2020年4月，中國資訊通訊研究院聯合工業網際網路產業聯盟共同釋出《離散製造業邊緣計算解決方案白皮書》

白皮書內容來源：

http://www.aii-alliance.org/bps/20200430/2059.html

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在全球已經掀起的新一輪工業轉型浪潮中，數字化是基礎，網路化是支撐，智慧化是目標，在此背景下，離散製造業轉型正在面臨巨大的發展機遇。當前，離散製造業產品、生產裝備、工藝流程等已經逐步實現了數字化和網路化，且智慧感測和人工智慧等技術不斷髮展成熟，因此，離散製造業的全面轉型已經具備了基礎條件。而邊緣計算作為工業網際網路工廠內網的關鍵技術以及連線工廠內外網的有效手段，是推動離散製造業轉型發展的重要使能技術。

離散製造業與流程製造業相比，生產環節更加分散，生產裝置更加多樣，更易通過軟體改造工藝流程，而流程製造業因為其本身自動化水平已經很高，生產環節較為成熟封閉，且主要由硬體決定生產流程和產能，因此針對離散製造業的邊緣計算解決方案率先在工業網際網路應用中落地實施，邊緣計算的功能和特點能夠在實施過程中更易實現和展示，本白皮書也重點從離散製造業入手，進行邊緣計算解決方案的分析。

離散製造業與邊緣計算的結合，需要解決海量資料管理與處理、多源資料整合、各類裝置接入、資料建模分析、資源規劃分配、應用創新與整合等一系列問題。筆者嘗試從平臺中涉及的典型關鍵技術著眼，一方面探討邊緣智慧、異構計算、互聯互通等技術如何進一步提升邊緣側面向離散製造業的資料管理和分析能力；另一方面剖析微服務與計算遷移等技術如何不斷提升平臺資源利用效率，從而進一步提升邊緣計算平臺服務能力的。

01 邊緣智慧

人工智慧技術已成功應用於目標識別、智慧搜尋、語言處理、智慧交通等領域。然而，由於人工智慧方法包含大量的計算，當前人工智慧大部分計算任務部署在雲端計算中心等大規模計算資源集中的平臺上，這極大地限制了人工智慧帶給人們的便利。

為此，邊緣智慧應聲而出。邊緣智慧是指終端智慧，它是融合網路、計算、儲存、 應用核心能力的開放平臺，並提供邊緣智慧服務，滿足行業數字化在敏捷連線、實時業務、資料優化、應用智慧、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。將人工智慧演算法部署在邊緣裝置上，可以使智慧更貼近使用者，更快、更好地為使用者提供智慧服務。

邊緣智慧體系

（圖片來源：Convergence of Edge Computing and DeepLearning: A Comprehensive Survey）

邊緣智慧與離散製造業相融合，已成為賦能離散製造業實現數字化轉型的關鍵技術，並進一步提供了邊緣側的建模能力、資料匯聚和分析能力。邊緣智慧從延遲、記憶體佔用量和能效等方面，實現邊緣計算節點上智慧推理加速和多節點智慧訓練演算法的聯動，完成輕量級、低延時、高效的人工智慧計算框架，邊緣裝置需要執行越來越多的智慧任務。

此外，針對資訊保安、資料不出網等要求，邊緣節點需要完成資料安全預處理，邊雲協同才能進一步實現完整的智慧模型訓練，這些處理過程結合計算機視覺、自然語言處理等智慧演算法模型庫和強化學習、離線分析等工具組建，最終能夠形成完整的邊緣智慧功能棧。

02 異構計算

工業網際網路應用的普及帶來了資訊量爆炸式增長，在離散製造業，海量的感測器資料、文字/超文字、聲音資料、影像資料、視訊序列等對邊緣計算能力都提出了更高的要求。因此首先亟需各類晶片（CPU、GPU、FPGA等各類運算元）提供各種各樣的算力需求。其次，為釋放各類異構算力的協同能力，基於各類應用所需網路和業務的不同，需要提供轉發加速、網路調優和網路自治等高階能力。

最後，針對各類垂直行業場景，邊緣側既要處理結構化資料，同時也要處理非結構化的資料。針對上述需求，業界提出了將不同型別指令集和不同體系架構的計算單元協同起來的異構計算架構，以充分發揮計算單元的優勢，進而實現效能、成本、功耗、可移植性等方面的均衡。

在離散製造業內，通過異構計算對各類非結構化資料進行內容分析和融合處理，從大量執行資料中挖掘有效資訊，進而為離線製造過程的精確性提供資料支撐。

異構計算推動邊緣計算髮展

圖片來源：http://www.360doc.com/content/20/0515/18/46458623_912546289.shtml

03 互聯互通技術

離散製造業生產流程複雜，工業生產裝置眾多，裝置間互聯比較困難，裝置之間需要進行大量控制流的傳輸工作，對於網路的實時性、靈活性、動態性、傳輸時延等要求非常高，這就決定了傳統的網路技術難以適用於工業網路。

工業控制網路的通訊技術雖然來源於計算機網路技術，但是又不同於普通商用乙太網。用於遠端控制和生產自動化的工業網路通訊所要求的確定性時延通常具有低時延、低抖動的特點。

工業控制要求實時響應，例如，資訊整合和要求較低的過程自動化應用場合，實時響應時間要求是100ms或更長；絕大多數的工廠自動化應用場景實時響應時間的要求最少為5-10ms；對於高效能的同步運動控制應用，實時響應時間要求低於1ms，同步傳送和抖動小於1µs。工業控制訊號有嚴格的時延要求，如工業控制裝置需要的某些關鍵引數，如果這些關鍵引數不能按照預定時間到達，則可能對整個產線造成嚴重影響。

工業網際網路網路整體架構

（圖片來源：時間敏感網路TSN產業白皮書）

使用TSN技術（時間敏感網路）能夠滿足離散製造業數字化轉型過程中對於網路時延方面的要求。TSN並不是一種網路通訊協議，而是一種網路處理能力的標準。TSN為工業網際網路提供了一套清晰的框架與標準，可以實現異構性網路的實時性資料交換。

TSN將打通傳統工廠資訊管理層IT網路與車間控制層OT網路連線障礙，實現IT與OT的融合，同時，TSN低成本，低時延，高頻寬的特性將為改善離散製造業工業裝置互聯效率提供助力。將TSN技術與離散製造業及邊緣計算技術相結合，能夠實現各個工業裝置及邊緣管理裝置之間的高質量互聯互通，提高邊緣計算加持下的離散製造業生產效率。

04 微服務

離散製造的產品往往由多個零件經過一系列並不連續的工序的加工最終裝配而成。離散製造業的生產控制流程比較複雜，生產資料的收集和處理工作量較大，因此生產軟體的升級能夠大大優化離散製造業的生產流程，提高生產資料使用效果，提升企業的競爭力。隨著工業網際網路大潮的到來，傳統的離散製造業工廠紛紛面臨數字化轉型，與邊緣計算進行結合，在此過程中不可避免地會遇到很多軟體升級問題。

白皮書中指出，在離散製造業當前的發展階段中，缺乏整體的軟體架構設計，軟體與硬體耦合嚴重，硬體裝置的更換升級會造成大量的低效軟體升級工作，同時自動化軟體水平極不均衡，難以實現演算法和軟體的自主迭代升級。針對離散製造業與邊緣計算結合的過程中遇到的問題，邊緣計算引入微服務架構能夠提供有效的解決方式。

Martin Fowler於2014年在一篇文章中提出了微服務的概念，經過幾年的發展，微服務架構已經成為雲端計算、邊緣計算的主流架構選擇。微服務架構是一種軟體應用設計方式，可以將整體的應用拆分成一系列比較輕量級的微服務，每個微服務獨立執行在各自的runtime中，彼此通過REST等機制進行輕量級通訊。

這些微服務可以各自使用不同語言進行獨立開發、獨立部署，並且使用不同的資料儲存技術。微服務架構提倡服務化，各個元件各司其職，功能內聚，形成“智慧終端”，而各個元件之間通過簡潔、清晰的管道介面來進行通訊，保持元件間低耦合的狀態。

微服務架構還提倡演進式設計，各個微服務擁有可替換性，只要保證介面不變，各個微服務就可以進行獨立升級而不影響其他元件的正常執行，這樣的系統就可以進行快速迭代升級。另外微服務架構還推薦基礎設施自動化，這種思想也與基於雲原生的邊緣計算計算不謀而合。

單體式架構與微服務架構

圖片來源：https://martinfowler.com/articles/microservices.html

可以看出，微服務架構天然就很契合邊緣計算及離散製造業的軟體特點，可以將離散製造業中的各種不連續的加工流程應用模組化、微服務化，進行統一的軟體架構設計和靈活的應用部署。

離散製造業在進行數字化轉型的過程中，還會產生監控、診斷、操作記錄、回溯等非功能性需求，在與邊緣計算及微服務架構結合的設計中可以通過新增外掛的形式來靈活實現。

引入微服務架構還有一個最大的優勢，就是可以降低離散製造業各個模組軟體升級的難度。微服務架構中的各個元件可以獨立進行升級迭代，推動離散製造業進行靈活快速的產業轉型和升級。將微服務架構與邊緣計算和離散製造業進行結合，可以提高離散製造業整體的數字化、智慧化、自動化水平，優化生產力。

05 計算遷移

離散製造業在進行數字化轉型的過程中，需要引入雲端計算和邊緣計算來進行工業生產資料的收集、儲存、處理和開放等工作。雲端計算擁有海量的算力和儲存資源、多樣的硬體型別可供選擇，非常適合進行資料深度處理及AI模型訓練等需要高算力支援的任務。

但云計算的缺點是雲端計算中心距離使用者裝置較遠，工業生產活動產生的資料直接上雲處理會造成大量未經處理的原始資料直接傳輸，大量冗餘、無效資料會產生頻寬擁塞等網路傳輸問題和成本浪費問題。相比雲端計算，邊緣計算的計算節點更加貼近使用者的生產裝置，資料網路傳輸延遲比較小，可以就近對資料進行處理，節約頻寬成本。

但是，邊緣計算節點的計算資源受限，在執行一些高密度計算任務的時候可能不能滿足使用者對算力的需求。因此在實際應用過程中，邊緣計算與雲端計算二者相互配合，相互補充，發揮各自的優勢來完成優化生產力的整體目標，而如何在二者之間進行平衡、優化，提高系統性能，降低系統開銷，就是計算遷移技術所要解決的問題。

計算遷移是解決邊緣節點資源受限問題的一個有效的方法。計算遷移可以將計算任務遷移到合適的資源節點上進行處理，系統中各個節點各司其職，合理利用資源，提升資源利用率。

對於離散製造業的應用場景來說，計算遷移可以利用邊緣側計算節點對一些時延敏感的請求做出實時響應，而不需要再將服務請求傳送到雲端計算中心。在一些特殊情況下，邊緣節點出現故障，或者計算任務過多導致邊緣節點無法即使處理，那麼計算遷移技術可以將這部分計算任務遷移到雲端進行處理，保障服務的高可用性，達到雲邊協同的效果。

另外在計算遷移技術的分配下，邊緣節點還可以對使用者生產裝置產生的海量資料進行預處理，過濾掉重複、冗餘、無效的資料，之後再將預處理過的有序資訊上傳到雲端計算中心進行更進一步的處理、儲存和分享，降低了雲邊網路的頻寬佔用。在離散製造業與邊緣計算結合的過程中引入計算遷移，可以優化整個系統的資源利用率，降低資訊化成本，提高離散製造業的生產效益。

雲邊協同場景下的製造業工藝流程優化

（圖片來源：邊緣計算與雲端計算協同白皮書）

結語

當前，工業界和學術界正積極推進邊緣計算技術和應用的發展,促進建成統一開放的平臺，支援不同方案及產品的整合融合，加快推進標準化工作，這一趨勢在離散製造業轉型中體現得尤其明顯。

儘管邊緣計算在離散製造業落地實施過程中上取得了一些進展，但在推進過程中也面臨著一些問題。例如，邊緣計算在離散製造業中涉及從產線層邊緣控制器協同，到工廠層內外網路架構融通，再到企業層的工業雲部署等多個方面的解決方案尚未完善，同時邊緣計算也對傳統離 散製造業的運營模式帶來了挑戰，這些都需要各界共同努力去解決。

隨著邊緣計算的不斷髮展，其與離散製造業在產業鏈上下游的協同合作將變得更為緊密，使得未來將會有一大批面向離散製造業的商用邊緣計算解決方案落地，從而推進離散製造業開啟轉型新航道。

本文來源：容器魔方

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