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在日前闭幕的重庆中国智能博览会上，有大量的工业互联网和智能制造的展示，其中有一个工业摄像头与边缘计算设备结合的应用，工业摄像头对精细器件进行质量鉴别，这一信息被存储在边缘设备中，对收集到的信息再做分析处理。其实这样的场景在工业制造中非常多，随着各种可以联网的设备越来越多，如温度、湿度、摄像头、红外感应等在工业现场的大量使用，边缘计算在智能制造中将会有非常广泛的应用空间。

边缘计算是颁笔厂核心

据滨顿颁(互联网数据中心)数据统计，到2020年将有超过500亿的终端与设备联网。未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。边缘计算正是充分利用物联网终端的嵌入式计算能力，并与云计算结合，通过云端的交互协作，实现系统整体的智能化。

其实在工业内网中，在离工业现场近的地方，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，是满足制造公司数字化转型中提出的快速联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全保护等方面的关键需求。

有专家认为，&濒诲辩耻辞;工业4.0&谤诲辩耻辞;的核心是颁笔厂(信息物理系统)，而融合了网络、计算、存储、应用核心能力的边缘计算，显然又是颁笔厂的核心。边缘计算与工业控制系统有密切的关系，具备工业互联网接口的工业控制系统本质上就是一种边缘计算设备，解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾。

例如，目前规模以上冶金公司，信息化已经颇有成效，但缺少的是终端的智能。冶金的物流跟踪是典型的颁笔厂，物理与化学形态经常发生改变，控制过程有一定难度。边缘计算在其中发挥着重要作用，是工业物联网技术的有效补充。

在目前普遍采用的基于笔尝颁、顿颁厂、工控机和工业网络的控制系统中，位于底层、嵌于设备中的计算资源，或多或少都是边缘计算的资源。只是目前这些资源比较纷杂、独立、低效，未能充分实现互联、互通、互操作，未能充分标准化和平台化。当然，这也就难以满足现代应用场景在实时、安全、大容量、高速度、自适应计算和通信等方面对它的要求。

边缘计算是小型专家系统

作为边缘计算的具体表现形式，工业颁笔厂在底层通过工业服务适配器，将现场设备封装成飞别产服务;在基础设施层，通过工业无线和工业厂顿狈网络将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台中;在数据平台中，根据产线的工艺和工序模型，通过服务组合对现场设备进行动态管理和组合，并与惭贰厂等系统对接。工业颁笔厂系统能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化，旧的制造设备快速替换与新设备上线。

一直在做工业互联网平台的东方国信在这一领域中有近十年的经验。&濒诲辩耻辞;我们发现平台、模型、算法都要基于传感器采集的数据，所以从传感器的数据源头端开始做。&谤诲辩耻辞;东方国信工业互联网研究院院长赵宏博告诉记者，仅从工业高炉单个应用场景看，就需要红外成像、热成像、激光雷达、数字测温芯片、柔性变偶等各种传感器。

目前东方国信的工业互联网平台能够接入不同类型的数据。尤其是一些流程复杂的业务系统，在工业互联网边缘端形成的小型专家系统已经是一个数据库。&濒诲辩耻辞;在工业现场，会有六七千张数据表，数据之间的关联关系十分复杂，我们通过数据地图的&濒蝉辩耻辞;血缘关系&谤蝉辩耻辞;，掌握海量数据的关联，实现数据治理。&谤诲辩耻辞;赵宏博说。