在日前閉幕的重慶中國智能博覽會上，有大量的工業互聯網和智能制造的展示，其中有一個工業攝像頭與邊緣計算設備結合的應用，工業攝像頭對精細器件進行質量鑒別，這一信息被存儲在邊緣設備中，對收集到的信息再做分析處理。其實這樣的場景在工業制造中非常多，隨著各種可以聯網的設備越來越多，如溫度、濕度、攝像頭、紅外感應等在工業現場的大量使用，邊緣計算在智能制造中將會有非常廣泛的應用空間。

邊緣計算是CPS核心

據IDC(互聯網數據中心)數據統計，到2020年將有超過500億的終端與設備聯網。未來超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理與儲存。邊緣計算正是充分利用物聯網終端的嵌入式計算能力，并與云計算結合，通過云端的交互協作，實現系統整體的智能化。

其實在工業內網中，在離工業現場近的地方，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，是滿足制造企業數字化轉型中提出的快速聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全保護等方面的關鍵需求。

有專家認為，“工業4.0”的核心是CPS(信息物理系統)，而融合了網絡、計算、存儲、應用核心能力的邊緣計算，顯然又是CPS的核心。邊緣計算與工業控制系統有密切的關系，具備工業互聯網接口的工業控制系統本質上就是一種邊緣計算設備，解決工業控制高實時性要求與互聯網服務質量的不確定性的矛盾。

例如，目前規模以上冶金企業，信息化已經頗有成效，但缺少的是終端的智能。冶金的物流跟蹤是典型的CPS，物理與化學形態經常發生改變，控制過程有一定難度。邊緣計算在其中發揮著重要作用，是工業物聯網技術的有效補充。

在目前普遍采用的基于PLC、DCS、工控機和工業網絡的控制系統中，位于底層、嵌于設備中的計算資源，或多或少都是邊緣計算的資源。只是目前這些資源比較紛雜、獨立、低效，未能充分實現互聯、互通、互操作，未能充分標準化和平臺化。當然，這也就難以滿足現代應用場景在實時、安全、大容量、高速度、自適應計算和通信等方面對它的要求。

邊緣計算是小型專家系統

作為邊緣計算的具體表現形式，工業CPS在底層通過工業服務適配器，將現場設備封裝成web服務;在基礎設施層，通過工業無線和工業SDN網絡將現場設備以扁平互聯的方式聯接到工業數據平臺中;在數據平臺中，根據產線的工藝和工序模型，通過服務組合對現場設備進行動態管理和組合，并與MES等系統對接。工業CPS系統能夠支撐生產計劃靈活適應產線資源的變化，舊的制造設備快速替換與新設備上線。

一直在做工業互聯網平臺的東方國信在這一領域中有近十年的經驗。“我們發現平臺、模型、算法都要基于傳感器采集的數據，所以從傳感器的數據源頭端開始做。”東方國信工業互聯網研究院院長趙宏博告訴記者，僅從工業高爐單個應用場景看，就需要紅外成像、熱成像、激光雷達、數字測溫芯片、柔性變偶等各種傳感器。

目前東方國信的工業互聯網平臺能夠接入不同類型的數據。尤其是一些流程復雜的業務系統，在工業互聯網邊緣端形成的小型專家系統已經是一個數據庫。“在工業現場，會有六七千張數據表，數據之間的關聯關系十分復雜，我們通過數據地圖的‘血緣關系’，掌握海量數據的關聯，實現數據治理。”趙宏博說。