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全球智能(néng)手機的快(kuài)速發展，推動了(le)移動終端和“邊緣計算(suàn)”的發展。而萬物互聯、萬物感知的智能(néng)社會，則是跟物聯網發展相伴而生(shēng)，邊緣計算(suàn)系統也(yě)因此應聲而出。

自動化(huà)事(shì)實上(shàng)是一(yī)個(gè)以“控制”為(wèi)核心。控制是基于“信号”的，而“計算(suàn)”則是基于數據進行的，更多意義是指“策略”、“規劃”。因此，它更多聚焦于在“調度、優化(huà)、路(lù)徑”。就(jiù)像對全國的高鐵進行調度的系統一(yī)樣，每增加一(yī)個(gè)車次減少都會引發調度系統的調整，它是基于時(shí)間(jiān)和節點的運籌與規劃問題。邊緣計算(suàn)在工業領域的應用更多是這(zhè)類“計算(suàn)”。

簡單地說(shuō)，傳統自動控制基于信号的控制，而邊緣計算(suàn)則可以理(lǐ)解為(wèi)“基于信息的控制”。邊緣計算(suàn)是指在靠近物或數據源頭的一(yī)側，采用網絡、計算(suàn)、存儲、應用核心能(néng)力為(wèi)一(yī)體(tǐ)的開放(fàng)平台，就(jiù)近提供最近端服務(wù)。其應用程序在邊緣側發起，産生(shēng)更快(kuài)的網絡服務(wù)響應，滿足行業在實時(shí)業務(wù)、應用智能(néng)、安全與隐私保護等方面的基本需求。邊緣計算(suàn)處于物理(lǐ)實體(tǐ)和工業連接之間(jiān)，或處于物理(lǐ)實體(tǐ)的頂端。而雲端計算(suàn)，仍然可以訪問邊緣計算(suàn)的曆史數據。

随着各種可以聯網的設備越來(lái)越多，如(rú)清洗溫度、濕度、攝像頭、紅(hóng)外感應等在工業現(xiàn)場(chǎng)的大量使用，邊緣計算(suàn)在智能(néng)制造中将會有非常廣泛的應用空間(jiān)。

一(yī)、邊緣計算(suàn)是CPS核心

據IDC(互聯網數據中心)數據統計，到2020年将有超過500億的終端與設備聯網。未來(lái)超過50%的數據需要在網絡邊緣側分(fēn)析、處理(lǐ)與儲存。邊緣計算(suàn)正是充分(fēn)利用物聯網終端的嵌入式計算(suàn)能(néng)力，并與雲計算(suàn)結合，通過雲端的交互協作(zuò)，實現(xiàn)系統整體(tǐ)的智能(néng)化(huà)。

其實在工業内網中，在離工業現(xiàn)場(chǎng)最近的地方，融合網絡、計算(suàn)、存儲、應用核心能(néng)力的開放(fàng)平台，就(jiù)近提供邊緣智能(néng)服務(wù)，是滿足制造企業數字化(huà)轉型中提出的快(kuài)速聯接、實時(shí)業務(wù)、數據優化(huà)、應用智能(néng)、安全保護等方面的關(guān)鍵需求。

有專家認為(wèi)，“工業4.0”的核心是CPS(信息物理(lǐ)系統)，而融合了(le)網絡、計算(suàn)、存儲、應用核心能(néng)力的邊緣計算(suàn)，顯然又是CPS的核心。邊緣計算(suàn)與工業控制系統有密切的關(guān)系，具備工業互聯網接口的工業控制系統本質上(shàng)就(jiù)是一(yī)種邊緣計算(suàn)設備，解決工業控制高實時(shí)性要求與互聯網服務(wù)質量的不确定性的矛盾。

例如(rú)，目前規模以上(shàng)冶金(jīn)企業，信息化(huà)已經頗有成效，但(dàn)缺少的是終端的智能(néng)。冶金(jīn)的物流跟蹤是典型的CPS，物理(lǐ)與化(huà)學形态經常發生(shēng)改變，控制過程有一(yī)定難度。邊緣計算(suàn)在其中發揮着重要作(zuò)用，是工業物聯網技術的有效補充。

在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控機和工業網絡的控制系統中，位于底層、嵌于設備中的計算(suàn)資源，或多或少都是邊緣計算(suàn)的資源。隻是目前這(zhè)些(xiē)資源比較紛雜、獨立、低(dī)效，未能(néng)充分(fēn)實現(xiàn)互聯、互通、互操作(zuò)，未能(néng)充分(fēn)标準化(huà)和平台化(huà)。當然，這(zhè)也(yě)就(jiù)難以滿足現(xiàn)代應用場(chǎng)景在實時(shí)、安全、大容量、高速度、自适應計算(suàn)和通信等方面對它的要求。

二、邊緣計算(suàn)是小型專家系統

作(zuò)為(wèi)邊緣計算(suàn)的具體(tǐ)表現(xiàn)形式，工業CPS在底層通過工業服務(wù)适配器(qì)，将現(xiàn)場(chǎng)設備封裝成web服務(wù);在基礎設施層，通過工業無線和工業SDN網絡将現(xiàn)場(chǎng)設備以扁平互聯的方式聯接到工業數據平台中;在數據平台中，根據産線的工藝和工序模型，通過服務(wù)組合對現(xiàn)場(chǎng)設備進行動态管理(lǐ)和組合，并與MES等系統對接。工業CPS系統能(néng)夠支撐生(shēng)産計劃靈活适應産線資源的變化(huà)，舊的制造設備快(kuài)速替換與新(xīn)設備上(shàng)線。

目前的工業互聯網平台已經能(néng)夠接入不同類型的數據。尤其是一(yī)些(xiē)流程複雜的業務(wù)系統，在工業互聯網邊緣端形成的小型專家系統已經是一(yī)個(gè)數據庫。通常在實際的大型工業現(xiàn)場(chǎng)，會有幾千張數據表，數據之間(jiān)的關(guān)聯關(guān)系十分(fēn)複雜，通過數據地圖的“血緣關(guān)系”，掌握海量數據的關(guān)聯，實現(xiàn)數據治理(lǐ)和統一(yī)管控。

工業互聯網的邊緣計算(suàn)不局限于對數據的處理(lǐ)，一(yī)直從事(shì)工業互聯網研究的GE也(yě)在做工業的邊緣計算(suàn)，随着邊緣終端的增多、智能(néng)的增強，工業現(xiàn)場(chǎng)對邊緣計算(suàn)的需求是成為(wèi)一(yī)個(gè)小型的工業專

家系統。

三、實現(xiàn)邊緣“專家化(huà)”

嚴格來(lái)講工業互聯網平台不僅僅是用戶平台，更是一(yī)個(gè)開發者平台，幾個(gè)企業、幾個(gè)專家是不可能(néng)把工業互聯網平台做大的，現(xiàn)在為(wèi)什(shén)麽要很突出地将工業互聯網加以定義，是因為(wèi)它與傳統的工業雲有一(yī)個(gè)重要區别——微服務(wù)架構。而微服務(wù)架構完全可以通過程序層面的API接口支持不同的開發者，而容器(qì)技術可以支持多種語言。

通過微服務(wù)架構，一(yī)個(gè)機床領域的專家可以靠比較簡單的“拖拉拽”的鼠标點擊方式，把自己的經驗數據上(shàng)傳，用已經封裝好(hǎo)(hǎo)的機器(qì)學習算(suàn)法對數據和算(suàn)法做訓練，做出一(yī)個(gè)預測機床性能(néng)的程序，可以應用在邊緣，判斷現(xiàn)場(chǎng)情況。

目前做邊緣計算(suàn)平台的企業也(yě)在盡量降低(dī)對垂直行業專家的IT要求。近幾年各大國際雲計算(suàn)廠商(shāng)紛紛布局邊緣計算(suàn)平台，包括Predix Machine，AWS Greengrass，Azure IoT Edge等。今年3月(yuè)(yuè)份，阿裏計劃在2018年戰略投入“邊緣計算(suàn)”。邊緣計算(suàn)平台并不隻負責數據的收集轉發，更重要的是提供智能(néng)化(huà)運算(suàn)，并産生(shēng)可操作(zuò)額決策反饋，控制設備端。容器(qì)化(huà)技術成為(wèi)邊緣計算(suàn)平台的底層标準技術，是技術發展的必然選擇。

工業互聯網的邊緣計算(suàn)應用場(chǎng)景非常複雜。邊緣計算(suàn)平台并不是傳統意義的隻負責數據收集轉發的網關(guān)，邊緣計算(suàn)平台需要提供智能(néng)化(huà)運算(suàn)能(néng)力，而且能(néng)産生(shēng)可操作(zuò)的決策反饋，用來(lái)反向控制設備端。過去，這(zhè)些(xiē)運算(suàn)隻能(néng)在雲端完成。現(xiàn)在需要将雲端的計算(suàn)框架通過裁剪、合并等簡化(huà)手段，遷移至邊緣計算(suàn)平台，使得能(néng)在邊緣計算(suàn)平台上(shàng)運行雲端訓練後的智能(néng)分(fēn)析算(suàn)法。因此，邊緣計算(suàn)平台需要一(yī)種技術在單台計算(suàn)機或者少數幾台計算(suàn)機組成的小規模集群環境中隔離主機資源，實現(xiàn)分(fēn)布式計算(suàn)框架的資源調度。

目前計算(suàn)機編程技術多樣，開發人(rén)員(yuán)運用不同的編程語言處理(lǐ)不同的場(chǎng)景的問題已成為(wèi)常态，所以在邊緣計算(suàn)平台也(yě)需要開放(fàng)的支持多種開發工具和多種編程語言的運行時(shí)環境。因此，在邊緣計算(suàn)平台使用一(yī)種運行時(shí)環境的隔離技術便成為(wèi)一(yī)種自然的需求。容器(qì)技術是主機虛拟化(huà)技術後，最具颠覆性的計算(suàn)機資源隔離技術，通過容器(qì)技術進行資源的隔離，不僅對CPU、内存和存儲的額外開銷非常小，而且容器(qì)的生(shēng)命周期管理(lǐ)非常快(kuài)捷，可以在毫秒(miǎo)級開啓和關(guān)閉容器(qì)。

邊緣計算(suàn)/霧計算(suàn)要落地，尤其是在工業中，“應用”才是最為(wèi)核心的問題，所謂的IT與OT的融合，更強調在OT側的應用，即運營的系統所要實現(xiàn)的目标。

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