5G工业互联网是当前我国5G和工业互联网发展中的热点与焦点，工业互联网和5G中都引入了边缘计算技术，但是着眼点有所不同。分析了基于5G边缘计算的工业互联网应用和发展情况，总结了工业互联网边缘计算技术架构，在此基础上给出云边端协同的5G工业互联网边缘计算技术架构。
0引言
5G被广泛认为是战略基础技术与产业之一，目前已经陆续在全球主要国家进入商用发展阶段。与此同时，工业互联网作为一种工业制造与互联网的融合技术与产业，在全球获得关注并成为各国科研与产业发展的焦点之一。中国政府高度重视5G和工业互联网的发展，在加快5G商用步伐，加强工业互联网新型基础设施建设基础上大力推动5G+工业互联网的融合创新发展。中国工业互联网研究院徐晓兰院长发文指出工业互联网是加快5G商用规模部署的重要突破口，工业和信息化部2019年在上海召开的“5G+工业互联网”全国现场工作会议上指出：工业互联网作为第四次工业革命的重要基石和数字化转型的关键支撑力量，开辟了科技竞争、产业竞争的新赛道。“5G+工业互联网”的探索实践，顺应了新一代信息技术与实体经济深度融合的要求与方向。本文重点探讨基于5G工业互联网边缘计算应用与技术架构。
1 5G工业互联网边缘计算应用
1.1工业互联网应用
工业互联网有狭义和广义之分，狭义上的工业互联网由GE率先提出，主要面向智能制造，基于大数据技术，提升工业生产的效率、质量以及降低成本；广义上的工业互联网则是工业化和信息化的融合，不仅仅是面向制造业，也不仅仅针对生成过程，还面向工业企业运营、产业协同等。在我国，工业互联网一般是广义上的。无论狭义还是广义，都是为了提高工业产品质量、生产效率、服务水平、降低成本，均要求实现OT(Operation Technology)与ICT(Information and Communication Technology)技术融合。
根据中国通信标准化协会CCSA相关标准研究与分类，我国的工业互联网包括智能化生产、个性化定制、网络化协同和服务化延伸4类主要应用。
(1)智能化生产：是面向企业内部的生产制造和运维管理的智能化应用，典型应用场景包括智能生产管理、生产设施/环境监测、智能厂内物流、智能流程管理。智能化生产涉及企业MES、WMS系统、物联网数据采集传输与分析、自动化驾驶、机器人等技术应用。
(2)个性化定制：面向企业和用户之间的智能化互联与交互应用，典型应用场景为模块化定制、开放式定制。个性化定制涉及面向公众开放的工业电商平台、工业产品大数据分析等。
(3)网络化协同：面向企业和企业之间的智能化协同应用，典型应用场景包括供应协同、设计协同、制造协同。网络化协同涉及企业供应链与企业ERP系统、工业标识等技术。
(4)服务化延伸：面向企业和产品之间互联的延伸应用，典型应用场景包括面向产品本身的服务、面向产品的增值服务。服务化延伸涉及产品工业设备与产品的联网监测、在线分析与诊断等技术。
从工业互联网体系架构，工业互联网体系架构功能架构主要包括网络、平台和安全三部分内容，其中网络是基础，平台是核心，安全是保障，而构建在工业互联网平台之上的各类业务服务则是工业互联网应用(工业App)。工业互联网应用是工业互联网发挥作用的关键体现，一方面，传统的CAD(Computer Aided Design)、ERP(Enterprise Resource Planning)、MES(Manufacturing Execution System)等工业产品设计工具、软件系统通过云化改造，基于工业云实现云端部署和应用提供；另外一方面，工业互联网平台提供各种工业微服务等工业PaaS微服务，开发者基于这些工业微服务和能力，开发形成面向特定行业特定场景的工业互联网应用。
总体来说，工业互联网应用包括ICT类应用和OT类应用两大类：ICT类应用主要面向人和管理相关，包括办公协同、人力资源管理、ERP、CRM以及财务管理等信息化应用；OT类应用主要面向设备和生产流程相关，包括MES、DCS(Distributed Control System)、SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)等，是工业互联网与一般企业应用的区别和关键应用。ICT类和OT类应用都逐渐走向数据为中心的生产与运营，围绕工业设备和工业产品的数据采集、数据存储、模型开发是工业互联网应用的最主要服务形态。
1.2 5G工业互联网的边缘计算应用
工业互联网在工业生产制造的网络连接目前主要还是有线连接，无线连接(包括WiFi、蓝牙、LTE等)只占很小的一部分，主要还是受限无线连接的可靠性、车间电磁干扰等。5G的大带宽、大连接、低时延高可靠特性为工业互联网的无线化、网联化发展提供巨大的技术驱动，而5G不仅仅只是无线技术的升级，还包括边缘计算、网络切片的引入与NFV(Network Function Virtualization)化网络技术变革，其中边缘计算技术的引入尤其符合工业企业的工业数据安全治理(数据不出厂等)、低时延高可靠的数据处理等要求。5G+边缘计算为工业互联网特别是核心的工业生产制造提供了强大的云网一体化使能服务，主要应用场景包括无线园区类、物料管理类(如移动扫码)、智能机器人/车(如仓储运输自动驾驶车)、智能视频类(如安防监控、工业视觉)、AR/VR(AR维修、VR培训等)。
电信运营商大力推动5G工业互联网的发展，提供了网络连接+云+应用等多种边缘计算解决方案，并在现网提供了商用服务或试点，如：
(1)基于4G/5G MEC提供工厂虚拟专网：基于MEC的本地分离，提供基于运营商大网的移动虚拟专网服务，解决制造企业工厂园区内部数据采集、移动终端、视频监控、设备连接等在内的多场景无线连接需要。
(2)5G云化AGV(Automated Guided Vehicle)服务：传统AGV的磁条导航与电磁导航方式均需要工厂车间进行设施环境改造，而且场景固定，而激光导航成本较高，另外采用WiFi技术易被干扰以及无线时延不稳定，对AGV特别是多AGV的调度控制带来不稳定的影响。基于5G+MEC技术，为AGV小车提供5G的高可靠低时延无线连接控制并在MEC就近部署视觉SLAM等提供视觉导航服务。
(3)4G/5G MEC+视频分析/视觉识别分析服务：通过工业现场或生产线部署工业相机/摄像头，利用视频图像分析处理技术，用于工业生产的工况监视、过程质量检测、成品缺陷检验等，减少人工，提升检测效率和质量。如浙江某水泥厂探索5G与工业视觉结合应用，通过机器视觉技术和5G网络，实现水泥包计数检测、进料秤断料检测、链条机轮子停转检测等智能化应用，提升了水泥生产设备的利用率，降低了水泥生产成本。
2 5G工业互联网的边缘计算技术架构
2.1工业互联网边缘计算技术架构
运营商的边缘计算很多时候主要指多接入边缘计算(Multi-Access Edge Computing，MEC)，实际上边缘计算有多种形态，业界各类提供商基于自身优势和面对的应用场景提供了多样化的边缘计算服务。运营商的MEC目前更多还是网络视角，既作为核心网用户面下沉网元，同时也是基于NFV提供边缘ICT类业务处理的边缘基础设施，当前发展还存在业务与技术的多重挑战。公有云和物联网提供商、工业自动化与设备提供商的工业互联网边缘计算产品已经有较多商业化落地。在互联网云领域，国际上AWS在2016年底率先推出面向物联网的Greengrass商用边缘计算服务，Azure在2017年推出IoT Edge，国内的阿里云、百度云、华为云在2018年均推出类似服务。在工业领域，GE、西门子等推出的工业互联网平台也包含了边缘计算服务，以GE的Predix工业互联网平台为例，Predix Machine即为其边缘计算服务，负责工业现场设备连接、本地计算以及与云端的连接。Greengrass等是自上而下从云端延伸下沉至现场设备，Predix Mache等是由下而上基于工业设备提供云+边缘服务，而无论是Greengrass还是Predix Machine，它们的边缘计算架构实际是类似的，典型架构如图1所示。
AWS Greengrass和GE Predix Machine等面向现场边缘的边缘计算产品形态是软件，包括在现场/边缘侧具有计算能力的网关或者服务器等(称之为边缘计算节点)安装运行的一套软件应用环境、设备侧的支持设备接入边缘和云端的终端SDK、云侧的边缘管理等云端服务，这类边缘计算产品的核心功能类似，差异化主要体现在边缘设备的软硬件以及开发者等生态支持、各自后台的云端服务。
2.2 5G工业互联网的边缘计算技术架构
对于运营商而言，可以结合自身的5G网络边缘基础设施优势以及云、物联网等服务，面向5G工业互联网打造云管边端协同的边缘计算服务，参考技术架构如图2所示。
(1)云：包括中心云服务、集中化的MEC管理编排系统，中心云服务包括边缘计算节点的管理以及为边缘应用与服务提供云端的后台服务，包括设备管理、AI训练、云端存储、镜像仓库等。
(2)管：包括端-现场边缘、端-网络边缘、现场边缘-网络边缘、现场边缘-中心云、网络边缘-云等不同连接，其中端-现场边缘采用蓝牙、ZigBee等短距局域通信协议为主，而端-网络边缘、现场边缘-网络边缘采用5G回传，实现大带宽、低时延的云边通信，包括边缘节点上的边缘应用下发、边缘应用分析处理结果的云端保存以及视频等数据的云边协同处理。5G连接可以作为有线连接的补充与备份，而在布线困难等场景则可以作为主要的连接手段。
(3)边：边缘计算节点作为逻辑实体，包括网络侧边缘计算节点、现场侧边缘计算节点。其中网络侧边缘计算节点基于5G MEC提供，除了利用MEC本地分流能力，还可以充分利用MEP平台的服务化架构以及网络定位、防火墙等网络能力，并基于MEC的MEP平台部署MEC工业服务和工业应用提供工业数字孪生等数据分析处理等。现场侧边缘计算节点进一步分为边缘控制器、边缘服务器、边缘网关等形态。这里的边缘控制器是指工业制造现场，将生产数据汇总发送到上层业务处理的边缘计算与控制单元，有适用于少量数据传递的轻量级控制器，如单个或多个传感器数据的采集设备等；有多设备大数据传输的中等量级控制器，如PLC(可编程逻辑控制器)；有复杂工业应用的重量级控制器，如机器人控制器、数控机床控制器等。边缘服务器则是部署在工业现场或者工业园区边缘数据中心的服务器，作为现场本地计算设备。边缘网关是通过网络连接、协议转换等功能联接大网和云端，同时提供本地计算处理与应用管理功能的设备。
(4)端：包括各种工业设备及传感器等，一般基于MQTT、Modbus、OPC-UA等协议接入现场/网络边缘计算节点。
需要指出的是，在实际业务提供时不一定完全如图2所示采用云+网络边缘+现场边缘+端部署，而可能是网络边缘+现场边缘+端、云+网络边缘+端、云+现场边缘+端等多种方式，实际上云和边是相对概念，对于采用网络边缘+现场边缘+端的部署模式，这里的网络边缘节点(MEC)相对于现场边缘可以充当参考架构里面中心云的角色，参考架构里面的中心云服务通过MEC管理编排系统在MEC部署并以MEC应用和MEC服务方式进行执行。
3结束语
边缘计算是工业互联网的关键技术之一，领先的云和物联网提供商、工业自动化和设备提供商已提供了工业互联网边缘计算产品。边缘计算技术也是5G网络中引入的新技术，在5G工业互联网发展中，运营商除了将MEC作为网络边缘基础设施面向工业客户按需建设部署，还需要提供适合工业设备协议接入、数据分析、智能处理等工业互联网边缘计算服务并与自身云和物联网平台连接，提供云管边端协同的一体化服务。
