工业互联网边缘智能发展现状与前景展望

2021-11-27贾锴

魅力中国 2021年32期

贾锴

（上海市树实科技（上海）有限公司，上海 200023）

在智能化技术、网络化技术以及现代科学技术共同发展的背景下，世界各国纷纷开启了工业改革计划，其中美国的工业互联网技术以及德国的工业4.0 计划，都是为智能化生产的到来做好的相应规划。随着工业互联网的发展，在工业生产以及生产链智能化终端设备逐渐增加的背景下，发现传统云计算技术模式已经不能够满足整个工业链条互联网的需求，出现了行动力下降的问题。

一、工业互联网边缘智能技术的研究目的

当今社会互联网技术发展非常迅捷，工业互联网技术发展是互联网技术应用非常重要的环节。在互联网、智能技术以及智能工业设备相互融合应用背景下，工业互联网逐渐形成通过工业生产现场模块、网络模块以及具体操作模块的互联网网络连接，实现了对整个工业生产的串联。在传统的工业模块当中，边缘层是基础层级，主要起到接入现场设备、协调管理现场设备的作用。随着现代工业生产逐渐精细化，工业互联网的智能化设备也逐渐增加，传统的工业互联网负载加重，其宽带的消耗和压力也逐渐增加，产生延时技术问题，影响了工业生产效率。在此背景下，相关专家提出了利用边缘智能计算实现网络发展中的应用管控，完成对工业生产的优化。

边缘智能是边缘计算在智能技术领域中的核心应用，在其进行应用分析过程中，边缘智能建立了具备机器学习、高级网络功能的智能化网络，其本身也可以实现对网络边缘节点的优化处理。在网络的综合应用过程中，边缘智能完成云端路径上的计算和资源储存，实现对网络数据处理能力的优化。另外，工业生产业务数据海量且异构，需要实时管理多种数据流，也是边缘计算的多项功能之一，从而提升工业互联网技术的应用效果。

二、边缘智能技术的应用现状分析

（一）边缘智能技术应用分析

1.协同计算技术。协同计算技术是边缘智能技术应用的重要技术，在其技术的综合应用过程中，主要完成云计算中心、边缘节点、网关设计、边缘设备应用、控制器装置设计应用等多方面内容。

A 在协同计算中，云计算中心账户要完成边缘设备的数据上传工作。

B 在云导向技术的应用过程中，边缘设备的管控非常重要。边缘设备除了承担模型推理和数据收集任务，还承担在本地或近邻设备上训练和更新模型的任务。

C 在实际的协同技术应用过程中，还包括对自主学习通信技术进行研究，完成对服务质量、通信开销的设计因素分析，提升边缘设计应用效果，确保通讯服务模块应用更加合理，最大程度提升智能网络的应用效果。

2.资源隔离技术也是边缘计算中非常重要的技术内容。网络技术发展至今，完成资源隔离和保护是网络建设十分关键的技术。资源隔离主要是针对当前网络资源进行计算、储存等进行技术分析。在实际的工业互联网应用过程中，整个网络内部的资源非常丰富，需要应用资源隔离技术进行核心优化。虚拟机技术具有大容量和安全性的特点，但是，虚拟机技术也有其本身的不足，主要弊端就是其运行速度相对比较慢。在未来的工业生产中，每天会产生大量的生产监控数据，由于检测、控制、执行操作要求的时延一般小于10 ms。而在虚拟机技术运行过程中，启动速度相对比较慢，一般需要在几分钟之内才可以完成启动工作，一定程度上影响到启动管理效果，也直接影响到了工业网络运行效率。边缘智能技术在应用于工业互联网过程中，针对此问题进行了改进，其在虚拟化技术基础之上研究了容器（Docker）技术，主要针对启动开销环节进行了优化改进。在容器（Docker）应用中，能够支持应用程序在基于操作系统的虚拟化隔离环境中运行，极大减少了启动运行时间，实现了应用效率升级，而且在其核心应用中，通过分层镜像，打包和分发应用只需毫秒级时延。目前看，在未来边缘智能网络技术的应用和发展过程中，容器（Docker）将成为虚拟化技术的首选应用。

3.工业互联网边缘智能网络结构应用分析。在工业互联网边缘智能技术的应用过程中，还可以完成对其网络边缘结构的综合应用分析，提升互联网技术的应用效果。当前工业互联网边缘智能网络结构的综合应用包括以下几点内容：

A 在边缘智能网络中，其应用层的网络结构主要包括可视化分析、供应链管理技术、预测性维护技术以及远程升级技术应用。通过边缘智能技术分析，可以实现对网络技术的综合优化控制，提升网络的应用效果。

B 在边缘智能网络中，还包括系统平台层设计应用。在其设计应用过程中，完成了应用开发平台设计、工业服务组件库设计以及通用PaSS平台设计等多方面的设计内容，通过提升边缘智能网络的设计管控，提升设计效果。

C 在边缘层设计应用过程中，可以完成对协议解析设计、数据预处理控制设计、设备接入设计、资源编排设计以及规则分析等多项模块的设计应用。另外，在边缘层进行设计应用过程中，其主要完成协同计算核心技术应用、资源隔离技术应用、数据加密技术应用以及5G 和智能化技术的应用，确保其技术的应用更加合理，也能够最大程度上提升整个边缘智能网络的应用质量[1]。

D 在整个工业边缘智能互联网技术的应用过程中，还包括对现场层的设计应用分析，主要包括各项工业设备的联合应用，在现场层进行传感网络设计优化，完成对传感器、机械臂、设备仪表以及能源模块的技术应用控制，提升工业生产效果。

另外，边缘智能技术还可以实现对网络安全的应用管控，完成隐私数据加密、公钥加密以及网络加密应用，最大程度提升网络技术应用的安全管控。在传统的工业网络使用过程中，一旦出现数据泄露问题将会直接影响到工业生产安全。边缘智能网络应用采用Rivest的同态加密算法，在其加密应用过程中，可以实现数据传输、数据处理以及数据储存阶段的数据应用保护，进一步提升了边缘智能网络的数据加密效果，对于现代化工业安全生产发展有非常重要的意义。

（二）工业互联网边缘智能的具体应用

工业互联网边缘智能网络实现了对传统工业网络的升级，在边缘智能网络应用过程中，实现了高精度工业互联网的优化发展，提升了互联网技术的应用效果。在工业生产过程中，采用边缘网关负责设备联通和数据预处理业务，在本地对实时数据进行预分析，只将与结果相关的少量高价值数据上传到云端，完成对设备运行的智能化管控，提升工业互联网数据的综合应用效果。

首先，在边缘智能网络的应用过程中，能够完成对生产设备预测性的维护。在整个工业生产链条当中，流水线以及相关技术设备的应用是关键环节。工业生产中，设备具有一定使用寿命，并且设备本身也存在故障问题，而智能网络工业生产链条联系更加紧密，一个设备发生故障问题，将会影响到整个生产链条的运行。通过边缘智能网络的数据分析，实现对生产设备故障预测，提前做好设备维护工作，能够极大程度地减少设备故障造成的损失。

其次，传统的工业互联网技术应用，其管控的设备相对比较多，数据传输过程中产生时延，影响到设备的使用效果。相关技术研究表明，边缘智能计算能使偏差检测、二次规划、姿态调整等步骤的时间延迟满足工业制造需求（<10 ms）。

再次，引入边缘智能技术对机械臂生产应用过程进行计算分析，可以提高高精度机械臂工业生产效率。工业机械臂是一种现代化的工业设备，具有自动生产、智能操控等特点。利用边缘计算技术本身良好的数据计算功能，通过对数据综合计算优化更好地完成对机械臂运行误差的实际控制，从而实现对高精度机械臂的生产管控。

三、边缘智能技术的发展前景

当前工业互联网边缘智能正处在发展与挑战的并存的机遇期，从当前对工业互联网边缘智能技术研究分析来看，其一，边缘智能网络正朝着更多的业务方向发展，不仅局限于工业生产控制领域，在整个工业业务承接，工业业务创新领域中也在应用边缘智能技术[3]。其二，边缘智能网络本身也存在一定的不足，如，工业互联网边缘智能网络当中存在海量异构数据、其业务的需求包括非常多的种类，需要管控多项设计应用模式，还存在相应不足的问题，影响对网络数据的处理效果，所以利用边缘智能技术提升互联网综合管控能力和数据应用效果还有很大的发展空间。其三，在边缘智能网络应用背景下，“产学研用”联盟作用开始凸显。现代工业生产过程中，智能化产业链模式已经开始逐渐形成，而边缘智能也从单一的生产链条向更多的整个工业生产产业链发展。工业生产中智能化设备逐渐增加，数据传输、业务建模、协议转换、安全防护等多个层面形成了高质量的标准趋势。“产学研用”联盟的发展，有利于边缘智能技术无限开发，加速实现边缘智能在整个工业产业链条中的应用，促进智能化产业的加速到来。