數智化時代，邊緣計算作為新興產業應用前景廣闊，產業同時橫跨OT、IT、CT多個領域，且涉及網絡聯接、數據聚合、芯片、傳感、行業應用多個產業鏈角色。
作為工業互聯網創新發展的核心技術和重要支撐，邊緣計算技術/產品在各領域的應用日趨廣泛深入。2021年國家部委出臺的諸多文件中都涉及邊緣計算，如《“十四五”智能制造發展規劃》中提到研發人工智能、5G、大數據、邊緣計算等在工業領域的適用性技術，研發融合邊緣計算等新技術的新型裝備，在《工業互聯網創新發展行動計劃(2021-2023年)》中提到加強邊緣計算的研發與推廣。
關鍵詞解讀：邊緣計算
云計算的軟硬件資源、網絡資源集中管理，按需動態擴縮，按使用量付費，核心是“Pay As You Go”。相對于集中式的云計算而言，邊緣計算則是分布式、去中心化，作為一種對云計算概念的延伸，計算節點和計算資源可以位于全球各地，主要是使用邊緣網絡中的設備，更好地協同數據處理，完成應用部署。在靠近物或數據源頭的邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力，滿足工業互聯網革命對敏捷互聯、實時控制、數據優化、智能應用、安全和隱私保護等方面的需求。邊緣計算節點充當資產、服務和系統的智能網關，架起物理世界和數字世界之間的橋梁。
邊緣計算優勢剖析
邊緣計算的優勢一個是實時閉環，邊緣計算值得關注的是其極大地減少了分析處理的延遲。在邊緣計算出現之前，來自連接資產的數據必須從網絡邊緣傳回數據中心或云進行處理。這一延遲限制了企業快速(或自動)利用數據洞察的潛力?，F場在采集到生產現場數據后，能夠根據云平臺指令，或者預置的規則對設備的運行進行自動反饋控制。由此在邊緣層形成從數據采集，到分析，再到控制的閉環。在邊緣側進行的閉環反饋控制能夠充分保證實時性。
另一個優勢是基于機器學習和人工智能的海量邊緣數據預處理，利用邊緣計算，對邊緣的傳感器產生的大量高頻時序數據、圖片、視頻進行預處理，并過濾掉無效數據，再把處理結果上傳云端，以此來減少邊云之間的傳輸帶寬。
邊緣計算在工業應用場景的探索
在智能制造中，邊緣計算廣泛適用于多種工業場景，例如減少帶寬、設備預防性維護、實時控制的參數優化、故障檢測、計劃預測和供應鏈優化等。由于處理是在收集或生成數據的設備上或其附近進行的，因此，邊緣計算和分析非常適合于互聯網或移動網絡連接不穩定或帶寬受限的情況(例如海上石油平臺、礦山、偏遠的陸地石油鉆采等)。
另一個場景是基于機器學習和人工智能的邊緣分析，例如機器視覺離崗報警;AGV視覺導航，叉車自動駕駛;AOI質檢，表面缺陷檢測;機器視覺作業規范檢測報警等場景[1]。另外，針對一些對隱私和安全要求較高的場景，邊緣計算設備也支持離網運行，例如軍工、核電等。
軟硬一體的輕量級邊緣物聯網平臺
寄云邊緣智能一體機
寄云科技所打造的邊緣智能一體機是一個軟硬件一體的輕量級邊緣物聯網平臺，提供邊緣數據的采集、存儲、計算和應用部署。
邊緣智能一體機提供桌面式和機架式兩種服務器，可以對接寄云及第三方的工業網關實現邊緣數據的采集，提供時序數據庫和PostgreSQL數據庫存儲邊緣時序數據、結構化及非結構化數據;支持運行寄云工業物聯網平臺開發的應用，以及寄云數據分析模型開發系統開發的復雜算法模型，并提供容器化的運行環境支持第三方的應用部署。
1、邊緣應用
寄云邊緣智能一體機的邊緣應用實現邊緣側的數據分析、決策支持及可視化。對于數據分析，一體機提供邊緣端的數據預處理、公式指標計算、復雜算法模型指標計算;對于決策支持，一體機基于采集的數據及分析計算結果，利用規則引擎實現邊緣側的實時決策，實現實時告警及設備控制，而且提供復雜算法模型的運行環境，基于復雜算法模型的邊緣控制實現實時生產決策、工藝參數調整;對于可視化應用，一體機自帶開箱即用的應用，包括設備實時狀態監測、告警統計分析、歷史數據查詢等，也支持客戶在寄云工業物聯網平臺基于不同業務場景及需求開發的應用在線下發到一體機。另外，一體機也支持部署第三方應用。
2、容器與微服務
通過容器化封裝功能塊，微服務可以實現軟件與硬件的完全解耦，從而顯著提升邊緣計算系統的靈活性。對于高代碼方式開發的工業邊緣App，需要將工業邊緣App從云端或者網關部署到邊緣計算節點上。容器化工業邊緣App能保證從開發環境部署到生產環境的一致性，開發者將封裝完成的容器上傳到云端的工業邊緣App市場，系統集成商或者設備制造商可以根據需求從云端購買相應的工業邊緣App，并且通過簡易配置部署到邊緣計算節點。[2]
寄云邊緣智能一體機提供了容器化的開放運行環境以及基于物實例的REST API數據服務，支持客戶在云端高代碼的方式開發第三方行業應用，通過鏡像的方式部署到一體機，然后通過門戶集成的方式進行集成。
3、邊云協同
寄云邊緣智能一體機的邊云協同功能實現邊緣端和云端(數據中心或者物聯平臺)的協同，主要包括數據協同、應用協同、算法模型協同。
■ 數據協同：數據同步是邊緣側采集、預處理以及計算的數據同步到云端，一體機負責終端數據采集，對數據進行初步處理與分析，并將處理結果以及相關數據上傳至云端，支持實時上傳和斷網續傳。另外，云端的控制指令及數據也能夠下發到邊緣側。邊緣計算平臺(一體機)與云平臺(物聯網平臺)在數據層面協同，支持數據在邊緣與云端可控有序流動，形成完整的數據流轉路徑，高效低成本地對數據進行生命周期管理與價值挖掘;
■ 應用協同：在云端的寄云工業物聯網平臺上通過零代碼的方式快速開發邊緣應用，然后把應用和相關數據打包，通過在線下發及離線導入的方式部署于邊緣側。應用和數據導入一體機后，不需要重啟一體機系統即可使用相關應用;
■ 算法模型協同：利用云端的寄云數據分析模型開發系統構建基于機器學習和人工智能的復雜算法模型，通過在線下發及離線導入的方式部署到一體機。在邊緣側實現實時的推理和數據分析。
邊云協同的主要特點包括：平臺開發+分布式部署。平臺基于海量歷史數據的回傳和分析，開發應用和模型，邊緣端提供實時的應用和模型運行環境。通過平臺實現分布式的部署到一體機，既能快速便捷的實時部署，同時降低總體部署成本。
4、邊緣安全
寄云邊緣智能一體機，作為軟硬一體且開箱即用的邊緣解決方案，一方面提供了基于安全操作系統的硬件資源合作，構建安全的業務底座。安全能力組件化部署于業務設備或業務能力組件化部署安全系統中，實現業務與安全相互促進。另一方面，提供安全告警信息與物理工況異常的融合分析，實現了全面的安全融合。
助力工業數智化轉型：邊緣智能一體機應用分享
針對于某國內陸地石油鉆機廠商所面臨的包括鉆機設備位置偏僻和設備分散、 人工巡檢所導致的維護成本高、以及關鍵零部件故障會造成巨大直接和間接損失等挑戰。
寄云科技經過充分的調研及分析，為該客戶提供了完備的邊緣智能一體機解決方案，幫助其有效整合鉆機設備的設計數據、運行數據、環境數據、運維檔案等數據資源，深入分析并挖掘基于機理的機組失效模型，掌握故障和性能退化趨勢，形成具有遠程監控、智能報警、預測性維護、健康報告為一體的智能預測性維護系統，將提升產能和降低成本及風險有效結合，更好的輔助和推動企業數智化轉型的切實落地。目前，該企業為其每臺鉆機配置了寄云邊緣智能一體機，每年幫助企業大幅降低鉆機維修成本，實現對關鍵故障的提前預警，有效規避非計劃停機，減少生產過程損失。
【參考資料】
[1] 5G+MEC全域物聯解決方案，邊緣計算產業聯盟
[2]Industrial Edge Computing: Enabling Embedded Intelligence, Wenbin Dai, Senior Member, IEEE, Victor Huang, Life Senior Member, IEEE, Yang Shi, Fellow, IEEE, Hiroaki Nishi, Senior Member, IEEE, Valeriy Vyatkin, Senior Member, IEEE, Xinping Guan, Fellow, IEEE
文章來源：寄云科技
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