就應用的普遍而言，當今工業(yè)自動(dòng)化是唯一一個(gè)仍然使用專(zhuān)用計算機、PLC和DCS控制系統，而不是在系統邊緣使用標準計算平臺進(jìn)行本地控制、優(yōu)化、分析和數據提煉的行業(yè)。從OT領(lǐng)域的發(fā)展歷程來(lái)看，經(jīng)典的PLC/DCS（特別是大型DCS）除了具備數據采集、實(shí)時(shí)控制和完成確定性任務(wù)，   以及一定的網(wǎng)絡(luò )通信功能外，也具備一定的數據庫、數據過(guò)濾、數據分析的功能。不過(guò)數據采集的范圍還是局限于原先設定的控制對象，  充其量只能就地進(jìn)行數據分析、過(guò)濾和局部?jì)?yōu)化，不可能從生產(chǎn)的全局視野去安排決策控制的目標。這是因為當時(shí)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)還沒(méi)有成熟到向工業(yè)生產(chǎn)推廣的程度，  計算技術(shù)也不曾發(fā)展到云計算時(shí)代。然而云計算雖有算力強勁的優(yōu)勢，  卻又有受限于通信能力（特別是廣域通信）  所造成的針對大規模實(shí)時(shí)數據采集的劣勢。顯然，讓處于嚴苛工業(yè)環(huán)境下的PLC/DCS大幅提高算力和存儲，  并不是一種合理的成本安排和技術(shù)解決方案。由此可以得出如下的結論：  邊緣計算的應運而生是隨著(zhù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代來(lái)臨，  與此同時(shí)制造業(yè)又正在經(jīng)歷著(zhù)一場(chǎng)前所未有的變革這兩種形勢的積極推動(dòng)所致。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、工業(yè)4.0的實(shí)現，都有待制造裝備在高水平上提供數字化、信息化與智能化的基礎，  有待IT/OT的實(shí)質(zhì)性融合。正如Gartner所預測的，“邊緣計算對基礎設施和運營(yíng)領(lǐng)導者的意義在于，  到2025年75%的數據將在傳統的集中數據中心或云之外創(chuàng )建和處理”。從技術(shù)基礎上說(shuō)，  隨著(zhù)芯片、通訊與儲存技術(shù)的不斷提升，  工業(yè)現場(chǎng)設備的硬軟件能力取得了極大的提高。為了充分利用現場(chǎng)設備的數據資源，  產(chǎn)生了對邊緣計算功能的迫切需求，  也使得過(guò)去難以實(shí)現的智能變成可能。就發(fā)展的順序而言，先有云計算和互聯(lián)網(wǎng)，然后才有云-邊-端的架構生成。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推進(jìn)過(guò)程中，OT與IT融合難的問(wèn)題越發(fā)明顯，一邊是以IT企業(yè)領(lǐng)銜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺試圖向工業(yè)應用大規模挺進(jìn)，另一邊是以OT企業(yè)領(lǐng)銜的制造系統設備信息化水平不斷提升，但工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺始終無(wú)法與制造系統雙向互通，實(shí)現智能算法與模型的真正落地?？梢灶A料，邊緣計算的出現和快速推廣運用，將成為OT與IT融合的紐帶、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的實(shí)際載體。

1  工業(yè)邊緣計算的概述和參考架構

1980年美國普渡大學(xué)工業(yè)工程系提出計算機集成制造系統的參考模型，被國際工業(yè)和學(xué)術(shù)界奉為經(jīng)典，后來(lái)發(fā)展成為ISA 95企業(yè)信息系統集成標準的基礎；企業(yè)信息系統集成國際標準IEC/ISO 62264脫胎于ISA 95。迄今為止ISA 95的參考架構仍然是工業(yè)企業(yè)進(jìn)行數字化轉型的基礎參考架構，因而在開(kāi)創(chuàng )工業(yè)邊緣計算的技術(shù)方向時(shí)，從總體視角來(lái)看它依然是基本的參考架構。圖1完整地表述了將ISA 95的參考模型映射到工業(yè)云-邊-端所對應的架構。從工廠(chǎng)的信息集成發(fā)展到企業(yè)的信息集成，  原有的5層模型增加到6層模型，  也即從企業(yè)內部的管理擴展到把企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的上下游（涵蓋供應鏈、產(chǎn)品全生命周期等）都包羅進(jìn)來(lái)，目的是保證企業(yè)生產(chǎn)和管理的全局優(yōu)化。對應由頂層向底層的各個(gè)層級，它們的數據流量和時(shí)間尺度分別是：管理層為百萬(wàn)字節/天（Megabytes/days），運營(yíng)操作層為兆字節/小時(shí)（Mbytes/hours），監控/協(xié)調層為千字節/分（Kilobytes/minutes），直接控制層為字節/秒（Bytes/seconds），設備和過(guò)程層為位/微秒（bits/microseconds）。按照對實(shí)時(shí)性能的要求可以大致將這些層級劃分為兩類(lèi)：  L4層的ERP和L3層MES劃分為實(shí)時(shí)性要求低或較低、數據量大的一類(lèi)，對應于工業(yè)云-邊-端的架構，這一類(lèi)可以遷移到云端。而L2層的SCADA和HMI、L1層的PLC/DCS以及L0層的傳感器和執行器，實(shí)時(shí)性要求高、數據量低，對應于工業(yè)云-邊-端的架構，這一類(lèi)必須保留在生產(chǎn)現場(chǎng)，它們都是屬于邊緣計算節點(diǎn)（ECN）。

圖1 ISA 95參考架構對云-邊-端的映射

圖2是一個(gè)典型的工業(yè)云和邊緣計算架構，分為三層。頂層是工業(yè)云平臺，提供涵蓋設計、制造、管理和維護的各種應用程序。為了降低部署和運營(yíng)成本，傳統的ERP、MES、產(chǎn)品生命周期管理（PLM）和客戶(hù)關(guān)系管理（CRM）系統都可以遷移到工業(yè)云。此外，通過(guò)邊緣計算設備采集的實(shí)時(shí)數據，可以增強設備運行分析、供應鏈分析、能耗優(yōu)化等工業(yè)云創(chuàng )新應用。這些服務(wù)甚至可以由第三方提供，并運行在本地云/本地數據中心上，而不是公共云上。中間層為工業(yè)邊緣網(wǎng)關(guān)，負責算法部署、計算、組網(wǎng)、存儲資源均衡，管理各ECN的數據集流程。邊緣網(wǎng)關(guān)保證了快速開(kāi)發(fā)以及通過(guò)模型驅動(dòng)的模塊化服務(wù)編排的敏捷部署，負責監控客戶(hù)端、終端、物聯(lián)網(wǎng)和云服務(wù)器之間的所有網(wǎng)絡(luò )數據包交換事務(wù)，還可以通過(guò)修改這些數據包提供附加功能，例如當本地網(wǎng)絡(luò )檢測到新設備使用未識別的網(wǎng)絡(luò )協(xié)議時(shí)，邊緣網(wǎng)關(guān)需要自動(dòng)配置該新協(xié)議，或者更新安全策略以保護ECN。如果發(fā)現來(lái)自底層物聯(lián)網(wǎng)系統的攻擊，邊緣網(wǎng)關(guān)應檢測并阻止其訪(fǎng)問(wèn)；反之，來(lái)自外部IT系統的攻擊也應該由邊緣網(wǎng)關(guān)來(lái)阻止。底層包含一系列分布式ECN。ECN可以執行一項或多項功能，包括具有協(xié)議轉換的網(wǎng)絡(luò )交換機、實(shí)時(shí)閉環(huán)可編程控制器、用于大數據分析的本地云和低成本傳感器。這些功能可根據閉環(huán)反饋數據實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分配到任意ECN的組合。

在圖2所示的參考模型中，工業(yè)邊緣計算可以通過(guò)多種方式與工業(yè)云進(jìn)行協(xié)同。這表現在：（1）工業(yè)邊緣計算可以實(shí)時(shí)（毫秒級）提供本地計算、存儲、網(wǎng)絡(luò )和虛擬化資源的自我管理和平衡；還可以分發(fā)和執行工業(yè)云制定的策略，包括管理設備、資源和連接。（2）從數據角度來(lái)看，ECN主要用于數據采集，并根據預定義的規則進(jìn)行初步的數據處理和分析；工業(yè)云提供從多個(gè)ECN收集的海量數據的存儲、分析和挖掘。通過(guò)云與邊緣之間的高效數據流動(dòng)，可以降低數據驅動(dòng)的產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤和數據挖掘的成本。（3）在應用領(lǐng)域中，工業(yè)邊緣提供執行環(huán)境、執行部署計劃并監控部署的邊緣應用程序的生命周期。例如，機器學(xué)習模型在工業(yè)云上訓練后，再部署到ECN進(jìn)行推理。對于工業(yè)云上的典型應用，如開(kāi)發(fā)、測試、數字孿生等，ECN則對這些靈活、可互操作、基于組件設計和微服務(wù)化的模塊進(jìn)行實(shí)例化。

圖2 典型的工業(yè)云和邊緣計算架構

表1給出描述邊緣計算和云計算范式的維度，著(zhù)重揭示了將邊緣計算方法應用于制造過(guò)程所面臨的機遇和挑戰。

表1 邊緣和云的特點(diǎn)比較維度

作為工業(yè)云的補充，工業(yè)邊緣計算提供了互操作性、實(shí)時(shí)數據處理和自?xún)?yōu)化，而這些都不是工業(yè)云的主要關(guān)注點(diǎn)?；ゲ僮餍源_保了系統到系統級數據遷移以及設備到設備級數據交換的垂直和水平集成。通過(guò)ECN的全面互操作性，可以將柔性和分布式協(xié)同運行引入產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、管理、供應鏈等制造過(guò)程的整個(gè)周期。此外，通過(guò)將云邊協(xié)同模式應用到新的業(yè)務(wù)中，可以實(shí)現資源的最大利用。邊緣實(shí)時(shí)數據處理將減少工業(yè)云的工作量，數據采集、預處理、校準、轉換可在邊緣設備上實(shí)時(shí)完成，無(wú)需向工業(yè)云發(fā)送海量數據。通過(guò)工業(yè)云和 邊緣計算資源的協(xié)同，可以將數據驅動(dòng)優(yōu)化擴展到邊緣節點(diǎn)。采用來(lái)自工業(yè)云和分布式推理的預先訓練的機器學(xué)習模型，可以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)約束和提升數據處理的效率。

圖3是研華公司的云-邊-端架構示意圖，將這三層的功能都具體化了。

圖3 研華公司的云-邊-端三層架構及其功能表述

2  從三個(gè)視角分析工業(yè)邊緣計算

在制造背景下的工業(yè)邊緣計算可以理解為：這是一類(lèi)常駐在臨近數據物理源頭的分布式邊緣節點(diǎn)構成的系統。這些邊緣節點(diǎn)必須運行在任意一種容器內，并且受到集中的管理。邊緣節點(diǎn)既要與云端層級連接，又要與生產(chǎn)資產(chǎn)層級連接，還要與其它的邊緣節點(diǎn)連接，而且邊緣節點(diǎn)可以暫時(shí)性地離線(xiàn)運行。

從概念上講，邊緣計算是通過(guò)云中心平臺采用分布式的方法去處理、管理和運行數據的。工業(yè)邊緣計算意義上的數據處理，并不等同于就地或現場(chǎng)的數據處理，它還應該有如下兩個(gè)特征：邊緣是對中心而言，有邊緣就一定有中心，因此邊緣計算盡管是在離數據生成點(diǎn)盡可能近的地方進(jìn)行數據處理，但它一定是為中心進(jìn)一步的全局數據處理服務(wù)的；邊緣計算采用虛擬化的軟件技術(shù)，主要是容器化技術(shù)（例如Docker）。

下面從基礎架構、應用和操作運行三個(gè)不同的視角來(lái)分析邊緣計算節點(diǎn)。

（1）基礎架構視角

一般邊緣計算節點(diǎn)由一個(gè)計算節點(diǎn)和一個(gè)客體系統兩部分組成，如圖4所示。計算節點(diǎn)包括物理硬件、操作系統和系統管理程序；在邊緣計算節點(diǎn)中允許運行獨立的客體系統?？腕w系統由容器的運行時(shí)（runtime）

以及容器化軟件本身組成。

圖4 邊緣計算節點(diǎn)的基礎架構框圖

從基礎架構的視角看，邊緣計算節點(diǎn)有兩個(gè)必須具備的特性：其一是具有運行和管理容器化軟件的能力，為邊緣容器的運行提供輕量級的虛擬化，而不是像虛擬機那樣還必須帶有自己的操作系統；其二是具有上連云層級、下連生產(chǎn)資產(chǎn)層級的雙向連接能力，這意味著(zhù)一個(gè)符合要求的邊緣基礎架構需要經(jīng)由各種可用的網(wǎng)絡(luò )提供與云端直接或間接的連接性，而且還要能處理暫時(shí)的離線(xiàn)運行狀態(tài)。與云端連接必須有足夠的信息安全保證，不能簡(jiǎn)單地依賴(lài)嚴格的網(wǎng)絡(luò )隔離措施，因為云平臺需要與更多的構成制造系統的重要部分如用戶(hù)、數據、服務(wù)和設備等進(jìn)行連接。

通常邊緣計算節點(diǎn)有兩種實(shí)現方案，一種是在工廠(chǎng)數據中心以虛擬化的方式建立的邊緣計算節點(diǎn)；還有就是在生產(chǎn)現場(chǎng)部署的物理邊緣計算節點(diǎn)，近些年發(fā)展迅速的邊緣可編程工業(yè)控制器、輕量級的嵌入式設備都屬于這一類(lèi)。利用容器的編排技術(shù)在數據中心部署邊緣計算節點(diǎn)具有以下優(yōu)點(diǎn)：高可用性、良好的可擴展性、降低運行成本以及沒(méi)有附加的硬件和接線(xiàn)要求。在以下場(chǎng)景建議采用物理邊緣計算節點(diǎn)：在生產(chǎn)單元中由于要為網(wǎng)絡(luò )減負，進(jìn)行諸如數據過(guò)濾和數據聚合等處理；為降低延遲，運行基于人工智能的控制回路；要求連接附加的外部設備；將不安全的協(xié)議轉換為具有信息安全的協(xié)議。

（2）應用視角

從應用的視角描述部署在邊緣節點(diǎn)上滿(mǎn)足OT和IT要求的應用功能組件，而且這些功能組件作為容器化的軟件需要與云-邊-端的體系結構和基礎架構相匹配。這就是說(shuō)功能組件需要解決下面這些典型的問(wèn)題：在分布式邊緣環(huán)境中支持和管理標準化通信；對不同的數據源進(jìn)行標準化和轉換，從而將整個(gè)解決方案推向一個(gè)通用的語(yǔ)義建模方法；將客戶(hù)的業(yè)務(wù)邏輯組件用標準化的連接模塊集成；管理分布式邊緣節點(diǎn)之間的數據存儲；確定邊緣節點(diǎn)的業(yè)務(wù)邏輯，并在邊緣和云環(huán)境之間管理業(yè)務(wù)邏輯。

因此，應用程序視圖需要包含多個(gè)具有一系列不同功能的組件，包括：云連接，生產(chǎn)資產(chǎn)連通性，用于邊緣節點(diǎn)內部和分布式邊緣節點(diǎn)之間通信的組件，數據處理和預處理，數據聚合，語(yǔ)義富集（semanticenrichment），具有特定業(yè)務(wù)邏輯的組件（例如邊緣分析、機器學(xué)習）等。

從應用的視角來(lái)看，邊緣節點(diǎn)上連云端，下連資產(chǎn)，如圖5所示，為了執行其特定的應用功能需要在其內部通過(guò)消息代理/API網(wǎng)關(guān)對若干功能組件（如圖中的數據處理功能組件、語(yǔ)義富集功能組件和其它邊緣應用的功能組件）進(jìn)行集成。功能組件的功能性一般隨所使用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或智能制造系統的規模和復雜程度（即隨數據源的數量和類(lèi)型、數據的容量以及應用功能和應用點(diǎn)的多少）而變化。

圖5 從應用視角分析邊緣節點(diǎn)舉例

為了解決上述邊緣節點(diǎn)的典型要求，需要考慮以下幾點(diǎn):

?在邊緣應用程序和邊緣節點(diǎn)之間創(chuàng )建松散耦合架構的消息代理或API網(wǎng)關(guān)；

?按用例的要求選擇同步或者異步通信模式；

?用于遠程數據采集和下達命令數據所定義的、柔性的有效載荷格式；

?用于語(yǔ)義富集的信息模型；

?離線(xiàn)場(chǎng)景和數據緩沖能力；

?訓練復雜的機器學(xué)習模型，其中在云端訓練的是算力要求高、有足夠可資利用的數據流存取水平的模型，在邊緣訓練的主要是考慮帶寬約束限制、有一定實(shí)時(shí)要求的模型。

圖6為一個(gè)參考用例，生產(chǎn)資產(chǎn)連接器從PLC采集能源數據并將其轉發(fā)給消息代理。消息代理確保了不 同邊緣應用程序和連接器之間的消息交換。能量分析組件實(shí)現一個(gè)按用戶(hù)要求定制的業(yè)務(wù)邏輯，從采集到的數據中識別異常。因此，應用程序從消息代理接收能量數據、執行分析，并將結果發(fā)布到消息代理上。云連接器將分析結果傳輸到企業(yè)總線(xiàn)。這個(gè)參考用例還描述了云連接器和生產(chǎn)資產(chǎn)連接器通過(guò)消息代理將新的參數從企業(yè)總線(xiàn)傳輸到PLC，并在PLC中更改了一個(gè)運行參數。

圖6 一個(gè)參考用例（從應用視角分析）

（3）運行視角

由于制造業(yè)的應用在穩定性和自動(dòng)化方面有特殊的要求，邊緣節點(diǎn)的綜合操作方法是必不可少的。這里重點(diǎn)討論在邊緣節點(diǎn)的整個(gè)生命周期中對其進(jìn)行管理的重要功能。

邊緣節點(diǎn)會(huì )經(jīng)歷從規劃、硬軟件準備、組態(tài)、運行直到退役的生命周期各個(gè)階段。每個(gè)階段的成功執行都有特定需求。這些需求通?？梢酝ㄟ^(guò)附加的云服務(wù)來(lái)滿(mǎn)足。主要的云服務(wù)支持有：邊緣節點(diǎn)管理和編排服務(wù)、監控服務(wù)、安全服務(wù)和邊緣節點(diǎn)參數同步。

管理和編排服務(wù)：  一般來(lái)說(shuō)，這種云服務(wù)的任務(wù)是獲取所連接邊緣節點(diǎn)的當前狀態(tài)或設置所需狀態(tài)。

在硬軟件準備階段，該服務(wù)對新的邊緣節點(diǎn)進(jìn)行編排引導。第一步是創(chuàng )建數字標識，數字標識可以源自現有的資產(chǎn)管理系統。然后提供一個(gè)端點(diǎn)，邊緣節點(diǎn)在此發(fā)起連接。為此，必須執行邊緣節點(diǎn)的基本設置，示例操作包括安裝操作系統、提供代理和提供安全憑據。該服務(wù)還可以保存和管理邊緣節點(diǎn)的目標組態(tài)。

初始連接完成后，邊緣節點(diǎn)提供基本的自描述特征（狀態(tài)）。將節點(diǎn)狀態(tài)與服務(wù)中的目標配置進(jìn)行比較，如果發(fā)生偏差，狀態(tài)更新被發(fā)送到邊緣節點(diǎn)。狀態(tài)更新可以是安全或策略更新、組態(tài)和應用程序版本更改。在圖6的參考用例中，組態(tài)參數是識別異常能源消費模式的閾值。

對于每個(gè)特定的用例都要為所裝的應用程序配置一定的參數。這些參數在組態(tài)階段被推送到邊緣節點(diǎn)用于應用程序。例如將一個(gè)組態(tài)文件加載到存儲器，并在啟 動(dòng)時(shí)由容器獲取。在操作階段發(fā)生刷新時(shí)也是如此。

最后一個(gè)階段是退役。在物理邊緣節點(diǎn)上，退役是由硬件故障或升級周期引起的；這時(shí)需要更換硬件，并將退役節點(diǎn)的識別號及其狀態(tài)轉移到新設備；為了減少生產(chǎn)場(chǎng)景中的停機時(shí)間，這種重新定位必須由服務(wù)盡可能無(wú)縫地自動(dòng)完成。在虛擬邊緣節點(diǎn)上，故障失效將導致啟動(dòng)一個(gè)新的邊緣節點(diǎn)和轉移數字識別號。如果邊緣節點(diǎn)可以完全退役，需從邊緣節點(diǎn)管理服務(wù)中刪除其識別號。

監控服務(wù)：  從邊緣節點(diǎn)收集所有日志以及量測單位和量程信息。

信息既可以來(lái)自主機系統，也可以來(lái)自運行的容器應用程序。因此，邊緣運行時(shí)和應用程序必須支持這種機制。

在硬軟件準備階段，邊緣節點(diǎn)建立與監控服務(wù)的連接。通過(guò)該服務(wù)，可以將報警（例如所分配的內存容量不足）應用于傳入數據的流分析。之后，報警、日志以及測量單位和量程可以在接下來(lái)的組態(tài)和操作階段使用。它們用于確定系統的健康狀況和執行事件跟蹤。為了獲得有意義的結果，日志消息必須具有定義好的格式。通用組件包括消息來(lái)源、嚴重程度、內容、UTC時(shí)間戳和相關(guān)標識，以確保更好的可跟蹤性。

安全服務(wù)：  負責管理邊緣節點(diǎn)及其應用程序的安全。

在硬軟件準備階段，邊緣節點(diǎn)第一次連接到云服務(wù)，并互相認證它們的安全措施。在大規模安裝物理邊緣節點(diǎn)的場(chǎng)景下，可以提供對第一次連接有效的默認認證。安全服務(wù)的第二個(gè)任務(wù)是通過(guò)比較目標狀態(tài)和當前設備狀態(tài)執行安全策略。例如更新主機系統和應用程序的安全規則，再比如禁用端口。在組態(tài)階段，安全服務(wù)通過(guò)處理與安全相關(guān)的任務(wù)（例如安裝證書(shū)）連接到第三方服務(wù)，從而支持邊緣應用程序組態(tài)。此外，邊緣應用程序可以通過(guò)該服務(wù)以安全的方式管理其中不得泄露的內容。在運行階段，對漏洞數據庫進(jìn)行持續監控，任何發(fā)現都可能導致目標狀態(tài)的潛在更新。在退役階段，將撤銷(xiāo)邊緣節點(diǎn)中與安全相關(guān)的內容。

邊緣節點(diǎn)參數同步：  參數同步服務(wù)的任務(wù)是同步云服務(wù)和邊緣節點(diǎn)之間的應用程序參數。因此主要用于操作階段。通過(guò)設備管理服務(wù)以同步方式對云和邊緣的參數刷新。作為先決條件，邊緣容器運行時(shí)必須能夠接收這些參數，并向容器應用程序提供。容器應用程序本身需要能夠解釋它們，并根據來(lái)自參數同步服務(wù)的設定值進(jìn)行動(dòng)態(tài)刷新。

在圖6的示例中，流程專(zhuān)家程序對云上的可視化數據進(jìn)行分析，然后在邊緣節點(diǎn)通過(guò)參數同步服務(wù)設置新值用以減少能源消耗。

3  工業(yè)邊緣計算標準化的進(jìn)程

在新技術(shù)和概念的早期發(fā)展階段都有標準化的迫切需求，邊緣計算也不例外。不過(guò)目前的邊緣計算在相關(guān)標準的制定方面已經(jīng)落后于市場(chǎng)實(shí)際需求。工業(yè)是典型的需要標準化的領(lǐng)域，因此需要定義標準協(xié)議與規范來(lái)約束邊緣計算節點(diǎn)的管理、邊緣端數據的處理、邊-云協(xié)同機制等關(guān)鍵問(wèn)題。于是有許多官方標準機構包括ISO、IEC、IEEE、歐洲電信標準協(xié)會(huì )（ETSI）、電信行業(yè)協(xié)會(huì )（TIA）、云原生計算基金會(huì )（CNCF）、Linux基金會(huì )（LF Edge）  、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（IIC）等都正在從事與邊緣計算相關(guān)的標準化工作。ISO、 IEC、IEEE把注意力集中于邊緣計算在智能制造和工 業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中應用的標準化問(wèn)題，其余那些原本從事通信領(lǐng)域的機構，標準化的重點(diǎn)大部分放在邊緣與云端的通信（如5G）、信息安全等方面。例如IEC/TC 65/WG 23“智能制造框架和系統架構”標準化工作組，  2021年的主要話(huà)題和任務(wù)就是搞清邊緣計算對智能制造的影響，包括市場(chǎng)的走向和未來(lái)的要求、邊緣計算的可用性及影響、智能制造對邊緣計算的要求、工業(yè)邊緣計算對物理安全和功能安全的影響，以及工業(yè)邊緣計算對信息安全的影響等。這說(shuō)明IEC已經(jīng)下決心開(kāi)發(fā)和制定工業(yè)邊緣計算的相關(guān)標準，但尚處于起步階段。而走在前面的IEEE在3年前就開(kāi)始制定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+邊緣計算體系下節點(diǎn)與節點(diǎn)間的智能管控標準。邊緣計算節點(diǎn)除了承擔計算、儲存、通信功能外，還應具備任務(wù)管理、數據管理、數據分析等功能。再加上工業(yè)系統對可靠性與安全性的嚴格要求，不能完全依賴(lài)基于云計算的決策機制，也就是說(shuō)即使在與工業(yè)云連接斷開(kāi)的情況下工業(yè)現場(chǎng)生產(chǎn)系統也應保證正常生產(chǎn)，因此也更加凸顯邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統中的重要性。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算框架下，工業(yè)系統可以選擇邊-云協(xié)同的模式，包括公有云+邊緣計算系統或者私有云+邊緣計算系統，當然也可以選擇僅由邊緣計算系統來(lái)支撐。在任意一種模式下，都需要對現有的設備節點(diǎn)進(jìn)行管控。

從基礎架構、應用和操作運行三個(gè)視角來(lái)分析邊緣計算節點(diǎn)所提出的許多問(wèn)題，都可以通過(guò)標準化的方法來(lái)解決。IEEE P2805系列標準可解決相當一部分。IEEE P2805系列標準是IEEE下屬工業(yè)電子學(xué)會(huì )標準化專(zhuān)委會(huì )開(kāi)發(fā)的與邊緣計算節點(diǎn)相關(guān)的系列標準。目前已經(jīng)獲得IEEE標準委員會(huì )批準立項的共有三個(gè)部分：P2805.1邊緣計算節點(diǎn)自我管理協(xié)議；P2805.2邊緣計算節點(diǎn)數據采集、過(guò)濾與緩存管理協(xié)議；P2805.3邊-云協(xié)作機器學(xué)習協(xié)議。三部分協(xié)議相輔相成，共同形成完整的邊緣計算智能管控體系。通過(guò)為邊緣計算節點(diǎn)定義這些標準，解決了互操作性問(wèn)題，從而可為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用帶來(lái)巨大的利益。

IEEE P2805系列標準旨在解決工業(yè)邊緣計算的三個(gè)挑戰：（1）在生產(chǎn)現場(chǎng)內存在大量的ECN時(shí)，  如何自動(dòng)管理這些節點(diǎn)是關(guān)鍵。IEEE P2805.1標準定義ECN的自我管理協(xié)議，包括ECN的識別、資源管理、備份、負載平衡和數據共享。（2）為了定義如何管理每個(gè)邊緣計算節點(diǎn)上的數據采集，在IEEE P2805.2標準中規范用于ECN數據采集、濾波和緩沖的協(xié)議，包括如何配置數據獲取和驗證數據，如何定義數據預處理規則，以及如何管理ECN上的數據緩沖。（3）在獲得大量可供分析的數據后，需要定義機器學(xué)習方法如何在工業(yè)云和邊緣計算之間進(jìn)行協(xié)作。IEEE P2805.3標準定義了用于機器學(xué)習的云-邊緣協(xié)作協(xié)議，為在低功耗、低成本的嵌入式設備上應用機器學(xué)習算法提供了指導方針。此外，還涵蓋了分布式機器學(xué)習模型的部署以及在線(xiàn)優(yōu)化。如圖7所示。

圖7 IEEE P2805邊緣節點(diǎn)管理標準

4  結束語(yǔ)

工業(yè)邊緣計算是邊緣計算應用中最具發(fā)展潛力和經(jīng)濟效益的一個(gè)領(lǐng)域，也是面對的應用場(chǎng)景最多、技術(shù)最綜合最復雜、對標準化需求最迫切的領(lǐng)域，因此吸引了許多傳統的工業(yè)自動(dòng)化企業(yè)和IT企業(yè)的重視和推動(dòng)。僅以IT/OT融合這一熱門(mén)話(huà)題為例，為了追求這二者的融合而將設計約束引入邊緣計算。通常作為設計和實(shí)現的指導，OT和IT解決方案有著(zhù)不同的約束和要求。OT關(guān)注生產(chǎn)過(guò)程的安全性、效率、穩定性和連續性，而IT則優(yōu)先考慮速度、安全性和數據分析。邊緣計算必須融合OT和IT的特性，以最大限度地發(fā)揮其潛力。例如，如何利用IT系統的敏捷性，并按OT的指標確保以執行任務(wù)為關(guān)鍵要求的連續性，以及對時(shí)延敏感過(guò)程的高可用性。此外，還必須考慮來(lái)自不同數據源（分布在車(chē)間的各種系統中）的后端數據集成及其語(yǔ)義的挑戰。還要從中選擇那些對業(yè)務(wù)至關(guān)重要、必須在邊緣進(jìn)行計算的數據。

5G作為新一代的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)和正在發(fā)展中的確定性IP網(wǎng)絡(luò )，都是加強工業(yè)邊緣計算必不可少的通信工具。一些邊緣網(wǎng)關(guān)已經(jīng)配備了5G模塊，如研華的5G邊緣計算網(wǎng)關(guān)UNO-137在滿(mǎn)足穩定的工業(yè)控制的同時(shí)，可以提供硬件加密以及最新的5G通訊；  搭配Codesys、DAQNavi、VisionNavi、Edgelink等軟件，還可以使傳統的工業(yè)控制在邊緣側變得更智能。

工業(yè)邊緣計算節點(diǎn)加上智能化軟件，有些人稱(chēng)之為邊緣智能（Edge AI）  。最近一個(gè)在歐洲進(jìn)行的調查結果預示著(zhù)邊緣智能市場(chǎng)呈現指數曲線(xiàn)的增長(cháng)勢頭，而德國無(wú)疑是最大的市場(chǎng)，  其從2020年到2025年的增長(cháng)率達到28%。類(lèi)似的情況正在其他發(fā)達國家出現，我國也出現了蓬勃發(fā)展的苗頭。但針對邊緣計算乃至邊緣智能的嚴謹的需求分析、技術(shù)研究、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)，以及標準化工作都十分缺失，這個(gè)問(wèn)題如果不處理好，必將為整個(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造系統的建設帶來(lái)很大的困難。畢竟大部分數據來(lái)自底層設備，而粗放的設備聯(lián)網(wǎng)和數據上云并不能解決最關(guān)鍵的那些問(wèn)題。

作者簡(jiǎn)介：

彭   瑜  （1938-），男，湖南長(cháng)沙人，教授級高級工程師，上海工業(yè)自動(dòng)化儀表研究院教授級高工、顧問(wèn)，PLCopen中國組織名譽(yù)主席。迄今為止，  已經(jīng)為中國工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展服務(wù)了50多年，涉及流程工業(yè)、離散制造業(yè)等領(lǐng)域的檢測、控制、生產(chǎn)制造、執行管理等多個(gè)方面。

摘自《自動(dòng)化博覽》2022年2月刊