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★中國聯合網絡通信有限公司研究院黃倩

★中國聯合網絡通信有限公司上海市分公司劉彤

★中國聯合網絡通信有限公司研究院黃蓉

1　背景需求及挑戰

工業互聯網是新一代信息通信技術與工業經濟深度融合的全新工業生態、關鍵基礎設施和新型應用模式。伴隨著以智能制造為主的工業4.0時代到來，工業互聯網核心產業規模已超萬億。國家相關部門于2021年發布《“十四五”信息通信行業發展規劃》明確指出積極發展高效協同的融合新型基礎設施，打破傳統的ISA96金字塔架構，實現智能化生產、網絡化協同、規模化定制以及服務化延伸；工業場景復雜，設備種類繁多，需要滿足人、機、物的多樣化連接，對網絡確定性通信能力要求高。尤其是在生產制造環節，確定、穩定、可靠的網絡連接是基本要求，是實現數據采集和智能控制的基礎。同時，隨著工業數據和應用上云，工業互聯網需要面向不同業務場景，提供基于云邊端多級協同計算架構的海量異構數據智能處理能力；因此，工業互聯網需要IT、CT、OT技術深度融合，5G、MEC將成為工業數字化和智能化轉型的重要手段^[1]。

5G，作為驅動工業互聯網發展的關鍵技術，可有效解決工業有線技術移動性差、組網不靈活、特殊環境鋪設困難等問題。但是隨著5G在生產控制環節不斷深入發展，在核心場景（工業生產現場）下，仍然存在較大挑戰；在現場網絡方面，由于CT、IT、OT網絡各自為主發展，工業現場控制與感知數據采集協議繁多且互不相通、控制與感知數采網絡形態各異相互獨立、網絡過程節點較多、組網復雜，以及現場對無線信號的屏蔽等因素，都導致了無法保證網絡的確定性服務，難以滿足未來工廠柔性生產需求；在現場計算方面，工業現場存在大量的數據感知和采集，往往由工業云負責完成數據的全量存儲、管理以及中心決策，會造成業務處理時延增大，通信傳輸負載高等問題，且計算節點間沒有建立有效的協同機制，當大量的數據處理、計算等下沉至邊緣時，勢必會有一些計算節點處于空閑的狀態，無法靈活分配當前算力資源。

MEC（Multi-Access Edge Computing，多接入邊緣計算），同時融合了網絡CT、IT技術，MEC節點是位于網絡邊緣的算網樞紐，集“網絡連接、算力資源、能力應用”為一體，提供就近的ICT融合業務服務，MEC成為了在工業互聯網領域的關鍵抓手之一。但為了解決當前生產現場仍存在的問題，亟待底層網絡新技術支持，突破原有瓶頸，滿足未來網絡要求，目前正處在5G商用推進與6G研究布局的疊加期；3GPP在2021年4月就確定以5G-Advanced作為5G網絡演進的理念，R18標準化工作正逐步推進，聚焦解決5G網絡在實際部署應用中出現的痛點問題和迫切問題，推動網絡架構扁平化，高實時控制信息與非實時過程信息同步傳輸；解決工業制造中控制與網絡傳輸分離，無法剪辮子的問題，實現柔性制造。

綜上，本文將從面向5GMEC標準架構演進趨勢，以及在實際工業場景下應用MEC解決問題的關鍵技術展開。

2　MEC標準演進趨勢

傳統來說，MEC一般與第三方應用部署在靠近用戶附著接入點的位置，通過本地用戶面分流降低時延并實現高效的業務分發，并為用戶提供差異化的服務感知。5G核心網控制面與用戶面分離，用戶面網元UPF靈活下沉部署到網絡邊緣，策略控制網元PCF以及會話管理網元SMF等控制面功能一般集中部署，當5G網絡支撐邊緣計算時，Application Function向NEF（非授信域）或者向PCF（授信域）發送AFRequest，具體如圖1所示^[2]。

圖1 傳統5G MEC架構

從標準推進進展看來，當前處于5G-A階段，ETSI、3GPP、CCSA等標準組織正在積極進行邊緣計算的研究，為適應新需求，目前整體架構上有了新變化。

2.1 ETSI

ETSI（European Telecommunications Standards Institute，歐洲電信標準協會），于2014年開始MEC規范研究，旨在定義基于NFV架構的MEC平臺架構標準，主要定義了MEO/MEAO/NFVO、MEPM、MEP等核心組件，當前已處于第三階段研究：除了繼續加強支持垂直行業應用需求外，進一步加強與其他標準組織（例如：3GPP、GSMA）的協作，進行跨MEC系統及MEC與云之間協同并計劃新增組件^[3]、3GPPMEC架構與ETSIMEC架構映射研究^[5]；此外，也同步進行企業園區專網研究，并同步開展對應用開發者的支持（如：邊緣應用包格式及模板定義）、MEC支持切片、支持O-RAN、QoS感知等內容。MEC聯邦架構（討論稿）如圖2所示。

圖2 MEC聯邦架構（討論稿）^[3]

2.2　3GPP

3GPP（3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴計劃），定義了5G基于服務化的網絡架構，便于網絡定制化和開放化。從R14版本開始，3GPP開始支持邊緣部署的網絡側能力增強；2021年R17版本已完成了5G邊緣計算特性增強項目，重點研究了邊緣業務發現、應用遷移和網絡信息開放等內容，面向5G-A，在R18階段，進一步深入研究面向邊緣計算的5G網絡一系列增強技術問題，例如支持切片、強調應用服務發現，3GPP關于邊緣計算增強研究分別在SA2、SA5、SA6三個工作組展開：

（1）SA2，網絡架構定義，重點關注核心網絡能力增強，定義移動場景下分流方式，業務連續性模式以及關注加強終端發現和使用邊緣服務的能力以及邊緣應用發現、業務遷移、邊緣能力開放內容研究^[4]。

（2）SA5，重點針對邊緣計算系統管理編排、計費展開；其中邊緣計算系統管理編排依托3GPP SA6架構定義的AC（應用客戶端）、EEC（邊緣使能客戶端）、EAS（邊緣應用服務器）、EES（邊緣使能服務器）、ECS（邊緣配置服務器）等關鍵組件研究如何完成邊緣應用的部署、服務保障以及生命周期管理等。計費則針對使用邊緣服務的用戶進行計費方案討論^[3]。

（3）SA6，作為5G新成立的一個組，側重應用管理，定義了邊緣應用使能架構，并增強終端能力，研究加強終端與邊緣系統的協同，完成邊緣應用的發現和調用，依托SA2定義的網絡架構。

3GPP定義邊緣應用使能架構如圖3所示。

圖3 3GPP定義邊緣應用使能架構^[5]

2.3　CCSA

CCSA（China Communication Standards Association，中國通信標準化協會），在TC5目前已完成了5G核心網邊緣計算平臺技術要求、測試方法、能力開放、邊緣計算編排器、核心網功能增強等方面的基礎技術研究；并同步開展了邊緣計算支持網絡切片技術研究、TC1邊緣云互聯互通技術研究等開放課題研究。TC13已有工業互聯網邊緣計算系列行業標準發布，并同步進行5G工業園區網絡下邊緣計算接口技術要求等。此外，在邊緣應用特設組TC610，圍繞邊緣應用包格式、應用使能接口等內容開展了相關團標研究，為國內邊緣云建設提供參考依據；除上述標準組織外，還有垂直行業聯盟或者開源組織，例如：5GAA、AII等圍繞邊緣計算開展不同方面研究，本文不再逐一贅述。

3　MEC賦能工業互聯網關鍵能力

工業領域細分行業眾多，不同細分行業業務類型和場景豐富，各業務場景對網絡的需求也不盡相同，為了實現精準的算網資源分配和優化網絡資源策略保障；邊緣計算節點與5G網絡在結構和建設上深度綁定，面向用戶業務開放5G網絡能力，根據業務需求對接入網絡進行靈活的配置；此外，邊緣計算平臺可進行云原生升級，完成云化網絡平臺構建，實現邊緣網絡的資源編排、納管、調度分配；本文重點圍繞典型能力：開放設備管理能力、QoS感知、融合TSN、支持邊緣AI推理、支持云網邊端協同等幾個關鍵方面展開。

3.1　設備管理

當前OT設備具備復雜性和多樣性，而通信技術相對獨立（例如：5G/4G、WLAN、藍牙等），加之OT數據敏感性極高，隱私性極強；部署在工業園區本地的MEC，通常需要支持設備身份管理（例如企業級AAA認證）、設備標識/位置信息設備組管理等功能。

（1）企業級AAA認證系統:可支持固移融合的終端認證鑒權、固定IP地址分配管理、CPE下掛終端管理、黑白名單管理等功能。

（2）設備標識/位置信息：Local UPF/NEF能夠通過AF提供的UE信息返回UE的標識信息和位置信息，可返回UE標識信息，包括：UE IP、IMSI、MSISDN、SUPI、GPSI；可返回UE的位置信息，包括：UE的小區號、接入基站號、經緯度、高度等位置信息；當前以上信息因受MEC部署方式以及核心網網絡能力開放方式影響，如不考慮引進融合定位技術（例如UWB）UE位置信息開放精度暫無法達到工業級需求。

（3）設備組管理：邊緣計算平臺提供基于用戶終端設備IMSI/MSISDN/IP標識，可以被應用調用從而實現對用戶的訪問控制功能，方便對在企業園區應用訪問進行控制。MEP可以獲取移動用戶的用戶標識，滿足基于用戶的網絡訪問控制，本地分流控制等需求：查看、檢索、創建、編輯終端設備組。

3.2　Qos感知

通信網絡的QoS主要考慮通信業務的時延和吞吐率（MBR、GBR等）等與連接相關的性能指標；隨著5GS與邊緣計算功能之間的網絡信息開放的交互，也需考慮網絡能力開放的時延。5GS中當前的網絡開放機制是基于NEF和其他控制平面NFs(如AMF、SMF、PCF等)設計。對于部署在邊緣托管環境中的應用程序，邊緣應用程序服務器可能是在本地部署的，但在當前的3GPP R16中定義，涉及網絡開放的一些控制平面NFs(如NEF和PCF)可能是集中部署的，為避免頻繁的重新選擇，此時可能因網絡開放路徑效率較低，導致時延。尤其在工業控制對網絡時延要求敏感的場景下：應用程序需要實時網絡信息調整它們的行為，不良的延遲會導致網絡信息延遲，從而導致不安全事故發生。亟需在網絡和應用程序功能(例如邊緣應用程序服務器)之間快速交換現有QoS信息^[4、5]。

3.3　融合TSN

隨著工業互聯網的迅速發展，IT和OT融合成為必然，工業現場對網絡的實時性、確定性、可靠性、融合度、兼容性提出了新的要求，TSN（時延敏感）技術是必然選擇。實現多源數據整合共享、多業務（控制類、狀態監控類等）高質量混合承載，多域流量（實時控制子網和非實時控制）確定性共網傳輸，在工業現場部署了基于5G的TSN網絡能夠滿足現場設備數據互聯互通的需求，打通從邊緣云平臺到生產現場的數據通路，實現確定性傳輸，保證工業控制的時間同步和安全性；TSN作為5G智能工廠內網組網的主要方式，單獨部署成本較高，但是如果可以借助MEC平臺的優勢在平臺中進行改進和加設，將5G/TSN架構中的TSN AF、CNC和CUC可以放入MEC平臺進行統一管理；MEC通過移動網關下沉，更靠近網絡邊緣，既節省成本又可以作為綜合解決方案結合MEC和TSN的優勢，為客戶提供更好的服務^[6]。

3.4　邊緣AI推理

邊緣節點側重多維感知數據采集和前端智能處理；邊緣域側重感知數據匯聚、存儲、處理；邊緣側數據處理模塊對生產數據進行初步處理、數據分流，一部分生產控制數據進入邊緣生產控制系統進行處理，一部分生產數據與其他分廠數據進行互通，還有一部分業務類數據向上采集到工業互聯網平臺的各生產經營應用；由于邊緣側設備在計算、存儲、功耗等方面的限制，需設計特定的低精度和稀疏化等模式，實現小尺寸、低復雜度、低功耗等目標。進一步，邊緣設備可基于本地數據訓練的模型優化大模型的性能，實現邊緣自治，強調個性化增強學習^[7]。

3.5　云網邊端

在工業互聯網園區、車間、現場三級區域內，拉通不同區域算力資源，進一步滿足業務低時延、數據不出園區的需求，將算力呈現在云、邊、端立體泛在分布，實現算力有序流動，滿足服務靈活動態部署需求；“云、邊、端”的協同架構，云作為大腦智能中樞，應用大數據、人工智能技術，負責集中計算與全局數據處理；邊作為中心云的觸點延伸，靈活解決近實時業務需求；端側靠近工業現場，完成智能感知、數據采集；云邊端協同可以將泛在化、異構化的算力，通過網絡化的方式連接在一起，高效分布，智能協同，實現算力的高效共享，提升資源利用率^[8]。

4　結束語

綜上，隨著5G賦能工業互聯網水平不斷提升，從生產外圍環節逐步延伸至生產核心環節；聚焦工業園區的接入和服務能力，定位于實現制造型企業生產要素（人、機、料、法、環、測）的實時數據管理跟蹤和智能分析決策，推動數字技術與工業深度融合，但當前5G+工業互聯網的發展目前還處于上升階段，雖然已經涌現了很多成功案例和實踐，但它的變革效應、降本增效等優勢，其實還沒有完全顯現，未來2-3年才將進入大規模成長期。

MEC作為5G云網融合的錨點，賦能工業互聯網責無旁貸。本文探討了MEC的標準演進趨勢和賦能工業互聯網的關鍵能力。但技術的變革不是一朝一夕完成的，企業也不可能完全改用5G，而且當前標準演進相對超前，受多種因素影響，遠超產品實現，如何讓MEC與傳統網絡穩步推進才是下一步需要關注的重點問題。

★基金項目：國家級城市群一體化新一代信息基礎設施建設與示范項目（2020YFB2104203）。

作者簡介：

黃　倩（1992-），女，陜西人，工程師，碩士，現為中國聯合網絡通信有限公司研究院研究員，主要從事邊緣計算網絡架構和關鍵技術研究、5G/6G標準化工作。

劉　彤（1971-），女，上海人，高級工程師，碩士，現為中國聯合網絡通信有限公司上海市分公司副總經理，負責政企業務總體發展策略，行業應用及產品規劃，長期從事網絡技術、下一代網絡架構與智慧城市領域行業應用場景融合等研究。

黃　蓉（1986-），女，四川人，正高級工程師，工學博士，現為中國聯合網絡通信有限公司研究院首席研究員，主要從事移動通信網絡架構和關鍵技術研究、標準化以及部署應用工作。

參考文獻：

[1] 工業互聯網產業聯盟. 工業互聯網網絡連接白皮書 (版本1.0) [R]. 2018.

[2] CCSA 2019-1032T-YD, 5G核心網邊緣計算總體技術要求[S]. 北京: 中國通信標準化協會, 2020.

[3] ETSI GS MEC 003 v2.2.1, Multi-access Edge Computing(MEC); Framework and Reference Architecture[S]. ETSI, 2021 (draft).

[4] 3GPP TS 23.548 5G System Enhancements for Edge Computing (Release 17) [S].

[5] 3GPP TS 23.558, Architecture for Enabling Edge Applications (EA) (Release 17) [S].

[6] 唐凌, 林奕琳, 朱紅梅. MEC和TSN在5G智能工廠中的 應用探討[J]. 自動化博覽·邊緣計算專輯, 2021, 38 (02) : 48 - 50.

[7] 華為, 移動, 電信, 等. 6G AIaaS業務需求與應用前景研究[R]. 北京: IMT-2030, 2023.

[8] 黃倩, 唐雄燕, 黃蓉, 等. 面向工業互聯網云網邊端協同技術研究[J]. 郵電設計技術, 2022 (03) : 25 - 28.

摘自《自動化博覽》2023年8月刊