張宇翔

摘 要：本文對邊緣計算的概念、發(fā)展現(xiàn)狀做了概括性介紹，同時對人工智能、云計算、邊緣計算、自控系統(tǒng)和智能制造裝備間的相互關(guān)系進行了系統(tǒng)性闡述，對相關(guān)技術(shù)的應用和發(fā)展方向提出了自己的觀點。

關(guān)鍵詞：邊緣計算；智能制造裝備；自控系統(tǒng)；物聯(lián)網(wǎng)

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.13.033

1 概述

邊緣計算（Edge computing ），是相對于云計算而言，在物理上臨近數(shù)據(jù)源頭就近提供邊緣智能計算服務(wù)的一種工作模式，它使物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）、智能制造等所需的網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)據(jù)存儲、實時計算、應用處理等核心功能在靠近工作現(xiàn)場的地方得以完成。邊緣計算更好的實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)計算能力、工作和通信負載的優(yōu)化。

智能制造裝備，是先進制造、智能感知和自動控制等先進技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，是具有感知、分析、決策、控制、執(zhí)行等功能各類制造裝備的統(tǒng)稱，是實現(xiàn)制造強國戰(zhàn)略的重要環(huán)節(jié)。

邊緣計算為智能制造裝備提供了新的技術(shù)手段，利用云端大數(shù)據(jù)進行人工智能分析，對邊緣智能制造裝備進行安全配置、部署和管理，根據(jù)智能制造裝備工況、類型和場景進行算法和控制方法的調(diào)整，每個智能制造裝備都獨立具備數(shù)據(jù)采集、本地存儲、智能分析計算、通信及控制功能，以實現(xiàn)人工智能、大數(shù)據(jù)云端、邊緣計算和裝備實時自控的協(xié)同高效工作。

2 邊緣計算

邊緣計算并不是最近才出現(xiàn)的一個新概念。邊緣計算最早可以追溯至十多年前出現(xiàn)的相關(guān)技術(shù)和概念。自2014年開始，特別是近兩年在萬物互聯(lián)的背景下，邊緣數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)性增長，邊緣計算開始被廣泛關(guān)注，相關(guān)技術(shù)也得到了飛速發(fā)展（見圖1）。

邊緣計算的興起一方面原因是隨著物聯(lián)網(wǎng)接入終端的爆發(fā)式增長，這些終端設(shè)備所產(chǎn)生的大量的數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)傳輸、分析和處理帶來了新的挑戰(zhàn)。據(jù)IDC的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和預測，到2020年將有超過500億的終端和設(shè)備聯(lián)網(wǎng)。盡管隨著技術(shù)的進步，從設(shè)備到云端的網(wǎng)絡(luò)傳輸速度和云端的數(shù)據(jù)存儲能力都得到了極大的提高，但如果將這些海量數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)皆朴嬎愣诉M行數(shù)據(jù)存儲、處理分析，將嚴重影響系統(tǒng)的工作效率并且費用成本高昂，同時由于網(wǎng)絡(luò)延遲和云端數(shù)據(jù)處理的時間問題，無法滿足實時控制和響應處理。另一方面，隨著技術(shù)的進步，邊緣終端設(shè)備的計算、存儲和通信能力有了極大的提高，使得原來必須由云端完成的計算可以在無限接近傳感器和設(shè)備數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣完成，據(jù)預測約50%的數(shù)據(jù)將在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)處理分析和存儲。

用人腦和眼睛視覺圖像認知識別的過程作類比，可以更好的理解邊緣計算。人眼并不是一個單純的光學系統(tǒng)，它不會簡單地把投射到視網(wǎng)膜上的圖像每一個像素原原本本地傳給大腦，而是先對圖像信息進行預處理，抽取圖形輪廓、紋理、運動方向、顏色和亮度對比等重要特征信息，并把它們編制成神經(jīng)編碼信號傳送給大腦。這就極大的減輕了神經(jīng)傳導和大腦處理信息的負擔。同樣，神經(jīng)系統(tǒng)反射弧的工作過程也是這種運作模式。這些都是自然進化產(chǎn)生的邊緣計算。

邊緣計算與云計算是共生共存的，是對計算能力、工作負載、通信負載和響應速度的優(yōu)化平衡，也會隨著軟硬件和信息通信技術(shù)的進步進行再平衡。

3 邊緣計算與智能制造裝備

類似于邊緣計算的工作方式其實在自控領(lǐng)域早就存在。集散控制系統(tǒng)（Distributed Control System，DCS），自1975年問世，已經(jīng)經(jīng)歷了四十多年的發(fā)展歷程，被廣泛的應用于生產(chǎn)過程自動化領(lǐng)域。其基本思想核心是集中（分級）管理、分散控制。系統(tǒng)控制功能分散在各現(xiàn)場控制單元上實現(xiàn)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)采用容錯設(shè)計，任何一個現(xiàn)場控制單元出現(xiàn)故障或離線都不會導致系統(tǒng)其他功能的喪失，大大提高了整個系統(tǒng)的安全性和實時響應速度。同時也有效減輕了系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)通信負荷，確保系統(tǒng)的可靠性和實時性。

傳統(tǒng)自動控制是基于傳感器信號的控制，而邊緣計算則是基于信息和數(shù)據(jù)的控制。需要指出的是，受制于網(wǎng)絡(luò)傳輸、響應速度等因素，邊緣計算雖然相對于云計算來說是低延時，但是其幾十毫秒到一百毫秒的響應周期對于高精度機床、工業(yè)機器人等許多微秒級的智能制造裝備“控制任務(wù)”所需的響應速度的而言，過大的時間延遲不能滿足真正的實時控制的需要，邊緣計算目前還只能被稱為“準實時”，從自動化行業(yè)的角度來看只能被歸在“非實時”的解決方案。但這并不妨礙邊緣計算用于智能制造裝備，只是所處理的領(lǐng)域和范圍不同罷了。

人工智能、云計算、邊緣計算、自控系統(tǒng)的相互關(guān)系，可以用圖2簡化描述。

智能制造裝備傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)上傳至邊緣網(wǎng)關(guān)，并且在網(wǎng)絡(luò)邊緣完成數(shù)據(jù)的分析和處理，邊緣計算節(jié)點從各聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中獲取由多種的協(xié)議傳送的數(shù)據(jù)并進行轉(zhuǎn)換，對數(shù)據(jù)進行實時分析處理再根據(jù)預先設(shè)定的規(guī)則將數(shù)據(jù)上傳到云端。邊緣計算分析除了進行數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和

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傳輸，更可離線獨立進行基于規(guī)則的算法處理和控制，而不依賴于集中式服務(wù)器或云端。處理之后的數(shù)據(jù)匯集到云端，與其他來源的數(shù)據(jù)進行再聚合，使用云端人工智能分析引擎進行大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)分析結(jié)果再將優(yōu)化的邊緣分析模型發(fā)送回邊緣計算端。邊緣計算層不僅同時連接云端、應用層和設(shè)備層，還在物聯(lián)網(wǎng)體系內(nèi)起到安全隔離作用，確保系統(tǒng)的安全性和工作效率，在這一點上和DCS系統(tǒng)極為相似。

以智能機床為例。機床是裝備制造的母機，智能機床是智能制造裝備中一個重要的環(huán)節(jié)。智能機床能自主對生產(chǎn)制造過程進行監(jiān)控、分析，診斷和修正在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的各類偏差，并且能為生產(chǎn)過程的優(yōu)化提供解決方案。智能機床通過自動振動抑制、噪音抑制、熱變形分析和控制、干涉預防、潤滑油量自動調(diào)節(jié)等，以提高機床加工的精度和效率。目前高速高精度運動控制還是由專用的控制器來實現(xiàn)。而通過邊緣計算則可以在各種信息進行儲存、分析、處理、判斷、調(diào)節(jié)、優(yōu)化、控制等方面發(fā)揮重要作用。比如，通過對機器工作噪音、震動、功耗、負載等信息的采集匯總分析比對，可以對機器的機械磨損、異常工況、預計壽命等做出判斷和預測。這些機器工況數(shù)據(jù)不太可能（也沒有必要）全部上傳到云端再進行處理，通過邊緣計算節(jié)點進行預分析處理，只上傳特異性和趨勢性的數(shù)據(jù)到云端，通過云端對此類設(shè)備大數(shù)據(jù)的匯集分析，對比設(shè)備的實際運行狀態(tài)，實現(xiàn)對設(shè)備工況的智能研判、故障預測和運行參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整，同時還可對邊緣節(jié)點的智能算法、運行規(guī)則進行優(yōu)化修改。

邊緣計算在智能裝備制造領(lǐng)域有著極其廣闊的應用前景，但也存在著許多需要解決的問題，每個智能裝備企業(yè)都有自己集成系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)與邊緣計算，邊緣計算技術(shù)標準的制訂、產(chǎn)業(yè)化推進和生態(tài)體系的構(gòu)建是下一步工作推進的重點。

4 結(jié)語

回顧近十年信息技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的興起是因為通信能力、云端存儲和處理能力的提高，人工智能的發(fā)展則是大數(shù)據(jù)充分挖掘處理的要求，而邊緣計算快速正增長是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入的爆發(fā)式增長的需要，邊緣計算是適用于智能裝備制造領(lǐng)域的一項先進技術(shù)手段。可以預見，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和5G的應用，原來無法由云端實現(xiàn)的功能將更多的向云端轉(zhuǎn)移，同時更多具有邊緣計算功能的智能傳感器和設(shè)備將得到大量的部署和應用，云計算、邊緣計算和智能制造裝備將實現(xiàn)和諧統(tǒng)一的共同發(fā)展。

參考文獻：

[1]施巍松.邊緣計算：現(xiàn)狀與展望[J].美國韋恩州立大學.

[2]邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟.邊緣計算參考架構(gòu)2.0[DB/OL].