全球智能手機的快速發(fā)展，推動了移動終端和“邊緣計算”的發(fā)展。而萬物互聯(lián)、萬物感知的智能社會，則是跟物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展相伴而生，邊緣計算系統(tǒng)也因此應聲而出。

自動化事實上是一個以“控制”為核心?？刂剖腔凇?a target="_blank">信號”的，而“計算”則是基于數(shù)據(jù)進行的，更多意義是指“策略”、“規(guī)劃”。因此，它更多聚焦于在“調(diào)度、優(yōu)化、路徑”。就像對全國的高鐵進行調(diào)度的系統(tǒng)一樣，每增加一個車次減少都會引發(fā)調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)整，它是基于時間和節(jié)點的運籌與規(guī)劃問題。邊緣計算在工業(yè)領域的應用更多是這類“計算”。

簡單地說，傳統(tǒng)自動控制基于信號的控制，而邊緣計算則可以理解為“基于信息的控制”。邊緣計算是指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側(cè)發(fā)起，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡服務響應，滿足行業(yè)在實時業(yè)務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處于物理實體和工業(yè)連接之間，或處于物理實體的頂端。而云端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數(shù)據(jù)。隨著各種可以聯(lián)網(wǎng)的設備越來越多，如溫度、濕度、攝像頭、紅外感應等在工業(yè)現(xiàn)場的大量使用，邊緣計算在智能制造中將會有非常廣泛的應用空間。

邊緣計算是CPS核心

據(jù)IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）數(shù)據(jù)統(tǒng)計，到2020年將有超過500億的終端與設備聯(lián)網(wǎng)。未來超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣側(cè)分析、處理與儲存。邊緣計算正是充分利用物聯(lián)網(wǎng)終端的嵌入式計算能力，并與云計算結(jié)合，通過云端的交互協(xié)作，實現(xiàn)系統(tǒng)整體的智能化。其實在工業(yè)內(nèi)網(wǎng)中，在離工業(yè)現(xiàn)場最近的地方，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，是滿足制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中提出的快速連接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全保護等方面的關(guān)鍵需求。

有專家認為，“工業(yè)4.0”的核心是CPS（信息物理系統(tǒng)），而融合了網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的邊緣計算，顯然又是CPS的核心。邊緣計算與工業(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)上就是一種邊緣計算設備，解決工業(yè)控制高實時性要求與互聯(lián)網(wǎng)服務質(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，物理與化學形態(tài)經(jīng)常發(fā)生改變，控制過程有一定難度。邊緣計算在其中發(fā)揮著重要作用，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的有效補充。

在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控機和工業(yè)網(wǎng)絡的控制系統(tǒng)中，位于底層、嵌于設備中的計算資源，或多或少都是邊緣計算的資源。只是目前這些資源比較紛雜、獨立、低效，未能充分實現(xiàn)互聯(lián)、互通、互操作，未能充分標準化和平臺化。當然，這也就難以滿足現(xiàn)代應用場景在實時、安全、大容量、高速度、自適應計算和通信等方面對它的要求。

邊緣計算是小型專家系統(tǒng)

作為邊緣計算的具體表現(xiàn)形式，工業(yè)CPS在底層通過工業(yè)服務適配器，將現(xiàn)場設備封裝成web服務;在基礎設施層，通過工業(yè)無線和工業(yè)SDN網(wǎng)絡將現(xiàn)場設備以扁平互聯(lián)的方式聯(lián)接到工業(yè)數(shù)據(jù)平臺中;在數(shù)據(jù)平臺中，根據(jù)產(chǎn)線的工藝和工序模型，通過服務組合對現(xiàn)場設備進行動態(tài)管理和組合，并與MES等系統(tǒng)對接。工業(yè)CPS系統(tǒng)能夠支撐生產(chǎn)計劃靈活適應產(chǎn)線資源的變化，舊的制造設備快速替換與新設備上線。

目前的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已經(jīng)能夠接入不同類型的數(shù)據(jù)。尤其是一些流程復雜的業(yè)務系統(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)是一個數(shù)據(jù)庫。通常在實際的大型工業(yè)現(xiàn)場，會有幾千張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系十分復雜，通過數(shù)據(jù)地圖的“血緣關(guān)系”，掌握海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理和統(tǒng)一管控。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算不局限于對數(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)的邊緣計算，隨著邊緣終端的增多、智能的增強，工業(yè)現(xiàn)場對邊緣計算的需求是成為一個小型的工業(yè)專家系統(tǒng)。

實現(xiàn)邊緣“專家化”

嚴格來講工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺不僅僅是用戶平臺，更是一個開發(fā)者平臺，幾個企業(yè)、幾個專家是不可能把工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺做大的，現(xiàn)在為什么要很突出地將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加以定義，是因為它與傳統(tǒng)的工業(yè)云有一個重要區(qū)別——微服務架構(gòu)。而微服務架構(gòu)完全可以通過程序?qū)用娴?API 接口支持不同的開發(fā)者，而容器技術(shù)可以支持多種語言。通過微服務架構(gòu)，一個機床領域的專家可以靠比較簡單的“拖拉拽”的鼠標點擊方式，把自己的經(jīng)驗數(shù)據(jù)上傳，用已經(jīng)封裝好的機器學習算法對數(shù)據(jù)和算法做訓練，做出一個預測機床性能的程序，可以應用在邊緣，判斷現(xiàn)場情況。

目前做邊緣計算平臺的企業(yè)也在盡量降低對垂直行業(yè)專家的 IT 要求。近幾年各大國際云計算廠商紛紛布局邊緣計算平臺，包括 Predix Machine，AWS Greengrass，Azure IoT Edge 等。今年 3 月份，阿里計劃在 2018 年戰(zhàn)略投入“邊緣計算”。邊緣計算平臺并不只負責數(shù)據(jù)的收集轉(zhuǎn)發(fā)，更重要的是提供智能化運算，并產(chǎn)生可操作額決策反饋，控制設備端。容器化技術(shù)成為邊緣計算平臺的底層標準技術(shù)，是技術(shù)發(fā)展的必然選擇。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算應用場景非常復雜。邊緣計算平臺并不是傳統(tǒng)意義的只負責數(shù)據(jù)收集轉(zhuǎn)發(fā)的網(wǎng)關(guān)，邊緣計算平臺需要提供智能化運算能力，而且能產(chǎn)生可操作的決策反饋，用來反向控制設備端。過去，這些運算只能在云端完成?，F(xiàn)在需要將云端的計算框架通過裁剪、合并等簡化手段，遷移至邊緣計算平臺，使得能在邊緣計算平臺上運行云端訓練后的智能分析算法。因此，邊緣計算平臺需要一種技術(shù)在單臺計算機或者少數(shù)幾臺計算機組成的小規(guī)模集群環(huán)境中隔離主機資源，實現(xiàn)分布式計算框架的資源調(diào)度。

目前計算機編程技術(shù)多樣，開發(fā)人員運用不同的編程語言處理不同的場景的問題已成為常態(tài)，所以在邊緣計算平臺也需要開放的支持多種開發(fā)工具和多種編程語言的運行時環(huán)境。因此，在邊緣計算平臺使用一種運行時環(huán)境的隔離技術(shù)便成為一種自然的需求。容器技術(shù)是主機虛擬化技術(shù)后，最具顛覆性的計算機資源隔離技術(shù)，通過容器技術(shù)進行資源的隔離，不僅對 CPU、內(nèi)存和存儲的額外開銷非常小，而且容器的生命周期管理非?？旖荩梢栽诤撩爰夐_啟和關(guān)閉容器。

邊緣計算/霧計算要落地，尤其是在工業(yè)中，“應用”才是最為核心的問題，所謂的IT與OT的融合，更強調(diào)在OT側(cè)的應用，即運營的系統(tǒng)所要實現(xiàn)的目標。