5G+ 边缘 AI 赋能工业智能化改造

伴随人口老龄化和劳动成本上升内需降低部分核心技术依赖进口等问题以精益生产为目标的制造业智能化改造已成必然趋势

随着人口红利降低，劳动力成本提升，精益生产迫在眉睫。传统行业的 IT 投入强度，制造业重点骨干企业当前数字化研发工具普及率为68.9%，关键工序数控化率为49.2%，仍有较大信息化改造空间。伴随人口老龄化和劳动成本上升，内需降低、部分核心技术依赖进口等问题，以精益生产为目标的制造业智能化改造已成必然趋势，并将引领一批自主品牌迈向全球中高端产业链。

一、现有技术发展

1.1 5G 技术

5G 的特点是超高频率，超高频宽，比4G 的速率更快出一个数量级，对物联网进行了优化，具有更低的时延，满足车联网、智能交通、高清视频、虚拟现实的需求。5G 标准的制定是一个不断发展和完善的过程 ：第一版国际标准（Rel-15）和第二版的增强标准（Rel-16）已全部完成，面向未来演进的 Rel-17标准正在制定中，预计2022年6月完成。

除了对 Rel-15/16特定技术的进一步增强外，Rel-17将 mMTC（大连接低功耗海量机器类通信）作为5G 场景的增强方向，并包含了多天线技术增强，高精度定位，覆盖增强，组播广播，终端节能，双链接增强，最小化路测等通用技术的增强 ；面向工业物联网垂直行业应用及应用增强的RedCap（低复杂度低成本）终端，高可靠低时延物联网通信，终端直连通信增强，网络切片增强，非公共网络等增强技术，更全面地支持了物联网应用。

1.2 边缘计算技术

边缘计算是为就近提供边缘智能服务，在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台，同时满足行业数字化的关键需求，包括敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面。根据不同的部署位置和应用场景，边缘计算的硬件形态有所不同，常见的形态有边缘服务器、边缘一体机、边缘网关等。边缘网关是部署在垂直行业现场的接入设备，主要实现网络接入、协议转换、数据采集与分析处理，可以融合 IT 领域敏捷灵活以及 OT 领域可靠稳定的双重特点，将网络连接、质量保证、管理运维及调度编排的能力应用于行业场景，提供实时、可靠、智能和泛在的端到端服务。

1.3 容器技术

容器技术是通过将单个操作系统的资源有效地划分到孤立的组中，以便在孤立的组之间，更好地平衡有冲突的资源使用需求。容器技术通过与宿主共享硬件资源及操作系统，实现资源动态分配 ；并包含了应用和其所有的依赖包，但与其他容器共享内核。在宿主操作系统和用户空间，容器以分离的进程运行。从虚拟化层面来看，容器技术是对进程的虚拟（传统虚拟化技术是对硬件资源的虚拟），以提供更轻量级的虚拟化，实现进程和资源的隔离。容器技术主要特点包括极其轻量、秒级部署、易于移植以及弹性伸缩。

二、基于5G+边缘AI的工业智能化改造实现方案

2.1 面临的主要问题

当前，工厂传感器数据以及摄像头数据的回传，为智能化改造的重点需求，而传感器的量级高（数以千计）、数据传输效率低，有线部署复杂，无法有效支撑生产运行 ：

一是大部分传感器，通过有线方式传输，数据精度低，效率差 ；二是各自厂家分别布线，有线方式布线复杂，部分传感器布线长度达几百米。传感器设备接入传输方式多样，异常检修与维护困难，数据传输环境多且复杂，设备数据异常难以定位故障点。传感器厂家和种类多，缺少统一集中的配置、管理和维护，各厂家各自独立建设、管理和维护；数据格式未统一，各自存放处理。同时，也存在对传感器改造的需求，以实现传感器状态和告警的实时、集中监测，提升传感器部署、异常检修和维护效率，并实现传感器数据的高效传输、统一存放和治理、智能分析和主动预警。

有鉴于此，使用支持5G+ 边缘 AI 的智能网关统一汇聚，通过5G 回传，可以发挥 AI 算法对工业数据的分析（包括视频处理能力），边缘计算对带宽的节省，端云协同对智能化的提升等，以快速有效地实现智能化改造。

2.2 改造的实现架构

基于“云网边端”的整体架构，以支持5G+ 边缘 AI的智能网关分担云端的计算任务，在边缘侧实现数据优化、实时响应、敏捷连接、模型分析等业务支撑 ；同时，支持5G+AI 的云端管理平台，实现对终端和边缘网关的设备接入与管理功能。

通过在生产现场部署支持5G+ 边缘 AI 的智能网关，接入现场的各种传感器设备，实现传感器状态和告警的实时、集中监测；提升传感器部署、异常检修和维护效率；实现传感器数据的高效传输、统一存放和治理、智能分析和主动预警。

图1 基于5G+边缘AI网关的实现架构

2.2.1 边缘 AI 设备

边缘 AI 网关提供多种 IoT 接口，实现传感器数据的采集和协议转换，兼容多种有线 / 无线工业通信接口，支持包括 Wi-Fi（802.11a/b/g/n/ac）、RS485/RS232、CAN 2.0、GE/FE、USB3.0/2.0等多模接入方式。支持第三方应用直接部署，基于 IoT 接口的 APP 处理传感器数据，实现采集、处理、存储、传输等功能 ；提供差异化的容器技术，支持 LXC、Docker 容器化技术，实现业务及应用隔离。承载 AI 计算，提供 TOPS 级及以上计算能力。支持视频接入与处理，在接入传感器数据的同时，提供视频接入与处理 ；支持32路1080P 视频的接入，支持4-8路视频分析，提供本地视频存储能力。

2.2.2 网络传输

支持5G，基于5G 模组提供5G 传输能力，通过5G无线空口将数据回传至覆盖该区域的5G 基站及边缘集成节点，并建立与云端平台之间互相通信以及节点之间串联的专用通道。所述边缘集成节点和云端的应用与数据集成平台，具有相同的数据集成、服务集成和消息集成能力。

2.2.3 设备管理平台

设备管理平台面向边缘 AI 网关，实现设备的接入和远程管理。支持按照容器、应用层级对边缘计算网关设备进行备份、远程更新等操作。为第三方设备及业务系统开放 REST 接口。实现网关的在线升级与远程维护，减少设备的现场维护工作量。

2.2.4 应用与数据集成系统

集成系统支持发布和订阅消息，实现设备与后端各应用的消息互通，支持海量设备低延时接入，支持设备与应用之间的双向同步，保证信息传输的安全等功能。平台通过 MQTT 与边缘 AI 网关对接 ；用户可以通过 UI操作用 MQTT 协议直接和设备进行连接 ；也可以调用相关的管理 OPEN API 和设备进行连接。

2.2.5 自管理平台

自管理平台可查看终端连接状态、终端基本信息、终端接入信息 ；分钟 / 秒级指标数据采集。通过真实业务流拨测，模拟用户发包的测试能力，查看终端的 SLA状态 ；统一管理设备管理平台上报的设备，对设备的基本信息进行统一展示，在线监控设备的性能 / 告警情况，周期性评估设备的 SLA 质量，协助运维人员主动快速的发现各类设备问题并报障（自管理平台可管理的范围，依赖于设备管理平台可上报的数据）；在线监控业务 / 切 片 / 专线 / 网络 / 终端的 SLA 质量，网络中断类问题 / 速率质差故障 / 时延质差故障 / 终端故障的快速定界并向运营商报障 ；模拟拨测支撑业务上线前通过构造复杂帧结构及业务数据流进行业务模拟，完成功能测试、压力测试等验收科目 ；可叠加园区自运营能力。

2.3 方案的具体应用

支持5G+ 边缘 AI 的智能网关承载机器视觉，让质检线拥有会思考的眼睛。作为质检人员辅助工具，在屏幕质检环节增加工业相机，能够有效减轻质检人员工作量，降低检测失误率 ；对已有故障屏幕进行多角度拍照，并通过 AI 算法（以图像作为训练样本）对屏幕故障模式进行机器学习。

支持5G+ 边缘 AI 的智能网关承载人工智能算法，赋予机器人智慧大脑。通过人工智能模块加载以及算法训练，实现人机协同和多机协作，对机器加工力度、精度等提供校准、纠错等辅助功能。

三、结束语

功能强大的5G+ 边缘 AI 网关，适配未来多元化需求。5G 低时延无线传输，避免了厂区复杂环境的布线，极大提升部署、异常检修和维护效率。应用与数据集成系统，实现传感器的统一接入以及 OT 和 IT 高效互通，助力工业智能化改造，便捷实现统一管理维护、应用能力增强、智能分析和持续创新。

作者：成都鼎桥通信技术有限公司 杨坤 汪涛 孔胜淼