关键技术催动工业互联网由虚向实

来源:科技日报时间:2019-03-25 14:14:29

波音737 MAX 8型飞机不到半年发生了两次重大空难,导致外界对该型号飞机安全问题产生忧虑,也引发了对数?#33268;?#29983;(Digital Twin)技术的关注,近期甚至在A股引爆了数?#33268;?#29983;概念,成为继边?#23548;?#31639;后股市又一追逐的热点。

催动工业互联网继续走向完善的关键技术很多,但而最能体现工业互联网“助?#25216;?rdquo;5G拉动作用的就是数?#33268;?#29983;和边?#23548;?#31639;,它们都具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点。

数?#33268;?#29983;重塑工业运行模式

全国首例基于5G的远程人体手术——?#20004;?#26862;病“脑起搏器”植入手术成功完成后,通信行业著名专家宁宇说:“这就是数?#33268;?#29983;概念的落地,但相对于这种与生命相关的应用场景,我更看好远程设备的检查维修,或用机器人替代真人进行危险物体、环境处理等。”

数?#33268;?#29983;一词由美国密歇根大学Michael Grieces教授2003年在他所讲授的产?#39134;?#21629;周期管理课程引入。简单地说,数?#33268;?#29983;就是用数字技术模拟、仿真物理对象在现实世界中的行为。

你也可以绕过所有技术细节来这样理解数?#33268;?#29983;,全球每250个新生儿就会出现1对同卵双胞胎,基因的接近和生活环境的相同,让他们呈现很多相似之处,他们甚至在生理?#25176;?#29702;上息息相通。

洛克希德·马丁公司视它为未来国防工业6大顶尖技术之首,美国GE公司已为每个引擎、每个?#26032;幀?#27599;台核磁共振,创造了一个数?#33268;?#29983;体,通过这些拟真的数字化模型,在虚拟空间调试、实验,以让机器的运行效果达到最佳。

工业互联网联盟(IIC)架构任务组联?#29616;?#24109;林诗万强调:“数?#33268;?#29983;的另一半不一定?#38469;?#29289;理实体,也可以是逻辑实体。?#28909;?#29983;产流程、业务流程、组织结构,只要是有数据可采的或者能够安装传感器的、可以测量的、能为我们创造价值的都可?#28304;?#36896;数?#33268;?#29983;体。”

林诗万说:“目前我们之所以能够广?#21644;?#24191;这种技术,是因为我们可以汇聚大量数据,也可?#32536;?#25104;本对数据进行运算。”

基于模型、数据、服务方面的优势,数?#33268;?#29983;正成为工业互联网关键技术,同?#20445;?#24037;业互联网业亦成为数?#33268;?#29983;技术扩展应用场景的孵化床,?#21448;?#36896;业逐步?#30001;?#25299;展至更多的工业互联网空间。

数?#33268;?#29983;引入国内仅几年时间,距离广泛应用还有很长的路要走,却已是众多企业发力工业互联网的重要聚焦点。

联想集团副总裁、中国区商用业务总经理刘征说:“未来工业物联网最核心的应用基础是数据,无论是在生产线上的工业设备,还是城市里的垃圾箱、电灯杆,都需要采集出来并?#25104;?#21040;数字世界,数?#33268;?#29983;因此不可或缺。”

工业互联网托出新计算基石

在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务,无需交由云端,边?#23548;?#31639;正在成为工业互联网海量计算的新基石。

IDC统计,到2020年,将有超过500亿终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。

联想集团生产的计算设备已不仅仅出现在办公?#19968;?#26426;房,而是越来越多地部署到生产环境中。刘征说:“部署这些计算设备的主要目的是帮助客户获取数据,数据可能分散在全世界任何一个地方,不可能百?#31181;?#30334;实时传输到云计算中?#27169;?#21487;能会需要设备在本地做出决策、判断。?#28909;紓?#19968;辆自动驾?#40644;?#36710;上可能有300多个传感器,但?#29615;?#25226;这300多个传感器的数据同时发到云计算中?#27169;?#28982;后再告诉自动驾?#40644;?#36710;应该左转还是右转。”

随着从汽车、无人机、医疗设备到机器人领域设备连接数量不断增长,越来越多的边?#23548;?#31639;设备将在室外、工厂、井下、矿山等场景中唱主角。

如果说前10年云计算的发展主要靠技术驱动,边?#23548;?#31639;则让这一技术理念更符合工业互联网的实际场景。

宁宇说:“人们渐渐发现,全部集中模式的云计算未必是最优的解决方案,那些前端采集数据量大、即时交互要求高、业务连续性强的业务,不?#24066;?#25968;据脱离自己的控制和?#20302;?#30340;业务,集中式的云计算中心就搞不定了,边?#23548;?#31639;技术作为云计算技术?#38590;由?#21644;补充因此大有可为。”

宁宇表示,虽然要实现边?#23548;?#31639;节点与云计算中心的互联和互动,在技术方面有很多问题需要解决,但这不妨碍不同的边?#23548;?#31639;玩家利用各自的优势,从不同的起点、沿着不同的路径,在边?#23548;?#31639;赛道上狂奔,以望在未来工业互联网场景中获取新的价值。(记者 刘 艳)

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