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智能人工作業系統是一個具有模塊化、網絡化及交互式特點的人工作業系統，系統基于人體工程和精益生產的原理，通過一系列輔助外設實現多種航空機載設備的機電、光電等組件產品的人工裝配和檢測調試，滿足多品種小批量精益生產的需求，此外系統還可用于新產品裝配培訓。

2021年11月，工信部印發多份“十四五”發展規劃文件，明確提出面向 特定場景的“云邊協同”發展思路。目前，工業自動化、無人駕駛等行業常采用 機載單體控制方式。據統計，目前國產操作系統達24種之多，并逐漸 產生了軟、硬件解耦的云操作系統，但仍然鮮有針對邊緣計算的解耦應用。隨著 云計算的業務下沉，邊緣計算成為了靠近用戶和設備側的重要場景，促使異構計 算快速發展，容器技術得到了廣泛應用。

工業互聯網平臺是新一代信息通信網絡技術與工業經濟深度融合的關鍵基礎設施，通過對人、機、物的全面聯接，構建覆蓋全生產鏈、產業鏈、價值鏈的制造和服務體系，現階段采取以云平臺為基礎，其上疊加制造能力開放、知識經驗復用等功能的模式進行部署。然而，網聯設備的急劇增加以及數據分散性、碎片化的特征導致以云為核心的平臺模式處理能力捉襟見肘，工業互聯網平臺逐漸向云-邊-端一體化演進。本文分析工業互聯網環境下先進制造的共性特征和變革性需求，旨在探索如何構建滿足新特征、新需求的云-邊-端一體化平臺，并圍繞該問題總結了發展未來工業互聯網平臺面臨的五方面關鍵技術，即高效尋址與協議轉換、多維資源算力度量、網算控協同優化、實時邊緣操作系統以及平臺體系結構。在此基礎上，搭建了基于所提出云-邊-端一體化平臺的個性化定制裝配驗證平臺。

人工智能（AI）的發展在過去十年中取得了驚人的飛躍。數據可用性、計算能力的提高，以及機器學習技術和專用AI硬件的進步，已將我們帶入快車道，邁向一個在各個方面都由AI塑造的社會。計算形式也逐漸從集中式單體計算，演進到分布式網聯計算，并朝著異構、協同、全面泛在智能計算演進。基于數據隱私增強、低延遲通信等獨特優勢，面向未來泛在智能的云邊端協同聯邦學習已被提出并應用于云邊端協同場景，如智慧城市、智慧醫療等，成為了當前最受工業界和學術界關注的AI研究方向之一。

邊緣計算的廣泛應用讓我們能夠采用終端節點感知信息、分析信息進而反饋到物理系統中，邊緣計算不同于云計算，是將計算行為放置于終端設備，依據計算結果實時做出進一步的指令操作。本文首先闡述了邊緣計算的特性，并根據邊緣計算的邏輯架構分析了其可能面臨的安全威脅，最后給出了安全防御的建議。

以工業互聯網、邊緣計算為代表的新興業務對DOICT技術融合提出了更高的要求，算力網絡進一步融合通信、計算、人工智能等學科領域，是對邊緣計算技術的有效升級，是推動傳統產業數智化轉型以及激發數字經濟發展的新引擎。針對工業互聯網和算力網絡的發展趨勢，提出算力網絡在工業互聯網應用的場景和技術思考。

在工業互聯網與邊緣計算的推動下，工業正進入變革期。要打破工業系統長期以來形成的壁壘，OT、CT與IT深度融合是亟需解決的挑戰。工業邊緣計算從終端智能化、網絡透明化與軟件虛擬化等三方面著手，從而形成一套OICT高度整合的工業數字底座，配合工業云平臺，實現對工業現場設備賦能，完成工業互聯網與邊緣計算的閉環，將在工業各個領域實現革命性突破，為工業互聯網落地奠定堅實的基礎。

就應用的普遍而言，當今工業自動化是唯一一個仍然使用專用計算機、PLC和DCS控制系統，而不是在系統邊緣使用標準計算平臺進行本地控制、優化、分析和數據提煉的行業。

本文基于商業環境變化與技術革新的時代背景，闡述了傳統工業 企業要實現數字化轉型關鍵在于發揮數據價值。為應對當下數字化轉型 所面臨的挑戰，企業需要在由下至上的路徑中實現IT、ET、OT三者有機 融合，將傳統工藝與運營中的“小數據”和實踐認知通過對異構數據的 有效關聯和應用、算法與場景的結合，建立高質量的機理模型和數據模 型，并在工業數據中臺的加持下，讓數據實現全方位流動，不斷創造數 據價值。

隨著邊緣計算業務的逐步展開，各類行業用戶對于邊緣計算性能 的需求也日益明確，特別是在多個邊緣計算節點可選的情況下，用戶希 望能夠根據其位置到計算節點之間的時延以及用戶自身業務需求情況， 綜合選擇計算與網絡資源，即將算力資源與網絡資源融合后提供給上層 業務調用，也就是算網融合服務。為了實現此目標，需要解決算力度 量、算力感知、算力路由、算力交易以及算力編排等系列難題，因此算 力網絡技術應運而生。本文概要性地介紹了邊緣計算推動下的算網融合 趨勢、面臨的問題與挑戰，以及由此而產生的算力網絡等新型技術。