★中国联合网络通信有限公司研究院黄倩

★中国联合网络通信有限公司上海市分公司刘彤

★中国联合网络通信有限公司研究院黄蓉

1　背景需求及挑战

工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式。伴随着以智能制造为主的工业4.0时代到来，工业互联网核心产业规模已超万亿。国家相关部门于2021年发布《“十四五”信息通信行业发展规划》明确指出积极发展高效协同的融合新型基础设施，打破传统的ISA96金字塔架构，实现智能化生产、网络化协同、规模化定制以及服务化延伸；工业场景复杂，设备种类繁多，需要满足人、机、物的多样化连接，对网络确定性通信能力要求高。尤其是在生产制造环节，确定、稳定、可靠的网络连接是基本要求，是实现数据采集和智能控制的基础。同时，随着工业数据和应用上云，工业互联网需要面向不同业务场景，提供基于云边端多级协同计算架构的海量异构数据智能处理能力；因此，工业互联网需要IT、CT、OT技术深度融合，5G、MEC将成为工业数字化和智能化转型的重要手段^[1]。

5G，作为驱动工业互联网发展的关键技术，可有效解决工业有线技术移动性差、组网不灵活、特殊环境铺设困难等问题。但是随着5G在生产控制环节不断深入发展，在核心场景（工业生产现场）下，仍然存在较大挑战；在现场网络方面，由于CT、IT、OT网络各自为主发展，工业现场控制与感知数据采集协议繁多且互不相通、控制与感知数采网络形态各异相互独立、网络过程节点较多、组网复杂，以及现场对无线信号的屏蔽等因素，都导致了无法保证网络的确定性服务，难以满足未来工厂柔性生产需求；在现场计算方面，工业现场存在大量的数据感知和采集，往往由工业云负责完成数据的全量存储、管理以及中心决策，会造成业务处理时延增大，通信传输负载高等问题，且计算节点间没有建立有效的协同机制，当大量的数据处理、计算等下沉至边缘时，势必会有一些计算节点处于空闲的状态，无法灵活分配当前算力资源。

MEC（Multi-Access Edge Computing，多接入边缘计算），同时融合了网络CT、IT技术，MEC节点是位于网络边缘的算网枢纽，集“网络连接、算力资源、能力应用”为一体，提供就近的ICT融合业务服务，MEC成为了在工业互联网领域的关键抓手之一。但为了解决当前生产现场仍存在的问题，亟待底层网络新技术支持，突破原有瓶颈，满足未来网络要求，目前正处在5G商用推进与6G研究布局的叠加期；3GPP在2021年4月就确定以5G-Advanced作为5G网络演进的理念，R18标准化工作正逐步推进，聚焦解决5G网络在实际部署应用中出现的痛点问题和迫切问题，推动网络架构扁平化，高实时控制信息与非实时过程信息同步传输；解决工业制造中控制与网络传输分离，无法剪辫子的问题，实现柔性制造。

综上，本文将从面向5GMEC标准架构演进趋势，以及在实际工业场景下应用MEC解决问题的关键技术展开。

2　MEC标准演进趋势

传统来说，MEC一般与第三方应用部署在靠近用户附着接入点的位置，通过本地用户面分流降低时延并实现高效的业务分发，并为用户提供差异化的服务感知。5G核心网控制面与用户面分离，用户面网元UPF灵活下沉部署到网络边缘，策略控制网元PCF以及会话管理网元SMF等控制面功能一般集中部署，当5G网络支撑边缘计算时，Application Function向NEF（非授信域）或者向PCF（授信域）发送AFRequest，具体如图1所示^[2]。

图1 传统5G MEC架构

从标准推进进展看来，当前处于5G-A阶段，ETSI、3GPP、CCSA等标准组织正在积极进行边缘计算的研究，为适应新需求，目前整体架构上有了新变化。

2.1 ETSI

ETSI（European Telecommunications Standards Institute，欧洲电信标准协会），于2014年开始MEC规范研究，旨在定义基于NFV架构的MEC平台架构标准，主要定义了MEO/MEAO/NFVO、MEPM、MEP等核心组件，当前已处于第三阶段研究：除了继续加强支持垂直行业应用需求外，进一步加强与其他标准组织（例如：3GPP、GSMA）的协作，进行跨MEC系统及MEC与云之间协同并计划新增组件^[3]、3GPPMEC架构与ETSIMEC架构映射研究^[5]；此外，也同步进行企业园区专网研究，并同步开展对应用开发者的支持（如：边缘应用包格式及模板定义）、MEC支持切片、支持O-RAN、QoS感知等内容。MEC联邦架构（讨论稿）如图2所示。

图2 MEC联邦架构（讨论稿）^[3]

2.2　3GPP

3GPP（3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴计划），定义了5G基于服务化的网络架构，便于网络定制化和开放化。从R14版本开始，3GPP开始支持边缘部署的网络侧能力增强；2021年R17版本已完成了5G边缘计算特性增强项目，重点研究了边缘业务发现、应用迁移和网络信息开放等内容，面向5G-A，在R18阶段，进一步深入研究面向边缘计算的5G网络一系列增强技术问题，例如支持切片、强调应用服务发现，3GPP关于边缘计算增强研究分别在SA2、SA5、SA6三个工作组展开：

（1）SA2，网络架构定义，重点关注核心网络能力增强，定义移动场景下分流方式，业务连续性模式以及关注加强终端发现和使用边缘服务的能力以及边缘应用发现、业务迁移、边缘能力开放内容研究^[4]。

（2）SA5，重点针对边缘计算系统管理编排、计费展开；其中边缘计算系统管理编排依托3GPP SA6架构定义的AC（应用客户端）、EEC（边缘使能客户端）、EAS（边缘应用服务器）、EES（边缘使能服务器）、ECS（边缘配置服务器）等关键组件研究如何完成边缘应用的部署、服务保障以及生命周期管理等。计费则针对使用边缘服务的用户进行计费方案讨论^[3]。

（3）SA6，作为5G新成立的一个组，侧重应用管理，定义了边缘应用使能架构，并增强终端能力，研究加强终端与边缘系统的协同，完成边缘应用的发现和调用，依托SA2定义的网络架构。

3GPP定义边缘应用使能架构如图3所示。

图3 3GPP定义边缘应用使能架构^[5]

2.3　CCSA

CCSA（China Communication Standards Association，中国通信标准化协会），在TC5目前已完成了5G核心网边缘计算平台技术要求、测试方法、能力开放、边缘计算编排器、核心网功能增强等方面的基础技术研究；并同步开展了边缘计算支持网络切片技术研究、TC1边缘云互联互通技术研究等开放课题研究。TC13已有工业互联网边缘计算系列行业标准发布，并同步进行5G工业园区网络下边缘计算接口技术要求等。此外，在边缘应用特设组TC610，围绕边缘应用包格式、应用使能接口等内容开展了相关团标研究，为国内边缘云建设提供参考依据；除上述标准组织外，还有垂直行业联盟或者开源组织，例如：5GAA、AII等围绕边缘计算开展不同方面研究，本文不再逐一赘述。

3　MEC赋能工业互联网关键能力

工业领域细分行业众多，不同细分行业业务类型和场景丰富，各业务场景对网络的需求也不尽相同，为了实现精准的算网资源分配和优化网络资源策略保障；边缘计算节点与5G网络在结构和建设上深度绑定，面向用户业务开放5G网络能力，根据业务需求对接入网络进行灵活的配置；此外，边缘计算平台可进行云原生升级，完成云化网络平台构建，实现边缘网络的资源编排、纳管、调度分配；本文重点围绕典型能力：开放设备管理能力、QoS感知、融合TSN、支持边缘AI推理、支持云网边端协同等几个关键方面展开。

3.1　设备管理

当前OT设备具备复杂性和多样性，而通信技术相对独立（例如：5G/4G、WLAN、蓝牙等），加之OT数据敏感性极高，隐私性极强；部署在工业园区本地的MEC，通常需要支持设备身份管理（例如企业级AAA认证）、设备标识/位置信息设备组管理等功能。

（1）企业级AAA认证系统:可支持固移融合的终端认证鉴权、固定IP地址分配管理、CPE下挂终端管理、黑白名单管理等功能。

（2）设备标识/位置信息：Local UPF/NEF能够通过AF提供的UE信息返回UE的标识信息和位置信息，可返回UE标识信息，包括：UE IP、IMSI、MSISDN、SUPI、GPSI；可返回UE的位置信息，包括：UE的小区号、接入基站号、经纬度、高度等位置信息；当前以上信息因受MEC部署方式以及核心网网络能力开放方式影响，如不考虑引进融合定位技术（例如UWB）UE位置信息开放精度暂无法达到工业级需求。

（3）设备组管理：边缘计算平台提供基于用户终端设备IMSI/MSISDN/IP标识，可以被应用调用从而实现对用户的访问控制功能，方便对在企业园区应用访问进行控制。MEP可以获取移动用户的用户标识，满足基于用户的网络访问控制，本地分流控制等需求：查看、检索、创建、编辑终端设备组。

3.2　Qos感知

通信网络的QoS主要考虑通信业务的时延和吞吐率（MBR、GBR等）等与连接相关的性能指标；随着5GS与边缘计算功能之间的网络信息开放的交互，也需考虑网络能力开放的时延。5GS中当前的网络开放机制是基于NEF和其他控制平面NFs(如AMF、SMF、PCF等)设计。对于部署在边缘托管环境中的应用程序，边缘应用程序服务器可能是在本地部署的，但在当前的3GPP R16中定义，涉及网络开放的一些控制平面NFs(如NEF和PCF)可能是集中部署的，为避免频繁的重新选择，此时可能因网络开放路径效率较低，导致时延。尤其在工业控制对网络时延要求敏感的场景下：应用程序需要实时网络信息调整它们的行为，不良的延迟会导致网络信息延迟，从而导致不安全事故发生。亟需在网络和应用程序功能(例如边缘应用程序服务器)之间快速交换现有QoS信息^[4、5]。

3.3　融合TSN

随着工业互联网的迅速发展，IT和OT融合成为必然，工业现场对网络的实时性、确定性、可靠性、融合度、兼容性提出了新的要求，TSN（时延敏感）技术是必然选择。实现多源数据整合共享、多业务（控制类、状态监控类等）高质量混合承载，多域流量（实时控制子网和非实时控制）确定性共网传输，在工业现场部署了基于5G的TSN网络能够满足现场设备数据互联互通的需求，打通从边缘云平台到生产现场的数据通路，实现确定性传输，保证工业控制的时间同步和安全性；TSN作为5G智能工厂内网组网的主要方式，单独部署成本较高，但是如果可以借助MEC平台的优势在平台中进行改进和加设，将5G/TSN架构中的TSN AF、CNC和CUC可以放入MEC平台进行统一管理；MEC通过移动网关下沉，更靠近网络边缘，既节省成本又可以作为综合解决方案结合MEC和TSN的优势，为客户提供更好的服务^[6]。

3.4　边缘AI推理

边缘节点侧重多维感知数据采集和前端智能处理；边缘域侧重感知数据汇聚、存储、处理；边缘侧数据处理模块对生产数据进行初步处理、数据分流，一部分生产控制数据进入边缘生产控制系统进行处理，一部分生产数据与其他分厂数据进行互通，还有一部分业务类数据向上采集到工业互联网平台的各生产经营应用；由于边缘侧设备在计算、存储、功耗等方面的限制，需设计特定的低精度和稀疏化等模式，实现小尺寸、低复杂度、低功耗等目标。进一步，边缘设备可基于本地数据训练的模型优化大模型的性能，实现边缘自治，强调个性化增强学习^[7]。

3.5　云网边端

在工业互联网园区、车间、现场三级区域内，拉通不同区域算力资源，进一步满足业务低时延、数据不出园区的需求，将算力呈现在云、边、端立体泛在分布，实现算力有序流动，满足服务灵活动态部署需求；“云、边、端”的协同架构，云作为大脑智能中枢，应用大数据、人工智能技术，负责集中计算与全局数据处理；边作为中心云的触点延伸，灵活解决近实时业务需求；端侧靠近工业现场，完成智能感知、数据采集；云边端协同可以将泛在化、异构化的算力，通过网络化的方式连接在一起，高效分布，智能协同，实现算力的高效共享，提升资源利用率^[8]。

4　结束语

综上，随着5G赋能工业互联网水平不断提升，从生产外围环节逐步延伸至生产核心环节；聚焦工业园区的接入和服务能力，定位于实现制造型企业生产要素（人、机、料、法、环、测）的实时数据管理跟踪和智能分析决策，推动数字技术与工业深度融合，但当前5G+工业互联网的发展目前还处于上升阶段，虽然已经涌现了很多成功案例和实践，但它的变革效应、降本增效等优势，其实还没有完全显现，未来2-3年才将进入大规模成长期。

MEC作为5G云网融合的锚点，赋能工业互联网责无旁贷。本文探讨了MEC的标准演进趋势和赋能工业互联网的关键能力。但技术的变革不是一朝一夕完成的，企业也不可能完全改用5G，而且当前标准演进相对超前，受多种因素影响，远超产品实现，如何让MEC与传统网络稳步推进才是下一步需要关注的重点问题。

★基金项目：国家级城市群一体化新一代信息基础设施建设与示范项目（2020YFB2104203）。

作者简介：

黄　倩（1992-），女，陕西人，工程师，硕士，现为中国联合网络通信有限公司研究院研究员，主要从事边缘计算网络架构和关键技术研究、5G/6G标准化工作。

刘　彤（1971-），女，上海人，高级工程师，硕士，现为中国联合网络通信有限公司上海市分公司副总经理，负责政企业务总体发展策略，行业应用及产品规划，长期从事网络技术、下一代网络架构与智慧城市领域行业应用场景融合等研究。

黄　蓉（1986-），女，四川人，正高级工程师，工学博士，现为中国联合网络通信有限公司研究院首席研究员，主要从事移动通信网络架构和关键技术研究、标准化以及部署应用工作。

参考文献：

[1] 工业互联网产业联盟. 工业互联网网络连接白皮书 (版本1.0) [R]. 2018.

[2] CCSA 2019-1032T-YD, 5G核心网边缘计算总体技术要求[S]. 北京: 中国通信标准化协会, 2020.

[3] ETSI GS MEC 003 v2.2.1, Multi-access Edge Computing(MEC); Framework and Reference Architecture[S]. ETSI, 2021 (draft).

[4] 3GPP TS 23.548 5G System Enhancements for Edge Computing (Release 17) [S].

[5] 3GPP TS 23.558, Architecture for Enabling Edge Applications (EA) (Release 17) [S].

[6] 唐凌, 林奕琳, 朱红梅. MEC和TSN在5G智能工厂中的 应用探讨[J]. 自动化博览·边缘计算专辑, 2021, 38 (02) : 48 - 50.

[7] 华为, 移动, 电信, 等. 6G AIaaS业务需求与应用前景研究[R]. 北京: IMT-2030, 2023.

[8] 黄倩, 唐雄燕, 黄蓉, 等. 面向工业互联网云网边端协同技术研究[J]. 邮电设计技术, 2022 (03) : 25 - 28.

摘自《自动化博览》2023年8月刊