随着新一轮科技革命和产业变革的深入发展，工业互联网已成为推动制造业高质量发展的关键引擎。然而，数字化加速也带来了前所未有的挑战：IT网络与工业控制网络（OT）的加速融合，打破了传统的安全边界。工业系统不再是孤立的信息孤岛，而是暴露在广阔网络空间中的关键目标。工业互联网安全需求正从被动防护升级为以“系统韧性”为核心的整体保障。而传统以合规为中心的建设模式，已难以支撑对高级威胁的持续验证、人才能力的常态化训练与投入产出的量化评估。企业急需构建实战工业靶场，但落地应用时却普遍面临着如何打造常态化的能力引擎？如何打造与业务紧密结合的实战化靶场？如何量化评估靶场价值等现实困境。
工业靶场应用面临的三大核心挑战
针对企业“建而不用”、“演练脱节”、“价值难证”的挑战，安全牛正式发布《实战化工业靶场应用指南（2025版）》，报告深度剖析当前工业靶场应用面临的挑战与机遇，基于对国内代表性厂商及行业实践的深度调研，并探索将网络安全能力与工业生产工艺、设备运行机制深度耦合，打造平台化架构、持续运营和量化治理的关键路径，助力企业将工业靶场打造为新时代工业安全的战略性基础设施 。
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关键发现
战略定位与市场格局
工业靶场的战略价值重塑。国内工业靶场正在从“合规与教学工具”转向“业务连续性与风险治理平台”。其价值不再停留在培训与活动，体现在对关键业务风险的可复现验证、对预案与策略的可迭代优化，以及对成效的可量化证明（例如攻击链拦截率、检测/响应时效、关键流程恢复时间RTO、数据恢复点RPO、潜在损失避免等）。
工业靶场的竞争格局分化。国内市场呈现头部综合+细分创新的竞争结构。头部综合网络安全厂商凭借网络安全技术和生态集成提供广泛覆盖，而创新型厂商则通过技术壁垒深耕细分领域，形成差异化竞争。
厂商基因决定工业靶场的价值。国内厂商的底层基因决定了其工业靶场的价值差异。拥有科研背景的厂商专注于底层技术突破和战略推演，解决大规模和互联难题；而具有工业背景的厂商则专注于高仿真度和业务强关联性，解决实战可信度问题。
国内外工业靶场的核心差距在于战略定位和技术深度。国际市场将工业靶场主要用于网络安全研究和技术突破，并聚焦于超大规模、高精度行为建模和战略应用；国内则在向平台化、互联化迈进，致力于解决本土化应用的效率和价值量化问题。
实战化工业靶场的理念与发展
市场应用
工业靶场应用的价值量化是刚需。工业靶场投资的价值量化已成为企业的核心刚需，企业不再满足于定性评估，而是要求工业靶场提供可量化的数据，证明工业靶场的投资回报。
互联协同趋势明确。工业靶场的互联协同正在从概念走向实践以解决资源孤岛和低利用率的有效路径，部分厂商利用互联创新技术已在国家级项目中落地，实现跨区域、跨厂商的资源共享和协同演练。
T型人才培养核心平台。工业靶场普遍看作是培养T型人才的实战平台，通过提供网络攻防技能与工业业务流程相结合的实操环境，成为解决工控安全领域复合型人才战略性短缺的关键基础设施。
工业靶场从竞赛到测试的应用。工业靶场应用正从基础的培训竞赛应用转向科研测试和战略推演等应用，并成为新装备上线前进行高危安全测评和技术验证的关键，并利用自动化实现降本增效。
技术和创新
工业靶场厂商技术路线分化。双栈驱动和孪生仿真成为突破技术瓶颈的核心方向。双栈驱动仿真引擎（虚拟化+数字建模）解决了大规模与高逼真度的性能矛盾；而孪生仿真和虚实结合技术，确保了仿真结果在工业场景中的高可信度。
AI赋能工业靶场。AI智能体成为解决红队人力和演练效果的核心手段。利用AI智能陪练通过深度强化学习和自适应对抗，充当7x24小时不间断的对手，大幅降低了攻防演练的成本和对人工红队的依赖。
未来趋势
工业靶场的服务化。未来工业靶场将加速向平台化、SaaS服务化转型。工业靶场将采用开放的底座+应用架构，提供全生命周期的运营服务，以解决“死靶场”和高成本定制的难题。
AI智能化创新。AI技术将成为工业靶场内容迭代和场景生成的关键。利用生成式AI自动化生成演练剧本、定制化场景和模拟流量，将彻底改变工业靶场内容依赖人工高成本定制的现状，大幅提升内容迭代效率。
行业协同是未来发展的关键。解决生态碎片化需推动标准统一与协同治理。行业组织需加速互联互通标准落地，推动工业靶场联邦建设，厂商和用户应共享资源，从而为工业靶场的健康发展创造良好环境。
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