在信息技术革命浪潮的推动下，我们已全面步入以电子数据为核心生产要素的数字时代。电子数据的爆炸式增长、高速流动与深度应用，对信息传输的可靠性、实时性以及系统运行的自主化、智能化提出了前所未有的高要求。在此背景下，通信技术与自动控制技术这两大支柱性工程学科，正从传统的相对独立发展走向深度融合与协同创新，共同构成了现代智能系统的“神经”与“大脑”，驱动着工业制造、智慧城市、物联网、自动驾驶等关键领域的深刻变革。
一、 电子数据背景下的通信技术：构筑高速泛在的信息动脉
电子数据环境的核心特征表现为数据体量巨大（海量性）、产生与处理速度极快（实时性）、来源与类型多样（异构性）。这直接驱动了通信技术向更高带宽、更低延迟、更广连接和更强智能的方向演进。
- 高速率与高可靠性传输：5G/5G-Advanced乃至6G移动通信技术的研究，旨在提供峰值可达数十Gbps的传输速率、毫秒级甚至亚毫秒级的端到端时延，以及接近100%的可靠性。这为工业控制指令、超高清视频流、大规模传感数据等关键电子数据的实时、无误传输奠定了物理基础。
- 海量连接与网络智能化：物联网（IoT）和工业互联网（IIoT）的普及，使得连接对象从人与人扩展到物与物、人与物。通信网络需支持每平方公里百万级的连接密度，同时通过网络切片、边缘计算、人工智能（AI）赋能等技术，实现网络的按需定制、资源动态调度与自主优化，以高效承载异构、多业务的电子数据流。
- 空天地一体化融合：为满足全域覆盖、无缝衔接的需求，通信研究正将地面移动网络与卫星通信、高空平台通信深度融合，构建一体化的立体网络，确保在海洋、天空、偏远地区等任何场景下，电子数据的采集与回传通道畅通无阻。
二、 电子数据赋能下的自动控制技术：迈向智能自主的决策中枢
海量、实时的电子数据为自动控制系统提供了前所未有的“感知素材”和“知识养料”，推动其从经典反馈控制向基于数据的智能控制跨越。
- 数据驱动的建模与优化：传统基于精确物理模型的控制器设计方法，在面对复杂、不确定、非线性的被控对象时往往力有不逮。如今，利用系统运行产生的电子数据，通过机器学习、深度学习等方法进行系统辨识、特征提取和模型构建，可以实现更精准的动态特性描述。进一步结合预测控制、自适应控制、强化学习等先进算法，实现在线实时优化与决策。
- 信息物理系统（CPS）与数字孪生：自动控制系统的边界正与通信、计算深度交融，形成信息物理系统。数字孪生技术通过通信网络实时同步物理实体与虚拟模型之间的电子数据，使得在虚拟空间中能够进行仿真预测、故障诊断、控制策略预演与优化，再将最优指令下发至物理实体，实现闭环的智能管控。
- 自主协同与集群智能：在无人机集群、智能网联汽车、分布式能源网络等领域，单个智能体通过本地传感与通信网络获取环境及其他智能体的电子数据，基于分布式控制、一致性协议、多智能体强化学习等算法，实现群体层面的自组织、自适应与协同作业，展现出超越个体能力的集群智能。
三、 通信与自动控制的深度融合：关键研究方向与挑战
二者的融合并非简单叠加，而是需要在理论、架构、协议等多个层面进行深度协同创新。
- “控通一体”理论与架构设计：研究通信约束（如时延、丢包、带宽限制）下的控制系统稳定性、性能分析与控制器设计方法（如网络化控制理论）。探索以控制任务需求为导向的通信资源分配策略，设计跨层的、控制感知的通信协议与网络架构。
- 边缘智能与控制：将部分计算、控制和数据分析功能下沉至网络边缘（如基站、网关、现场控制器），利用边缘节点处理本地产生的电子数据，实现极低延迟的本地闭环控制、事件快速响应，并减轻云端负担。研究边缘节点的轻量化AI模型部署、协同推理与联邦学习机制。
- 安全与可靠性：电子数据流和控制系统成为网络攻击的新目标。研究涵盖通信传输加密、身份认证、入侵检测、以及控制系统弹性恢复的一体化安全防护体系。需保障在通信间歇中断或数据异常情况下的系统降级可靠运行能力（如基于事件触发的控制、安全状态估计等）。
- 标准化与测试验证：推动面向工业控制、车联网等特定场景的“通信-控制”协同技术标准的制定。构建能够模拟复杂网络条件、数据流和物理环境的联合仿真测试平台，对融合系统的性能、可靠性与安全性进行综合验证。
四、 结论与展望
在电子数据汹涌澎湃的时代背景下，通信技术与自动控制技术的深度融合已成为不可逆转的趋势。通信技术作为“血管”，负责电子数据的精准、高效传输；自动控制技术作为“大脑”，负责对数据的深度挖掘与智能决策。二者的有机协同，正催生出一系列具有自感知、自决策、自执行、自适应、自协同能力的先进系统。未来研究需持续攻克“控通一体”的基础理论难题，构建软硬协同的创新平台，并聚焦于智能制造、智慧能源、自动驾驶等国家重大战略需求领域开展应用示范，最终赋能社会经济的数字化、网络化、智能化转型升级，开启万物智联的自动化新纪元。
