隨著控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)、通信、網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)控制信息交互溝通正迅速覆蓋從工廠的現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備，到生產(chǎn)，管理等各個(gè)層次。工業(yè)自動(dòng)化一般體現(xiàn)在對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過程及其機(jī)電設(shè)備、工藝裝備進(jìn)行測(cè)量與控制的自動(dòng)化技術(shù)(包括自動(dòng)測(cè)量儀表、控制裝置)等流程的總稱。

今天，對(duì)自動(dòng)化非常簡單的理解也轉(zhuǎn)變?yōu)椋河糜?jì)算機(jī)技術(shù)開發(fā)機(jī)器人設(shè)備，來部分代替或完全取代或超越人的體力。本文作者帶領(lǐng)大家來了解我國工業(yè)技術(shù)的現(xiàn)狀，發(fā)展方向，以及其中的重點(diǎn)技術(shù)：時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN），實(shí)時(shí)M2M，5G。

中國工業(yè)自動(dòng)化的現(xiàn)狀

a. 傳統(tǒng)制造業(yè)到智能制造的變化

我們可以用下面的公式表示智能制造的組成部分：

智能制造=自動(dòng)化+信息化+智能化。

智能制造就是用批量化的方式，生產(chǎn)個(gè)性化的產(chǎn)品。它具有下面幾個(gè)特點(diǎn)：

自動(dòng)化（硬件）：自動(dòng)化硬件設(shè)備構(gòu)成智能化工廠；

信息化（軟件）：用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、人工智能篩選有用的信息用于智能生產(chǎn)中；

智能化（互聯(lián)網(wǎng)）：制造業(yè)大數(shù)據(jù)分析5G、人工智能及云計(jì)算的應(yīng)用。

總之，傳統(tǒng)制造業(yè)使用機(jī)器代替人的體力勞動(dòng)，而智能制造業(yè)則在此之上結(jié)合了互聯(lián)網(wǎng)及云計(jì)算技術(shù)，從而實(shí)現(xiàn)人類無法達(dá)到的產(chǎn)量或無法完成的任務(wù)。

b. 傳統(tǒng)制造業(yè)向智能化制造業(yè)的轉(zhuǎn)型

我國工業(yè)技術(shù)面臨從傳統(tǒng)向高科技技術(shù)的轉(zhuǎn)型，這里涉及到一系列細(xì)節(jié)的改變。

人力資源：傳統(tǒng)工人可能沒有辦法快速適應(yīng)高科技設(shè)備的使用，工廠需要加快招聘新員工以及給老員工提供培訓(xùn)的速度。

配套設(shè)備的引進(jìn)：設(shè)備跟不上時(shí)代的步伐就無法將工業(yè)徹底轉(zhuǎn)型，例如，5G和云計(jì)算技術(shù)的引入，離不開云平臺(tái)的搭建、物聯(lián)網(wǎng)傳感器的應(yīng)用、及數(shù)據(jù)庫和高性能計(jì)算機(jī)的部署。

安全性：在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)的加密便變得極其重要，維護(hù)信息安全同樣需要人力和資金的投入。

主要技術(shù)痛點(diǎn)

a有線到無線協(xié)議的轉(zhuǎn)換

連接是工廠車間，邊緣節(jié)點(diǎn)和云端之間數(shù)據(jù)交換的基本要素。無線網(wǎng)絡(luò)鏈接協(xié)議的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在更高的靈活性，可以在生產(chǎn)區(qū)域中對(duì)設(shè)備進(jìn)行重新定位和重組，能有機(jī)會(huì)訪問以前未連接的設(shè)備信息，以及通過引入新設(shè)備即可進(jìn)行擴(kuò)展生產(chǎn)能力，而無需進(jìn)行復(fù)雜且昂貴的重新布線。無線技術(shù)能夠在目前的多種無線標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議的使用場(chǎng)景中充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，例如超小型傳感器、大型分布式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、以及工廠和過程自動(dòng)化。

b可靠性傳輸/抗干擾能力

交通、電力航油、石油化工、冶金、煤炭、水處理等各種行業(yè)對(duì)工業(yè)級(jí)網(wǎng)絡(luò)傳輸設(shè)備都有著大量的需求。可靠性以及抗干擾能力體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)傳輸層面的精準(zhǔn)性與高效性。

c從數(shù)據(jù)到智能——數(shù)據(jù)采集

技術(shù)難點(diǎn)主要包括海量數(shù)據(jù)如果直接存儲(chǔ)無法用于分析、工業(yè)數(shù)據(jù)的協(xié)議沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、視頻傳輸所需帶寬巨大、對(duì)原有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集難度大、及安全性考慮不足。

主要技術(shù)變化和特點(diǎn)

a. 從有線到無線。

b. 從模擬到數(shù)字。

c. AI及邊緣計(jì)算的應(yīng)用。

上文已提及a點(diǎn)，這里詳細(xì)地說明b點(diǎn)，而在后面部分我們會(huì)講到c點(diǎn)邊緣計(jì)算。

互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)主要來自于服務(wù)器等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及互聯(lián)網(wǎng)用戶，包括是大量的文本數(shù)據(jù)、社交數(shù)據(jù)以及多媒體數(shù)據(jù)等；工業(yè)數(shù)據(jù)主要來源于機(jī)器設(shè)備數(shù)據(jù)、工業(yè)信息化數(shù)據(jù)和產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)數(shù)據(jù)。

工業(yè)數(shù)據(jù)主要包括以下幾種：

鍵值型工業(yè)數(shù)據(jù)。只有經(jīng)過深度顆粒化處理的機(jī)器數(shù)據(jù)，才能分析海量的工業(yè)數(shù)據(jù)，因此，這部分?jǐn)?shù)據(jù)的特點(diǎn)是每條數(shù)據(jù)內(nèi)容很少，但是鍵值頻率極高。

文檔數(shù)據(jù)。包括工程圖紙、仿真數(shù)據(jù)等。

信息化數(shù)據(jù)。由工業(yè)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，一般是通過數(shù)據(jù)庫形式存儲(chǔ)的，這部分?jǐn)?shù)據(jù)是極好采集的。

接口數(shù)據(jù)。由已經(jīng)建成的工業(yè)自動(dòng)化或信息系統(tǒng)提供的接口類型數(shù)據(jù)，包括txt格式、JSON格式、XML格式等。

視頻數(shù)據(jù)。工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)會(huì)有大量的視頻監(jiān)控設(shè)備，這些設(shè)備會(huì)產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù)。

圖像數(shù)據(jù)。包括工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)各類圖像設(shè)備拍攝的圖片（例如，巡檢人員用手持設(shè)備拍攝的圖像數(shù)據(jù)）。

音頻數(shù)據(jù)。包括語音及聲音信息（例如，操作人員的通話、設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)的音量等）。

自動(dòng)化技術(shù)的未來發(fā)展趨勢(shì)和展望

如上所述，工業(yè)數(shù)據(jù)主要由以下這幾類構(gòu)成：海量的鍵值型工業(yè)數(shù)據(jù)、文檔數(shù)據(jù)、信息化數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和音頻數(shù)據(jù)）。智能工業(yè)主要分析的也是這幾種數(shù)據(jù)，因此，我們要更加靈活和聰明地運(yùn)用人工智能等技術(shù)，才能夠熟練應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，從而貢獻(xiàn)于工業(yè)生產(chǎn)。具體如下：

a. 充分運(yùn)用無線傳感網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)是一種分布式傳感網(wǎng)絡(luò)，具有低成本、低功耗、多功能的優(yōu)勢(shì)。傳感器網(wǎng)絡(luò)具有廣泛的應(yīng)用前景，范圍涵蓋醫(yī)療、軍事和家庭等很多領(lǐng)域。例如，傳感器網(wǎng)絡(luò)的快速部署、高可用，可擴(kuò)展，和容錯(cuò)特性，使其在軍事指揮、控制、通信、計(jì)算、智能、監(jiān)測(cè)等應(yīng)用領(lǐng)域比傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)更加強(qiáng)大。

相較于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和其他類型的傳感器，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)包括搭建方式靈活、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不固定可以根據(jù)需求隨時(shí)增加或者減少、及可靠的網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度。

b. 基于人工智能技術(shù)的數(shù)據(jù)分析

在智能工業(yè)發(fā)展下，下一代智能工廠將先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于軟件服務(wù)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，以提高產(chǎn)能和生產(chǎn)效率。使用本地傳感器控制和管理輸出的邊緣計(jì)算和人工智能技術(shù)，能夠顯著地提高效率和減少誤差。

c. 時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）

“TSN是以以太網(wǎng)為基礎(chǔ)的新一代網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)，具有時(shí)間同步、延時(shí)保證等確保實(shí)時(shí)性的功能?！?/p>

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是TSN在未來非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一。所有需要實(shí)時(shí)監(jiān)控或是實(shí)時(shí)反饋的工業(yè)領(lǐng)域都需要TSN網(wǎng)絡(luò)。例如：機(jī)器人工業(yè)、深海油氣勘探開發(fā)以及銀行業(yè)等等。TSN不但可以解決傳統(tǒng)以太網(wǎng)的不確定性問題，還可以解決工業(yè)領(lǐng)域總線的復(fù)雜性問題。

d. 實(shí)時(shí)M2M

M2M字面意思是“機(jī)器對(duì)機(jī)器”，指的是機(jī)器設(shè)備之間在無需人為干預(yù)的情形下，直接透過網(wǎng)絡(luò)溝通而自行完成任務(wù)的模式或系統(tǒng)。這樣的模式或系統(tǒng)為萬物互聯(lián)提供了服務(wù)。

這些具備計(jì)算能力的設(shè)備和機(jī)器，能夠捕獲周圍世界的數(shù)據(jù)，并與其他連接的設(shè)備共享，從而創(chuàng)建“物”的智能網(wǎng)絡(luò)。這意味著機(jī)器可以在不需要人為干預(yù)的情況下交流和共享信息。一些耗時(shí)或枯燥的工業(yè)制造流程可以自動(dòng)化，讓人們可以進(jìn)行其他更有用或更有趣的活動(dòng)。

e. 5G

是第五代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。它是繼1G，2G，3G和4G網(wǎng)絡(luò)之后新的全球無線標(biāo)準(zhǔn)。它使用全新的無線基礎(chǔ)架構(gòu)，峰值的下載速度比4G快10倍以上，并有望消除乎任何延遲。5G技術(shù)將啟動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）時(shí)代，以低成本連接數(shù)十億臺(tái)機(jī)器、設(shè)備和傳感器。目前，由于工業(yè)設(shè)備受到部署條件的限制，大量的計(jì)算資源大都配置到了云端。相比之下，終端設(shè)備技術(shù)發(fā)展相對(duì)緩慢，造成云端資源大量空閑，終端資源卻不堪重負(fù)。這就要求從終端到云端的數(shù)據(jù)傳輸管道必須夠?qū)?，才能快速響?yīng)需求。而5G超大帶寬、超低時(shí)延、超高可靠、超密連接的特性，恰恰消除了這一困擾，加速了智能制造的發(fā)展和應(yīng)用。

f. 邊緣計(jì)算等在自動(dòng)化系統(tǒng)的應(yīng)用及技術(shù)推動(dòng)

如果說云計(jì)算是在“云端”進(jìn)行的大數(shù)據(jù)集中處理，那么，邊緣計(jì)算則可以理解為位于邊緣、靠近終端（例如手機(jī)）的大數(shù)據(jù)處理。

邊緣計(jì)算有幾個(gè)明顯的優(yōu)點(diǎn)：

低帶寬依賴：邊緣設(shè)備處理了部分臨時(shí)數(shù)據(jù)，不再需要將全部數(shù)據(jù)上傳至云端，只需要傳輸有價(jià)值的數(shù)據(jù)，極大地減輕了網(wǎng)絡(luò)帶寬的壓力，并減少了對(duì)計(jì)算存儲(chǔ)資源的需求。

低延遲：在靠近數(shù)據(jù)源端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，能夠大大地減少系統(tǒng)時(shí)延，提高服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間。

經(jīng)濟(jì)性：某個(gè)應(yīng)用如果使用云平臺(tái)，不但能從技術(shù)上解決帶寬和延遲問題，并且邊緣執(zhí)行計(jì)算也可能更節(jié)約費(fèi)用。

可靠性：云平臺(tái)、云端的網(wǎng)絡(luò)連接并非一直可靠，而應(yīng)用可能需要一直運(yùn)作。例如人臉辨識(shí)門鎖，如果網(wǎng)絡(luò)連接斷開，門鎖靠邊緣計(jì)算依然正常工作。

隱私：使用云端，有許多應(yīng)用出于隱私考慮而需要進(jìn)行本地處理。邊緣計(jì)算為關(guān)鍵隱私數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與使用提供了基礎(chǔ)設(shè)施，提升了數(shù)據(jù)的安全性。

g. 故障診斷

故障診斷結(jié)合了AI技術(shù)，邊緣計(jì)算技術(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)傳感器觸發(fā)警報(bào)時(shí)，實(shí)時(shí)而快速地響應(yīng)機(jī)器故障，很大程度上避免災(zāi)難發(fā)生。邊緣系統(tǒng)可以在毫秒內(nèi)響應(yīng)輸入，要么進(jìn)行調(diào)整以修復(fù)問題，要么關(guān)閉生產(chǎn)線以防止出現(xiàn)嚴(yán)重問題。AI技術(shù)則可以結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析機(jī)器的狀況，也可以在某種程度上達(dá)到避免故障的效果。

結(jié)論

本文介紹了中國工業(yè)自動(dòng)化的現(xiàn)狀，從傳統(tǒng)制造業(yè)到智能制造的轉(zhuǎn)型、主要技術(shù)痛點(diǎn)、變化和特點(diǎn)、自動(dòng)化技術(shù)的未來發(fā)展趨勢(shì)和前景這四個(gè)方面來剖析中國工業(yè)自動(dòng)化的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。

中國工業(yè)經(jīng)過百年發(fā)展已經(jīng)有了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，隨著近幾年的高科技發(fā)展，工業(yè)和制造業(yè)緊隨其步伐，加快轉(zhuǎn)型，結(jié)合人工智能的發(fā)展，有效地提升了工作效率，提高了生產(chǎn)質(zhì)量，減少了工人在體力方面的付出，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程的精準(zhǔn)、高效、智能、環(huán)保和便捷。不過，工業(yè)智能化不代表工業(yè)的無人化，在一定程度上，工人也將受益于智能工業(yè)。

在未來，我國工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)仍將結(jié)合多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，走向更加智能化、網(wǎng)絡(luò)化、便捷化的明天。