隨著工業領域自動化與網絡化的不斷推進，控制系統已成為現代工業生產過程的大腦和神經系統，其發展水平是工業生產水平的直接體現，其中分散控制系統（DCS，Distributed Control System）是控制系統的主力軍。

　　國內DCS市場概況

　　從應用領域看，目前化工、電力、石油等領域是我國DCS的主要應用領域。數據顯示，2021年化工領域DCS規模為41.41億元，占比達37.24%；電力領域規模26.28億元，占比23.63%；石油領域規模21.56億元，占比19.43%。

　　從市場行情來看，我國DCS市場中本土品牌以中控技術、和利時為主，外資品牌主要有歐美系的艾默生、ABB、西門子、霍尼韋爾和日系品牌橫河電機，電力領域主要以艾默生、和利時、ABB、西門子為主；化工領域主要以中控技術、和利時、橫河電機、霍尼韋爾為主；石化領域主要以中控技術、艾默生、霍尼韋爾、橫河電機為主。近年來，在技術、國家政策扶持和戰略選擇等因素的影響下，本土品牌市占率水平不斷提升，從2016年的46.35%增長到了2021年的55.72%。

　　2020年受到新冠疫情影響，DCS項目建設有所延緩，2021年增速強勢反彈。隨著工業復制化持續提升，DCS市場仍會保持比較平穩的增長態勢。隨著國內DCS企業技術水平的提升，國產化率不斷提高，DCS產品價格整體呈現下降態勢。

　　DCS未來發展趨勢

　　那么隨著智能制造時代的來臨，DCS又有著怎樣的發展趨勢呢？

　　強化數據接入，實現泛在連接

　　在物聯網和5G技術快速發展中，工業可感知的數據規模呈爆發式增長，這主要由于先進檢測技術、傳感器技術的快速發展推動。大量數據中蘊含了工業現場的設備及系統特征，如何將各類物聯感知數據可靠接入智能DCS，同時無縫整合各類第三方系統如PLC等的數據，實現廣義工業過程信息的泛在感知，形成后續流程的數據基礎，成為智能DCS的基礎能力需求。

　　強化分析推理，挖掘數據價值

　　工業生產數據中蘊藏了大量信息，智能DCS對大量數據進行實時解析，快速提煉出生產過程的信息和知識，需要其本身具有深度數據分析和信息可視化能力。工業過程中的數據分析計算類別包括：控制計算、統計計算、建模計算和知識計算（知識表達與推理）。智能DCS應對上述計算類型進行便捷、可靠支持，并實現與人機界面、數據庫系統的高效融合設計。

　　強化過程控制，實現最優決策

　　智能DCS應能夠與底層設備和子系統聯動，采用先進控制、智能控制技術實現過程的精準穩定控制（而非僅僅是PID），或能夠為決策者提供可靠的智慧化、可視化指導建議，引導生產過程趨向最優化，提升生產效率、促進生產安全。

　　強化信息安全，實現協調控制

　　在工業互聯網和5G技術發展背景下，智能DCS將進一步強化全廠一體化監控能力，構成統一的智能化“工廠節點”。另一方面，各個“工廠節點”將進一步聯網、互動，或進行集群協調控制。這要求智能DCS具有廣域聯網能力，跨物理區域、跨網絡類別進行穩定的數據鏈接和交互。