隨著(zhù)ICT技術(shù)的不斷發(fā)展，云計算向各行業(yè)逐漸滲透，傳統的工控領(lǐng)域也受互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響，行業(yè)內傳統的系統軟件和系統解決方案正逐漸發(fā)生巨大的變化，但是在OT與IT的融合過(guò)程中，由于關(guān)注點(diǎn)、技術(shù)棧、應用場(chǎng)景、行業(yè)背景等諸多因素的阻礙，愈來(lái)愈流行的云計算技術(shù)在生產(chǎn)側落地的過(guò)程中遇到了諸多的挑戰。本文定位于傳統工控行業(yè)，利用云技術(shù)為邊緣平臺設計基礎的運行環(huán)境，該環(huán)境既能為傳統的工業(yè)服務(wù)（采集、實(shí)時(shí)、歷史等）提供支撐，也能融合當今先進(jìn)的智能技術(shù)（機器視覺(jué)、機器學(xué)習、協(xié)同仿真等），具有兼容性、異構性、實(shí)時(shí)性、開(kāi)發(fā)性、擴展性、可靠性、智能性、安全性等特點(diǎn)。

近年來(lái)，深度學(xué)習促進(jìn)了人工智能的快速發(fā)展，并逐漸滲透到各行各業(yè)。然而人工智能訓練和推理所需的大量數據傳輸、算力資源調用會(huì )影響到系統的實(shí)時(shí)性能，從而導致該技術(shù)在工業(yè)應用中存在困難。眾所周知，實(shí)時(shí)性是工業(yè)自動(dòng)化的一項指標，特別是在運動(dòng)控制和自動(dòng)駕駛方面更為重要。如果因人工智能而使得工業(yè)系統接收和發(fā)送數據、指令響應緩慢，那么工廠(chǎng)生產(chǎn)終將難以實(shí)現智能化突破，阻礙了人工智能在工業(yè)自動(dòng)化中的普及?；诖?，本文提出一種三實(shí)時(shí)架構，它涉及實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò )、實(shí)時(shí)操作系統和實(shí)時(shí)調度，希望通過(guò)提出該架構引起業(yè)界廣泛的研究熱潮。

當前關(guān)于如何激勵更多邊緣節點(diǎn)參與邊緣計算環(huán)境仍然缺乏研究，為此本文首先基于斯塔克爾伯格博弈理論提出了在云—邊環(huán)境中單個(gè)云服務(wù)下行任務(wù)的激勵機制設計，考慮了云節點(diǎn)和邊緣節點(diǎn)間的博弈以及邊緣節點(diǎn)內部的博弈，該激勵機制能夠適應邊緣計算環(huán)境的動(dòng)態(tài)性。同時(shí)提出了“云-邊-端”三層 架構環(huán)境中多個(gè)云服務(wù)下行任務(wù)的激勵機制；最后，本文提出了一種邊緣節點(diǎn)相互合作以實(shí)現資源分配均衡的合作激勵機制，該合作激勵機制能夠有效激勵邊緣節點(diǎn)貢獻資源以及均衡任務(wù)間的資源分配。此外，本文給出了關(guān)于該問(wèn)題可進(jìn)一步開(kāi)展的重點(diǎn)研究工作。

實(shí)現工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)價(jià)值離不開(kāi)邊緣計算的支撐，而工業(yè)現場(chǎng)設備種類(lèi)繁多， 領(lǐng)域特性又大相徑庭，目前工業(yè)邊緣計算應用雖然已有一定數量，但通用性較差。工業(yè)邊緣計算是OT與IT融合的典型應用場(chǎng)景，工業(yè)邊緣APP需要同時(shí)支撐邏輯運動(dòng)控制、監控人機界面等OT應用與視覺(jué)檢測、數據采集分析、預測性維護、生產(chǎn)管理等IT應用。通過(guò)IEC 61499標準與微服務(wù)、容器化技術(shù)融合，工業(yè)邊緣應用可以實(shí)現多種編程語(yǔ)言混合設計，通過(guò)軟硬件解耦靈活部署到任意邊緣節點(diǎn)， 從而實(shí)現工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從數據到模型再到控制的完整閉環(huán)，真正為制造業(yè)賦能。

當前全球數字化浪潮蓬勃興起，邊緣計算通過(guò)就近提供計算、網(wǎng)絡(luò )、智能等關(guān)鍵能力，加速賦能經(jīng)濟轉型升級，已逐步成為計算體系的新方向、信息領(lǐng)域的新業(yè)態(tài)、產(chǎn)業(yè)轉型的新平臺，整體上處于高速發(fā)展階段，正從概念普及加速走向務(wù)實(shí)部署，受到了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。Gartner、IEEE等權威機構將邊緣計算作為2020年十大技術(shù)方向，中國科學(xué)院和中國工程院在 《2020研究前沿》、《全球工程前沿2020》中，將邊緣計算列入信息領(lǐng)域十大技術(shù)前沿。據Research and Market預測，邊緣計算市場(chǎng)規模2018~2022年復合增長(cháng)率超30%；據CB Insights預測，2023年全球邊緣計 算市場(chǎng)有望達到340億美元[1]。本文從學(xué)術(shù)界及產(chǎn)業(yè)界兩個(gè)維度深入剖析邊緣計算概念內涵、學(xué)術(shù)方向、產(chǎn)業(yè) 路徑，綜述邊緣計算在核心環(huán)節發(fā)展面臨的挑戰和問(wèn)題，研判邊緣計算未來(lái)發(fā)展態(tài)勢與方向。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)與制造業(yè)深度融合的產(chǎn)物，是經(jīng)濟轉型升級的關(guān)鍵依托和重要途徑。邊緣計算是支持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。本文首先說(shuō)明了邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中的重要意義，然后分別從邊緣計算的發(fā)展歷程、邊緣端智能化方法和邊緣計算平臺三方面介紹了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算近年來(lái)的研究現狀，最后指明了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算在今后發(fā)展中尚待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的一項關(guān)鍵技術(shù)，邊緣計算在工業(yè)界引起了廣泛討論，針對不同行業(yè)、不同場(chǎng)景的應用探索不斷涌現?；趯︿撹F行業(yè)現狀、特點(diǎn)、環(huán)境、需求、痛點(diǎn)、任務(wù)和未來(lái)發(fā)展趨勢的深刻分析，結合中國寶武發(fā)展實(shí)際，本文對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)頂層架構設計中邊緣層實(shí)施的一些技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行闡述，對鋼鐵行業(yè)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展具有迫切的實(shí)踐意義。

近年來(lái)，人工智能的應用場(chǎng)合已經(jīng)從過(guò)往的依賴(lài)超級計算機轉移到邊緣計算，這不僅得益于算法的巨大改進(jìn)，而且得益于邊緣計算算力的巨大進(jìn)步和分布式計算框架的形成。這里，筆者就人工智能的工業(yè)應用前景以及工業(yè)人工智能在邊緣計算中的應用做一定的擴展。

在工業(yè)系統信息化與智能化逐步推進(jìn)的形勢下，邊緣計算已變得越發(fā)重要。相比云計算在大數據處理分析方面的優(yōu)勢，邊緣計算在低延時(shí)與高可靠的場(chǎng)景中有著(zhù)云計算無(wú)法替代的優(yōu)勢。邊-云協(xié)作已經(jīng)成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛、智慧城市等邊緣計算重要場(chǎng)景的新趨勢。利用云的強大計算與儲存能力來(lái)處理歷史數據進(jìn)行分析優(yōu)化，而依靠邊緣計算的能力解決高實(shí)時(shí)性任務(wù)。然而，現有的邊-云協(xié)作數據管控缺乏統一標準，造成各個(gè)平臺與設備兼容性差，導致工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)無(wú)法互聯(lián)互通。因此，IEEE P2805邊緣計算節點(diǎn)系列標準的設立為自主管理、數據清洗緩存、邊-云協(xié)同機器學(xué)習等方向提供了標準化參考。

隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )終端的不斷普及與互聯(lián)網(wǎng)應用的快速發(fā)展，當今網(wǎng)絡(luò )不僅要應對日益增長(cháng)的傳輸流量，也要滿(mǎn)足用戶(hù)多樣化的需求指標。云計算在諸如服務(wù)延遲與傳輸開(kāi)銷(xiāo)等方面難以適應趨勢，邊緣計算（Edge Computing）則將運算資源從云下移到了網(wǎng)絡(luò )邊緣，并通過(guò)就近處理數據的方式提升性能。作為人工智能的主要代表之一，深度學(xué)習一方面可以被集成到邊緣計算的框架中以構建智能邊緣，另一方面也能以服務(wù)的形式部署在邊緣上從而實(shí)現邊緣智能。本文從邊緣計算與深度學(xué)習融合的趨勢出發(fā)，介紹 “邊緣智能”與“智能邊緣”的概念與應用場(chǎng)景，并說(shuō)明典型的使能技術(shù)及其相互聯(lián)系。