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导读《工业互联网平台白皮书》 | 工业知识 洪流四溅的时代

Wjage.com 知识自动化 / 林雪萍  / 2017-11-22 09:11:34

白皮书中给出了一个基本定义:工业互联网平台是工业云平台的延伸发展,其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术,构建更精准实时高效的数据采集体系,建

  昨天在广州举办的工业互联网大会上,工业互联网联盟的《工业互联网平台白皮书》也正式发布。笔者对此做了快速的浏览,整体而言,这个报告整体内容比较翔实,而且披露了很多不同的技术细节。

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图1:工业互联网平台白皮书示意图

  白皮书中给出了一个基本定义:工业互联网平台是工业云平台的延伸发展,其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术,构建更精准实时高效的数据采集体系,建设包括存储、集成、访问分析和管理功能的使能平台,实现工业技术、经验知识模型化软件复用化,以工业APP的形式为制造企业各类创新应用,最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。

  定义比较长,这里开始直接分享心得吧。

  边缘计算爆炸,改变云统的格局

  边缘计算在过去的一两年的时间,异军突起。而ICT厂商一点都没有浪费这个机会,迅速从这里进入了工业领域,尤其是许多被认为是传统自动化供应商的地盘。边缘计算成为ICT巨头轻松进入工业互联网的最好切口。软硬结合(如微软的Azure盒子、亚马逊的雪球箱、谷歌的硬件),令人印象非常深刻。硬件顺利加软,而软件网关(如Oracle的)也顺利入位。工业互联网,已经不是天上的角逐,而成为地下厮杀的新战场了。

  中国电信在工业领域密集布局,表现出比中国移动更加进取的姿态。中国电信 CPS平台以生产线数据采集与设备接口层为基础,初步实现数据汇聚、大存储、安全保障、工业数据清理和分析展现应用的能力。对于传统上习惯了做通用管道而言,中国电信深度弯腰做工业攻坚,是一个非常好的态势。

  工业实时性被蚕食突破

  无论是算法模型成为新势力,还是直接在芯片系统的原生集成。这使得工业级的毫秒级响应的应用,逐渐将不再成为门槛。

  其中一种做法就是在边缘层进行数据预处理,剔除冗余数据,从而减轻平台负载压力。有意思的是,软件阵营和硬件厂商纷纷上手。SAP Leonardo Edge Platform与Dell边缘网关集成,实现边缘数据的实时预处理;而华为推出EC-IoT解决方案基于敏捷网关,能够大幅缩短上线时间。

  与此同时,基于操作系统和芯片的原生集成正成为重要创新方向。如Intel推出Wind River Edge Management System嵌入式管理系统,实现设备与Intel IoT Platform的直接互联。Ayla IoT Platform与博通、高通、意法半导体等芯片巨头合作,将平台接口内嵌在芯片中,直接从芯片层面支持边缘与云端的互联。

  OPC UA和时间敏感网络TSN也在迅速上位。一个解决机器互操作问题,一个推动工业以太网迈向兆字节时代,这有望迅速成为扫平工业设备复杂性、协议多样性和实时性的障碍,为5G的工厂级应用和万物互联的智能工厂,提前铺平道路。

  从APP到微服务的平民化

  工业互联网平台的三明治模型中(前言中安司长语),中间的PaaS平台(Platform as a Service)是最重要的部分。目前最有雄心壮志的选手,都在聚焦这个地方。新型API技术和容器部署方式,使得平台本身的快速部署和应用,也成为可能,非专业人士(当前很多企业的设备维护都是这一类人员)也能轻松部署——PTC的可视化做的非常好。与此同时,为各类APP开发者提供满足场景应用开发的微服务,正在成为全新的潮流。

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图2:平台架构

  西门子通过在设备端部署数据采集模块MindConnect Nano,实现通用协议兼容和私有协议转换,至少在西门子自有的设备阵营轻松完成设备连通。

  工业互联网平台走向平民化,非IT的专业人士也可以轻松上手。这是一个巨大的进步。

  知识黑盒仍然是竞争的焦点

  工业互联网不会因为BAT进来而失去其固有的工业复杂性。这其中最为核心的仍然是工业技术如何体系化、软件化表达的地方。GE、西门子等原有的工业技术积累,依然是巨大的壁垒。即使在所谓的开源、开放的平台上,仍然是存在各种巨大的知识“黑盒”,很难探得究竟。以为工业互联网就能抄近路的想法,不仅是错的,而且错了一个量级。因为软件固化的知识,跟硬件固化的知识不同,前者将更加难以洞察。模仿变得更加困难。

  然而这个骨头,对中国工业而言,必须啃下去。甲方、乙方的通力深度合作,是必经之路。工业互联网的普及,显然数据分析方法与工业机理知识正在受到更多的关注。对复杂工业数据的深度挖掘,正在成为共识。报告中提到上海隧道工程公司通过与寄云合作,借助平台采集工业检测设备中的各类图像、距离、位置等全部数据,基于岩土知识、扭矩曲线等工业知识机理标记异常信息,对历史数据进行特征提取与模型训练,再接入实时数据进行异常预警,从而解决盾构硬岩掘进机TBM施工过程中的难题。这是携手共进的结果。

  大象蚂蚁齐搬家

  各家工业企业都在搬家。最忙的还是各种工业终端用户,例如波音、卡特彼勒等需要把自己的业务细节和关键洞察,都搬到云上去。ABB这种既是工业互联网平台的提供者,又是制造的关键用户,也在忙不迭的搬家。ABB正将其面向20多个工业领域的180余项工业解决方案向Ability平台迁移;而且,还将这个平台向微软的Azure上迁移。

  一个全民搬家、一片混乱的局面。张飞斗岳飞的情势,也不断发生。西门子MindSphere先是甜蜜地与SAP联姻,然后迅速就分开而转向亚马逊的AWS云。

  这是一个整体局面混乱的时代。很多事情想不清楚,很多事情只能做了才知道。但毫无疑问,将现有工业应用向云端迁移,构建应用服务平台,实现应用的灵活部署与调用,成为主流。包括施耐德EcoStruxure平台、发那科FIELD system平台、和利时HiaCloud平台,都在忙着搬家。

  工业知识的洪流四溅,大东家也在四处迁移,就像雨前的十万蚂蚁大军。真是难得一见的大场面。

  工业互联网社区的崛起

  建立生态体系,其实还是一个遥远的梦。工业APP是当前工业互联网平台最弱的地方。这使得,每一个野心勃勃的平台提供者,都不得不一边建平台搭场子,一边说服行业联盟者,一边自己撸袖子下地去搬砖头开发应用。在这个过程,如何抓住工程师的兴趣和需求,从大小不一的社区出发,建立各种丰富的垂直应用。才可能抢先建立出生态体系。

  与电商平台的赢者通吃(winner-taking-all)的模式不同,笔者认为工业互联网平台不会出现一两家独大的局面,而是将出现“山”结构字形,也就是基础平台之上,会站立很多不同、大大小小的山头。这些山头,首先更容易围绕着企业供应链做起。白皮书中提到的航天云网的案例之一,就是从航天科技集团的内部企业河南液压气动公司进行部署。这对于那些拥有成熟供应链的企业如美的,建立美云智数MeiCloud都是顺利成章的事情,对多个分工厂的云管理也变得从容不迫。

  而目前,仍然是工业互联网平台发展的春秋时代(见工业云的春秋时代),连战国七雄的影子都没有。霸主出现的日子,还得等一阵子。

  很多细节的披露

  该报告覆盖了很多工业互联网的公司和细小的场景描述,值得仔细研究。文中首次提到了西门子MindSphere的底层架构是基于Cloud Foundary。这一点以前一直没有披露,西门子似乎有意无意地避开了这个问题。

  再例如,PTC 在美国工业互联网非常受推崇,也屡获各种IDC、美国Quadrant Knowledge Solutions、欧洲PAC咨询公司等大奖。而在白皮书报告中指出, ThingWorx平台中集成能够实时发现边缘设备异常的模块 ,并与云端分析交互共享,实现模型迭代生长。这种“边缘与平台协同”,解释了PTC会被很多其他物联网平台作为支撑的一个重要原因。

  其实物联网平台的突破,体现在很多方面。英特尔芯片windriver、Ayla的技术不太为大家所知的细节。例如,新型API技术为多源异构系统的快速集成提供有效支撑,实现边缘设备与云端的集成、传统工业软件与云端的集成、平台内部不同软件和功能的集成。目前,Ayla、Intel IoT、Zatar、Xively、Eurotech等平台更是以REST协议为核心手段实现设备、应用程序、后端系统的全要素集成。

  这些细节,需要慢慢地消化了。

  小结

  快速读完这篇报告后,感觉工业时代的发展还是非常快。拦路虎固然很多,但腾飞鸟也不少。工业互联网平台,简单而言可以概括为云端设施、设备联网、数据采集、知识复用、平台支撑和APP生态。但这里面牵扯了工业体系大量的场景、细节和技术,因此也是一个令人望而生畏的迷宫。业内人士在其中难言掌握全局,外部人士如ICT新贵也没有取巧之计。这使得白皮书中有些案例的总结,难免有点拼凑之意。这是一个尴尬的遗憾。不过对整体水平而言,也无伤大雅。

  各方人马齐聚,工业互联网平台的闯关继续。恰如一个建设金字塔的工地现场,来来往往的人群,很难知道对方都是在干什么。然而,大方向既定,局部洪流也在突破,雄壮的金字塔自然也会假以时日,合龙而出。

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