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近日，一款功能強大的AI對話機器人ChatGPT（Chat Generative Pre-Trained Transformer）成為全球熱議的話題。本文就ChatGPT是什么、ChatGPT的基本技術、ChatGPT為什么火爆、ChatGPT的不足之處等問題進行探索，就“ChatGPT：新一輪人工智能革命”做一次概要的闡述。

工業互聯網自首次提出以來發展已有10年，當前已經經過概念普及的階段，形成了以網絡、平臺和安全為核心的技術體系，進入到技術應用部署的沉淀期。邊緣計算在工業互聯網的應用落地中起到了關鍵作用，促進算力的現場化部署，一定程度上也改變了網絡的流量模型。算力網絡作為網絡和計算融合發展的全新方向，將進一步促進技術和產業融合，為工業互聯網提供新型融合基礎設施的支撐。

邊緣計算技術廣泛普及并與傳統工業自動化技術深度融合，形成邊緣控制這一新興概念。邊緣控制依托其開放架構，可與新型工業網絡技術、實時虛擬化技術及跨平臺編譯技術等相結合，在保證實時可靠工業控制的基礎上，集成一定的計算能力以滿足當前工業現場的場景需求，以期對傳統工業控制形成互補或部分替代。本文旨在從邊緣控制的概念形成、參考架構、發展路徑與趨勢及熱點技術等幾個方面對邊緣控制技術進行研討和分析。

智能汽車、無人機或工業智能化生產線，在邊緣計算提供的共享式傳感網和共享式算力資源幫助下，能夠有效降低成本，擴大感知范圍。傳統的通信網絡雖然實現了全球統一的廣域連接，但在動態更新局部域通信過程中，遠距離的傳感器對于受控對象所處空間控制的意義并不大。為了提高區域通信的實時響應，通信網絡需要隨著汽車、無人機或生產線物流的空間位置變化進行動態局部組網。基于此，本文介紹了一種新型的邊緣計算分布式通信網絡，提出了動態更新域標識架構，該架構內的各終端節點根據空間所處位置自動地構造局域通信簇，并基于該簇進行動態輪詢訪問。該方法能夠實現近距共享傳感器和人工智能算力，降低了單機智能化成本，對于人工智能項目落地和技術推廣具有一定的促進意義。

邊緣學習旨在實現云-邊-端協同的機器學習模型訓練和預測，天然具有一定隱私保護能力。但是，邊緣學習過程面臨新的安全與隱私泄露風險。為此，本文從邊緣學習的概念出發，重點圍繞邊緣學習安全與隱私泄露風險及其隱私計算架構、關鍵技術、未來方向展開論述。

由于數據從邊緣產生，將部分機器學習任務部署到邊緣已成為必然趨勢。當機器學習應用逐步被部署到邊緣，距離用戶更近、面對更復雜環境的開放世界場景將從系統和算法兩個角度普遍、持續地影響邊緣智能應用的精度和運行。借鑒人類的學習機制，我們已發表一種邊云協同終身學習范式以針對上述開放世界中的邊緣智能問題。本文總結了邊云協同終身學習在理論走向實踐過程中遇到的三大技術挑戰：可擴展性、任務定義和未知任務，并通過6個工業和園區領域應用案例分享了相關技術探索和經驗。

工業算力網絡將算力網絡引入到工業互聯網中，實現對工業場景下算力和 網絡資源的統一編排調度，提高了資源的利用率，滿足了工業互聯網智能化發展 趨勢下低時延、高可靠的業務需求。本文在介紹工業算力網絡架構的基礎上，結 合工業任務及工業互聯網特性，對算力網絡賦能工業互聯網面臨的挑戰進行了分 析，并對實現工業算力網絡的關鍵技術進行了總結和構想。

工業邊緣計算設備的終極功能應該是感知和控制物理過程，運行本地程序，并與工業控制器、工廠運營系統、企業業務管理系統和云應用程序通信。工業企業為了持續地實現盈利和提高競爭力，正在循著實時閉環制造業務運營的數字化制造架構（DMA）方向探索和發展。正如圖1所示，邊緣計算在DMA中起著數字化底座的基礎作用。在充分利用邊緣計算的基礎上才可能運用云-邊-端的分布式計算和開放系統的進展，來實現同步、實時、優化生產，以適應包括供應鏈、客戶需求、能源和可持續發展等諸多的外部變化因素。

邊端融合計算架構由于其算力節點分布廣、實時處理能力強的特點，近 年來在各種領域被廣泛使用，但是它在計算、通信與數據安全方面仍然面臨諸 多挑戰。編碼計算因其通信負載低、計算開銷小、隱私保障高的特性恰好契合 邊端融合場景的需求而得到了學術界的廣泛關注。因此，本文探索了將編碼計 算應用于邊端融合計算架構中的發展趨勢與關鍵技術，并在此基礎上，提出了 一種基于編碼計算的邊端融合任務卸載策略。

一方面，邊緣計算所帶來的性能提升給工業現場設備提供了巨大的潛力； 另一方面，工業現場應用軟件的復雜程度也在不斷提升，對自動化工程師提出了 巨大的挑戰。因此，低代碼開發已經受到工業界越來越多的關注與研發的投入。 本文介紹了適用于工業控制系統的低代碼設計方法以及常用建模范式。低代碼設 計已經在工業多個場景中取得了良好的效益，在提升了代碼質量的同時，也為工 程開發節省了大量的成本。在邊緣計算更加普及的未來，低代碼設計方法將在工 業各個行業中擁有更加廣闊的應用前景。