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          关键技术催动工业互联网由虚向实

          2019-03-25 05:23 来源: 中国新闻网

          本报记者 刘 艳

          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?#20998;?#30340;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;痢?G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?#31995;?#29305;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?#28595;?#36215;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?#21215;?#26597;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?#36710;?#30456;同,让他们呈现很多相似之处,他们甚至在生理和心理上息息相通。

          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)架构任务组联合主席林诗万强调:“数?#33268;?#29983;的另一半不?#27426;ǘ际?#29289;理实体,也可以是逻辑实体。比如生产流程、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,也可以低成本对数据进行运算。”

          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,同时,工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?#31995;?#24037;业设备,还是城市里的垃圾箱、电?#32856;耍?#37117;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?#24405;?#31639;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?#21215;?#31639;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:?#23433;?#32626;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?#25105;?#20010;地方,不可能百分之百实时传输到云计算?#34892;模?#21487;能会需要设备在本地做出决策、判断。比如,一辆自动驾驶汽车上可能有300多个传感器,但没法把这300多个传感器的数据同时发到云计算?#34892;模?#28982;后再告诉自动驾驶汽车应该左转还是右转。”

          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?#30331;?0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?#23548;?#22330;景。

          宁宇说:“人们渐渐发现,全部集?#24515;?#24335;的云计算未必是最优的解决方?#31119;?#37027;些前端采集数据量大、?#35789;?#20132;互要求高、业务连续性强的业务,不?#24066;?#25968;据脱离自己?#30446;?#21046;和系?#36710;?#19994;务,集中式的云计算?#34892;?#23601;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?#34892;?#30340;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?#21215;?#20540;。

          标签:
          汽车, 核磁共振, 传感器, 机器人
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