作者/易曦露 NI中國嵌入式市場技術工程師

工業物聯網的一個最重要的趨勢，是越來越多的廠商注意到了邊緣的重要性。在以前的IIoT結構中，IT端通常扮演著更為重要的角色，所有的數據分析、數據挖掘和數據決策都在云端完成，而設備端只是用來收集數據。因此，以往的工業物聯網架構對設備端并沒有特別高的要求。但對于工業設備而言，很多數據的分析和處理都具有實時性、低延遲的要求，例如協同、控制等時間敏感的信號，而數據與云端通信的低傳輸速度與帶寬限制，是無法支持這些實時性的要求的。

因此，“邊緣計算”的概念應運而生。邊緣計算是指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。需要強調的是，真正適用于工業物聯網的“邊緣計算”設備并不僅僅是傳統的控制器或者網關，而是需要滿足3個必備能力：采集邊緣數據、智能的運算能力和可操作的決策反饋。

首先，“邊緣計算”設備也應該是邊緣側數據采集設備，數據采集是邊緣計算的基礎，從工業設備到消費電子，一切設備都是數據的來源。

其次，“邊緣計算”設備需要有基于機器學習的智能運算能力，尤其是能夠跨越邊緣側和云端提供智能化的運算能力。對于工業設備而言，工業物聯網最重要的價值，在于根據收集到的數據分析設備的實際運行狀態，通過預測性維護的手段，最大程度降低企業因為非預期停機造成的經濟損失。但由于各個不同領域之間的異構性，我們難以用一套通用的分析算法運用到所有的工業設備中。因此，基于現場海量數據模型訓練的機器學習成為了最佳的解決方案。良好的運算性能和數據管理，也是“邊緣計算”設備的必要能力。

第三，“邊緣計算”設備不僅僅是完成采集和運算，還需要提供可操作的決策反饋。管理層可以根據數據分析獲得相關決策建議，由執行器或者設備本身直接完成決策過程。這就意味著邊緣設備需要有連接至決策執行系統的開放性。

邊緣計算將運算分散在靠近數據源的近端設備處理，分擔云平臺的工作量，具有更高的實時性、效率以及更低的延遲，隨著汽車、工廠資產、醫療設備、機器人等工業設備連接數量的指數型增長，將會有越來越多的工業應用采用邊緣計算。在未來，邊緣計算將與云計算互相協同，共同助力各行各業的數字化轉型。

NI的IIoT解決方案

在工業物聯網領域，NI走的很早，可以說是積累了十余年的經驗。從2000年開始，NI 就開始推出針對設備狀態在線監測的硬件及軟件產品，專門用于重要工業資產的預測性維護。由模塊化的硬件平臺和強大靈活的軟件平臺構成的NI整體解決方案能夠有力支撐IIoT領域的技術變遷，幫助客戶從實驗室直達量產，到目前為止，NI已經聯合生態系統，推出了從設備端到決策端的完整的工業物聯網解決方案。

NI的工業物聯網方案解決了邊緣計算最關鍵的兩個技術要點：高性能的邊緣節點，以及專業的數據管理。

首先，NI為工程師提供高性能的數據采集硬件平臺，擔任設備端邊緣節點，可以同時完成對設備狀態的數據收集與在線預處理。正如我們之前提到的，對于邊緣節點而言，最重要的是具有高性能、智能化的采集和運算能力。NI的硬件恰恰能滿足這一要求。基于以FPGA為核心的硬件架構，設備能夠實現高速的數據分析和控制，以及系統的快速部署。此外，采用模塊化的IO接口和開放的系統架構，能夠輕松的將設備連接至任意種類的傳感設備、執行器以及第三方系統，完成決策反饋。

其次，在數據管理方面，NI也推出了一系列專用的軟件產品，包括企業級狀態監測軟件InsightCM，分布式系統集中管理軟件SystemLink，海量數據管理及分析套件Diadem，以及在去年最新推出的LabVIEW機器學習工具包，能夠在邊緣側或云端提供專用于垂直工業領域的集中化數據管理和數據挖掘。同時，NI還大力投入機器學習領域，將人工智能這一熱點技術應用到工業物聯網中，通過對邊緣節點收集到的設備信息進行模型訓練和驗證，實現預測性維護的優化商業決策，真正實現IT+OT的技術融合。

此外，對于工業物聯網的快速發展，NI一直在關注最新的技術趨勢，并不斷做出創新。例如從2016年起，NI就持續推出支持TSN（時間敏感網絡）的邊緣節點設備，能夠實現納秒級別的同步精度，并且不受傳輸距離的影響，支持幾百米的網絡節點部署完全不在話下，特別適用于較大規模的分布式系統中設備之間的同步。對最新技術的投入也讓NI在工業物聯網分布式測量領域更進一步。

在工業物聯網的浪潮中，NI聯合眾多合作伙伴，共同完善整個IIoT的系統架構，在多個細分垂直行業都已具有成功案例，例如在能源電力領域，中廣核借助NI的平臺搭建了針對核電站設備的在線監測和維護系統，實現了對應急柴油機組高達180通道的在線監測。而在軌道交通領域，中國中車四方機車也與NI合作，完成了針對高鐵軸承的分布式監測及預測性維護。在這些落地方案中，NI的解決方案覆蓋了從設備端，到廠級服務器，再到企業級服務器和云端的完整范圍，為工業企業提供端到端的系統互聯。而未來，我們也希望將這一方案應用到更多的領域中，為企業創造更大的工業價值。