"自強不息 —— 中國工業界的喉舌。"
工業互聯網存在哪些科技難題?恐怕是產業界和工業界非常關注的問題,因為它們既是科技問題,也是應用難題。2019工業互聯網峰會上,眾多專家分享了各自的精彩觀點。
挑戰一:網絡與安全
北京郵電大學教授黃韜認為,網絡與安全是目前看到的重要挑戰。第一,互聯網一直以消費型為主,但新的工業需求,顛覆了前一個時代的電信網的固定技術,因此在網絡層面,無論是工廠內還是工廠外,面臨很多挑戰。這就是效率和確定性之間的矛盾,這個問題還沒有解決。
第二,雲、數據中心越來越重要,目前來講全球的流量超過了60%、70%是雲計算帶來的,這裡面的大問題就是人工智能、大數據等等,都離不開計算能力,尤其是邊緣計算。這麼多雲計算、邊緣計算之間的交互和協同很複雜。在工業互聯網時代,公有云、私有云之間的交互,也就是混合雲或者是多雲管理,或者是雲邊協同,這些涉及到資源怎麼配置,虛擬化怎麼打通,挑戰非常大,而且也蘊含了非常大的價值。
第三,網絡領域很大的問題是安全。工業企業以前很封閉,安全性挑戰沒那麼大,是硬件問題,現在的一些工業企業上雲以後,安全性變得非常複雜,包括雲安全,邊緣安全,內部協議安全,如果孤立地來解決,並不能夠真正滿足業界的需求。所以怎麼能夠有虛擬化的統一的安全體系,需要探討。
挑戰二:數據管理
清華大學大數據系統軟件國家工程實驗室總工程師王晨認為,工業互聯網上的數據管理非常有挑戰。
第一,工業上用到的大量的數據高效查詢的問題,它與商業物聯網、工業場景的數據量完全不在一個數量級。比如風電領域,風機上的振動數據的採集頻率會達到毫秒級及以下,是上萬赫茲的採集頻率。這樣的數據怎麼存儲,查詢,是特別大的挑戰。還有實時數據庫,也沒有很好地解決這種問題,這是數據管理的效率問題。
第二,是數據利用不能迴避的兩個問題,一個是數據治理也就是數據質量的問題,在工業上,機器回來的數據質量比人產生的數據質量更糟糕。由於傳感器本身的採集精度問題,環境的漸次干擾問題,會產生數據丟包,那怎麼做修正?這和工業密切相關,也是一個很開放的問題。
再一個就是數據集成的問題,非常有挑戰,因為傳統數據集成基本上是相同性或者是相似性做數據集成,但回到工業上看,離散製造業要根據動態變化考慮做數據集成,流程製造業要看到不同工序中時序的變化。這些已經超出了傳統數據管理的範疇。
挑戰三:關鍵技術
北京航空航天大學校長助理趙罡表示,工業互聯網是姓工還是姓信?實際上製造是工業互聯網的腰,沒有腰互聯網直不起來。他認為,工業互聯網在關鍵技術層面面臨挑戰。
第一,是產業模式。互聯網帶來的影響非常大,尤其是中國成為第二大經濟體,很快成為第一大經濟體,跨國企業會越來越多。在跨國企業,產業組織模式跟以往就不一樣了,怎麼尋求成本的最低和效率的最高,要藉助於互聯網技術。對於製造本身來說,互聯網跟製造本身好像不相關,但今天的產業組織模式發生了變化,原來需要人交互的,這個時候需要更多的智能手段,一個最核心的技術就是工業軟件的技術。工業軟件是發展工業互聯網一個很重要的方向。
第二,是關鍵技術。在智能製造過程當中,對協議的要求非常高,包括實時性,容錯率各個方面。近一年多,中國主導的5G技術,讓我們感覺到這是機會。未來大家到車間裡面不再有電纜了,是一個無線的車間環境。在這種情況下,對整個數控系統,對機器的反饋時間要求等,這是做通訊的人要解決的問題。
挑戰四:區塊鏈
同濟大學教授劉兒兀認為,需要引入區塊鏈技術解決應用中對安全的擔憂。工業互聯網主要都集中於工業雲,不管是設備上雲,還是生產流程上雲,或者是有一些運營也要上雲,劉兒兀認為,特別關鍵的就是安全的問題,時延性還排在低位,因為時延大一點可能充其量是良品率低一點、效率低一點,但是企業核心的配方或者是生產製造的流程,需要解決安全問題。
目前,各大公司可能會做一些小規模的適用,但是雖然PAAS已經建立起來了,可工業互聯網APP,最大的平臺也不過是200多個,這顯然跟需求完全不匹配。也就是說,雖然PAAS慢慢起來了,很多公司還是在觀望,原因就是“核心的東西會不會透露出去”。
如果可以把區塊鏈引入到工業互聯網來,是一個好機會。至少可以解決幾個問題,一個是透明性,一個是可溯源,另外一個最重要的就是安全。區塊鏈本身有一個三元性,可擴展性、分佈式、安全性。在工業互聯網的環境下,應該更側重於安全性,把其他的兩個方面交給雲去處理。
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