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導讀：

"工業4.0"被看作是以智能制造為主導的“第四次工業革命”。它的理念源自信息技術與工業技術的融合，通過信息物理系統（CPS）實現產品全生命周期中各制造單元間相互獨立地自動交換信息、觸發動作和實現控制，將制造業向智能化轉型。 “工業4.0”時代將改變整個生產技術的使用，整個系統將更加智能，聯網更加緊密，不同組件之間可以相互溝通，工作更快、做出反應也更加迅速。

不久的未來，生產過程中的每一步都將在虛擬世界被設計、仿真以及優化，為真實的物理世界包括物料、產品、工廠等建立起一個高度仿真的數字化“雙胞胎”。

前段時間和大家分享了工業互聯網中通訊協議中個常用的多源數據類型解析技術運用，看到后臺大家很多留言及熱烈討論，實際上未來工廠不僅需要“大數據”，更需要“智能數據”。

近些年來，隨著云計算，云應用，云服務相對成熟應用，緊接著又出現了“霧計算”，“霾計算”，“邊緣計算”，“認知計算”等等。所以今天我們接著上次的話題，分享“邊緣計算”在未來工業4.0中的運用機遇。

邊緣計算——CPS的核心

2016年11月30日，邊緣計算產業聯盟發表《邊緣計算產業聯盟白皮書》，重點闡述邊緣計算產業趨勢與關鍵挑戰，介紹邊緣計算定義與內涵，展示邊緣計算產業聯盟頂層設計與運作模式，制定邊緣計算參考架構與技術框架（如下圖）。

該架構基于分層設計，包含應用域、數據域、網絡域、設備域四個功能域。在應用域，將基于設備、網絡、數據功能域提供開放接口，實現邊緣行業應用，支撐邊緣業務運營。在數據域，提供數據優化服務，包括數據的提取、聚合、互操作、語義化以及分析與呈現的全生命周期服務，并保障數據的安全與隱私性。在網絡域，將為系統互聯、數據聚合與承載提供聯接服務。在設備域，將通過貼近或嵌入傳感、儀表、機器人和機床等設備的現場節點，支撐現場設備實現實時的智能互聯及智能應用。

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。

面對行業數字化轉型的趨勢，我們需要全面物聯海量的傳感數據；將OT（Operation Technology）與ICT（Information and Communication Technology）融合，形成數據驅動的分布式智能控制；

而邊緣計算正是充分利用物端的嵌入式計算能力，以分布式信息處理的方式實現物端的智能和自治，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。在智能互聯的網絡邊緣側，面向分布式的感知、決策與控制的通信與計算將迎來革命性的發展機遇。

邊緣計算是在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，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，滿足行業數字化在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。換言之，邊緣計算接近于工業上的分布式自律的概念，在基于互聯網的異構分布式計算環境下，集中與分散相結合，既有效利用互聯網的資源，又保證了用戶系統的自律性、安全性和健壯性。

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。過去，我們已經對云計算非常熟悉，而邊緣計算更像是云計算的補充和發展，兩者相互之間無法替代。

未來，在大部分的應用場景，邊緣計算和云計算將同時出現，相互補充、相互促進，相得益彰，聯手解決大數據時代的計算問題。

摘自《盤古信息IMS》