边缘计算使能下的工业互联网平台发展趋势及关键技术.docx

导读：

工业互联网平台是新一代信息通信网络技术与工业经济深度融合的关键基础设施，通过对人、机、物的全面联接，构建覆盖全生产链、产业链、价值链的制造和服务体系，现阶段采取以云平台为基础，其上叠加制造能力开放、知识经验复用等功能的模式进行部署。然而，网联设备的急剧增加以及数据分散性、碎片化的特征导致以云为核心的平台模式处理能力捉襟见肘，工业互联网平台逐渐向云-边-端一体化演进。本文分析工业互联网环境下先进制造的共性特征和变革性需求，旨在探索如何构建满足新特征、新需求的云-边-端一体化平台，并围绕该问题总结了发展未来工业互联网平台面临的五方面关键技术，即高效寻址与协议转换、多维资源算力度量、网算控协同优化、实时边缘操作系统以及平台体系结构。在此基础上，搭建了基于所提出云-边-端一体化平台的个性化定制装配验证平台。

1??引言??

伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合，云计算、物联网、边缘计算、5G等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧，工业互联网平台应运而生，其核心目标是通过工业系统与互联网在网络、信息和知识层面的深度融合，实现感知、分析、决策、控制的一体化应用。

目前，工业互联网平台主要采用以云为核心的模式发展，通过网络将数据进行汇聚，利用云平台丰富的计算资源，叠加大数据、人工智能等新兴技术，实现工业技术、经验知识模型化、软件复用化的制造业生态。然而，人、机、物全要素互联趋势下，接入终端急剧增长，数据分散性、碎片化加剧，伴随着生产业务实时性、可靠性、协作性等需求的不断提高，现有模式处理能力捉襟见肘。

工业边缘计算具有规模大、分布零散，更靠近控制器和数据端以及本地化私密数据等特点，如图1所示，通过在靠近制造的加工设备端部署边缘节点进行本地化的感知、决策、控制、分析一体化，可在降低网络需求的同时提高响应实时性，有效提高现有工业互联网平台处理能力，发展云-边-端一体化平台成为工业互联网平台的新方向。

图1边缘计算作用体现

2云-边-端一体化平台分析

在工业互联网万物互联结构化、生产制造流程化、工业网络体系化的演进趋势下，生产模式逐渐由传统大规模流水线向个性化柔性转变。特别在先进制造中，工业互联网的发展使用了一系列具有高精密、高效、高安全等特殊需求的制造模式，以图2中的工业遥操作系统为例，传统设计、制造分离逐渐向产品设计与生产制造一体化转变，传统人机协作逐渐由指令传输向操作级协同转变等。

图2工业遥操作系统

因此，与现有主流云为核心的工业互联网平台相比，新模式下的云-边-端一体化平台应具备以下能力：

（1）确定性时延保障能力

以图2为例，系统不仅需要确保指令传输和执行的实时性与可靠性，还应尽可能降低作业的执行抖动或实现零抖动，以确保高精密的加工和系统的稳定运行，令远端操作者产生“身临其境”加工的感觉。

（2）灵活可重构能力

智能制造定制化柔性生产的需求需要生产系统可以根据订单对加工工序进行灵活、动态的排列组合。平台中大量加工设备根据车间调度信息以类似“即插即用”的方式加入或退出某段产线，并根据需求进行自适应的参数优化配置。

（3）规模化部署能力

人、机、物全要素互联趋势下，工业互联网平台下的设备规模急剧增加，这一现象不仅表现为机器人数量增加，也体现为操作距离、控制目标以及系统复杂度的指数增长。因此，平台不仅要具有支持广域、大规模设备灵活接入的能力，还应具有信道冲突避免、机器人碰撞预测等由规模增大带来的安全性保障功能。

3云-边-端一体化平台关键技术

构建具备确定性时延保障、灵活可重构以及规模化部署能力的云-边-端一体化平台需突破以下几方面关键技术：高效寻址与协议转换、多维资源算力度量、网算控协同优化、实时边缘操作系统以及平台体系结构。

3.1

高效寻址与协议转换

英特尔中国预测至2025年，全球物联网设备数量将达到1000亿台，与此同时，工业设备联网协议七国八制的现象也随之加剧，尤其在边与端侧，大规模异构网络环境下的高效寻址与协议转换成为云-边-端一体化平台需要突破的第一个核心问题。

工业互联网环境有别于传统互联网基于IP的寻址方式，大量工厂内生产设备并不具备IP环境，此外，工业系统层次复杂且设备与协议间存在绑定关系，现有基于OPCUA的协议转换方式需要应用层解析，不适用于运动控制、高精密加工等高实时场景，迫切需要突破高效寻址与协议转换技术，实现IP-非IP的高效寻址与应用层协议的实时转换，为云-边-端一体化平台提供连接基础，如图3所示。

图3OSI参考模型中OPCUA描述

3.2

多维资源算力度量

近年来，随着虚拟化技术的快速成熟，边缘计算已初步突破传统嵌入式程序与边缘设备紧耦合问题，然而，随之带来了新的问题：Gartner预测，至2025年50%~75%的物联数据在边缘侧处理，结合千万级的接入设备，如何在海量边