随着数字变换的发展，边缘计算开始进入落地阶段，任性的鸵鸟|文
在今年的德国汉诺威工业展和中国上海工博会上，工业4.0、数字双胞胎的概念逐渐深入，并不新鲜。 制造业数字化转型的需求逐渐细化和加深，其中一个典型趋势是边缘计算开始落地。
大多数巨头都在进行边缘计算。 正如制造业数字转换市场不仅是传统工业巨头，互联网、xddxbw也深入人心一样，在边缘计算领域各方面的领导者都没有缺席，开始推出专用产品，相互深入合作。
边缘计算是一个面向中心化云计算的概念。 虽然定义因组织而异，但一般来说，它是一个开发平台，具备开发人员向靠近用户、数据源的网络边缘提供的计算、存储和网络。
具有边缘计算能力的设备多种多样，例如工业计算机(IPC )、网关、可编程逻辑控制器) PLC )都可以成为边缘计算装置，这些设备一个边缘计算设备直接连接到生成数据的物理设备，另一个边缘计算设备可以将处理后的数据上载到云中。
边缘计算设备通常需要强大的数据处理能力。 以工业电脑产品为例，不同型号的电脑从机身大小到手机盒子大小不等，最新的工业电脑典型结构中已经内置了英特尔i7处理器。
边缘计算之所以存在，是因为它承担着与云计算不同的功能。
虽然在制造现场，产生的数据多样繁杂，但并不是所有的数据都需要上传到云端进行分析、处理。 另一方面，带来流量、带宽的需求，背后存在使用云服务的费用问题，而且企业对将所有数据上传到云中也存在数据安全的担忧。
更重要的是，如何利用数据。 现场的数据中也有无效的信息。 例如，生产间隔中的设备数据不需要全部上传，经常需要进行拦截处理。有些数据需要立即处理。 例如，一些硬件产品的实时检测报警信息反馈为毫秒级，但上传到云进行处理，反馈到现场的延迟可能达到秒级。 如果全部在云端进行分析，则会大幅降低现场工作效率，需要靠近数据源的边缘装置进行处理。
一般来说，对实时性要求不高的、与报告相关联的一定期间内的生产数据与经常被上传到云中进行分析的生产节拍密切相关，而要求实时性的高数据分析经常作为边缘计算的一部分进行
随着制造业数字化的发展，如何在各种场合分析数据并挖掘其价值变得越来越明显，边缘计算的重要性日益凸显。
边缘计算技术跨越IT (信息技术)、OT (运行技术)、CT )通信技术)的多个领域，不同领域的公司之间的紧密合作不可缺少，必须取得各自的优点。 过去一年，各相关行业的领导者开始推出专门针对边缘计算的产品，但这不是新概念，刚刚进入落地阶段。
西门子、三菱等传统工业巨头今年推出了专门针对边缘计算的产品和平台。 今年4月，西门子发布了工业边缘数字化平台，预设了大量的数据处理、可视化和传输APP。 西门子自己的工业计算机可以使用这个平台，也可以引入到第三方硬件中； 今年6月，三菱发布了面向边缘计算的工业电脑“MELIPC系列”。 在9月的工博会现场，《财经》记者看到，通过内置的AI算法，可以迅速实现实时生产波形的诊断和报警。
软件公司也进行了布局，全球两大公共云基础设施运营商(IaaS )亚马逊和微软今年加快了边缘计算的部署。 2017年6月，亚马逊公开了AWS绿色玻璃。 该软件可以通过本地互联设备实现数据的计算、发送和接收等功能，实际上是亚马逊的边缘计算平台。 2018年6月，微软开放了Azure IoT Edge (物联网边缘)服务平台。 这项服务的实现是将云分析和业务逻辑迁移到本地设备上。
但是，亚马逊和微软都只做软件，和硬件产品无关。 其服务必须落地，离不开前面提到的生产西门子、三菱这样的边缘设备的硬件公司和生产网关这样的通信设备的华为。 在边缘计算领域，软硬件的结合促进数字化变革的趋势再次出现。
除了边缘设备，内置的软件、算法和另一个不可缺少的要素是通信。 由于通信的实时性要求更高，加上现场复杂多变的总线协议标准，边缘计算要发挥作用，就需要满足跨平台、低延迟要求的通信。
今年4月汉诺威期间，包括华为在内的20多家国际组织和制造商联合发布了TSN (TSN ) OPC UA智能制造测试台) testbed )。 OPC UA是一种跨平台的工业标准传输协议，解决了不同自动化厂商生产的产品之间数据传输标准的不兼容性，华为的TSN交换机提供了高可靠性和低延迟的工业控制网络。 两者结合，实现了不同设备数据的相互协作，华为将其称为通过工业互联网的“最后一公里”。
作者是《财经》记者，编辑：马克