工业边缘计算的发展与趋势
【摘要】
作为工业互联网创新发展的核心技术和重要支撑，边缘计算技术/产品在各领域的应用日趋广泛深入。工业领域为边缘计算的落地提供了极佳的“土壤”，利用边缘计算特性可以更好的辅助和推动智能制造在传统制造行业内的实践。
如何轻松理解“边缘计算”
边缘计算这个词不是很好解释，专业性的名词经常容易把人绕迷糊，对此，华为曾经用了一个生动的例子——章鱼。
章鱼神经元分布（图片来源网络）
作为接近“边缘计算”的形象化比喻，章鱼的大脑作为中央节点，只处理约40%的信息，主要负责总体协同；剩余大部分信息则由章鱼的触手(相当于边缘节点)独立处理。
边缘计算的结构和章鱼很相似，它是一种分布式计算，得到信息后无需把大量数据上传到远端管理平台，直接可以就近处理。
章鱼神经元分布（图片来源网络）
具体到我们熟悉的工业领域，工业中的边缘计算是将云端的优势带到了现场层。通过边缘计算，能够在工业的现场层实现数据的计算，从而进行预测性维护、质量检测等。
工业边缘计算的发展历程
2020年全球有超过500亿的终端与设备联网，超过40%的数据在网络边缘侧进行分析、处理与存储。边缘计算概念也成为了A股这波涨幅中，表现最好的板块之一。边缘计算所体现的不仅仅是一个新行业、新领域，更是5G时代的网络、计算、存储、应用等近端整体解决方案的基础设施和基础能力。边缘计算爆发趋势已经很明显了。
对于这一火热概念，也有人提出了疑问：边缘计算是否与工厂制造中企业已部署的SCADA系统的功能类似？已经建立好的SCADA系统和控制系统能够很好满足自己的需求，为什么还要考虑边缘计算？
经过多年的发展，SCADA的功能和架构都已经相当成熟。SCADA重点在于“数据采集和监控”，致力于实现生产数据实时采集、生产设备过程监控、生产设备异常报警等。其应用场景主要是中大型设备、线体、车间、全厂甚至跨地域的企业。
图片来自网络
虽然说，功能的全面性上SCADA更强，但是如果现场网络出现异常怎么办？即使网络没问题，海量数据上传是否需要占用大量带宽？就算网络超级快，又是否需要所有数据都上传后再运算，再给现场下发指令？出现问题能否及时了解并解决？
02 各有侧重，优点不同 <<<<
对比来看，边缘计算的用途是提供分析，SCADA系统重点在于数据采集和监控，这是两条不同的道路。工业边缘计算的出现就是解决传统工业系统不好处理、甚至解决不了的问题。
例如，石油公司在某个地区分布着数百个石油钻井平台，而数据中心或云所在公司位于数百甚至数千英里之外。每个石油钻井平台都必须拥有能够持续监控和分析关键参数的系统，比如井压指数水平，能够识别何时存在超过临界阈值的风险，从而让工作人员立即采取措施缓解风险。如果让这些数据返回数据中心，再进行分析并返回钻井平台进行操作，这样做可能会造成不合理的风险。
油田钻井平台（图片来源网络）
如果数据能够在接近产生数据的源头进行处理，意味着边缘计算和分析可能不把所有的数据向云端发送，而是将一些数据就地处理，诸如数据过滤、数据集成等。边缘系统可自行决定哪些数据要发送，向什么地方发送和什么时候发送。这样能够帮助工作人员快速解决工业设施通常会遇到的问题。
传统SCADA虽然能让企业方便地监控散布在各地的生产过程和设备仪表，然而随着工业智能化落地场景的不断增多，面对日趋增长的数字化和智能化互联协作需求，传统SCADA系统却力有不逮。
中国工程院院士邬贺铨曾在《从5G 2C到5G 2B》演讲中分享：
在过程监控与生产管理级，SCADA起着关键作用。SCADA 位于管理调度层，采集监控现场级数据，接受事件驱动，提供人机接口，实现告警处理、报表输出及可视化、动态模拟等。但本身和PLC协议开放性均不足，需针对性配置参数与应用程序才能实现PLC与SCADA通信。上位机的操作系统大都采用Windows，与底层不同，因此需与底层OT融合。
而边缘计算可以将IT和OT的优势结合在一起，让OT领域内的人员的在底层便可以使用自动化语言为上层的分析人员提供数据，而数据分析专家则可以在底层直接获取相关数据之后进行数据分析，边缘计算在其中起到的是桥梁的作用。
工业资产、系统、过程和环境的自动化和监控在制造业中越来越重要。为了实施更安全、效的实践，各公司正在使用物联网传感器自动化其制造过程。物联网传感器产生大量数据，当人工智能的力量与其相结合时，将产生有价值的见解，制造商可以利用这些见解提高运营效率。
边缘计算，工业智能化的“搭档”
作为工业互联网创新发展的核心技术和重要支撑，边缘计算技术/产品在各领域的应用日趋广泛深入。2021年国家部委出台的诸多文件中都涉及边缘计算，如《“十四五”智能制造发展规划》中提到研发人工智能、5G、大数据、边缘计算等在工业领域的适用性技术，研发融合边缘计算等新技术的新型装备，在《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》中提到加强边缘计算的研发与推广。
在工业领域，边缘计算的更好落地要以客户的痛点或者价值场景为切入点。寄云科技业务领域广泛的优势无疑为其边缘计算业务的落地加分。通过边缘计算技术，寄云科技提供了软硬件一体的物联网边缘平台—“边缘智能一体机”，适用于中小规模物联网应用场景，支持来自不同设备的实时数据汇聚，支持边缘计算、数据存储、数据同步；支持机器学习和AI分析模型的边缘部署和实时应用，实现高级数据分析和实时决策；提供工控安全增强的运行环境，以容器化方式运行各类基于平台开发和远程部署的工业App，实现设备智能监控、设备故障预警与分析、网关集中管理等智能应用。
工业级别的设计：
支持宽温-40到70度工作环境、宽压输入9-30V、可支持导轨式安装。
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内嵌基础服务、寄云工业互联平台开发的应用可以部署到多个边缘智能一体机。
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可被物联网平台统一管理、上传数据至平台、同步配置、应用及算法模型。
边缘计算能力：
提供实时状态监测、复杂指标计算、丰富告警策等。
开放能力：
提供容器化的开放平台、对外提供数据访问接口。
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