推進工業互聯網新基建發展

推進工業互聯網新基建發展

近期,國家發改委明確新基建範圍,提出“以新發展理念為引領、以技術創新為驅動、以信息網絡為基礎,面向高質量發展的需要,打造產業的升級、融合、創新的基礎設施體系”的目標。中國工程院院士鄔賀銓認為,新基建就是集約、高效、經濟、實用、智能、綠色、安全、可靠的現代化基礎設施。

工業互聯網包含多種“網絡”

鄔賀銓表示,工業互聯網是盤活企業數據的網絡。首先,工業企業內物聯網的部分,使用傳感網協議。企業內網使用工業以太網或時間敏感網絡的協議,內網還包括各種各樣的數據庫、服務器、監控與數據採集系統和邊緣計算。企業外網是基於互聯網和5G的軟件定義廣域網。

工業互聯網的網絡部分包括企業的外網和內網。企業外實現企業總部與分支機構以及數據中心之間的聯繫,有三種方式:租用物理專線,有質量保證但不能立即開通且成本高,新業務不斷產生峯值流量,導致專線需要頻繁擴容;通過公眾互聯網來聯繫,這種方式雖然廉價但缺乏服務質量保證,僅可用於對安全性和時延要求不高的業務流;軟件定義廣域網,可以根據客户對業務類型和鏈路性能的要求,按需分配網絡資源,自動選擇物理專線或公眾互聯網,提供切片與分層,網絡實時監測鏈路性能,實現主動運維和故障分鐘級定位及恢復。

企業內網現在多使用無線技術,因機器人、物料小車、生產線工件都是活動的,工業上很多場景都需要無線聯網。但WiFi因穩定性、擴展性等問題使得其在工業領域的利用率僅為4%。“目前,5G是最適合工業互聯網低時延要求的網絡。”鄔賀銓説。企業可以租用運營商5G公網,以網絡切片方式提供VPN。有四種方式可以選擇:全部使用5G專網;使用部分5G專網﹢公網的無線接入網;使用部分5G專網﹢公網的無線接入網及控制面;全部使用公網。但考慮到企業內應用與消費者應用對TDD上下行配置的不同,企業也可以申請頻率自建5G專網。“這種方式更能適應大企業的需要,安全管理性也會更好。”鄔賀銓強調。

企業本身的內網協議也是不容忽視的部分。企業內網的協議已經由最初的現場總線發展到現在的延時敏感網。目前,工業現場總線的方式佔到市場近一半份額,但這種方式的標準碎片化、兼容性差,時延無法得到有效保證。以太網是為辦公自動化設計的網絡,但工業環境設備多,效率太低。工業以太網從高速、交換和同步機制三方面提供實時和可靠性,目前約佔一半的市場,但時延仍比較大,難以滿足高速生產線的網絡需求。鄔賀銓介紹,延時敏感網絡(TSN)改進工業以太網,在數據鏈路層報頭的VLAN標籤中增加QOS分類,可以定義工業上不同業務流的服務質量,允許高優先級的幀搶佔低優先級幀,TSN業務通過5G連接企業外網,保證低時延傳輸,是目前最理想的企業內網協議。

工業互聯網平台包含多種基礎設施

工業互聯網平台也包含多種基礎設施。首先,要有大數據基礎設施。把數據收集到數據倉庫,進行數據選擇、數據的標清化,把非結構化數據轉為結構化數據,把數據分解成基本要素,再根據挖掘的任務進行聚類。在這個閉環過程中,需要用到聚類分析、分類分析和關聯分析等,更重要的是,工業大數據中包含多種數據庫,在挖掘數據的時候還要根據數據類型選擇合適的計算模式。

算法技術是緊隨其後的基礎設施。目前AI算法需要大量有標註的數據作為樣例,依靠大量算力與海量數據來針對特定任務進行試錯訓練,屬於大數據大算力小任務,效率不高,未來需要結合類腦計算,實現小數據小算力大任務。“也就是説,在工業互聯網上,人工智能目前都是專用的,沒有一個所謂的工業互聯網人工智能算法可以適用於所有的行業和企業。”鄔賀銓進一步解釋。

鄔賀銓認為,在算力設施方面,除了要加速提升通用計算能力外,還要重視發展專用計算能力,因為專用計算能力的效率更高,更能適應機器學習的需要。

邊緣計算是工業互聯網平台中非常重要的一部分。工業生產線上的傳感器、工件、機器人、工業的VR/AR應用都要求快速響應。在工業互聯網平台中,在降低無線空口時延的基礎上,還需要將計算能力下沉,可以利用邊緣計算實現本地緩存和過濾數據,減少時延的同時減輕中心雲的帶寬和處理能力的壓力。

工業互聯網離不開安全,工業互聯網的傳感器和PLC量很大,而且永遠在線,很容易受木馬入侵成為DDoS的跳板。這需要基於零信任架構,支持建立動態和遷移的羣組節點的信任關係,實現低成本和低功耗的安全與加密。另外,傳統的認證和加密流程等協議不適用於支持工業互聯網的大連接與低時延,工業互聯網需要高可靠的快速羣組認證。

數字孿生數據可能會通過外網傳輸,僅靠加密仍難以避免數據被劫持,可能會遭遇外界勒索或導致企業經營混亂。因此,企業需要建立IT與OT的安全團隊和企業安全運營中心,還要與企業的上下游實現威脅情報共享和安全防護的協同聯動,並從政府獲得安全態勢感知信息,完善工業互聯網的安全。

積極推進工業互聯網發展

工業互聯網是規模很大的新興產業,擁有很長的產業鏈條。首先是IDC企業,提供IaaS層數據設施和計算設施,包括計算、存儲和網絡等虛擬化資源池。公有云企業提供PaaS和SaaS能力。工業互聯網平台企業提供DaaS(大數據建模與挖掘)和KaaS(機器學習和AI算法)的能力。工業互聯網的應用企業中,大企業可以自建平台,中小企業可以租用平台,但是需要開發企業個性化的DaaS和KaaS應用。除此之外,工業互聯網的產業鏈上還有很多企業,包括AI企業、工業App企業、物聯網企業、工控與管理軟件企業、工業互聯網安全企業等。同時,工業互聯網產業還需要有工業互聯網標識監測中心、工業互聯網安全監測中心、具體行業工業互聯網創新中心、工業互聯網技術支撐與服務中心和工業互聯網產業聯盟等機構協同發展。

談及企業發展工業互聯網的切入點,鄔賀銓説:“企業發展工業互聯網可從生產流程任一環節或CPS任一層次切入,取決於切入點是企業痛點而且能夠獲得數據支撐。”例如,華星光電是從人工智能、智能網絡、算力方面切入,進行面板質量的分析;金鳳科技、協鑫、中策是從大數據分析軟件切入,從而影響產品質量最關鍵的環節;航天雲網、吉利是從雲計算切入;三一重工從售後預防性維護切入;京東和青島港從物流倉儲自動化切入;上海商飛從機器視覺質量檢測切入等。

工業互聯網成效怎樣評估?鄔賀銓認為,工業互聯網的效益要體現在企業的提質、降本、減排、增效、安全和柔性上。“工業互聯網應用的實現關鍵是盤活企業的數據。”鄔賀銓強調。工業互聯網的水平反映在數據應用的層次和深度上,不僅要看數據被採集的量,還要看數據經過分析決策反饋的力度。工業互聯網應用的廣度可以用生產流程環節的覆蓋範圍來衡量,工業互聯網應用的深度可以用CPS的層次覆蓋面來衡量。

目前對工業互聯網平台沒有統一的評價標準,實際上不同行業,甚至同一個行業的不同企業,所需要的工業互聯網平台也不一定相同。鄔賀銓表示,工業互聯網平台的軟件可以買得到,但平台絕不會是即插即用的,需針對企業進行個性化適配。對提供工業互聯網平台的企業,規模不能只看設備的連接數,工業互聯網平台不僅連接生產裝備,還可以連接生產線上的工件,更重要的是連接各類工控系統。工業互聯網的推廣深化過程是企業數字化轉型的過程,同時需要企業流程再造來適應。

鄔賀銓表示,未來政府應在八個方面積極推進工業互聯網新基建發展。一是制定工業互聯網的規劃、政策、法規等;二是制定工業互聯網標準,提出與現有生產裝備/軟件兼容的解決方案;三是建立標識解析系統;四是建立工業互聯網安全監測平台;五是建立面向中小微企業的工業互聯網技術支撐與服務平台中心;六是組織工業互聯網核心技術的研究開發,特別是高端傳感器和基礎軟件以及工業軟件;七是組織和指導工業互聯網基礎設施中關鍵設備的生產和入網管理;八是進行工業互聯網人才培訓,特別是既掌握ICT技術又熟悉垂直行業生產流程的專業人才。

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