1  引言

近年来，  工业互联网热度有增无减，  31省“2021政府工作报告”都谈及工业互联网。工业互联网的目标是将灵活的网络技术和思想应用在工业环境中，整合工业生产中的各类要素，从而提升效率、降低成本。工信部印发的《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023）》中提出，要加快工业设备网络化改造；加快企业内网升级，提升企业内各环节网络化水平；开展企业外网建设，推动基础电信企业提供高质量网络服务。在政策红利的加持下，不论是传统产业，还是新兴产业，工业互联网建设和应用的热潮方兴未艾。

当前工业互联网还处于发展初期阶段，以工业制造行业为例，其主要特点是生产终端的类型多、工艺流程复杂，各个生产环节会产生大量的数据（包括物料、加工设备、工装、加工过程、质量等），导致车间管理过程复杂，接入终端数量繁多。企业通过实施信息化系统对制造流程进行精细化管理，实现企业的数字化、智能化转型，不但需要相关生产设备产生的海量数据信息作为重要数据基础，还需要处理海量数据的算力能力，高可靠网络提供的实时、精准传输能力相辅相成。

边缘计算因其算力节点下沉、实时处理能力强等特点，近年来在工业互联网领域被广泛应用。传统的云计算由于计算节点离终端较远，无法满足工业企业现场对网络的低时延、高可靠性等需求。边缘计算的出现，将计算、存储、网络等资源节点下沉至靠近终端侧的网络边缘，不仅可以满足工业互联网场景下实时、可靠的响应需求，而且可以融合AI、大数据等新技术推动企业数字化转型。

工业互联网的众多场景，  都希望通过边缘计算技术提供一体式服务，既可以拥有传统云计算共享的计算、存储等资源，又可以根据不同的业务需求提供差异化的实时处理、高可靠网络传输服务能力。本文将讨论如何利用边缘计算助力工业互联网。作为运营商可以从以下三个角度切入：

（1）当大量的数据处理、计算等下沉至边缘时，将云网边端的算力资源进行高效协同共享，实现算力资源和网络资源的融合供给，提升边缘计算的处理能力，满足工业互联网中机器视觉、AI处理等高算力业务需求；

（2）为实现云边协同，使用户可根据业务需求灵活选择就近边缘计算节点或中心云计算节点，需要打通工业内、外网，解决园区内外网割裂问题；

（3）边缘计算需要满足工业互联网业务的低时延、高可靠等需要，应利用新技术构建高精准、差异化的网络承载能力，消除大网微突发、排队拥塞等带来的时延抖动，满足包括设备数据智能采集、远程控制管理等业务场景需求。

边缘计算作为靠近用户侧的网络计算节点，可以应对业务的高带宽、低时延、本地管理等发展需求，本文将主要探讨如何通过边缘计算助力并满足工业互联网的场景需求，从以上三个方面切入探讨其中的关键技术要点。

2  边缘计算推动算网融合趋势发展，算力网络应运而生

边缘计算成为工业互联网的关键技术之一，对网络也产生了新需求：

（1）新业务承载需求：以智慧工厂机器视觉为例，需要对大量的视频、图片数据进行分析处理，对生产过程进行实时监测、检测，对网络承载能力提出了更高要求；

（2）云网一体到算网一体需求：仅云计算已无法满足新业务催生的海量数据的计算需求，因此云边协同组网、算网资源融合供给成了必然的选择。

算力网络作为边缘计算的一种新兴技术方案，其概念是边缘计算逐步落地部署后出现新趋势而提出的。

算力网络是实现云网端统一管控的新型网络架构，也是云网融合战略体系中的一种关键技术，其以网络为中心，通过网络控制面（包含集中式控制器、分布式路由协议等）分发服务节点的算力、存储、算法等资源信息，并结合网络信息和上层应用（如工业互联网）需求，提供最佳的计算、存储、网络等资源的分发、关联、交易与调配，从而实现整网资源的最优化配置和使用。算力网络可以自下而上展开资源融合，彻底打破云网边界，真正实现云网一体。

在工业互联网场景下，边缘计算的引入会导致网络流量模型发生新的变化。当前总体上还是一种端到端模型，用户在一端，算力资源（云平台）在另一端，中间通过网络进行连接；而在边缘计算场景中，变成了算力嵌在网络中间，算力无处不在，使得连接的一端存在极大的不确定性和可变性。因此从用户视角来看，不同位置的资源并不是平等关系，而是需要综合考虑用户到资源距离的不同（即时延不同）、网络状况的好坏、资源报价不同等多方面因素来选择最优资源组合。其次在于业务对资源的需求弹性变化趋势，由于业务驱动计算从云端下移到接近数据源的边缘侧，而边缘计算作为分散的算力资源池，单个站点资源有限，当业务需求激增时需要能够通过最优路径将业务动态地调度到最优的算力节点进行处理，或者能够灵活利用其它算力资源来弥补本地资源的不足。

算力网络计划通过基于无处不在的网络连接，将多级算力资源进行整合，实现云、边、网高效协同，提高算力资源利用效率，进而实现：

（1）用户体验的一致性：上层业务无需关心各类基础资源（算力、存储等）的位置和部署状态，由网络协同调度各类资源来保证用户的一致体验。

（2）  服务灵活动态部署：基于业务的SLA需求，综合考虑实时的网络、算力、存储等多维资源状况，通过网络灵活匹配与动态调度，将业务流量动态调度至最优资源节点。

（3）为了实现算力网络方案，2021年ITU-T发布了国际首个算力网络标准（编号Y.2501），标准中提供了一种典型的系统框架来实现算力网络系统，如图1所示[2]。此功能架构从算力网络需求出发，在编排管理层的协作下，通过算力网络控制层收集资源层资源信息，提供给服务层进行可编程处理，并根据返回结果实现资源占用建立网络连接。各层相互协作，为用户提供多样化的服务模式，实现资源的最优化配置。

图1 ITU-T Y.2501提出的算力网络架构图

3  实现云边协同算力共享，需打通工厂/企业内、外网

当前组网架构下，企业内外网往往割裂、能力单一。互联网仅用于商业信息的交互，由互联网和高性能专线专网构成，实现企业、平台、用户、产品等链接；企业信息网络（IT网络）主要用于企业办公、科研、生产管理等，以以太网和Wi-Fi链接为主；工业控制网络（OT网络）需要链接工厂内各种要素，以现场总线和工业以太网等专业网络为主，两者难以协同，OT网络中的大量数据无法上传至企业信息网络中，造成大量数据沉淀。如图2所示。

图2 当前工业互联网现状

为解决以上问题，需要利用新技术构建高精准、差异化的企业/工厂外网，  打破IT、OT网界限，  实现对现场的充分信息采集、控制反馈与传递。

工业现场终端类型多样，具有体积小、低功耗和低成本的特点，对长地址支持较差。因此在内网组网中，经常会放弃TCP/IP协议，采用如蓝牙、Zigbee等轻量级协议以减少开销，但这些协议在出企业内网时会存在与大网兼容性差的问题，且在出外网时会存在协议转换开销较大。

灵活编址技术可以解决企业/工厂内、外网兼容性问题。通过采用可变长多语义地址的设计，能够实现域内短地址通信、域外长地址通信，报文网关处实现长短地址转换，如图3所示。该方案可以避免额外的协议转化开销，提高可扩展性。

企业内外网组网互通，是实现云边协同算力共享,构建高效、稳定、可靠网络的重要基础，也可为企业业务创新、运营管理效率提升等提供坚实的基础底座。

图3 灵活编址技术

4  网络高质量传输通信保障：确定性网络 承载技术

确定性网络承载技术可以支撑大规模机器通信、机器视觉、远程操控、人工智能等工业互联网场景需求，全面赋能产业升级，提供具备高可靠性、超低时延确定、带宽保证、安全隔离等高品质的网络服务能力。新一代信息技术与工业现场级操作技术的融合促使通信网络向“确定性网络”演进。确定性网络承载技术是构建下一代网络基础设施体系、提升数据传输服务质量的关键技术之一。

不同于传统“尽力而为”的转发方式，确定性网络技术可以提供“准时、准确”的可靠性数据传输服务。确定性网络技术是涵盖了网络切片、时钟同步、资源预留、优先级队列调度、流量整形等一系列协议和机制的集合，从整体保证网络带宽可控、路径/时延可控及抖动可控的确定性需求。目前业界主要有三类典型技术方案。

第一类方案是IEEE 802.1时间敏感网络任务组提出的TSN，在二层以太网络中提供确定性业务。

第二类方案是IETF确定性网络工作组提出的DetNet技术，专注于在第二层桥接和第三层路由层上实现确定传输路径。

第三类是大规模确定性IP技术，保证大规模IP网络报文传输时延上限、时延抖动上限、丢包率上限的确定性。

从另一个角度来看，确定性网络承载技术可以从三个维度描述，三个维度的不同组合可以满足工业互联网不同场景的业务需求：

一是带宽确定性，一般以业务所需的最高带宽为衡量标准，可通过入口带宽限速、网络优先级服务等策略，粗粒度地预留资源，通过带宽的预留概率性保证。

二是路径确定性，  在传统IP网络中，流量路径是根据路由协议实时计算得出，确定性网络中可通过SRv6或MPLS等网络技术，为业务提供不同类型的路径选择，如低时延路径、零丢包路径、高可靠性路径等。

三是网络抖动确定，IP网络中，拥塞等原因会造成网络延迟，无法满足对时延要求极高的工业控制等场景。因此可通过确定性转发等技术手段，实现网络抖动的确定性。

确定性网络承载技术可以为工业控制提供毫秒级时延的远程控制通道，保证链路微秒级的抖动，满足工业互联网的高精度时延抖动要求，保障工业生产安全可靠运行。

5  结束语

随着工业互联网的不断发展，网络边缘接入的终端数量也会呈爆发性增长趋势，大量的新业务给现有网络都带来了巨大挑战。边缘计算技术将助力工业互联网的快速发展，成为我国传统企业转型升级的重要动力。运营商可以发挥大网优势，不断从技术上进行创新，共同推动工业互联网向前发展。

作者简介：

唐   静  （1993-），女，江苏盐城人，工程师，硕士，现任中国电信股份有限公司研究院网络技术研究所项目经理，研究方向为未来网络技术、算力网络与确定性网络技术。

解云鹏  （1974-），男，吉林敦化人，教授级高级工程师，硕士，现任中国电信股份有限公司研究院网络技术研究所技术总监，主要研究领域为未来网络、算力网络、IP城域网、数据中心网络等。

雷   波  （1980-），男，重庆人，教授级高级工程师，硕士，现任中国电信股份有限公司研究院网络技术研究所副所长，研究方向为未来网络技术、新型数据中心网络、边缘计算与算力网络等。

赵倩颖  （1991-），女，河北秦皇岛人，工程师，硕士，现任中国电信股份有限公司研究院网络技术研究所项目经理，研究方向为未来网络技术、6G及算力网络。

参考文献：

[1] Gartner. Top 10 Strategic Technology Trends for 2019[0L]. [2018.10.15]. 

[2] ITU-T Y.2501, Computing Power Network-famework and Architecture[S]. 2021.

[3] IMT-2030. 6G网络架构愿景与关键技术展望[Z]. 2021.

[4] 网络通信与安全紫金山实验室. 未来网络白皮书—确定性网络技术体系白皮书(2021版) [Z]. 2021.

摘自《自动化博览》2022年2月刊