邬贺铨院士作为中国信息通信领域的权威专家，对工业互联网的发展有着深刻的洞察。他指出，网络技术是工业互联网的神经系统，是其实现人、机、物全面互联，数据自由流动与智能决策的基础。在工业互联网的宏大架构中，网络技术不再仅仅是传统互联网的延伸，而是深度融合了工业控制、信息技术与通信技术的新一代基础设施。

一、 工业互联网网络技术的关键特征
邬贺铨院士强调，工业互联网网络技术需要满足工业生产对网络性能的严苛要求，主要体现在：

1. 超低时延与高可靠性：工业控制，尤其是运动控制、闭环控制等场景，要求毫秒甚至微秒级的确定性与超高可靠性，这是传统消费互联网难以企及的。
2. 海量连接与高带宽：工厂内数以万计的传感器、执行器、控制器需要同时接入网络，且高清视觉检测、数字孪生等应用对带宽提出极高要求。
3. 确定性与柔性：网络需在复杂电磁环境和动态变化的工业场景下，保证关键业务流量的确定性传输，同时支持生产线的快速重构与柔性制造。
4. 安全可信：工业数据与生产控制的安全是生命线，网络需具备从终端、管道到平台的多层次、内生安全防护能力。

二、 核心技术体系的演进与融合
邬院士指出，支撑工业互联网的网络技术是多种技术融合创新的结果：

1. “IPv6+”与TSN（时间敏感网络）：IPv6提供海量地址空间和灵活扩展性，结合确定性时延、带宽保障等“+”能力，与TSN技术结合，共同构建承载工业控制流的高可靠确定性网络。
2. 5G/5G-Advanced的深度赋能：5G网络切片、URLLC（超高可靠低时延通信）、mMTC（海量机器类通信）等特性，使其能够无缝对接工业无线场景，如AGV调度、AR远程维护、无线传感网等，实现“剪辫子”（替代有线连接），提升生产柔性。
3. 工业PON与全光网：在工厂内，工业PON（无源光网络）以其高带宽、抗干扰、易部署等优势，成为车间级骨干网络的重要选择。全光网络则为园区间、企业间提供超大容量、超低时延的互联通道。
4. 边缘计算与算力网络：网络与计算深度融合，将算力下沉到工厂边缘，就近处理实时数据，大幅降低响应时延和核心网压力。算力网络则实现计算资源的智能调度与网络连接的协同优化。
5. 标识解析体系：这是工业互联网的“身份证”系统，通过赋予每一个物理实体和数字对象全球唯一的“身份证”（标识），实现跨系统、跨企业、跨地域的信息精准查询与交互，是数据流通的基础。

三、 面临的挑战与发展趋势
邬贺铨院士也提醒，工业互联网网络技术的成熟与应用仍面临诸多挑战：标准体系的进一步完善、不同厂商设备与协议的互联互通、IT/OT技术的深度融合、安全防护体系的构建以及成本与效益的平衡等。
网络技术将继续向 “确定承载、智能内生、安全可信、算网一体” 的方向演进。随着6G研究的启动，通感算一体化、人工智能原生、数字孪生网络等新范式，将为工业互联网打开更广阔的创新空间，最终推动制造业向数字化、网络化、智能化的全面转型升级。

总而言之，邬贺铨院士的论述清晰地表明，网络技术是工业互联网发展的基石与引擎。只有构建起高速、移动、安全、泛在、智能的先进工业网络，才能充分释放数据要素价值，赋能实体经济，驱动中国制造业高质量发展。