1  引言

伴隨制造業(yè)變革與數字經(jīng)濟浪潮交匯融合，云計算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算、5G等信息技術(shù)與制造技術(shù)、工業(yè)知識的集成創(chuàng )新不斷加劇，  工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應運而生，  其核心目標是通過(guò)工業(yè)系統與互聯(lián)網(wǎng)在網(wǎng)絡(luò )、信息和知識層面的深度融合，  實(shí)現感知、分析、決策、控制的一體化應用。

目前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺主要采用以云為核心的模式發(fā)展，通過(guò)網(wǎng)絡(luò )將數據進(jìn)行匯聚，利用云平臺豐富的計算資源，疊加大數據、人工智能等新興技術(shù)，實(shí)現工業(yè)技術(shù)、經(jīng)驗知識模型化、軟件復用化的制造業(yè)生態(tài)。然而，人、機、物全要素互聯(lián)趨勢下，接入終端急劇增長(cháng)，數據分散性、碎片化加劇，伴隨著(zhù)生產(chǎn)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性、可靠性、協(xié)作性等需求的不斷提高，現有模式處理能力捉襟見(jiàn)肘。

工業(yè)邊緣計算具有規模大、分布零散，更靠近控制器和數據端以及本地化私密數據等特點(diǎn)，如圖1所示，通過(guò)在靠近制造的加工設備端部署邊緣節點(diǎn)進(jìn)行本地化的感知、決策、控制、分析一體化，可在降低網(wǎng)絡(luò )需求的同時(shí)提高響應實(shí)時(shí)性，有效提高現有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺處理能力，發(fā)展云-邊-端一體化平臺成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的新方向。

圖1 邊緣計算作用體現

2  云-邊-端一體化平臺分析

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)萬(wàn)物互聯(lián)結構化、生產(chǎn)制造流程化、工業(yè)網(wǎng)絡(luò )體系化的演進(jìn)趨勢下，生產(chǎn)模式逐漸由傳統大規模流水線(xiàn)向個(gè)性化柔性轉變。特別在先進(jìn)制造中，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)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，以圖2中的工業(yè)遙操作系統為例，傳統設計、制造分離逐漸向產(chǎn)品設計與生產(chǎn)制造一體化轉變，傳統人機協(xié)作逐漸由指令傳輸向操作級協(xié)同轉變等。

圖2 工業(yè)遙操作系統

因此，與現有主流云為核心的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺相比，新模式下的云-邊-端一體化平臺應具備以下能力：

（1）確定性時(shí)延保障能力

以圖2為例，系統不僅需要確保指令傳輸和執行的實(shí)時(shí)性與可靠性，還應盡可能降低作業(yè)的執行抖動(dòng)或實(shí)現零抖動(dòng)，以確保高精密的加工和系統的穩定運行，令遠端操作者產(chǎn)生“身臨其境”加工的感覺(jué)。

（2）靈活可重構能力

智能制造定制化柔性生產(chǎn)的需求需要生產(chǎn)系統可以根據訂單對加工工序進(jìn)行靈活、動(dòng)態(tài)的排列組合。平臺中大量加工設備根據車(chē)間調度信息以類(lèi)似“即插即用”的方式加入或退出某段產(chǎn)線(xiàn)，并根據需求進(jìn)行自適應的參數優(yōu)化配置。

（3）規?；渴鹉芰?/p>

人、機、物全要素互聯(lián)趨勢下，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺下的設備規模急劇增加，這一現象不僅表現為機器人數量增加，也體現為操作距離、控制目標以及系統復雜度的指數增長(cháng)。因此，平臺不僅要具有支持廣域、大規模設備靈活接入的能力，還應具有信道沖突避免、機器人碰撞預測等由規模增大帶來(lái)的安全性保障功能。

3  云-邊-端一體化平臺關(guān)鍵技術(shù)

構建具備確定性時(shí)延保障、靈活可重構以及規?；渴鹉芰Φ脑?邊-端一體化平臺需突破以下幾方面關(guān)鍵技術(shù)：高效尋址與協(xié)議轉換、多維資源算力度量、網(wǎng)算控協(xié)同優(yōu)化、實(shí)時(shí)邊緣操作系統以及平臺體系結構。

3.1   高效尋址與協(xié)議轉換

英特爾中國預測至2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)設備數量將達到1000億臺，與此同時(shí)，工業(yè)設備聯(lián)網(wǎng)協(xié)議七國八制的現象也隨之加劇，尤其在邊與端側，大規模異構網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下的高效尋址與協(xié)議轉換成為云-邊-端一體化平臺需要突破的第一個(gè)核心問(wèn)題。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境有別于傳統互聯(lián)網(wǎng)基于IP的尋址方式，大量工廠(chǎng)內生產(chǎn)設備并不具備IP環(huán)境，此外，工業(yè)系統層次復雜且設備與協(xié)議間存在綁定關(guān)系，現有基于OPC UA的協(xié)議轉換方式需要應用層解析，不適用于運動(dòng)控制、高精密加工等高實(shí)時(shí)場(chǎng)景，迫切需要突破高效尋址與協(xié)議轉換技術(shù)，實(shí)現IP-非IP的高效尋址與應用層協(xié)議的實(shí)時(shí)轉換，為云-邊-端一體化平臺提供連接基礎，如圖3所示。

圖3 OSI參考模型中OPC UA描述

3.2   多維資源算力度量

近年來(lái)，隨著(zhù)虛擬化技術(shù)的快速成熟，邊緣計算已初步突破傳統嵌入式程序與邊緣設備緊耦合問(wèn)題，然而，隨之帶來(lái)了新的問(wèn)題：Gartner預測，至2025年50%~75%的物聯(lián)數據在邊緣側處理，結合千萬(wàn)級的接入設備，如何在海量邊緣計算設備中為任務(wù)負載選擇適合的計算載體成為亟需解決的技術(shù)問(wèn)題，其本質(zhì)是如何在復雜的云-邊-端一體化平臺中，根據任務(wù)需求進(jìn)行資源的按需分配。

傳統以云計算為核心的平臺采用同構處理器集中式的規?；\算，計算負載時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)與處理器數量關(guān)系簡(jiǎn)單，云端的計算資源調度相對成熟。然而，云-邊-端一體化平臺中計算資源結構復雜，邊緣計算中異構的節點(diǎn)性能往往難以通過(guò)處理器主頻等簡(jiǎn)單手段進(jìn)行量化，相同的計算任務(wù)在不同處理器中執行的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)難以保障，由此可導致控制節拍下的配置參數錯誤等系統故障。此外，任務(wù)卸載或遷移時(shí)，網(wǎng)絡(luò )帶寬等多維因素對任務(wù)執行時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)也會(huì )產(chǎn)生影響。

具體來(lái)說(shuō)，云-邊-端一體化平臺下的任務(wù)執行時(shí)間受處理器結構，帶寬、緩存等瓶頸資源的綜合影響。云-邊-端一體化平臺在進(jìn)行卸載和遷移操作前，需要根據各節點(diǎn)的實(shí)際負載和資源結構進(jìn)行分析，以確保任務(wù)部署后的最壞執行時(shí)間（Worst-case Execution Time，  WCET）  滿(mǎn)足其實(shí)時(shí)性需求，  并通過(guò)現有虛擬化和實(shí)時(shí)演算技術(shù)提供資源的按需分配、動(dòng)態(tài)配置、負載預測等技術(shù)支持。如圖4所示。

圖4 多維資源量化

3.3   網(wǎng)算控協(xié)同優(yōu)化

云-邊-端一體化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺使跨域高效流程化及高精密人機協(xié)同成為可能。平臺將產(chǎn)品設計、工藝設計、制造運行各個(gè)環(huán)節涉及的人、機、物互聯(lián)，利用部署在制造設備附近的邊緣計算資源提供實(shí)時(shí)高效的在線(xiàn)設計、有限元分析等，并根據分析結果實(shí)時(shí)優(yōu)化控制參數及多控制回路下的網(wǎng)絡(luò )、計算資源配置，將傳統反復的人工測量分析再設計的制造模式，轉換為設計-制造一體化的人機操作級協(xié)同模式。

以圖2為例，機械臂控制的穩定性受延時(shí)及抖動(dòng)影響巨大，過(guò)大的時(shí)延將導致系統無(wú)法收斂，甚至發(fā)生故障。而時(shí)延又由網(wǎng)絡(luò )與計算效率及資源分配方式?jīng)Q定，因此，亟需探索網(wǎng)絡(luò )、計算、控制三者高度融合下的機理關(guān)系。然而，不同于計算機、通信、自動(dòng)化等單一學(xué)科，云-邊-端一體化平臺的應用場(chǎng)景環(huán)境、結構更復

雜，系統穩定性與操作性間的矛盾以及異構共享資源的局限性等因素，導致突破網(wǎng)絡(luò )、計算與控制高度融合下的機理關(guān)系迫在眉睫，將網(wǎng)絡(luò )傳輸中的速率、丟包率，計算系統中執行效率相關(guān)的資源利用率、數據依賴(lài)性以及控制系統中的穩定性、狀態(tài)信息等進(jìn)行全局考慮，實(shí)現網(wǎng)算控的協(xié)同優(yōu)化。

3.4   實(shí)時(shí)邊緣操作系統

云-邊-端一體化平臺也對操作系統方面提出了新的技術(shù)要求。與傳統操作系統不同，平臺中邊緣計算操作系統起到承上啟下的作用：向上需要處理大量的異構數據以及需求各異的任務(wù)負載，如任務(wù)負載在邊緣側的部署、調度、遷移、優(yōu)化，是否需要上傳至云端進(jìn)行高性能計算等；向下，邊緣計算操作系統需要管理異構的計算資源、控制器行為等。邊緣操作系統作為平臺實(shí)時(shí)性能力主要體現的同時(shí)，還需處理50%~75%的海量工業(yè)數據，與現有實(shí)時(shí)操作系統相比，邊緣側的實(shí)時(shí)邊緣操作系統在處理能力、輕量化、管理框架等方面存在較大差異。

現有操作系統可具備部分邊緣操作系統的功能。機器人操作系統（Robot Operating System ，ROS）具有硬件抽象和驅動(dòng)、消息通信、軟件包管理等功能，被廣泛應用于高精密加工、車(chē)間智慧物流等工業(yè)場(chǎng)景，然而現有的ROS還難以同時(shí)支持大規模的邊緣節點(diǎn)，  實(shí)現海量數據處理等功能；國內首款面向邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)操作系統HopeEdge，可以實(shí)現各類(lèi)IoT設備與云端的連接，具備輕量安全、自主可控、高效互聯(lián)以及快速部署等特點(diǎn)，廣泛應用于智慧能源、智能零售、智慧園區等場(chǎng)景。盡管其實(shí)現了大規模邊緣節點(diǎn)及設備的互聯(lián)等功能，但在時(shí)間敏感任務(wù)的調度、遷移以及實(shí)時(shí)資源按需分配等功能方面還與制造業(yè)需求存在一定差距。綜上，設計滿(mǎn)足工業(yè)需求的輕量、彈性、實(shí)時(shí)、高效邊緣操作系統是構建云-邊-端一體化平臺的核心技術(shù)之一。

3.5   平臺體系結構

云-邊-端一體化平臺以滿(mǎn)足“三鏈”安全可靠互聯(lián)和人、機、物網(wǎng)絡(luò )化協(xié)同的發(fā)展為目標，將有力支撐“可重構生產(chǎn)”等高端制造模式。云-邊-端一體化平臺主要可劃分為邊緣層，平臺層以及應用層三方面，如圖5所示。

圖5 平臺架構

邊緣層作為最靠近操作終端的設施，具有規模廣、結構差異大的特點(diǎn)，主要功能包括設備管理、資源管理、運維管理等，通過(guò)高性能計算芯片、輕量化計算方法以及實(shí)時(shí)操作系統等先進(jìn)技術(shù)，對海量工業(yè)數據進(jìn)行先處理和預處理，在降低網(wǎng)絡(luò )開(kāi)銷(xiāo)的同時(shí)提升云-邊-端一體化平臺響應速度。

平臺層是云-邊-端一體化平臺的核心，基于通用PaaS疊加大數據處理、工業(yè)數據分析、工業(yè)微服務(wù)等創(chuàng )新功能，構建可擴展的開(kāi)放式云操作系統。它的根本是在邊緣層上構建了一個(gè)擴展性強的支持系統，為工業(yè)應用或軟件的開(kāi)發(fā)提供了良好的基礎平臺，同時(shí)，平臺層擁有更強的數據處理能力，可以進(jìn)行高效的機理建模、模型訓練、分析等工作。

應用層是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的關(guān)鍵部分，該層形成滿(mǎn)足不同行業(yè)、不同場(chǎng)景的工業(yè)SaaS和工業(yè)App，形成工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的最終價(jià)值。應用層不但提供了設計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等一系列創(chuàng )新性業(yè)務(wù)應用，也構建了良好的工業(yè)App創(chuàng )新環(huán)境，使開(kāi)發(fā)者基于平臺數據及微服務(wù)功能實(shí)現應用創(chuàng )新。

4  垂直行業(yè)案例

當前大批量剛性生產(chǎn)系統的機械結構、工業(yè)網(wǎng)絡(luò )、IT管理軟件針對既定產(chǎn)品設計部署，當產(chǎn)品設計變更

后，現有的生產(chǎn)系統無(wú)法快速地響應變化，剛性生產(chǎn)線(xiàn)無(wú)法支撐日益增長(cháng)的大批量個(gè)性化定制需求。

針對這一問(wèn)題，中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所提出了自適應模塊化智能制造解決方案。通過(guò)將傳統生產(chǎn)線(xiàn)解耦為模塊化生產(chǎn)單元，利用自主研發(fā)的WIA工業(yè)無(wú)線(xiàn)技術(shù)和工業(yè)軟件定義網(wǎng)絡(luò )技術(shù)將控制系統由傳統的有線(xiàn)部署轉變?yōu)闊o(wú)線(xiàn)化的靈活部署，助力機械結構的解耦，并通過(guò)“物源”平臺的邊緣控制器和集成的人工智能算法實(shí)現機器人等設備的自主智能運行以及工廠(chǎng)數字孿生中設備的虛實(shí)融合與聯(lián)動(dòng)，然后由“物源”平臺的管控一體化柔性控制軟件將工序工步自適應重組，驅動(dòng)模塊化生產(chǎn)單元的自適應重構，如圖6所示。改造成本大大壓縮，調整周期顯著(zhù)縮短。

圖6 演示方案

具體方案實(shí)現如下：

（1）機器視覺(jué)——在目標識別區域內，通過(guò)雙目相機進(jìn)行物體識別與測量，并在邊緣控制器中進(jìn)行圖像預處理，提取物體邊界與深度信息。

（2）動(dòng)態(tài)可變工序——演示操作系統采用PubSub機制與邊緣云交互，通過(guò)自主分析或人為指定方式確定物品抓取順序。

（3）人工智能與自動(dòng)代碼生成——在邊緣云中進(jìn)行基于深度學(xué)習的方式自主分析和決策出物體抓取點(diǎn)信息，通過(guò)自動(dòng)代碼生成技術(shù)在線(xiàn)生成機器人作業(yè)指令。

（4）邊云協(xié)同——在邊緣網(wǎng)關(guān)與邊緣控制器構建的邊緣網(wǎng)絡(luò )環(huán)境下，控制機器人實(shí)現免編程的亂序抓取。

抓取順序可以近似理解為未來(lái)現場(chǎng)的實(shí)際工序，通過(guò)邊緣協(xié)同控制實(shí)現真正的柔性制造。

5  結論

本文從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺演進(jìn)趨勢出發(fā)，結合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下先進(jìn)制造共性特征和變革性需求，探索構建新特征、新需求下的云-邊-端一體化平臺，并整理了推動(dòng)平臺發(fā)展的五方面關(guān)鍵技術(shù)，分別為從高效尋址與協(xié)議轉換、多維資源算力度量、網(wǎng)算控協(xié)同優(yōu)化、實(shí)時(shí)邊緣操作系統以及平臺體系結構。結合現有工業(yè)云平臺面臨的一系列問(wèn)題和瓶頸，突破核心技術(shù)，發(fā)展云-邊-端一體化平臺勢在必行。

基金項目：國家重點(diǎn)研發(fā)計劃（2018YFB1700200）， 國家自然科學(xué)基金項目（U1908212，61903356）。

作者簡(jiǎn)介：

夏長(cháng)清  （1985-），男，山東威海人，副研究員，博士，現就職于中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，研究方向為工業(yè)網(wǎng)絡(luò )調度、邊緣計算。

宋純賀  （1981-），男，遼寧鞍山人，研究員，博士，現就職于中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，研究方向為人工智能、邊緣計算。

曾   鵬  （1976-），男，遼寧沈陽(yáng)人，研究員，博士，現任中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所副所長(cháng)，研究方向為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算。

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摘自《自動(dòng)化博覽》2022年2月刊