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在日前閉幕的重慶中國(guó)智能博覽會(huì)上，有大量的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造的展示，其中有一個(gè)工業(yè)攝像頭與邊緣計(jì)算設(shè)備結(jié)合的應(yīng)用，工業(yè)攝像頭對(duì)精細(xì)器件進(jìn)行質(zhì)量鑒別，這一信息被存儲(chǔ)在邊緣設(shè)備中，對(duì)收集到的信息再做分析處理。其實(shí)這樣的場(chǎng)景在工業(yè)制造中非常多，隨著各種可以聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備越來(lái)越多，如溫度、濕度、攝像頭、紅外感應(yīng)等在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的大量使用，邊緣計(jì)算在智能制造中將會(huì)有非常廣泛的應(yīng)用空間。

邊緣計(jì)算是CPS核心

據(jù)IDC(互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，到2020年將有超過(guò)500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)。未來(lái)超過(guò)50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與儲(chǔ)存。邊緣計(jì)算正是充分利用物聯(lián)網(wǎng)終端的嵌入式計(jì)算能力，并與云計(jì)算結(jié)合，通過(guò)云端的交互協(xié)作，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體的智能化。

其實(shí)在工業(yè)內(nèi)網(wǎng)中，在離工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)近的地方，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的開(kāi)放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，是滿足制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中提出的快速聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

有專家認(rèn)為，“工業(yè)4.0”的核心是CPS(信息物理系統(tǒng))，而融合了網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的邊緣計(jì)算，顯然又是CPS的核心。邊緣計(jì)算與工業(yè)控制系統(tǒng)有密切的關(guān)系，具備工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)接口的工業(yè)控制系統(tǒng)本質(zhì)上就是一種邊緣計(jì)算設(shè)備，解決工業(yè)控制高實(shí)時(shí)性要求與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量的不確定性的矛盾。

例如，目前規(guī)模以上冶金企業(yè)，信息化已經(jīng)頗有成效，但缺少的是終端的智能。冶金的物流跟蹤是典型的CPS，物理與化學(xué)形態(tài)經(jīng)常發(fā)生改變，控制過(guò)程有一定難度。邊緣計(jì)算在其中發(fā)揮著重要作用，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的有效補(bǔ)充。

在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控機(jī)和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)中，位于底層、嵌于設(shè)備中的計(jì)算資源，或多或少都是邊緣計(jì)算的資源。只是目前這些資源比較紛雜、獨(dú)立、低效，未能充分實(shí)現(xiàn)互聯(lián)、互通、互操作，未能充分標(biāo)準(zhǔn)化和平臺(tái)化。當(dāng)然，這也就難以滿足現(xiàn)代應(yīng)用場(chǎng)景在實(shí)時(shí)、安全、大容量、高速度、自適應(yīng)計(jì)算和通信等方面對(duì)它的要求。

邊緣計(jì)算是小型專家系統(tǒng)

作為邊緣計(jì)算的具體表現(xiàn)形式，工業(yè)CPS在底層通過(guò)工業(yè)服務(wù)適配器，將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備封裝成web服務(wù);在基礎(chǔ)設(shè)施層，通過(guò)工業(yè)無(wú)線和工業(yè)SDN網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備以扁平互聯(lián)的方式聯(lián)接到工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)中;在數(shù)據(jù)平臺(tái)中，根據(jù)產(chǎn)線的工藝和工序模型，通過(guò)服務(wù)組合對(duì)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和組合，并與MES等系統(tǒng)對(duì)接。工業(yè)CPS系統(tǒng)能夠支撐生產(chǎn)計(jì)劃靈活適應(yīng)產(chǎn)線資源的變化，舊的制造設(shè)備快速替換與新設(shè)備上線。

一直在做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的東方國(guó)信在這一領(lǐng)域中有近十年的經(jīng)驗(yàn)。“我們發(fā)現(xiàn)平臺(tái)、模型、算法都要基于傳感器采集的數(shù)據(jù)，所以從傳感器的數(shù)據(jù)源頭端開(kāi)始做。”東方國(guó)信工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長(zhǎng)趙宏博告訴記者，僅從工業(yè)高爐單個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景看，就需要紅外成像、熱成像、激光雷達(dá)、數(shù)字測(cè)溫芯片、柔性變偶等各種傳感器。

目前東方國(guó)信的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能夠接入不同類型的數(shù)據(jù)。尤其是一些流程復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣端形成的小型專家系統(tǒng)已經(jīng)是一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。“在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，會(huì)有六七千張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系十分復(fù)雜，我們通過(guò)數(shù)據(jù)地圖的‘血緣關(guān)系’，掌握海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理。”趙宏博說(shuō)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計(jì)算不局限于對(duì)數(shù)據(jù)的處理，一直從事工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的GE也在做工業(yè)的邊緣計(jì)算，隨著邊緣終端的增多、智能的增強(qiáng)，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)邊緣計(jì)算的需求是成為一個(gè)小型的工業(yè)專家系統(tǒng)。

實(shí)現(xiàn)邊緣“專家化”

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)不僅僅是用戶平臺(tái)，更是一個(gè)平臺(tái)，幾個(gè)企業(yè)、幾個(gè)專家是不可能把工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)做大的，現(xiàn)在為什么要很突出地將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加以定義，是因?yàn)樗c傳統(tǒng)的工業(yè)云有一個(gè)重要區(qū)別——微服務(wù)架構(gòu)。”趙宏博說(shuō)，“微服務(wù)架構(gòu)，可以通過(guò)程序?qū)用娴腁PI接口支持不同的，而容器技術(shù)可以支持多種語(yǔ)言。”

通過(guò)微服務(wù)架構(gòu)，一個(gè)機(jī)床領(lǐng)域的專家可以靠比較簡(jiǎn)單的“拖拉拽”的鼠標(biāo)點(diǎn)擊方式，把自己的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)上傳，用已經(jīng)封裝好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)和算法做訓(xùn)練，做出一個(gè)預(yù)測(cè)機(jī)床性能的程序，可以應(yīng)用在邊緣，判斷現(xiàn)場(chǎng)情況。

目前做邊緣計(jì)算平臺(tái)的企業(yè)也在盡量降低對(duì)垂直行業(yè)專家的IT要求。近幾年各大云計(jì)算廠商紛紛布局邊緣計(jì)算平臺(tái)，包括Predix Machine，AWS Greengrass，Azure IoT Edge等。今年3月份，阿里計(jì)劃在2018年戰(zhàn)略投入“邊緣計(jì)算”。邊緣計(jì)算平臺(tái)并不只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集轉(zhuǎn)發(fā)，更重要的是提供智能化運(yùn)算，并產(chǎn)生可操作額決策反饋，控制設(shè)備端。容器化技術(shù)成為邊緣計(jì)算平臺(tái)的底層標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)，是技術(shù)發(fā)展的必然選擇。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景非常復(fù)雜。邊緣計(jì)算平臺(tái)并不是傳統(tǒng)意義的只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)收集轉(zhuǎn)發(fā)的網(wǎng)關(guān)，邊緣計(jì)算平臺(tái)需要提供智能化運(yùn)算能力，而且能產(chǎn)生可操作的決策反饋，用來(lái)反向控制設(shè)備端。過(guò)去，這些運(yùn)算只能在云端完成。現(xiàn)在需要將云端的計(jì)算框架通過(guò)裁剪、合并等簡(jiǎn)化手段，遷移至邊緣計(jì)算平臺(tái)，使得能在邊緣計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行云端訓(xùn)練后的智能分析算法。因此，邊緣計(jì)算平臺(tái)需要一種技術(shù)在單臺(tái)計(jì)算機(jī)或者少數(shù)幾臺(tái)計(jì)算機(jī)組成的小規(guī)模集群環(huán)境中隔離主機(jī)資源，實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算框架的資源調(diào)度。

目前計(jì)算機(jī)編程技術(shù)多樣，開(kāi)發(fā)人員運(yùn)用不同的編程語(yǔ)言處理不同的場(chǎng)景的問(wèn)題已成為常態(tài)，所以在邊緣計(jì)算平臺(tái)也需要開(kāi)放的支持多種開(kāi)發(fā)工具和多種編程語(yǔ)言的運(yùn)行時(shí)環(huán)境。因此，在邊緣計(jì)算平臺(tái)使用一種運(yùn)行時(shí)環(huán)境的隔離技術(shù)便成為一種自然的需求。容器技術(shù)是主機(jī)虛擬化技術(shù)后，具顛覆性的計(jì)算機(jī)資源隔離技術(shù)，通過(guò)容器技術(shù)進(jìn)行資源的隔離，不僅對(duì)CPU、內(nèi)存和存儲(chǔ)的額外開(kāi)銷非常小，而且容器的生命周期管理非常快捷，可以在毫秒級(jí)開(kāi)啟和關(guān)閉容器。

華為曾經(jīng)將邊緣計(jì)算形象比喻為章魚，章魚有60%的神經(jīng)元是存在于8只腕足上，大腦僅有40%的神經(jīng)元。章魚這種用“腿”來(lái)思考問(wèn)題并就地解決問(wèn)題的方式和邊緣計(jì)算很像，如果能像章魚一樣，采用邊緣計(jì)算的方式，海量數(shù)據(jù)則能夠就近處理，大量的設(shè)備也能實(shí)現(xiàn)協(xié)同的工作，諸多問(wèn)題將迎刃而解。