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1  引言

數字經濟、產業數字化轉型需要更優質的網絡連接和更強力的算力以滿足超大帶寬、超低時延、超高安全等業務需求。工業互聯網作為新一代通信技術（Communication technology，CT）、控制技術（Operation technology，OT）和信息技術（Information technology，IT）的有機結合，日益成為產業數字化轉型和發展的有力支撐，促進著社會、經濟的進一步發展。隨著新基建戰略、東數西算工程的啟動和部署，對建設集約高效、經濟適用、智能綠色、安全可靠的網絡和計算基礎設施提出更高的要求。算力網絡作為“算力+連接”的集合，  正體現了新基建對5G、工業互聯網等融合基礎設施和AI、云/邊緣計算、區塊鏈等新技術服務的融合訴求，以及對東數西算工程的有效升級。

算力網絡是隨著5G、邊緣計算的技術融合和分布式部署發展而來，是國內通信產業界首創的新型技術。5G NFV技術開創了網絡和計算基礎設施的融合路徑，邊緣計算作為計算和網絡基礎設施向客戶側的進一步延伸，對降低業務的時延、保障業務可靠性等有明顯的優勢。面向算力更加泛在化部署的趨勢，算力網絡可以有效促進中心云、邊緣云、邊緣網關等多樣化算力節點的協同，一方面可以實現無差別的用戶服務一致性，滿足極致的業務體驗；另一方面，通過對資源的高效利用，可以助力實現“雙碳”綠色發展目標。算力網絡目前已經成為產業界發展的熱點，運營商、設備商、科研院校等先后加入“算力網絡”的研究，基本確立了算力網絡的發展路線和架構體系，并在算力建模、算力感知、算力路由、算力交易等核心技術方向取得初步成果，發表多篇論文并推進相應的標準化制定，同時開展了技術原型的驗證和試點工作。

本文結合工業互聯網的需求和技術體系，提出了面向工業互聯網的算力網絡架構體系，并對關鍵技術進行分析。面向互聯互通、柔性制造等工業互聯網的發展要求，算力網絡代表新型的基礎設施和生產力，可以通過與工業SDN、邊緣計算等技術的結合，實現云、網關、PLC等算力節點的編排管理，以及算力的實時感知和業務的實時調度，滿足高帶寬、低時延的新型工業視覺、AI等業務需求。

2  工業互聯網和算力網絡基礎設施的演進 發展 

2.1   工業互聯網基礎設施

工業互聯網網絡是構建工業環境下人、機、物全面互聯的關鍵基礎設施，根據業務需求和數據流向，工業互聯網網絡又可進一步劃分為工廠內網和工廠外網。工廠內網指在工廠或園區內部，滿足工廠內部生產、辦公、管理、安防等連接需求，用于生產要素互聯以及企業IT管理系統之間連接的網絡。工廠外網指以支撐工業全生命周期各項活動為目的，滿足工廠數據、工業應用、工廠業務需要出工廠與云平臺或者其他網絡互聯的需求，用于連接企業上下游之間、企業多分支機構、企業與云應用/云業務、企業與智能產品、企業與用戶之間的網絡[1]。

工業互聯網的計算基礎設施包括部署在工業外網和內網中的中心云、邊緣云、網關、控制器等。中心云主要處理非實時的大規模數據，可以部署在企業外網或內網；邊緣云主要處理有一定實時性、安全性要求的業務，通常部署在園區網絡或者企業內網；網關主要處理協議轉換等業務，通常部署在企業內網；控制器主要以實時閉環控制業務為重點，通常部署在企業內網的車間網絡。隨著工業互聯網的發展，云化網關、云化PLC的形態也漸漸出現，增加了工業互聯網算力節點的種類以及部署形式，不僅要求不同算力節點間多級的調度，同時對同類節點間的調度也提出了新的需求。

2.2   算力網絡基礎設施

算力網絡是網絡和計算兩大學科的融合，如圖1所示，包括以SRv6/G-SRv6、確定性網絡、無損網絡為代表的IP網絡和以全光高速互聯、全光靈活調度為代表的光網絡等網絡基礎設施，以及以多樣性算力、算力原生為代表的靈活敏捷的算力底座和以邊緣計算、端計算為代表的泛在算力基礎設施。

圖1 算網基礎設施體系[2]

以網絡和計算基礎設施為基礎，算力網絡的目標形態是實現算網一體。在算網一體階段，網絡和計算基礎設施從形態上走向深度融合甚至一體化，實現轉發及計算；業務請求將分解至異構的分布式服務節點，利用集中式和分布式調度結合的方式實現極低時延的信息處理；網絡和計算資源從整體上實現一體化編排管理，充分考慮地域、時間、用戶等性質進行統一編排。

2.3   工業互聯網和算力網絡基礎設施協同發展相互促進

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新型基礎設施，是將互聯網、云計算等技術引入工業領域的融合發展方向。算力網絡是網絡與計算基礎設施深度融合而產生的新一代信息基礎設施，與工業互聯網可以相互促進發展。一方面，工業互聯網可以促進算力網絡在垂直行業領域的應用，另一方面，算力網絡可以激發工業互聯網新的發展動力，實現靈活、高效、集約的工業再升級。

3  算力網絡在工業互聯網的應用場景和部 署方式

面向互聯互通、柔性制造等工業互聯網趨勢，算力網絡可以應用在工業內網和外網，對異構的算力節點進行編排管理，并通過與工業SDN、IPv6協議的結合，實現算力的實時感知調度，滿足高帶寬、低時延的新型工業視覺、工業控制、工業智能等業務需求，如圖2所示。

圖2 工業互聯網和算力網絡的協同和應用 

3.1   算力網絡在工業互聯網的應用場景

算力網絡可以應用在工業內網，對邊緣云、網關、PLC等異構算力節點進行編排管理。不同形態的設備在工業網絡中所處的位置不同，所包含的芯片種類以及計算和存儲能力不同，相應負責的業務也有所差異。同一類業務中的不同任務可以分別在所對應的計算節點進行，例如邊緣智能場景中的云中心訓練模型，邊緣節點可以通過算力網絡的調度更高效地進行推理決策。當前對應最近的邊緣節點負載較高時，可以實時調度到附近負載較低的邊緣節點執行業務請求。

算力網絡可以應用在工業外網，對不同園區或不同工廠的云、邊緣云等節點進行協同調度。當前云化PLC、云化網關的趨勢促使計算節點和功能以虛擬化的形式部署，增加了節點之間的管理和調度需求。且由于虛擬化技術和網絡技術的提升，跨工廠、跨園區的遠程控制、多點協作場景也逐漸涌現，例如通過云化PLC來進行遠程控制作業，  或者跨園區的多點AR/VR來構建虛擬工廠，可通過算力網絡實現對網絡和計算資源的精準調度。

3.2   算力網絡在工業互聯網的部署方式

工業互聯網促進工業網絡向靈活組網、IP化的趨勢發展，結合工業SDN、IPv6等技術，算力網絡可以通過集中式或者分布式的方式實現。

當前工業生產（主要指離散工業）基本上都是“剛性生產”模式[3]，  制造環節中機器、設備、輔助工具等需要按照預先的設定進行互聯。未來工業生產大規模定制化的特點需要資源組織更加靈活和智能，工業SDN可以通過網絡資源的動態調整，打破工廠內部網絡剛性組織的局限，實現生產過程的靈活組織及生產設備的“即插即用”，適應智能機器自組織和生產線敏捷部署的要求。算力網絡可以與工業SDN相結合，進一步促進工業靈活化生產的需要。通過增強工業SDN控制器，對網絡中的計算節點算力信息進行感知和收集，同時結合網絡鏈路的狀態信息，選擇最合適的計算服務節點和網絡轉發路徑，滿足新型的工業場景需求，且實現成本較低，易于部署。

工業現場網絡基本采用總線和工業以太網協議，具備很強的專用性和私有性，為互聯互通帶來較大困難，通過協議轉換等方式也存在效率和可靠性問題。工業IP化是指將IP協議延伸至工業生產網絡，以實現企業辦公網絡、生產管理網絡、過程控制網絡以及現場網絡的端到端IP互聯，有利于整個工業系統的全面深層次交互。以Profinet、Ethernet/IP等為代表的工業以太網協議已經支持為現場設備分配IP地址，  并可以實現IP流量與控制信息的共線傳送。新一代IPv6協議當前已經在產業界逐漸應用，  算力網絡可以將IPv6協議作為統一的數據平面，  利用IPv6協議的靈活可擴展特性，  通過增強邊緣網關、路由器、交換機等設備，實現對算力節點信息的采集；并通過IPv6協議攜帶相應信息至工業網絡中，實現分布式的算力感知和路由。相較于集中式的實現方式，分布式方案更高效更實時。

4  算力網絡在工業互聯網應用的關鍵技術

算力網絡和工業互聯網相結合的核心技術包括算力度量、算力感知和路由、在網計算、確定性網絡、數字孿生網絡等。

算力度量是對算力需求和資源進行統一的抽象描述，并結合網絡性能指標形成算網能力模板，提供標準統一的度量規則[4]。工業互聯網生產中的業務專用性要求相對較高，差異化需求相對明顯，對通信、計算、存儲等方面的側重各有不同，算力度量可以幫助衡量計算任務所對應的硬件要求，為優化整體的服務性能提供基礎。

算力感知和路由是網絡對算力資源和服務的部署位置、負載信息等的實時感知，為引入計算因素的算力路由提供信息參考，尋找最合適的計算服務節點和網絡轉發路徑。工業視覺、AR/VR等業務逐漸展開應用，  對網絡的時延和計算的性能同時提出了更高的要求，算力感知和路由將在面向未來演進的新型業務中發揮優勢，保障用戶體驗。

在網計算面向網絡和計算逐步一體化階段，計算任務開始從網絡邊緣的數據中心逐漸遷移至網絡內部，由交換機、路由器、網關、服務器等設備共同完成計算任務。當前工業互聯網中的計算節點種類、部署方式越來越多樣化，邊緣計算已經促進了業務的分布式部署，在網計算可以進一步加速工業互聯網業務的處理，提供無處不在的連接和計算服務。

確定性網絡自提出以來，首先在車載網絡、工業網絡得以應用，   當前工業以太網、時間敏感網絡[5]等技術已經應用在工業互聯網，IP網絡的確定性技術和標準仍在制定中[6]。面向工業互聯網IP化等趨勢，可以預見確定性網絡將會應用在更廣的范圍。確定性網絡提供更可靠、更精準的網絡連接，和算力網絡相結合，將為工業互聯網提供端到端的確定性服務。

數字孿生網絡是將數字孿生技術引入網絡，構建一個具有物理網絡實體及虛擬孿生體，且二者可進行實時交互映射的網絡系統[7]。在工業互聯網中，  數字孿生網絡可以通過算力網絡的計算能力以及實時調度能力更高效準確地采集數據和建模，同時可以與空間物理系統（Cyber physical system，CPS）  [8]相結合構建工業互聯網虛擬孿生體，促進工業互聯網的自動化、智能化運維和升級。

5  結束語

算力網絡是國內首創的融合網絡和計算兩大領域的新型技術，目標是構建靈活高效、綠色低碳的新一代融合信息基礎設施，已經成為產業界的熱點。與工業互聯網相結合，算力網絡可以助力實現統一化、靈活化承載的工業互聯網網絡和計算平面，滿足新型的工業應用需求。目前，算力網絡的發展尚處于起步階段，演進路線和技術體系初具雛形，亟需產業界上下游聯合推進，在算力度量、算力感知和路由、在網計算等技術方向實現突破。  

 作者簡介：

劉   鵬  （1991-），男，工程師，現就職于中國移動通信有限公司研究院，主要研究方向為下一代IP網絡、確定性網絡的技術和應用。

李志強  （1987- ），男，工程師，現就職于中國移動通信有限公司研究院，主要研究方向為算力網絡、可編程網絡等下一代IP網絡技術。

陸   璐  （1979-），女，高級工程師，現任中國移動通信有限公司研究院基礎網絡技術研究所副所長，主要研究方向6G網絡、算力網絡以及未來IP網絡等。

參考文獻：

[1] 工業互聯網產業聯盟(AII). 工業互聯網網絡連接白皮書(版本2.0) [R]. 2021.

[2] 中國移動. 算力網絡白皮書[R]. 2021.

[3] 有曉宇, 張奕卉. 淺析工業互聯網推動工廠網絡與互聯網融合發展[J]. 數字化用戶, 2019, (018) : 10.

[4] 中國移動. 算力感知網絡(CAN)技術白皮書[R]. 2021.

[5] IEEE. Official website of the IEEE 802.1 time-sensitive networking (TSN) task group [EB/OL].

[6] IETF. Official website of the IETF deterministic networking (detnet) working group[EB/OL]. 

[7] 孫滔, 周鋮, 段曉東, 等. 數字孿生網絡(DTN): 概念, 架構及關鍵技術[J]. 自動化學報, 2021, 47 (3) : 14.

[8] Negri E, Fumagalli L, Macchi M. A review of the roles of digital twin in CPS-based production systems[J]. Procedia Manufacturing, 2017, (11) : 939 ? 948.

摘自《自動化博覽》2022年2月刊