摘要：工业互联网是新一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，是经济转型升级的关键依托和重要途径。边缘计算是支持工业互联网的关键技术。本文首先说明了边缘计算在工业互联网产业发展过程中的重要意义，然后分别从边缘计算的发展历程、边缘端智能化方法和边缘计算平台三方面介绍了工业互联网边缘计算近年来的研究现状，最后指明了工业互联网边缘计算在今后发展中尚待解决的关键问题。
关键词：工业互联网；智能制造；边缘计算
1工业互联网边缘计算研究的重要意义
1.1工业互联网是先进制造业转型升级的关键
工业互联网[1]是连接工业设备和生产的网络，智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化转型是工业互联网的核心内容。作为新型工业化的基础设施和智能制造的关键使能技术，工业互联网已经成为全球制造业抢占的新一轮制高点。
2012年，美国通用电气公司首先提出了工业互联网概念，此后工业互联网在世界范围内得到了广泛发展。目前工业互联网以德国“工业4.0平台”、美国“工业互联网联盟”为典型代表，同时工业互联网作为我国智能制造发展的重要支撑已经得到了国家的高度认可与重视，“十三五”规划、制造强国、“互联网+”等重大战略都明确提出发展工业互联网，如图1所示。
图1工业互联网战略规划
1.2边缘计算是实现工业互联网创新应用的关键
实现工业互联网的创新应用，如智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化转型等并非易事。物联网技术的发展虽然丰富了数据采集的手段，但随之而来的海量数据也对工业系统的实时性等问题提出了新的挑战。
图2工业互联网边缘计算的基本思想及面对的挑战
边缘计算的提出为解决上述问题提供可能。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。因此，边缘计算是实现工业互联网智能化生产、网络化协同、个性化定制和服务化转型等创新应用的关键。2017年，施巍松等[2]从数据处理的角度论述了研究面向网络边缘设备所产生海量数据计算的边缘式大数据处理的必要性、研究现状及所面临的挑战，并指出边缘计算模式能够有效应对边缘式大数据处理时代下，云计算模型无法有效解决的云中心负载、传输带宽、数据隐私保护等问题。2017年，Satyanarayanan等[3]指出近几年工业界和学术界在边缘计算上的投入呈现迅猛增长，并指出这种新型技术能够为移动计算提供高响应云服务，使物联网具备可扩展性并提供有效的隐私保护策略和掩盖云服务短暂中断的能力。
2工业互联网边缘计算研究现状
2.1边缘计算发展历程
虽然2003年IBM就开始提供基于Edge的服务，但直到2014年以后，随着物联网技术、5G技术和人工智能的发展，边缘计算才蓬勃发展起来。边缘计算的发展如图3所示。
图3边缘计算的发展历程
工业互联网智能制造边缘计算也受到了国家各部委的高度重视。工信部在2017年和2018年连续设立了一系列智能制造综合标准化与新模式应用项目。2017年中国科学院沈阳自动化研究所承担的工信部智能制造综合标准化与新模式应用项目“工业互联网应用协议及数据互认标准研究与试验验证”，从工业互联网边缘计算模型、工业互联网数据统一语义模型、工业互联网互联互通信息安全要求等7个方面对工业互联网智能制造边缘计算标准的制定进行了探索；2018年，工信部工业互联网创新发展工程系列项目中，针对工业互联网边缘计算，专门设立了“工业互联网边缘计算测试床”、“工业互联网边缘计算基础标准和试验验证”等8个项目；在2018年度科技部国家重点研发计划“网络协同制造和智能工厂”重点专项中，专门针对边缘计算设置了“工业互联网边缘计算节点设计方法与技术”、“典型行业装备运行服务平台及智能终端研制”、“基于开放架构的云制造关键技术与平台研发”等多个项目。
2.2边缘端智能化方法
机器智能已成为各种应用的核心属性，但是大部分深度学习算法仅限于在云中心执行。近年来，多个边缘端设备的机器学习包陆续发布，被用于将计算卸载到边缘端设备上执行[8~10]。
Zhang等[11]对最近发布的用于边缘端设备的机器学习包进行了性能比较评估，使用户能够为边缘端选择一组合适的边缘设备和软件，将计算卸载到边缘端设备上执行。在云边协作学习方面，目前研究主要集中在借助在线学习和其他学习方法结合的学习技术实现边缘节点智能的动态升级。Zhao等[12]最早提出了在线迁移学习的概念，在线迁移学习是一种动态迁移学习的策略，该学习算法的核心思想是将离线训练好的模型随流数据在线迁移，模型能很好地适应数据的变化。Sahoo等[13]提出了在线学习和深度学习结合的学习算法，该算法为深度学习在线更新提供了理论基础。Xu等[14]针对边缘计算场景中边缘资源调度优化的具体问题设计了在线学习和强化学习结合的方法，该算法为边缘节点自适应环境升级智能提供了理论指导和现实样例。在最新的智能升级研究中，Yazici等[15]在嵌入式设备上做实验，同时运行随机森里、多层感知积和支持向量机等机器学习算法的训练和推理，并比较了三个算法在训练和推理阶段的效率和能耗，最后探讨了运行深度学习算法训练和推理的方向。
目前，边缘计算中决策问题的研究大多集中在边缘侧资源受限情况下的独立决策，如何在工业生产过程中实现适应场景变化的个性化边缘决策仍然是一个开发问题，需要探索适应不同边缘设备与网络特征的学习机制、学习任务部署策略以及基于学习的实时决策方法，为工业物联网场景中通过云边协作学习提供工业设备与生产的智能化新思路和新方法。
2.3边缘计算平台
3工业互联网边缘计算待解决关键问题
工业互联网边缘计算正在蓬勃发展，但几个关键问题尚未完全解决。目前，对边缘计算的方法研究大多侧重于如何通过算法或模型硬件化方式增强边缘节点的处理能力[21]，而对如何通过边缘节点之间以及边缘节点和云中心合作的方式提高应用效能的研究还处于起步阶段[22]。如图2所示，边缘计算的基本思想是将实时性要求高的分析和决策功能下沉至网络边缘侧，以此提升“感知-分析-决策-控制”一体化系统的实时性。这种方式虽然能够有效提升系统的实时性，但同时带来了一系列问题：
（1）缺乏边缘一体化计算的理论基础：在边缘计算模式中，边缘计算系统成为兼有离散事件和连续变量等运行机制的混杂系统，网络动态性、测量噪声等问题将引发系统的不确定性；同时工业互联网场景中任务常存在高并发的特点，同一时隙内可能存在多个事件，一体化模型计算结果确定性难以保证。
（2）缺乏高效的边缘侧资源管理和任务调度方法：边缘计算模式的核心是将分析和决策功能下沉至网络边缘侧。边缘侧计算资源和网络资源的限制，仅将实
时性要求高的分析和决策功能下沉，以此实现云边协同计算；同时边缘计算需要对边缘侧资源进行高效管理和优化，以此提升系统的实时性。但目前尚缺乏高效的边缘侧资源管理和任务调度方法。
（3）边缘侧设备资源有限，难以独立完成复杂计算任务：受限于现有芯片的处理能力及边缘侧存储设备发展水平，目前，边缘设备仍然难以独立完成复杂的数据处理与分析需求。在工业互联网实际生产环境中，如何融合云和边缘侧计算资源，有效形成生产场景驱动的自适应学习方法以支持边缘个性化决策仍然是一个开放的研究问题。
4总结
★基金项目：本文获得国家重点研发计划（2018YFB1700200），国家自然科学基金辽宁联合基金（U1908212）项目资助。
作者简介：
孙海伦（1994-），男，助理研究员，硕士，现就职于中国科学院沈阳自动化研究所，研究方向为边缘计算。
宋纯贺（1981-），男，研究员，博士生导师，博士，现就职于中国科学院沈阳自动化研究所，研究方向为边缘计算。
于诗矛（1991-），男，助理研究员，硕士，现就职于中国科学院沈阳自动化研究所，研究方向为边缘计算。
曾鹏（1976-），男，研究员，博士，现任中国科学院沈阳自动化研究所所长助理，研究方向为工业互联网、边缘计算。
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