数智化时代，边缘计算作为新兴产业应用前景广阔，产业同时横跨OT、IT、CT多个领域，且涉及网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用多个产业链角色。
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。
关键词解读：边缘计算
云计算的软硬件资源、网络资源集中管理，按需动态扩缩，按使用量付费，核心是“Pay As You Go”。相对于集中式的云计算而言，边缘计算则是分布式、去中心化，作为一种对云计算概念的延伸，计算节点和计算资源可以位于全球各地，主要是使用边缘网络中的设备，更好地协同数据处理，完成应用部署。在靠近物或数据源头的边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力，满足工业互联网革命对敏捷互联、实时控制、数据优化、智能应用、安全和隐私保护等方面的需求。边缘计算节点充当资产、服务和系统的智能网关，架起物理世界和数字世界之间的桥梁。
边缘计算优势剖析
边缘计算的优势一个是实时闭环，边缘计算值得关注的是其极大地减少了分析处理的延迟。在边缘计算出现之前，来自连接资产的数据必须从网络边缘传回数据中心或云进行处理。这一延迟限制了企业快速(或自动)利用数据洞察的潜力。现场在采集到生产现场数据后，能够根据云平台指令，或者预置的规则对设备的运行进行自动反馈控制。由此在边缘层形成从数据采集，到分析，再到控制的闭环。在边缘侧进行的闭环反馈控制能够充分保证实时性。
另一个优势是基于机器学习和人工智能的海量边缘数据预处理，利用边缘计算，对边缘的传感器产生的大量高频时序数据、图片、视频进行预处理，并过滤掉无效数据，再把处理结果上传云端，以此来减少边云之间的传输带宽。
边缘计算在工业应用场景的探索
在智能制造中，边缘计算广泛适用于多种工业场景，例如减少带宽、设备预防性维护、实时控制的参数优化、故障检测、计划预测和供应链优化等。由于处理是在收集或生成数据的设备上或其附近进行的，因此，边缘计算和分析非常适合于互联网或移动网络连接不稳定或带宽受限的情况(例如海上石油平台、矿山、偏远的陆地石油钻采等)。
另一个场景是基于机器学习和人工智能的边缘分析，例如机器视觉离岗报警;AGV视觉导航，叉车自动驾驶;AOI质检，表面缺陷检测;机器视觉作业规范检测报警等场景[1]。另外，针对一些对隐私和安全要求较高的场景，边缘计算设备也支持离网运行，例如军工、核电等。
软硬一体的轻量级边缘物联网平台
寄云边缘智能一体机
寄云科技所打造的边缘智能一体机是一个软硬件一体的轻量级边缘物联网平台，提供边缘数据的采集、存储、计算和应用部署。
边缘智能一体机提供桌面式和机架式两种服务器，可以对接寄云及第三方的工业网关实现边缘数据的采集，提供时序数据库和PostgreSQL数据库存储边缘时序数据、结构化及非结构化数据;支持运行寄云工业物联网平台开发的应用，以及寄云数据分析模型开发系统开发的复杂算法模型，并提供容器化的运行环境支持第三方的应用部署。
1、边缘应用
寄云边缘智能一体机的边缘应用实现边缘侧的数据分析、决策支持及可视化。对于数据分析，一体机提供边缘端的数据预处理、公式指标计算、复杂算法模型指标计算;对于决策支持，一体机基于采集的数据及分析计算结果，利用规则引擎实现边缘侧的实时决策，实现实时告警及设备控制，而且提供复杂算法模型的运行环境，基于复杂算法模型的边缘控制实现实时生产决策、工艺参数调整;对于可视化应用，一体机自带开箱即用的应用，包括设备实时状态监测、告警统计分析、历史数据查询等，也支持客户在寄云工业物联网平台基于不同业务场景及需求开发的应用在线下发到一体机。另外，一体机也支持部署第三方应用。
2、容器与微服务
通过容器化封装功能块，微服务可以实现软件与硬件的完全解耦，从而显著提升边缘计算系统的灵活性。对于高代码方式开发的工业边缘App，需要将工业边缘App从云端或者网关部署到边缘计算节点上。容器化工业边缘App能保证从开发环境部署到生产环境的一致性，开发者将封装完成的容器上传到云端的工业边缘App市场，系统集成商或者设备制造商可以根据需求从云端购买相应的工业边缘App，并且通过简易配置部署到边缘计算节点。[2]
寄云边缘智能一体机提供了容器化的开放运行环境以及基于物实例的REST API数据服务，支持客户在云端高代码的方式开发第三方行业应用，通过镜像的方式部署到一体机，然后通过门户集成的方式进行集成。
3、边云协同
寄云边缘智能一体机的边云协同功能实现边缘端和云端(数据中心或者物联平台)的协同，主要包括数据协同、应用协同、算法模型协同。
■ 数据协同：数据同步是边缘侧采集、预处理以及计算的数据同步到云端，一体机负责终端数据采集，对数据进行初步处理与分析，并将处理结果以及相关数据上传至云端，支持实时上传和断网续传。另外，云端的控制指令及数据也能够下发到边缘侧。边缘计算平台(一体机)与云平台(物联网平台)在数据层面协同，支持数据在边缘与云端可控有序流动，形成完整的数据流转路径，高效低成本地对数据进行生命周期管理与价值挖掘;
■ 应用协同：在云端的寄云工业物联网平台上通过零代码的方式快速开发边缘应用，然后把应用和相关数据打包，通过在线下发及离线导入的方式部署于边缘侧。应用和数据导入一体机后，不需要重启一体机系统即可使用相关应用;
■ 算法模型协同：利用云端的寄云数据分析模型开发系统构建基于机器学习和人工智能的复杂算法模型，通过在线下发及离线导入的方式部署到一体机。在边缘侧实现实时的推理和数据分析。
边云协同的主要特点包括：平台开发+分布式部署。平台基于海量历史数据的回传和分析，开发应用和模型，边缘端提供实时的应用和模型运行环境。通过平台实现分布式的部署到一体机，既能快速便捷的实时部署，同时降低总体部署成本。
4、边缘安全
寄云边缘智能一体机，作为软硬一体且开箱即用的边缘解决方案，一方面提供了基于安全操作系统的硬件资源合作，构建安全的业务底座。安全能力组件化部署于业务设备或业务能力组件化部署安全系统中，实现业务与安全相互促进。另一方面，提供安全告警信息与物理工况异常的融合分析，实现了全面的安全融合。
助力工业数智化转型：边缘智能一体机应用分享
针对于某国内陆地石油钻机厂商所面临的包括钻机设备位置偏僻和设备分散、 人工巡检所导致的维护成本高、以及关键零部件故障会造成巨大直接和间接损失等挑战。
寄云科技经过充分的调研及分析，为该客户提供了完备的边缘智能一体机解决方案，帮助其有效整合钻机设备的设计数据、运行数据、环境数据、运维档案等数据资源，深入分析并挖掘基于机理的机组失效模型，掌握故障和性能退化趋势，形成具有远程监控、智能报警、预测性维护、健康报告为一体的智能预测性维护系统，将提升产能和降低成本及风险有效结合，更好的辅助和推动企业数智化转型的切实落地。目前，该企业为其每台钻机配置了寄云边缘智能一体机，每年帮助企业大幅降低钻机维修成本，实现对关键故障的提前预警，有效规避非计划停机，减少生产过程损失。
【参考资料】
[1] 5G+MEC全域物联解决方案，边缘计算产业联盟
[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
文章来源：寄云科技
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