推动数字化工厂向控制集成化、通讯无线化、产线柔性化方向发展。

6.3 汽车行业：一汽大众

在螺栓拧紧工位使用VPLC，通过5G远程通讯实现产线控制。

6.4 食品饮料：可口可乐

在吹灌一体机上应用VPLC + AI预测性维护，提前预测电机故障，避免非计划性停机带来的巨大损失。

七、总结与展望

VPLC所代表的，是工业自动化领域从"硬件定义功能"到"软件定义自动化"的时代转型。正如培训讲师所言：硬件提供资源，软件定义功能。

在传统的自动化架构中，一台PLC + 一台工控机 + 服务器 + 大量现场设备才能完成的工作，如今一个边缘服务器就可以全部解决。控制、数据处理、AI推理，All in One。

对于参赛学生而言，VPLC的开放性和高级语言支持降低了编程门槛，让不同专业背景的同学都能发挥自己的专长。而对整个智能制造行业来说，虚拟PLC + AI + 数字孪生的融合，正在重新定义工业控制的边界。

本文基于2026年iCAN培训"菲尼克斯杯"智能制造多模态控制挑战赛专项培训文稿整理

2026年06年16
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