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导读：边缘计算技术广泛普及并与传统工业自动化技术深度融合，形成边缘控制这一新兴概念。边缘控制依托其开放架构，可与新型工业网络技术、实时虚拟化技术及跨平台编译技术等
导读：边缘计算技术广泛普及并与传统工业自动化技术深度融合，形成边缘控制这一新兴概念。边缘控制依托其开放架构，可与新型工业网络技术、实时虚拟化技术及跨平台编译技术等相结合，在保证实时可靠工业控制的基础上，集成一定的计算能力以满足当前工业现场的场景需求，以期对传统工业控制形成互补或部分替代。本文旨在从边缘控制的概念形成、参考架构、发展路径与趋势及热点技术等几个方面对边缘控制技术进行研讨和分析。
自20世纪70年代PLC进入工业自动化领域，ISA-95（企业系统与控制系统集成国际标准）的L1和L2层的制造控制层的软硬件结构未有变动，自动化市场结构一直围绕着软硬件强绑定方式演进，供应商将硬件配套的软件开发环境一并交付客户，同时，现场总线、实时以太网等工业协议“七国八制”情况严重，现场网络互通困难，产生信息孤岛，导致了工业控制在CT、OT、IT层面壁垒高筑，阻碍了生态的发展，因而亟需工业控制在技术上产生变革以解决上述问题。
回顾工业控制的演进历程，如图1所示，主要经历了三个重要时期：首先是上世纪三、四十年代模拟时代。这一时期因有了战时的积累，工业控制理论与技术蓬勃发展，工控形式主要是模拟监测仪表和模拟单回路反馈控制器，并逐渐从分散电路控制过渡到集中电路控制；1946年计算机的出现，将工业控制从模拟时代带入到模拟和数字混合时代。随着全球第一个数字化工业控制系统—直接数字控制（Direct Digital Control，DDC）建设完成，各种新的工业控制设备逐渐崭露头角，如1969年出现的PLC（Programble Logic Controller）和1975年出现的DCS（Distributed Control System），通过配置其控制逻辑可更改的灵活性，实现了对传统的继电器设备的替代。同时，这一时期工控网络也逐渐从串行通信向现场总线过渡，传输能力和实时性有了较大的提升；工业控制从模拟和数字混合时代过渡到数字时代的标志是1985年基于PC的工业控制器的出现。工业PC具备开放性、低成本、软硬件资源丰富、生态成熟等优势，其媲美PLC的可靠性及易部署、易操作、易维护等特性使其逐渐被设备提供商、解决方案集成商及终端用户所接受。在这一时期，普通以太网逐步应用于工业控制系统，使适用于工业的实时以太网得到了快速发展。
图1 工业控制系统演进历程
总结以往的演进规律，工业控制的升级换代主要是由内在因素和外在因素联合驱动产生的。内在因素表现在来自工业现场侧的需求的变化。随着机器视觉质检、设备预测性维护等场景的引入，工业现场侧不仅仅要对实时性的控制指令进行处理，也要对大量的非实时数据进行处理，而当前工业控制系统不能满足如此大数据量的处理需求。另外，现场侧产生大量的异构生产数据，这些数据对于企业精细管理和精准决策有重要意义，但当前工控系统较为封闭，无法实现异构数据的共享；外在因素表现在随着计算机、网络等技术的不断迭代升级，以及与传统工业控制技术相融合，从而催生出新型工业控制技术。当前ICT技术如5G、TSN（Time Sensitive Networking）等确定性网络技术、边缘计算技术等与工业控制的融合正在走实向深，将驱动新的工控产品形式的产生。
考虑工业生产中的一个典型应用场景，生产线上的数据通过采集汇总后，呈现在基于Web的用户界面上，工厂主管人员可通过分析生产目标达成情况和订单情况来对生产进行实时调整。然而，上述场景在实现过程中可能会面临诸多问题。数据产生于现场的传感器和执行器并传输信号到PLC进行数据统计，然后PLC将统计数据再传输至PC中的通信程序并本地储存，同时，数据也传输至基于PC的HMI和SCADA系统中。最后，为了将数据传输至本地或云端部署的工厂服务器，需通过HMI或SCADA执行数据转发。整个过程中，数据在多个中间件中流转，提升了数据的安全性、完整性风险。同时，各节点间需经过多次的协议转换，例如PC或服务器适用的IT协议TCP/IP、HTTP、PLC、传感器和执行器等适用的OT协议Ethernet/IP、Profinet、OPCUA等，相互转换复杂度高，需要一定的工作量。另外就是开发成本高，整个数据流转过程涉及到OT工程师、IT工程师相互间在领域边界的配合。
由此，边缘控制的概念应运而生。边缘控制是集设备边缘、网络边缘和计算边缘于一体的新型控制技术，兼具IT技术的信息搜集、处理、存储、辅助决策等能力和OT自动化控制技术功能，同时具有集成边缘计算的能力。边缘控制器是边缘控制技术实现的产品形态，第一套边缘控制器系统（EPIC）来自于Opto22的groovEPIC，是为了解决工厂数据流转过程中所面临的上述问题而设计研发的。
边缘控制器全称是EPIC（Edge Programmable Industrial Controller），Edge（边缘）—即数据产生于边缘、处理于边缘，并和边缘计算紧密结合；Programmable（可编程）—既支持OT语言（如梯形图、功能模块图、顺序功能图等），也支持IT语言（如C、Java、Python等），并且提供开放编程环境；Industrial（工业）—即支持工业特性，如工业恶劣环境、简化部署特性、设备自诊断、适配工业协议等；Controller（控制器）—即可执行硬实时控制任务，保证时间确定性、可靠性，完整代替传统控制器功能。
边缘控制的参考架构，如图2所示，分为端、边、云三个层级，分别部署不同的设备或系统。边缘侧的设备形态为边缘控制器和边缘网关，其南向通过现场总线、工业以太网连接端侧的执行器和传感器等现场设备，北向则通过以太网连入云侧的边缘云或公有云。边缘控制器和边缘网关均可采用通用硬件架构并具备与现场设备通讯能力，边缘网关功能侧重于对下层设备的数据采集、处理分析和向云侧进行转发，而边缘控制器功能偏向于对现场设备的实时控制，二者功能可分别独立实现灵活部署，也可组合在一台边缘计算硬件设备上。
图2 边缘控制参考架构示意图
传统工业现场的ISA-95五层架构，正在向“云-边-端”三层架构转变。边缘控制器一般部署于现场侧或边缘机房，通过OT网络连接到现场的传感器和执行器，并通过以太网或者无线网络，连接到中心云，实现云边协同、应用仓库及云对边缘的纳管。在架构融合转变的过程中，边缘控制器形成了一些关键技术热点，包括云边协同、跨平台编译和实时虚拟化。
（1）云边协同
云边协同是边缘原生的核心技术之一。云端通常具备海量计算能力，通过云边协同、云端开放的能力和资源可提供给边缘端的应用进行调研。以机器学习为例，如图3所示，一般流程是云端首先将训练好的模型下发边缘端，边缘端执行推理并根据结果下发控制指令给现场执行器，并将执行结果反馈至云端，然后云端根据反馈结果再次进行模型训练并更新模型再次下发给边缘端。另外一个场景是边缘端实时采集的现场工况数据经预处理后上传到云端进行汇总分析，从而实现数据可视化，以支持工厂管理层的精准决策。
图3 基于云边协同的边缘控制流程
（2）实时虚拟化
实时虚拟化技术是实现虚拟化边缘控制的关键技术，既融合了虚拟化技术，同时也保持工业控制的实时特性。其实现方式一般是在一套硬件上运行两个或者多个操作系统，其中包括实时操作系统（用以运行逻辑控制、运动控制等实时功能）和分时操作系统（如桌面系统，用以运行HMI/SCADA或者数据库等非实时应用），各系统间互不干扰，分时操作系统的启停不会影响到实时系统的运行。实时虚拟化的优势主要体现在其兼顾了边缘计算和工业控制的硬实时特性，另外虚拟化使资源利用率大幅提升，还可以节约能耗，节省空间，更适用于边缘端部署。目前主要的实时虚拟化实现方式分为托管实时虚拟化和裸机实时虚拟化，如图4所示。托管实时虚拟化是基于Type-2型的虚拟机，在基础操作系统之上，运行实时虚拟机RTOS和分时操作系统，工业控制程序在RTOS中运行；裸机实时虚拟化是基于Type-1型的虚拟机，在Hypervisor上直接运行多操作系统，包括RTOS。裸机实时虚拟化，其隔离性和实时性均优于托管的实时虚拟化。
（3）跨平台编译
跨平台编译技术将成为边缘控制的重要赋能工具，可实现程序的通用开发和通用部署，打破了原有编译环境与硬件强绑定所产生的壁垒。跨平台编译技术可提供包括IT和OT的多语言支持环境，并具有可复用性、可配置性和便携性。典型的跨平台编译技术如CodeSys，其RTE（运行环境）通过对分时系统内核进行实时性改造，保证了工控系统的确定性，
图4 托管实时虚拟化和裸机实时虚拟化
同时支持主流的CPU架构（如ARM、X86），可在通用PC上进行安装，使CodeSys具有了明显的跨平台特征。另外，基于IEC-61499的编程平台，如4DIACIDE及EcoStructure Automation Expert等，实现了诸多先进理念，比如软硬件解耦、支持虚拟化、支持整体设计、集成信息模型等，其核心点是支持多种场景的IT/OT语言混合编程，并通过统一接口的功能块进行封装以开放调用。
（4）新型网络技术
以5G和确定性网络为代表的新型网络技术与边缘控制的结合，将成为解决工业现场互通问题的重要支撑。5G作为接入侧技术，为工业现场提供了海量设备接入能力并具备端到端传输低时延、大带宽、高吞吐等服务特性，可有效满足边缘端实时指令处理需求和大数量的非实时数据处理需求。确定性网络如时间敏感网络（TSN）、确定网（DetNet）和确定性IP（D-IP）网络，可用于提供实时数据传输，保证了确定的通信服务质量如超低上界的时延、抖动、丢包率、上下界可控的带宽以及超高下界的可靠性，能够满足工业现场高质量通信需求。
通过调研当前边缘控制产业的发展状态及市场上的边缘控制器的功能及实现方式，笔者发现目前边缘控制器主要形成了两种发展路径，分别是通用边缘控制器和虚拟化边缘控制器。
（1）通用边缘控制
通用边缘控制器的关注点在传统控制器基础上的能力拓展，一般集成边缘计算能力，在边缘侧可进行必要的数据处理、分析，并且集成物联网协议能力，直连云端。这种发展路径扩展了原有工业控制器的能力，有助于工厂内各层级系统和设备的纵向打通。
典型的通用型边缘控制器如：霍尼韦尔公司的ControlEdge PLC，支持物联网协议与云端通信，可集成HMI/SCADA功能；西门子公司的S7-1500+TM NPU智能模块，具备神经处理单元模块，可实现AI算法和PLC逻辑的融合，可集成视觉处理单元芯片，适用于图图像处理；奥普图公司的groovEPIC，即前文提及的第一套边缘控制器，可在边缘采集、处理、查看和交换数据，并且同时支持OT和IT语言编程；施耐德的莫迪康M262边缘控制器，由独立内核执行通信任务，可越过中间网关进行物联网数据传输。
通用控制器的发展是由欧美发达国家主导的，其专注于传统控制器与ICT层面融合的功能升级。通用边缘控制器从维护既有商业利益角度出发，自下而上建设发展，策略是在原有技术上进行能力拓展，稳步推进技术革新。
（2）虚拟化边缘控制
虚拟化边缘控制器一般基于通用PC架构，并可与5G、确定性网络、人工智能等新型ICT技术相结合。技术上，在保证实时性的基础上使控制系统向虚拟化方向演进，以提高资源利用率，同时降低软硬件运维及成本，并提供弹性算力实现设备数据集中管理，从而提升产线柔性。
典型的虚拟化边缘控制器应用案例如：东土科技与三一重工、中国联通联合发布了基于5G的虚拟化边缘控制器，实现了毫秒级高实时控制；宝信、华为和上海交通大学发布了基于广域网的虚拟化边缘控制器，实现了20微秒的时延抖动和4ms以内的网络时延；中国联通和浙江中控发布了基于5GMEC的虚拟化边缘控制系统DeepControl。
虚拟化边缘控制器主要由国内各厂商联合推动，意在突破传统控制器架构束缚，集中边缘资源以提高资源利用率，进而减少软硬件成本。虚拟化边缘控制因其灵活、适应性强和综合成本较低等优势，在OT领域将大有可为，但当前国内产业发展尚未成熟，技术积累尚未完备，因此提升其时间确定性和健壮性以在高节拍、高速控制场景中对传统控制器形成替代，将成为未来发力重点。
边缘控制的重要价值已受到普遍认同，国外先进国家和地区通过成立组织、启动孵化项目、制定框架和标准、开启测试验证来布局边缘控制，国内也持续发布政策以完善边缘控制发展环境。未来，笔者建议从健全标准体系、推动技术创新及完善产业生态三个方面推动边缘控制的规模化发展。
（1）健全标准体系
标准制定对于引导研发方向、规范产品形态具有重要意义。当前边缘控制相关标准较为匮乏，笔者建议兼顾各发展路径的边缘控制，组织产业各方统筹规划，统一布局，构建边缘控制标准体系架构，形成整体的标准视图，健全边缘控制标准体系。
（2）推动协同创新
单纯利用边缘控制技术难以充分发挥其价值，需与5G、AI、大数据等技术相结合，相互融合，协同创新。笔者建议面向多技术融合，建设围绕边缘控制的综合测试床以孵化形成一体化解决方案，同时学术上应适时总结梳理关键技术及发展现状和趋势，为技术研究提供重要参考。
（3）完善产业生态
边缘控制是一项新兴技术，如产业各方各自发力，闭门造车，将会形成新的“七国八制”局面，无法从根本上解决当前工控的闭塞局面。笔者建议应提供开放的合作平台，促进供给端研发合作和供需对接，以需求为导向，以解决痛难点问题为驱动，形成合力发展局面。同时，开展各类别边缘控制产品评测，以测促用。
参考文献略。
