七台河云手机,澳大利亚云手机_

　　随着物联网和云服务的促进，在将数据传输到云计算中心之前，在网络的边缘产生、处理、分析数据，这就是所谓的边缘计算。而边缘计算有助于提高网络速度和降低延迟。可能许多朋友对边缘计算网关非常陌生，下面小编给大家介绍下详情，并给大家讲解下蒲公英设备在边缘计算网关领域的相关内容。

　　边缘计算网关是什么意思?

　　边缘计算，即在源头部署数据处理活动和操作，而不必经过集中式网段。通过使计算更接近产生数据的这些项目的网络边缘，此计算过程可优化设备，IoT设备和应用程序。根据所考虑的设备，网络边缘可以指的是设备与Internet通信的区域。

　　边缘计算网关的作用：

　　1、实现对设备的远程监测和维护，技术人员可以身处异地而全权限地访问其他地方的设备，从而显著提高监测和维护效率，有效节省维护成本，预先监测并消除机械故障;
　　2、利用边缘计算模式(也称作雾计算或是云计算)，能够支持由人工智能算法凭借对数据的分析，进行库存优化、质量控制、产线优化等决策建议;
　　3、借用大数据的搜集和分析，对生产流程进行数字孪生模拟，来计算设备和零件的生命周期以及行预测性的维护，或者是提供大数据量的模拟场景，供新员工进行各式各样的实操培训。
　　实现工业物联网其实并不是最终的目标，借助边缘计算技术实现工业物联，最后提高生产环节的精准联通和效率提升才是最终目的。结合互联网技术的应用模式，把握工业物联的发展优势，打破传统生产流程的信息孤岛，推动各个环节效率和质量的提升。

　　蒲公英设备介绍：

　　蒲公英4G工业路由器R300系列采用自主研发的云虚拟组网技术，打破公网IP限制，为物联网行业打造了颠覆传统通信的SD-WAN智能组网方案，满足企业分支节点互联互通、 IoT物联网工控互联、跨地区信息传输、混合云部署等，实现各地区设备、信息互联互通。
　　而且，蒲公英4G工业路由器R300系列部署简单灵活，只需通过浏览器或APP即可实现数据整合接入;目前，蒲公英4G工业路由器R300系列已经在工业制造、连锁零售、智慧交通、智慧金融等领域得到广泛应用。

　　据悉，蒲公英在新的一年还将继续推出R300工业新品、5G商用路由器、边缘计算网关等，为工业物联网提供更加智能易用的产品和服务。
　　应用场景：
　　IoT智能工控物联网应用
　　连接监测传感器、工程PLC、监控摄像头等设备，提供在室外联网并进行数据传输。
　　室外高速入网，支持多种上网方式并互为备份切换;工业级设计，耐寒耐高温，IP30防护等级;数据实时传输，安全稳定。
　　自助终端无线通信传输
　　终端设备数据收集、远程管理、节约维护成本。
　　高兼容性，适应不同运营商网络的接入;灵活拓展，无线改变现有网络节点，增删灵活;远程维护，远程查看设备使用情况。
　　智能停车场视频监控等数据传输
　　共享车位状态，实现场内视频监控统一上传。
　　支持多种上网方式，有线/4G可互为备份上网;数据传输安全稳定，保障停车系统稳定运行;支持异地组网搭建，多种组网协议可选择。
　　总之，蒲公英作为优质的边缘计算网关设备，拥有安全可靠的通信能力，帮助智能设备进行数据采集、汇总、传输，并可对设备进行远程管理和维护，用户可以放心选择。

2023年11月18日CCF YOCSEF太原在太原理工大学明向校区信计学院北楼一层会议室举办“卫星计算赋能天地一体化网络应用产业发展”技术论坛，本论坛由CCF YOCSEF太原副主席
徐双和学术秘书
董云云担任执行主席，学术秘书
翟双姣和AC委员
姚姗姗担任线上主席。

徐双和董云云作开场介绍

本次论坛邀请到浙江工业大学信息与通信工程学科负责人、国家优秀青年基金获得者
钱丽萍，北京邮电大学信息与通信工程学院副教授
潘恬，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室讲师、中国科协青年人才托举工程项目获得者
马骁，中科星图测控技术股份有限公司高级副总裁
高娟，航天宏图卫星载荷副总师
吴
昕颖担任引导嘉宾。此外，本次论坛还邀请到东北大学副校长、国家杰出青年科学基金获得者
王兴伟，沈阳航空航天大学计算机学院副院长
赵亮，中国移动研究院主任研究员
邓平科，中电网络通信研究院高级工程师
王冬冬，阳泉市科技局党组书记、局长
董增寿，中北大学信息与通信工程学院副教授
姚金杰，中关村实验室助理研究员
赵洁洁，长沙天仪空间科技研究院有限公司业务经理
余鑫担任特邀嘉宾。

引导发言

第一位引导嘉宾浙江工业大学教授钱丽萍以《面向智慧海洋的感通算融合网络》为题，介绍了面向智慧海洋的感通算融合网络，主要涉及海洋数据的感知、通信、计算、存储、利用等诸多方面。针对海洋数据的海量性、多元性、冗余性、不安全性以及海洋通信-计算等资源的稀缺性给数据传输、利用带来的诸多难题，她分享了团队在利用有限网络资源最大化传输高价值的数据以实现海洋有效监测方面的工作。她首先介绍了空天地海一体化网络背景下的感通算融合网络架构，包括数据层、控制层和应用层；然后，阐述了如何基于数字孪生有效协调海基、地基、空基跨域感知-通信-计算多维资源的使用以提高海洋监控能力；最后，展示了卫星通信在海洋监测中如何通算互换实现监测图像的低时延高可靠天地传输。

钱丽萍作引导发言

徐双、董云云为引导嘉宾钱丽萍颁发感谢证书

第二位引导嘉宾北京邮电大学副教授
潘恬分享了题为《低轨卫星组网协议与仿真验证》的报告，首先介绍了低轨卫星组网相对于高轨卫星在通信时延、构建成本、网络鲁棒性和容量可扩展性方面的优势，同时指出了低轨卫星网络因拓扑动态变化、巨型组网规模和星上资源受限所带来的挑战。在组网方面，具体的挑战点包括星间动态拓扑下的路由计算、超大规模星座的路由收敛、卫星星座与地面节点的网络编址以及星地动态拓扑下的移动切换等。针对这些问题，他分享了所在实验室近年来开展的一些研究工作，包括基于动静结合的轨道预测最短路径优先路由协议、面向低轨卫星网络动态拓扑的稳定路由生成算法、面向低轨卫星网络的轻量级路由洪泛机制以及基于身份与位置分离的低轨卫星网络移动管理协议。最后，他分享了搭建大规模低轨卫星网络仿真系统的经验，从最早基于国外成熟仿真工具进行协议设计与验证开始，到后来为了提升仿真性能的可扩展性、仿真功能的灵活度以及仿真软件的自主可控性，基于容器构建了云原生跨主机可扩展卫星网络仿真系统和半实物仿真系统。

潘恬作引导发言

徐双、董云云为引导嘉宾潘恬颁发感谢证书

第三位引导嘉宾北京邮电大学讲师
马骁以《卫星计算展望：机遇与挑战》为题，首先从低轨星座迅速发展趋势以及低轨星座重要应用场景作为导入点，重点分析了部署卫星计算的三大动机——弯管架构局限性、太空数据迅猛增长以及网络控制功能上星的必要性，并指出三大动机同时也是卫星计算研究与发展的三大机遇，即新型卫星计算架构设计与任务调度、基于星-地面站-云系统的数据处理与传输以及星载核心网部署与服务性能优化。其次，她围绕卫星计算架构设计与任务调度问题，指出星上能耗与散热是限制卫星计算能力的两大重要挑战，并介绍了能耗感知的星载任务调度与数据传输分配方案。然后，围绕星地协同的数据处理与传输，考虑卫星内容分发网络场景面临的存储与通信能力受限问题，分享了卫星合作内容缓存与分发方案。之后，针对星上网络控制问题，介绍了星地协同的网络控制架构，并对未来核心网星上部署与功能优化方案进行了探索。最后，她对卫星计算未来的重点研究方向进行了展望。

马骁作引导发言

徐双、董云云为引导嘉宾马骁颁发感谢证书

第四位引导嘉宾中科星图测控技术股份有限公司高级副总裁
高娟以《地基测运控的现状与发展》为题，首先分析了国内外商业航天测运控的发展现状，并指出了当前国内商业卫星测运控发展面临的诸多制约因素，包括地面站、卫星等多方接口不统一、商业模式的测运控体制和标准规范尚未形成等问题。其次，还分享了星图测控的商业航天测控站网体系，以分布各地的地面站为传感网络，以太空资产管理服务平台为处理中心，上联卫星，下达地面运营网络，面向商业航天提供测控服务、轨道增值服务、地面站支持业务、测运控中心建设业务等建设、运维等一体化服务。最后，她表示随着卫星数量的增加，商业航天测控和载荷数据接收具有巨大的市场潜力，星图测控计划布局更多的地面站，迎接商业航天的未来。

高娟作引导发言

徐双、董云云为引导嘉宾高娟颁发感谢证书

第五位引导嘉宾航天宏图卫星载荷副总师吴昕颖以《构建全球领先融合卫星星座打造卫星互联网行业新生态》为题，首先指出了卫星互联网发展历程的初步探索、平行共存、融合交织三个阶段，阐释了卫星互联网的概念内涵，指出了卫星互联网的重要发展趋势：需求牵引技术产品不断迭代，系统容量性能快速攀升；应用服务不断拓展，通导遥融合成为发展方向；空间资源加快整合，提升系统综合效能；天地网络融合快速推进，手机直连成为热点；资源加快并购整合，系统综合效能提升，赛道领跑者逐步扩大领先地位。其次，她从空间网络+感知能力构成全球化数字服务体系，传感器、载荷技术提升与多源数据融合，星间通信链路实现即时遥感与信息服务能力，商业遥感卫星边缘计算的需求等方面分析了卫星互联网的行业需求。最后，她介绍了航天宏图自主构建的女娲星座的定位、目标、建设进展和应用产品，并展望了未来多维感知构筑的数字世界以及“数据+平台+应用”发展的新格局。

吴昕颖作引导发言

徐双、董云云为引导嘉宾吴昕颖颁发感谢证书

中国科学院院士高俊发来微信祝贺

思辨环节

激烈的思辨现场

思辨点一：面对当前算力、通信、组网等限制，卫星边缘计算在天地一体化网络领域的应用前景如何？应用需求有哪些？

中国移动研究院主任研究员邓平科指出随着5G网络及其边缘计算技术的发展，“连接加算力”已经在物联网、云计算和人工智能等领域的迅速发展，我们的世界正变得越来越数字化和智能化。然而，传统的云计算模式仍然面临着一些挑战，例如长距离传输带来的延迟、大时空尺度数据同步、广域覆盖的需求等问题，这也促使卫星边缘计算成为了下一个备受关注的领域。卫星边缘计算通过连接将计算和存储资源推向离全球广域用户更近的地方，例如互联网卫星、地面站等。这种分布式计算的模式可以帮助我们解决大尺度的传输延迟和泛在连接的问题，实现更快速、更可靠的数据处理和应用。在未来面向6G的天地一体化网络中，卫星边缘计算具有更广阔的应用前景。它可以为无人机、无人车和物联网设备提供更强的实时处理能力，提高系统的安全性和使用效能。同时，卫星边缘计算还可以支持实时遥感、地理信息系统等相关应用，为灾害预防、减灾和远程医疗提供更准确的数据基础。然而，我们也面临着一些挑战和需求，如需要更高性能的通信网络来支持数据传输、设计更高效的边缘计算算法和软硬件架构以及解决数据安全和隐私保护问题。总之，在当前通信、算力和存储等有限的情况下，卫星边缘计算在未来仍然具有广阔的应用前景，可以提供更高速度的数据处理核心应用，支持天基物联网、天基实时遥感、视频传输、广域数据分发等领域的发展。

阳泉市科技局党组书记、局长
董增寿认为边缘计算在解决卫星之间通信互联更具应用前景，尤其在以下几方面具有很大的技术价值：1）通信数据传输路径的减少和延迟降低；2）星上数据的处理与分析以及分布式存储与分发；3）边缘智能和决策等。此外，他强调信息技术产业发展要充分结合地区产业布局和发展优势，形成产学研用深度融合的新范式，这是实现科技创新与产业需求融合发展的关键。 长沙天仪空间科技研究院有限公司业务经理
余鑫结合业务场景分析了卫星边缘计算的应用优势。目前天仪研究院自主研发的SAR（合成孔径雷达）卫星上已经部署了星上AI模块，打破了“拍照在天，处理在地”的传统应用模式，通过图像的在轨即时处理实现紧急情况下对重点目标检测识别的快速响应。目标识别方面，在卫星未过站无法数据回传情况下，利用星上AI模块对图像进行目标检测和识别，进而通过北斗短报文手段将有价值目标信息回传至地面。其次，在应急救灾方面，通过星上AI模块直接处理SAR遥感图像，快速对陆地和水体分类，提取水体面积的变化，从而实时监测洪涝灾害情况。相比于卫星过站数据回传地面后再处理的方式，通过星上AI模块大大缩短卫星图像数据处理时间，显著提升了卫星服务的时效性。此外，在卫星平台智能化提升、星间通信和星地通信、以及自然资源农业农村、海洋环境、智慧城市等场景数据处理等方面的应用有待积极探索。 中北大学副教授
姚金杰认为目前天地一体化领域中涉及边缘计算的应用需求较多，如空天地海一体化应急通信网络、空间碎片成像与定位、四代北斗抗干扰能力提升等。但受限于卫星资源，可用于边缘计算的空间和能量都有限，仍受到计算散热、材料效率等影响。为此，推进空天地一体化网络边缘计算可以考虑实施分步战略，可以首先大力推广星地联合计算，之后再逐步推进卫星的边缘计算。 中关村实验室助理研究员
赵洁洁指出了边缘计算在卫星互联网中较具潜力的应用场景具有以下特点：计算任务实时性高，来不及下载到地面；所处理业务发生概率低，数据全部下载地面筛查效率低等，例如预测空间站故障、识别卫星周围突发气象灾害、重点野生动物监测与保护。针对此类应用需求，通过卫星与地面协同计算来解决数据传输和实时处理问题，能够避免潜在的不良后果，提高处理效率。 北京邮电大学讲师
马骁指出星地、星间通信和组网能力是实现卫星边缘计算的基础，通过类比地面云计算和边缘计算技术的发展阶段，卫星场景中数据通信对于计算能力的瓶颈问题在卫星网络发展的较早阶段暴露出来。此外，她认为星上计算、卫星组网、星间通信的发展彼此互补，而且星间通信能够为卫星计算提供支撑能力。

胡欣宇、徐双、董云云为特邀嘉宾邓平科和余鑫颁发感谢证书

思辨点二：天地一体化网络拥抱边缘计算所面临的关键科学问题与挑战是什么？

东北大学副校长
王兴伟指出边缘计算的初衷是实现就近处理，改善应用的响应时间和性能，而边缘的处理能力、存储能力和网络能力能够满足应用的需要是进行边缘处理的重要前提。天地一体化网络对于边缘计算能不能拥抱、拥抱到什么程度，取决于星上载荷能力、星上处理能力和星间通信能力，因此天地一体化网络与边缘计算结合的关键前提在于卫星技术的发展。当此前提满足的情况下，天地一体化网络拥抱边缘计算最主要的两个关键问题是：1）天地协同的云边体系架构；2）面向应用需求的任务划分机制。总之，边缘计算和云计算在天地一体化网络中要发挥好作用，最主要的还是依赖卫星技术提供的载荷空间、计算装置，存储装置、网络装置能力。这也启发我们关键基础技术突破，是技术发展与进步最重要的决定因素。 中电网络通信研究院高级工程师
王冬冬探讨了星载边缘计算落地实现当前面临的挑战：1）传输方面，高效、可靠的物理层传输链路是星载边缘计算能够稳定工作的必要条件，低轨卫星的高动态会导致星间和星地通信链路频繁切换，如何在通信链路频繁切换的场景下确保业务的不间断、高效、可靠传输是需要解决的关键问题。2）天基分布式云计算方面，仅基于高动态的低轨卫星网络实现星载边缘计算困难较大，而高、中、低轨混合卫星网络中绝大部分是准静态的，可以为地面云边计算技术向天基迁移带来便利，同时需要设计分布式云架构来适应天基准静态网络环境。3）算力模型和传输模型融合方面，传输模型要求能够容忍一定的丢包，而算力模型则不能出错。那么在天地一体化云网场景下如何有机地融合上述两种模型，充分发挥算力网络的最大效能。 中北大学副教授
姚金杰认为天地一体化网络拥抱边缘计算面临的问题主要有两方面，一是卫星本身给边缘计算可以提供的能量、资源、空间等大小，直接影响到边缘计算的能力；二是边缘计算本身的优化问题，如优化模型的建立、计算量的优化、计算程序的优化等。此外，天地一体化组网理论、协同融合网络构建、跨媒介信息高速实时可靠传输机制等也会影响边缘计算的发展。 长沙天仪空间科技研究院有限公司业务经理
余鑫从卫星研制单位的角度指出，目前微小卫星平台可承载300~500公斤的载荷，可以搭载大型服务器和处理机开展在轨科研以及业务应用，由天仪研究院与北京邮电大学合作的“天算星座”正在进行在轨边缘计算方面的积极探索。其次，由于微小卫星成本低、体积小、质量轻、发射灵活等，越来越多国家的政府和企业纷纷推出自己的微小卫星发展计划，发布了少则几十、多则上万规模的卫星星座规划，随之产生的问题是卫星轨道资源日益紧张，以及产生大量的空间碎片风险，容易对在轨运行的包括空间站和人造卫星在内的航天器构成碰撞威胁。目前主要是通过监测和预警、碰撞规避以及主动离轨等手段来保护航天器，以主动、积极地减缓空间碎片的增长。在空间碎片监测方面，目前通过地面手段对10厘米直径以上空间碎片的监测技术相对完善，可以实现对空间站和卫星运行轨道周围的空间碎片进行预警，航天器可以及早的通过主动调整姿态和变轨来规避空间碎片。在空间碎片协调委员会（IADC）等相关部门的有关指导下，目前发射入轨的卫星上都有部署自动离轨装置，卫星服役寿命结束后会在5-25年内自动离轨。对于地球静止轨道卫星，工作寿命结束后采取抬高轨道至“坟墓轨道”的方式远离地球，从而确保静止轨道工作状态下的卫星的安全。此外，低轨卫星在工作寿命结束后，可以通过自动离轨措施再入大气层陨落。作为中国航天的商业力量，天仪研究院一直高度重视“太空环保”工作，并积极投入力量开展卫星离轨技术攻关，践行“太空环保”理念。相关实验结果表明，天仪研究院自研的卫星离轨技术，能有效缩短离轨时间，实际离轨效果显著，已经在天仪自研的卫星上推广使用，助力我国空间碎片技术研究与发展。

胡欣宇、徐双、董云云为特邀嘉宾王兴伟、王冬冬和姚金杰颁发感谢证书

思辨点三：数字孪生技术能否对卫星计算赋能的天地一体化网络发展起到本质上的推动作用？

沈阳航空航天大学副院长
赵亮指出IEEE INGR卫星通信组的白皮书中已经将卫星边缘计算相关内容纳入标准化工作中，并规划在2020年至2035年间，以每5年为一个阶段完成卫星通信和边缘计算的分阶段实施与部署。然而，卫星边缘计算仍面临很多困难，包括星间通信、星地通信时延、星上算力散热等挑战。卫星边缘计算的应用更多的是面向一些小概率的事件，如自然灾害、国防安全、月球上部署鹊桥网等场景。此外，他分析天地一体化网络的数字孪生可划分为两种：一种是数字孪生模型提升技术、算法和方法的能力，二是场景的数字孪生建模。数字孪生引入到天地一体化网络中必然会带来非常多的好处，但同时也面临最本质的问题，即成本问题。数字孪生发挥重要作用的场景之一即为仿真无法满足需求的情况。例如卫星发射前、鹊桥网部署前相关算法和场景的测试和验证，可以借助孪生网络进行相关验证、迭代、优化。最后，他点出卫星边缘计算中关键的两点为计算卸载、数据缓存，同样面临效率、往返时延、场景局限等挑战，但与此同时也会带来数字孪生如何部署、AI算法如何轻量化、实验如何验证等新的问题。而无论是卫星边缘计算还是天地一体化网络数字孪生，最关键的痛点均在于具体场景需求少。 中关村实验室助理研究员
赵洁洁就数字孪生技术在天地一体化网络上的推动作用给出了以下两点看法：1）卫星边缘计算的许多场景需要的卫星规模大、复杂度高，很难找到验证平台，在此情况下利用数字孪生技术建模边缘计算场景就变得非常重要；2）利用真实数据和仿真数据，结合前沿的数字孪生技术，对大规模卫星应用进行孪生建模，实现模拟仿真和网络策略优化验证，从而缩短开发周期，降低开发成本。 中国移动研究院主任研究员
邓平科指出从6G天地一体化网络上星之后，将其运管系统做成整个网络的数字孪生是未来6G网络架构设计的一个原生目的。与此同时为了最大化数字孪生网络的利用率，希望将其作为业务运营层或者业务层本身，在运营层开展相关的研究。将原来外生的计算、外生的智能和外生的安全等全部抽象到传统的控制面、用户面、数据面之上，做成支持内生安全、内生计算和内生智能的数字孪生本体。 中科星图测控技术股份有限公司高级副总裁
高娟认为随着卫星数量的增多，卫星（尤其是业务星）发生异常时，为了不影响业务正常进行，卫星的操作者往往对遥控异常处理格外谨慎，希望在地面上有一个卫星的数字孪生体，在真正发令前进行指令的验证。在此巨型星座场景下，通过数字孪生建模进行验证就非常必要。

胡欣宇、徐双、董云云为特邀嘉宾赵亮和赵洁洁颁发感谢证书

最后，YOCSEF太原现任主席
胡欣宇对本次论坛进行了总结与致谢，他希望本次技术论坛的举办能够为省内外高校、科研院所和企业搭建一个良好的交流平台，推动山西省高校、研究机构和企业共同探索卫星计算赋能天地一体化网络产业发展。本次技术论坛得到了太原理工大学计算机科学与技术学院（大数据学院）、大数据融合分析与应用山西省重点实验室、中科国宇（天津）智能科技有限公司、成都论之道科技有限责任公司的赞助支持。

YOCSEF太原主席胡欣宇作总结和致谢

合影留念

  论坛现场花絮

撰稿：徐双 翟双姣

审稿：胡欣宇

审核：胡欣宇

CCF YOCSEF太原

 中国计算机学会青年计算机科技论坛（CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum，简称CCF YOCSEF）是由中国计算机学会1998年创建的系列性学术活动。CCF YOCSEF太原是2013年5月成立的分论坛，自成立以来，CCF YOCSEF太原分论坛紧密结合太原科技、学术与产业生态，围绕地方学术与科技热点问题展开研究思辨与讨论，为地方发展提供智库支持，聚集了一批自信、活力、敢于创新、有抱负、有能力的青年精英。历届主席分别为强彦（2013-2014）、秦品乐（2014-2015）、赵鹏（2015-2016）、王宪朝（2016-2017）、赵涓涓（2017-2018）、郭威（2018-2019）、宋昌（2019-2020）、裴向东（2020-2021）、董媛香（2021-2022）、魏巍（2022-2023），现任主席为胡欣宇。

CCF YOCSEF太原期待您的加入。
联系人：主席—胡欣宇 （15525481152 微信）
学术秘书—翟双姣 （13201593207 微信）
如有企业和媒体想与CCF YOCSEF太原进行接洽、交流、报道与合作，请联系我们！
联系人：副主席—徐双 （18834834689 微信）_吴忠云电脑,法国云手机

作者简介

赵国宾  

永卓控股有限公司总裁助理、企业首席信息官、数字创新部部长，研究方向为企业管理、数字化、信息化、智能化规划建设运营。

赵俊杰  

永卓控股有限公司数字化管理室主任，研究方向为企业数字化转型规划、新一代信息技术应用、精益+数字化提升业务场景价值应用管理。

祁萌 

永卓控股有限公司数字化管理室项目经理，研究方向为企业数字化、信息化、智能化项目规划与建设管理。

杨慧   

永卓控股有限公司数字化管理室科技申报经理，研究方向为数字化、信息化、智能化科技项目申报、知识产权和企业资质建设管理。

顾银琴   

永卓控股有限公司数字化管理室体系经理，研究方向为数字化、信息化、智能化体系建设运营管理。

论文引用格式：

赵国宾, 赵俊杰, 祁萌, 等. 基于5G和工业互联网的冶金尘泥循环利用绿色智能工厂[J]. 信息通信技术与政策, 2023, 49(11): 55-64.

基于5G和工业互联网的冶金尘泥循环利用绿色智能工厂

赵国宾  赵俊杰  祁萌  杨慧  顾银琴

（永卓控股有限公司，张家港 215600）

摘要：永卓控股旗下的永钢集团冶金尘泥循环利用绿色智能工厂使用5G、工业互联网、大数据等技术改善了传统的大体量、粗放式、弱研发、轻环保的管理模式，实现了生产集控化、安环可视化、作业无人化、点检智能化、协同高效化、管理智慧化，将工厂打造成高度信息化和智能化的“黑灯工厂”。

关键词：5G；工业互联网；大数据；绿色工厂

0  引言

近年来，为积极响应国家创新发展、绿色发展等高质量发展要求，一些公司大力推进信息化、数字化、智能化建设，在全流程生产设备全面自动化、数字化和工厂管理全面智慧化的基础上，加强网络化建设，充分利用5G、大数据、人工智能（Artificial Intelligence，AI）等新一代信息技术和窄带物联网、超宽带等网络通信技术，构建自身的物联网和工业互联网平台，通过“精益+数字化”实现数据驱动的技术、业务、组织两化融合四要素协同创新，实现了生产管理、质量管理、设备运行、能源管控、物流运输、环境监控等企业运营管控智慧化。

1  基于5G和工业互联网的绿色智能工厂的设计意义

1.1  建设冶金尘泥循环利用绿色智能工厂，是钢铁行业企业落实政策、合规经营的必经之路

钢铁冶金工业的发展促进了经济的快速增长，为经济建设提供了物质保障，但冶炼生产所产生的大量废渣、废物等也成为了环境污染的主要来源。钢铁厂废渣含有多种硫化物、氧化物等有害物质和污染物，成分复杂。如果未经妥善处理而随意排放，其产生的粉尘和颗粒物会随着空气流动释放到大气环境中，危害人体健康。

随着当前环保治理力度的加大，节能减排、绿色生产已成为钢铁企业发展的主题。如何把钢铁生产过程中产生的钢渣、富锌含铁除尘灰固体废物全面回收利用，实现变废为宝，是企业建设绿色智能工厂必须面对的问题，也是钢铁行业企业落实政策、合规经营的必然选择。

1.2  基于5G 和工业互联网建厂的意义

制造业在发展期间，相关人员应不断分析和探索“5G+工业互联网”时代的特点，同时将制造高端装备作为核心，持续优化和创新制造模式，提升高端装备制造质量和效率^[1]。冶金尘泥循环利用绿色智能工厂响应国际智能制造与固废处理方针，应用工业互联网一系列技术，结合5G实现整体智能，在钢铁行业内有标杆效应，可在其他地区钢铁企业落地进行推广。

2  基于5G和工业互联网的绿色智能工厂的技术方案

2.1  5G CPE规划

在厂区，5G 客户终端设备（Customer Premise Equipment，CPE）以鼎桥的CPE Ins2.0为主。该CPE防护等级为IP65，工作温度为-40 ℃~60 ℃，可以较好地满足厂区的环境要求。

因为CPE在实际部署过程中遇到了信号干扰的问题，通过对比站间挡板和CPE缩口屏蔽罩两种抗干扰方案，最终采用缩口屏蔽罩方案，使得邻小区干扰下降4~5 dBm，本小区干扰下降2~3 dBm，能量汇集与干扰控制较好，可解决多终端并发带来的小区间干扰问题。

2.2  网络高可用方案

远程访问路由器（Access Router，AR）采用1+1热备方案，一个设备接两个CPE（Ins2.0），采用负荷分担；基站基带板1+1备份、主控板1+1备份；多接入边缘计算池（Multi-access Edge Computing Pool，MEC POOL）组网；利用已经建设好的微波等，实现5G+微波双链路，提高网络可靠性。

2.3  终端组网

IP摄像头和天车控制可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）等都采用私网IP地址通信，为了局域网二层通讯能承载5G网络，需要在5G网络上叠加一条隧道。关于隧道技术的选择，根据实际情况的分析评估，通用路由封装（Generic Routing Encapsulation，GRE）处理器开销较小，可支持L2及L3的隧道，因此，推荐采用GRE隧道技术。

以5G远控天车场景为例，5G CPE工作在桥接模式（二层透传），天车和中控室的AR分别从5G核心网获取运营商IP地址，可以通过动态主机配置协议（Dynamic Host Configuration Protocol，DHCP）每次都获取相同的IP（需要核心网设置相应策略），也可以由运营商分配好后，配置静态IP地址。这样就可以在两台AR之间建立起GRE隧道。由于本方案中还采用了微波备份，可以在微波链路上也同时建立一条GRE隧道，并在GRE隧道上配置双向转发检查（Bidirectional Forwarding Detection，BFD）连通性检测功能。这样，当一条隧道连接断开，可以快速切换到备用隧道。由于GRE隧道的引入，增加了报文的开销，为了保障IP摄像头这类大数据包的传输，摄像头的最大传输单元（Maximum Transmission Unit，MTU）可设置为1 400。

2.4  边缘云方案

该技术方案的云边协同总体架构如图1所示。

图1  云边协同总体架构图

5G全连接工厂建设场景主要基于机器视觉AI的分析应用、AR辅助装配等，针对工厂目前的设备、机器、仓储、物流调度等业务需求及后续产业智能化升级规划目标，采用边云协同的解决方案，边缘云采用信息交换模式（Message Exchange Pattern，MEP）方案。
边缘云部署AI推理应用，中心云用于模型训练。中心云和边缘云之间通过智能边缘平台（Intelligent EdgeFabric，IEF）解决方案（见图2）实现边云协同。

图2   IET解决方案

通过边缘云、中心云的协同，实现5G定制网络的稳定时延接入能力、可靠性保障能力以及差异化隔离能力，中心云资源将基于5G切片/负极-正极-负极晶体管（Negative-Positive-Negative，NPN）实现多种颗粒度接入控制，避免工厂专属资源被强占（见图3）。

图3   多种颗粒度接入控制示意图

基于工业互联网技术，对各排放点、环保设备、固废计量器、气象参数等采用在线自动监控、自动检测、自动报警等智能化控制手段，通过超低排改造，建设更加绿色、安全、可靠的工厂环境。
（1）建立全流程自动化流水生产线。全流程提升智能制造应用比率，实施“信息化、智能化替代人工”策略。鼓励从钢铁材料生产工艺设计，到钢铁材料组织性能预测与控制，到钢铁生产智能制造等方面向全流程多层次技术组合的一体化控制方向发展，以便更好地满足客户需求，降低生产成本，提高生产效率和能源效率。
（2）通过新增表面质量检测仪和在线技监诊断自动分析系统，让操作工在生产过程中能实时观察到产品表面缺陷，以便及时采取针对性措施规避产品缺陷，降低不良率；同时，实现产品档案的建立和追溯，有效提高售后服务水平。
（3）新增在线设备状态监测系统，通过建立信号分析方法库、设备诊断规则库、趋势预警、远程通讯等功能模块，实现设备状态综合评价与故障预警、故障诊断分析、远程技术支持，使所有重要设备的运行状态在系统画面上一目了然，实现对设备运行状态的实时监控，做到精准高效的管控设备，使得设备运转率大幅提升。
（4）安全管理系统通过采用.NET技术，搭建浏览器/服务器（Browser/Server，BS）三层安全系统管理平台，建立安全检查及隐患排查治理、风险管理、安全教育培训、特种设备设施管理、外协单位管理、安全预测预警、安全数据统计分析、安全知识库等九大功能模块，实现网络化的现场管理、安全人管理、安全物管理的三级管理制度。
（5）基于工业物联网、数据平台技术，并采用钢铁流程能量流网络信息描述模型实施能源监控智能优化平台，实现所有能源介质的在线实时监控，杜绝了浪费现象，工序能耗稳步下降至设计水平的70.7%。
3  基于5G和工业互联网的绿色智能工厂的设计与实施
3.1  工业互联网平台整体规划

通过研究5G在工业领域中的典型应用场景，对5G在工业应用中的适用性进行分析，给出在典型行业的5G应用解决方案，对于指导和推动5G在工业应用落地具有重要意义^[2]。采用工业互联网技术，构建“平台+应用”模式输出数字化和智能化服务。底层借助5G、窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）等物联技术，使智能设备、仪表及工业控制系统互联，建立企业级私有云基础设施服务（Infrastructure as a Service，IaaS）和光纤网络；平台通过统一接口企业服务总线（Enterprise Service Bus，ESB）与企业原有的企业资源计划（Enterprise Resource Planning，ERP）系统、制造执行系统（Manufacturing Execution System，MES）、L2系统对接，在平台即服务（Platform as a Service，PaaS）层实现工业数据采集并集成各类工业模型组件，重点打造出智慧运营类应用程序（Application，APP）和智能制造类APP（见图4）。

图4   工业互联网平台整体规划图

在生产制造现场，通过不同场景化应用的智能装备与平台建立连接，制定上层运管的质量标准、工艺标准及检修管理活动和作业计划。通过平台任务调度指令实时下达给现场各类智能测温、自动喷印机器人等设备，形成信息流、物质流和控制流三流同步合一，保障产品制造全过程质量稳定和生产高效。
3.2  基于5G和工业互联网的绿色智能工厂技术架构

5G全连接工厂从系统层级、智能功能、生命周期3个维度出发，考虑基础、安全、管理、监测评价、可靠性能共性要求，使用先进自动化、智能化设备及系统，在搭建数据平台的基础上引入建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）、 虚拟现实（Virtual Reality，VR）、5G等新兴技术，开发各类应用来提高生产效率、降低生产成本、提升安全生产水平，并为工厂的下一步发展化夯实数据基础。
工厂数据平台主要集成三方面数据，即基础数据、生产运行数据和管理数据。在集成数据平台的基础上，开发了生产工艺、设备与点巡检、安全环保、智能物流、视频监控、厂区导览、成本管理等八大功能模块，具体功能如表1所示。

表1   八大功能模块

3.3  基于5G和工业互联网的绿色智能工厂的核心场景应用

基于5G通信技术的工业互联网的应用，极大地满足了一些场景的应用需求，如高速移动、旋转和网络部署维护，在强化信息传输效率的同时还可以降低运行成本投入^[3]。
3.3.1  虚拟现场服务5G全连接工厂使用BIM技术构建全厂的三维模型。传统的三维建模，往往使用3DMax等纯图形软件，建成的模型仅包含几何性质，仅能做展示用，无法将其与其他数据相关联。近年来，智能三维模型软件被越来越多地用于工业三维建模，而BIM技术是其中应用较为广泛的。BIM的核心是通过建立虚拟的三维模型，利用数字化技术，为这个模型提供完整的、与实际情况一致的信息库。该信息库不仅包含描述建筑物构件的几何信息、专业属性及状态信息，还包含非构件对象（如空间、运动行为）的状态信息。借助生产线的三维模型，大大提高了生产的信息集成化程度，从而将生产打造成一个工程信息交换和共享的平台。BIM模型中的每一个实体，均能够被赋予自定义的属性，并通过这些属性与其他系统进行关联。点击模型中的实体，便可获取各种信息。如点击摄像头打开实时视频，当设备异常或故障报警时，中控工可以通过BIM平台快速定位到该设备并采取相应操作。
3.3.2  厂区智能理货3D劳动机器化如图5所示，通过对转底炉的岗位梳理与工作职责分析，识别出 3D（即Dirty：环境恶劣、Difficult：困难复杂、Dangerous：危险劳动）岗位，引进上料无人行车、成品料仓自动发货、锌粉自动收集、锌粉包装自动喷码、无人转运小车、智能仓库、自动清料等机器人替代人工劳动。图5所示厂区现有2 000 套设备入网，其中智能装备136 套。未来，该厂区预计升级改造设备1 500 套，新增智能装备300 套，打通控制系统100 套，并新增500 万个数据点。

图5   3D劳动机器化

3.3.3  无人智能巡检如图6所示，利用可视化技术可实现“无人点巡检”。通过创建一名“虚拟员工”，在制定巡检路线上实现一键开启智能巡检，代替真人现场巡检。以“虚拟员工”的视角，在制定好的路线中查看相关设备数据。“虚拟员工”点巡检的效率是普通员工的3倍左右，在“虚拟员工”巡检过程中，只要有一处设备发生故障，显示大屏上就会发出警报信息，工作人员便能在第一时间发现问题并迅速采取措施。这不仅可以让“虚拟员工”按照设定路线点巡检，还能让身处中控室的普通员工通过VR模拟生产的真实环境，只要带上VR眼镜就能实现去任意位置点巡检。这种“足不出户”的点巡检方式，不仅可以让工厂员工在任意时间“亲临”生产现场对设备进行检查，还能在保证安全的前提下，有效降低安全培训成本。

图6   数字化点巡检

3.3.4  生产现场监测如图7所示，配合定位手环，中控室大屏上的红色部分是重点管控区域设置的电子围栏，当员工靠近或者误入此区域时，系统会自动报警提醒员工，极大降低了安全隐患。在一些特定作业时，例如点巡检过程中的人员或作业检修人员进入重点管控区域，超出安全作业时间时，系统也会自动报警并将信息反馈到中控室，中控室数字化工厂的报警系统模块会实时联动报警，第一时间通知管理人员。

图7   电子围栏

工厂配备高精度人员定位管理系统，结合移动定位技术和5G通信技术，为员工配置智能定位手环，除可随时检测人员活动范围外，还可以实时监测人员健康状态。
3.3.5  生产效能管控5G和工业互联网在设计之初即构建了专属的能源管理系统并接入企业级能源管理平台，不仅可实现生产现场内部的能耗数据采集和管理，还能支撑企业级的能源调度和管理要求，通过公司级的能耗管理向下层层追溯，可以做到工序、班组、产品的能源精细化管理，大幅减少能源浪费（见图8）。工厂的能源综合管理系统中建有产耗预测模型，实现了对水、电、氧、气（汽）等消耗的实时监控、指标超预警功能，能耗目标≤190.907 kgce/t；还建有物料消耗的配料计算模型，在满足成品质量要求的前提下，可实现原辅料最低成本配比。

图8   智慧能源管理

利用能源综合管理系统，处理分析转底炉能源消耗的实时监测数据，建立产耗数学模型，并通过可视化技术展现在转底炉中控室。通过数字模型预测生产水、电、气（汽）等能耗，完成数据分析改进、能耗异常监测、指标超预警功能，从而控制转底炉能源消耗，实现资源的优化调度和有效管理。
4  基于5G和工业互联网的绿色智能工厂的关键核心技术
工业互联网依赖高速通信网络技术，分析性能卓越的5G通信网络有力地推动互联网应用的快速发展，对工业互联网的应用产生巨大影响^[4]。
4.1  5G组网

由于工厂车间大多为金属结构，有线方式布线困难，传统无线通信设备无法可靠使用，传统的“Wi-Fi+有线”方式无法达到数据传输的要求。同时，考虑到私密性及低时延要求，本文采用“5G专网+MEC”方案，用来传输各种数据、视频等。其中，MEC部署在苏州电信机房，作为网络边缘计算平台，和公网演进型分组核心网（Evolved Packet Core，EPC）共用机房资源，专网的控制面和业务面流量均与公网EPC隔离。公网用户接入新空口（New Radio，NR），S1 流量正常路由接入EPC，不经过MEC设备。企业专网用户通过专属公共陆地移动网络（Public Land Mobile Network，PLMN）接入MEC设备，专网用户数据直接通过专网的传输链路到达MEC设备，传向企业服务器，专网数据不经过公网核心网。且MEC无需对EPC做任何的软件和硬件上的改动，仅需要本地修改基站部分路由的数据，如跟踪区域码（Tracking Area Code，TAC）参数。
在运营商提供的基础设施（公有云、行业云、CMNET、承载网等）下，共25 个基站，将网络部署在核心机房，再转为厂区范围内的专用网络，最终传输到区域内的各数字终端。
5G组网数据指标：切片速率方面，单终端极速上行率100 Mbit/s，下行率1 000 Mbit/s；单终端畅联上行速率60 Mbit/s，下行率500 Mbit/s。时延及抖动方面，最大双向时延小于40 ms，平均双向时延20 ms。5G覆盖率95%，平均参考信号接收功率（Reference Signal Receiving Power，RSRP）为-95 dbm，平均信号与干扰加噪声比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）为3，误块率（Block Error Rate，BLER）为15，丢包率0.50%，上行平均速率80 Mbit/s，下行平均速率800 Mbit/s，NR切换成功率98%。
4.2  工厂联网和数据采集

随着工业互联网的发展，计算机在工业自动化领域发挥着越来越重要的作用。工厂中选用了各种智能仪器仪表，这些智能设备的现场运行数据可以通过网络实时地采集到应用系统，从而将设备的运行状态采集到分布在不同地理位置的应用系统中，方便工作人员随时掌握设备的生产信息，并做状态跟踪、故障诊断等。
在线数据自动采集系统是衔接各个自动化系统与MES、点巡检系统及安全环保系统之间的桥梁，能够自动在线采集设备状态、故障、报警、能耗、加工步骤等状态信息，接收管理系统的计划、指令，并将这些信息下发到各个自动化及控制系统，同时采集各个自动化及控制系统的操作实绩信息，通过计算汇总之后再反馈至各个管理系统。在线数据自动采集系统采集的数据主要包括能源的数据、原辅料的消耗数据、成品的产出及发出货数据和生产过程实绩数据，以供信息资源互通、数据集成与共享。
4.3  工厂边缘计算设计

5G全连接工厂中的边缘计算主要应用在人员定位方案中，考虑到UWB定位数据的私密性及低时延要求，本文采用“5G专网+MEC边缘计算”方案，具体组网架构如图9所示。

图9   “5G+MEC+UWB”定位组网拓扑图

MEC部署在苏州电信机房，作为网络边缘计算平台，对定位芯片上传的数据进行处理。MEC边缘计算结合5G网络的组网方案具有超带宽（本地服务，不受核心网带宽限制）、低时延（本地处理，适合工业自动化等重要通信应用）、大连接（本地计算，内容汇整增强，减少传输负荷）、高可靠性（企业业务在本地处理，具有更高的安全性）的特点，可为移动终端提供更好的业务体验。
针对专网用户鉴权原理和实现方式，为确保只有企业内的特定用户才能使用专网业务，MEC提供了对用户的多重鉴权方式。专网用户只能通过专属PLMN和专属接入点名（Access Point Name，APN)接入MEC设备。同时，MEC设备会对想要登录的终端的用户识别模块(Subscriber Identity Module，SIM)卡的国际移动用户识别（International Mobile Subscriber Identification，IMSI）码进行鉴别，仅允许在MEC中被写入相应信息的终端登录。
5  基于5G和工业互联网的绿色智能工厂的技术创新成果
以5G为核心切入制造行业，以大规模数据采集、视频监控、机器视觉、AR点检及培训等集成应用与工业软件构建智能工厂产品体系和解决方案能力数字化转型是制造业未来发展的必由之路^[5]。5G全连接工厂现已实现生产制造过程的数字化，信息、数据可以在执行层、基础层、管理层间进行交互。工厂中基础层的设备均已具备数字化功能，物料、辅具、人员等生产资源已具备了可数字化识别的能力。通过数字化贯穿执行层中各个管理模块的业务、活动及资产管理，实现生产精益化、透明化。同时，从统筹管理角度出发，能效管理、安全管理、环境管理、办公自动化、项目管理等已与公司级平台对接。
生产设备数字化、智能化、自动化覆盖率为99%。应用射频识别、二维码等方式对生产资源进行自动、半自动识别，使得工厂的自动化信息、数据采集率达到95%；运用工业物联网、5G等技术实现工厂内各层级资源之间的信息交互；建有的MES、质量管理、设备管理等系统已覆盖工厂生产制造全过程；研发的设备状态监控的故障预测、微检修、VR检修、人员定位健康监控等系统则可以对人和物的安全进行有效地分析、评估、预防、规避，大幅提高安全生产水平。5G全连接工厂固废成效如表2所示。

表2   5G全连接工厂固废成效

5G全连接工厂的绩效指标如表3所示，满足《国家智能制造标准化建设体系指南》《江苏省“十三五”智能制造发展规划》的相关绩效要求。

表3   5G全连接工厂绩效指标优化情况

工厂全面5G化的应用效果如下。
（1）降低布线成本：“5G+UWB”方案可以大大减少布线的需求，因为5G网络本身是一个无线通信技术，可以避免传统的有线布线方式带来的高成本和复杂性问题。同时，UWB技术具有精确测距和定位的功能，可以在室内和复杂环境中实现高精度定位，而不需要布设大量的传感器和线路。
（2）提高上线速度：由于5G网络的高速度数据传输能力，无人天车的控制系统可以更快地获取车辆的状态和位置信息，并更快地发送控制指令。这可大大缩短无人天车的上线时间，提高其工作效率。
（3）增强可靠性和稳定性：5G网络具有更高的可靠性和稳定性，因为其具有更好的通信协议和更强的技术支撑。这可以确保无人天车在运行过程中不会因为通信问题而出现故障或停机。
随着5G技术的不断发展和普及，人们可以预见未来无人天车将会更加智能化和自动化。例如，通过5G网络连接更多的传感器和设备，无人天车可以更好地感知周围环境，更加智能地规划和执行任务。同时，通过与云计算和人工智能技术相结合，无人天车可以实现更高级别的自动化，甚至可以达到自主决策和自我学习的能力。
6  结束语
本文提出通过5G技术构建工厂的物联网，将车间所有工作人员与设备纳入物联网的管理。工厂车间大多为金属结构，有线方式布线困难，传统无线通信设备无法可靠使用，故可采用“5G专网+MEC边缘计算”方案，用来传输各种数据、视频、信息等。通过打造坚实的5G通信底座，本文所述工厂在自动化、信息化、智能化方面得以大刀阔斧的改革和建设，前后获得省智能制造示范工厂、江苏省5G全连接工厂、中国标杆智能工厂、工业互联网赋能绿色低碳发展优秀案例等荣誉称号。

Green intelligent factory for metallurgical dust and mud recycling based on 5G and Industrial Internet
ZHAO Guobin, ZHAO Junjie, QI Meng, YANG Hui, GU Yinqin
(Everrising Holdings Co., Ltd., Zhangjiagang 215600, China)
Abstract: The green intelligent factory for metallurgical dust and mud recycling is owned by Everrising Holdings’ Yonggang Group. By using technologies such as 5G, Industrial Internet, and big data, the factory has improved the traditional large-scale and extensive management mode which has weak research and development abilities and ignores environmental protection. It has also achieved centralized control of production, security visualization, unmanned operation, intelligent spot inspection, efficient cooperation, and intelligent management. And it has transformed into a highly informationized and intelligent “dark factory”.Keywords: 5G; Industrial Internet; big data; green factory

本文刊于《信息通信技术与政策》2023年 第11期

主办：中国信息通信研究院

《信息通信技术与政策》是工业和信息化部主管、中国信息通信研究院主办的专业学术期刊。本刊定位于“信息通信技术前沿的风向标，信息社会政策探究的思想库”，聚焦信息通信领域技术趋势、公共政策、国家/产业/企业战略，发布前沿研究成果、焦点问题分析、热点政策解读等，推动5G、工业互联网、数字经济、人工智能、区块链、大数据、云计算等技术产业的创新与发展，引导国家技术战略选择与产业政策制定，搭建产、学、研、用的高端学术交流平台。

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