導讀：本文從實例引出“邊緣控制”——邊緣計算在工業(yè)自動化領域的融合性應用技術，簡單梳理了對相關概念的一般性理解，并給出了“云、邊、端”三層參考架構和“三步走”的目標規(guī)劃，介紹了基于通用計算平臺的實現(xiàn)邊緣控制的優(yōu)勢。舉例說明了當前落地的挑戰(zhàn)，并進行商業(yè)可行性的分析，還針對國內企業(yè)給出了一些參考建議。此外，以“英特爾工業(yè)邊緣控制平臺”為例，通過主要功能組件的介紹，嘗試提煉出開放邊緣控制系統(tǒng)——基于通用計算硬件、功能由軟件定義——應具備的基本特征、相較傳統(tǒng)自動化的優(yōu)勢和設計執(zhí)行的相關任務。最后，從發(fā)展前景、實現(xiàn)路徑和意義等方面，對邊緣控制技術進行了總結。

某頭部自動化公司的成都數(shù)字化工廠需要大量的印刷電路板（PCB）用于生產(chǎn)。為確保“零缺陷”，該廠利用自動化光學檢測（AOI）系統(tǒng)，對PCB產(chǎn)品進行判別。其嚴格的檢測規(guī)則和閾值設置，導致此AOI系統(tǒng)判定的“缺陷”產(chǎn)品，經(jīng)復核實際為“假缺陷”。因此，該工廠不得不增設人工復檢環(huán)節(jié)，由此帶來的大量重復勞動增加了該廠生產(chǎn)PCB的成本。

為了解決這個問題，該廠決定引入人工智能的方法——即利用基于機器學習的檢測手段來降低“假缺陷”的檢出率，從而減少人工復核的勞動量。AOI檢測所需的人工智能計算模型，是基于前期數(shù)據(jù)經(jīng)驗，在云端利用高階算力訓練完成的；在生產(chǎn)現(xiàn)場，則利用了搭載人工智能推演芯片模組的邊緣計算平臺進行推理應用。此種架構還可以滿足制造業(yè)對“敏感數(shù)據(jù)不出廠”的安全性需求，大大降低直接將數(shù)據(jù)上傳云端可能會發(fā)生泄露的風險。

依靠人工智能視覺檢測，在確保PCB產(chǎn)品100%“零缺陷”的前提下，該方案的實施，相較此前降低了75%以上的人工復檢勞動成本。

以上描述了一個利用邊緣計算平臺，使人工智能得以在工業(yè)自動化工廠的應用，降低生產(chǎn)成本提升效率的真實案例。

隨著邊緣計算技術的不斷深入發(fā)展和廣泛普及，其應用已從面向終端消費者的移動互聯(lián)網(wǎng)應用——諸如：線上零售、游戲娛樂、視頻安防、交通出行和金融服務等領域，開始滲透并主動拓展到了以傳統(tǒng)工業(yè)自動化技術（OT技術）為主導的制造業(yè)中。在產(chǎn)業(yè)界實踐中，邊緣計算這一IT技術表現(xiàn)為越來越與OT技術進行聯(lián)合應用的趨勢；在學術理論探討中，也相應地催生出“邊緣控制”這樣一個融合了“邊緣計算”和“工業(yè)自動化”的新興概念；理論研究與技術實現(xiàn)間相互促進，共同發(fā)展，極大地推動了各參與方就邊緣計算相關技術進行持續(xù)研發(fā)投入和積極落地嘗試。

本文旨在從技術簡介、期望和挑戰(zhàn)、商業(yè)考量和解決方案等幾個方面，對邊緣控制的相關概念和技術進行粗淺分析和初步探討，以期對相關討論有一定的助益：

（1）從現(xiàn)實技術基礎和市場實際需求兩個角度綜合考慮，“邊緣控制”技術，能否在短期內實現(xiàn)大規(guī)模普及，并實現(xiàn)具有商業(yè)價值回報的落地應用？

（2）作為工業(yè)自動化必然的技術發(fā)展趨勢，對產(chǎn)業(yè)鏈上相關各類廠家，特別是中小型企業(yè)，若規(guī)劃進行邊緣控制技術的相關開發(fā)和積累，那需要怎樣的開發(fā)范式和工具，以助其現(xiàn)有自動化核心產(chǎn)品的升級換代？

1技術簡介

1.1邊緣計算

邊緣計算技術，是在互聯(lián)網(wǎng)的云計算服務廣泛普及之后應運而生，其目的是要解決云模式下如延遲較高、網(wǎng)絡不穩(wěn)定、用戶端帶寬低等性能問題，為終端用戶提供快速、穩(wěn)定、可擴展的增強型云模式的服務——即業(yè)務處理不發(fā)生在本地，而在遠端的集群數(shù)據(jù)中心上。

具體實現(xiàn)是在傳統(tǒng)云計算的兩層結構間，增設一個具備很強處理能力和較豐富資源、并且位置上更靠近終端用戶的“邊緣層”。所以，邊緣計算從功能邏輯角度上可視作一個三層分布式計算架構。層與層間依靠網(wǎng)絡通信來實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。其中，邊緣層對下，通過將云的處理能力和計算資源等遷移至或緩存在靠近終端用戶的計算平臺上，來實現(xiàn)或增強原本的云服務功能；而邊緣層對上，提供了上云前用戶層數(shù)據(jù)的采集操作、過濾、預處理等操作。這樣的模式，既強調了云端超高算力和海量資源，又突出了邊緣層強算力和低時延的快速響應特性，并且明確了端設備的主要功能是實現(xiàn)接口，完成設備間交互和人機交互。如圖1所示。

圖1 邊緣計算三層架構示意圖

1.2邊緣控制

應用邊緣計算是為了解決云計算的短板；“邊緣”這一專用稱謂，也是在云計算產(chǎn)生并經(jīng)歷一段時間發(fā)展之后才出現(xiàn)的。邊緣計算層，就是在傳統(tǒng)云計算雙層結構間誕生的夾層。按出現(xiàn)順序依次是最初的單層終端模式（本地模式）、雙層云服務模式（分布式）、三層的邊緣計算模式。從發(fā)展規(guī)律上來看，其產(chǎn)生過程是由新的現(xiàn)實需求不斷催生出新的技術，而技術發(fā)展和應用也會反向促進需求發(fā)現(xiàn)，這樣一個“自然”的迭代過程。實際產(chǎn)生的各種需求，可被不同的新技術方案來嘗試實現(xiàn)，成功的落地方案也能在市場得到快速普及。這種需求與技術雙向促進發(fā)展的局面，都得益于以計算機軟、硬件為主要載體的信息技術（IT）和通信技術（CT），借助各種業(yè)界標準和規(guī)范的推廣和實施，而正處于一個通用和專用方案并存且均蓬勃發(fā)展的開放時代。

工控領域的大部分工廠中的傳統(tǒng)制造過程，基本都采用了封閉式的控制和管理架構；圖3是工廠自動化雙層簡化結構示意圖，此雙層架構的基礎是現(xiàn)場控制層，由工業(yè)的現(xiàn)場設備（如伺服電機等各種執(zhí)行機構、傳感器等）與控制器（如PLC、CNC等）構成的；盡管不同制造過程在具體指標要求上會有較大差異，但現(xiàn)場數(shù)據(jù)交互和控制過程，均有實時性和響應確定性的要求，即在現(xiàn)場控制層中的均是實時控制系統(tǒng)，僅在程度上差異；在此之上是監(jiān)控和管理層，最簡單的可以僅是一些數(shù)據(jù)信息電子表格，但形勢松散且無標準化，管理專業(yè)的企業(yè)都會引入如SCADA、MES、ERP和PLM等專用信息管理系統(tǒng)中的一種或幾種，將生產(chǎn)制造過程和管理流程進行集成化和數(shù)字化；雖然這些系統(tǒng)可按咨詢界較流行的ISA-95金字塔架構進行層級劃分，如圖2所示，在本文中，按上位機的觀點籠統(tǒng)地將其視為屬于同一層的功能模塊；這些專業(yè)信息管理系統(tǒng)，傳統(tǒng)上一般都有專用的軟件在獨立的硬件平臺上提供相關服務。

圖2 ISA-95模型中的自動化金字塔架構圖

圖3 工廠自動化雙層簡化結構示意圖

邊緣控制，并非簡單地將邊緣計算與工業(yè)自動化進行疊加，而是需要將邊緣計算發(fā)展出來的一些開放式的IT和CT技術、架構和解決方案，融合進工業(yè)制造中相對封閉的OT設備上，增強或替換原有的實現(xiàn)方法。具體按發(fā)展階段來講，期待是一個“三步走”的過程： （1）融合初期目的，是來輔助和改善現(xiàn)有的成熟工業(yè)自動化技術，引入諸如基于人工智能（AI）和數(shù)據(jù)驅動（data-driven）等新興IT技術，對一些之前在OT領域難以解決或方案成本過高的問題，提供一些值得嘗試的和可落地的方案，用以進一步提升制造和管理過程的自動化率和集成度； （2）中長期遠景，則是當工業(yè)界按諸如“工業(yè)4.0”等熱門戰(zhàn)略規(guī)劃，對工業(yè)制造全流程、商業(yè)模式進行革新時，為其提供可用的基礎支撐技術和作為概念落地的執(zhí)行載體的一種選擇； （3）終極期盼，是助推建立一個有如當前IT界一樣百花齊放、百家爭鳴、和而不同、兼容并包的“開放自動化”局面。 邊緣計算參考架構3.0及工業(yè)邊緣節(jié)點通用架構模型如圖4、圖5所示。

圖4 邊緣計算參考架構3.0

圖5 工業(yè)邊緣節(jié)點通用架構模型

在圖6所示架構的邊緣層中，可以按功能邏輯分成兩類設備；可獨立實現(xiàn)，也可以組合在一臺邊緣計算硬件設備上；如在基于x86的通用平臺，邊緣層所要求的控制、數(shù)據(jù)和計算任務，可進行“負載整合”式應用；邊緣層中的網(wǎng)關和控制器，基礎架構相同且均具有與現(xiàn)場設備通信的能力；控制器是突出對現(xiàn)場設備的實時控制，網(wǎng)關更強調從下層設備進行數(shù)據(jù)采集類工作；若再利用統(tǒng)一的工業(yè)以太網(wǎng)進行通信，這兩類設備的數(shù)量和與現(xiàn)場設備的連接就可以做到按需而定；并且在云端管理支撐下，利用容器化技術，有望做到邊緣設備間的在線熱備、冗余切換和不停機升級等靈活和健壯部署的實現(xiàn)。

圖6 邊緣控制參考架構示意圖

此外，隨著計算機技術發(fā)展的持續(xù)進步，特別是CPU等硬件處理能力的突飛猛進；借助平臺虛擬化等資源復用和隔離技術，促使多任務整合能力、穩(wěn)定性和可靠性不斷增強?，F(xiàn)在諸如MES、ERP、PLM等傳統(tǒng)制造業(yè)信息管理系統(tǒng)，已可在一臺本地服務器或本地數(shù)據(jù)中心上，亦或通過互聯(lián)網(wǎng)（Internet）在云（遠端數(shù)據(jù)中心）上實現(xiàn)，即在工控領域呈現(xiàn)出了所謂“軟件定義”——在通用計算平臺（通用硬件、通用操作系統(tǒng)和中間件）上通過軟件編程的方式實現(xiàn)專用功能——的發(fā)展趨勢，目的是借此方式大大提高計算平臺的利用率和功能實現(xiàn)的靈活性，利用軟件充分發(fā)揮當前高性價比，特別是高性能的硬件的真實計算潛力。

2期望與挑戰(zhàn)

如上所述，“邊緣控制”是邊緣計算對工業(yè)自動化技術的一次融合。參照業(yè)界現(xiàn)況，推斷當前對其主要期待可能是在已非常成熟的自動化產(chǎn)業(yè)中，通過對完全打通的數(shù)據(jù)鏈路和對數(shù)據(jù)進行充分地挖掘（多元數(shù)據(jù)采集、處理、分析和利用），來協(xié)助基于數(shù)據(jù)驅動和“人工智能”的應用落地，如預測性維護、數(shù)字孿生、基于視覺等新測量手段的質檢品控等。

這些應用的共同特征是在軟件中所采用的（數(shù)學）模型規(guī)模非常大，內部關系特別復雜；目前，對模型結構和參數(shù)，尚缺少統(tǒng)一的理論上合理且對現(xiàn)實操作有指導意義的解釋；對模型判別的準確性要求高（特別是數(shù)字孿生）、用于訓練用的工業(yè)數(shù)據(jù)的完整性難度大、投入人力和物力成本高，而目標達成后可產(chǎn)生可觀的收益。因此，這些對“邊緣控制”相對較強需求方向，大多數(shù)集中在大型制造企業(yè)的高利潤或高端產(chǎn)品的制造過程中。

以“數(shù)字孿生”為例，其目的是從數(shù)字信息世界的孿生體模型中，獲得對物理世界的真實設備的全生命周期的準確預測，從而給生產(chǎn)、維護和改進提供更加精確的決策依據(jù)。在工業(yè)場景中，需要對現(xiàn)場設備的運行狀態(tài)，進行全過程實時監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集、高效的處理，以便提供給部署在集群上的數(shù)字孿生體模型進行仿真推理、模型修正和分析預測之用。

面臨的主要挑戰(zhàn)，一是當前技術是否可實現(xiàn)期待中完美匹配的仿真模型；二是單從數(shù)據(jù)采集而言，需要用到支持相同通信協(xié)議或支持轉換互通的邊緣控制設備，來實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)實時采集，同級和上傳交互，從而提供生產(chǎn)商對硬件配置的靈活性；換個角度看，這也避免了“邊緣控制”領域出現(xiàn)封閉的技術和市場壟斷，減小不必要高成本投入。

綜上，依托“邊緣控制”實現(xiàn)的制造業(yè)轉型和新技術革命，會呈現(xiàn)出“期望高回報、技術高難度、持續(xù)高投入”的特點；目前技術方案和路線很多，但確定路徑尚在探索之中，這也是另一個現(xiàn)存的挑戰(zhàn)。

3商業(yè)考量

根據(jù)目前了解到的業(yè)界現(xiàn)狀，首先從模式、定位、回報、工程資源等方面進行考量和分析；然后為工控產(chǎn)業(yè)鏈上的廠家該如何進行“邊緣控制”技術投入決策給出一些參考建議： （1）產(chǎn)研模式：工控產(chǎn)業(yè)集中度不高，競爭者眾多，擁有較高利潤的大企業(yè)有限，且有廣泛品牌價值的基本都是外資；然而，這些成熟自動化大廠相較于IT界的巨頭，在利潤率上一直都有很大的差距，也就形成了較穩(wěn)健而非快速擴張的商業(yè)模式。傳統(tǒng)自動化技術已很成熟，加之當下有明確回報的邊緣落地場景有限，那在新技術上的投入和研發(fā)，均不會如IT界新技術那樣發(fā)展迅猛。 （2）角色定位：絕大多數(shù)自動化領域內資企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中扮演的都是跟隨者的角色。特別是某些中小型企業(yè)，其生產(chǎn)模式和自動化產(chǎn)線結構都相對簡單，而對現(xiàn)場設備和整體的管理，也會更加務實考量自身發(fā)展階段和定位，并不真的有必需云端服務的、大規(guī)模復雜計算的需求。對于已成規(guī)模而尚未具有國際影響力的內資大廠，其技術和商業(yè)決策，也通常會更偏向實用主義，而非未來趨勢性的技術發(fā)展的引領者。 （3）投資回報：投入的成本能否在預期時間內回收、并在未來一段較長時間里得到穩(wěn)定的回報，對企業(yè)商業(yè)決策，尤其是中小型自動廠家而言，是最為重要的影響因素。由于這類企業(yè)的產(chǎn)品利潤較低，其對新技術的投入和試錯成本相對高；若成本回收時間過長可能影響資本周轉，則會在初期就降低進行嘗試的決策意愿。生存現(xiàn)狀讓其更重視短期回報，使其一般較傾向于采用已普及且成熟的技術，而進行持續(xù)高投入的研發(fā)可能性較低。 （4）工程資源：可能影響企業(yè)轉型有三個技術因素。一是現(xiàn)有研發(fā)和工程人員的技術儲備和能力能否支撐；二是會考量以往技術經(jīng)驗、投資和歷史資產(chǎn)的復用和繼承；三是新技術在今后是否有足夠長的生命周期，本質上也是節(jié)省工程投入、提高資源利用率和保護技術投資的權衡考量。 綜上可推斷，邊緣控制技術的發(fā)展和普及，是一個需長期持續(xù)投入的過程，而相關的企業(yè)決策更應基于長效回報進行考量。但鑒于可預計的聯(lián)通優(yōu)勢和極靈活擴展能力，且在目前“智能制造”和“工業(yè)4.0”等概念的持續(xù)熱潮作用下，“邊緣控制”可視作為自動化技術發(fā)展必然趨勢之一，所以工控大廠在技術層面的投入和研究具有非常重要前瞻布局意義。

在現(xiàn)實的商業(yè)世界中，對于著眼于當下生產(chǎn)需求、更考慮投入產(chǎn)出比和利潤的內資中小型制造企業(yè)而言，應用已有的可靠自動化技術“活下去”才更重要，但同時又在成本可接受的范圍內進行未雨綢繆的規(guī)劃和準備。而對于內資自動化大廠，雖有較雄厚實力，可進行“未來概念”領域的布局，但在技術路線和相關資源的選擇上也應借鑒現(xiàn)有的成功案例和經(jīng)驗，不可也應該不會是“大干快上”的局面，建議在權衡投入產(chǎn)出比，逐步看到技術和利潤回報的前提下，多利用和借鑒可供利用的資源（特別是現(xiàn)有質量高的開源資源和可靠的低成本授權的資源），進行小步穩(wěn)走的發(fā)展模式。

4解決方案

首先介紹由英特爾工業(yè)團隊發(fā)布的邊緣控制解決方案，依次概述其設計理念、模塊組件和功能特點；然后以這套方案為參照，分析“邊緣控制”的軟、硬件需求和關鍵特征；再將開放自動化與傳統(tǒng)自動化，進行比較；最后嘗試提供一些建議，以進行技術路線決策時進行參考。

“英特爾工業(yè)邊緣控制平臺”（IntelEdge Controls for Industrial，ECI）方案，是以面向工業(yè)自動化領域的軟硬一體化參考設計為自身定位；基于“通用開放架構”和“軟件定義”的兩個基本設計理念進行開發(fā)，突出軟硬協(xié)同優(yōu)化的特征；包含“一硬一軟”兩個基礎構件，用以實現(xiàn)各種邊緣控制任務整合應用： （1）以基于x86架構處理器的通用計算硬件平臺，用作邊緣控制軟件的執(zhí)行載體。 （2）具備實時性的通用操作系統(tǒng)和平臺虛擬化方案，用作邊緣控制應用層的運行基礎。

圖7 ECI架構示意圖

圖7為ECI架構，邊緣控制所需的軟件基礎，可分成工業(yè)自動化、邊緣計算和公用技術等兩個方面： （1）工業(yè)自動化的基礎平臺技術：包含現(xiàn)場控制所需的實時解決方案和現(xiàn)場設備連接兩方面。因為工業(yè)自動化系統(tǒng)是物理+信息系統(tǒng)，涉及到真實世界的具體設備進行信息交互和控制物理過程，現(xiàn)在的趨勢是工業(yè)邊緣控制器自身裝備實時操作系統(tǒng)，ECI集成了以通用操作系統(tǒng)Linux為基礎進行實時性改造，包括基于雙系統(tǒng)內核架構的Xenomai開源方案和統(tǒng)一系統(tǒng)內核的Preempt RT實時補丁方案，均進行了相關硬件的適配和優(yōu)化。工業(yè)自動化生產(chǎn)過程中會涉及到大量的現(xiàn)場設備，ECI中還集成了使用某些工業(yè)以太網(wǎng)和現(xiàn)場總線方案（如EtherCAT開源協(xié)議棧和開源CANopen協(xié)議棧）來與現(xiàn)場設備（執(zhí)行機構和測量機構）進行可靠的實時通信；此外還集成了自研和第三方的軟PLC、ROS和運動控制庫等應用層的模塊和示例應用程序。 （2）邊緣計算相關的技術：參照ECI，工業(yè)邊緣控制器需要具備OPC UA和MQTT等現(xiàn)場數(shù)據(jù)上傳協(xié)議的支持，以具備上位（云端）通信能力和實時數(shù)據(jù)采集、處理及分析等基本模塊，對控制器獲取到的實時域現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行轉存、處理和上傳以及接收從管理層相關工藝指令信息。 （3）公用平臺技術：平臺級虛擬化支持，包含操作系統(tǒng)級Hypervisor方案和Container的輕量級虛擬化方案，可在邊緣控制器和云端上，實現(xiàn)負載整合、遷移和升級等任務。 將邊緣控制與傳統(tǒng)自動化進行對比匯總，如表1所示。對敏感數(shù)據(jù)的安全保護，盡管封閉控制安全性在理論上最高，但實踐中因云計算有強安全保護機制，敏感數(shù)據(jù)安全性也會大大優(yōu)于傳統(tǒng)自動化的簡單外連外發(fā)的情況。并且，云還具有更加通用、更強處理能力、更高效和靈活的優(yōu)勢，可用以權衡上云的風險和收益。而對于看重技術和數(shù)據(jù)保密性的企業(yè)（或處于激烈競爭環(huán)境中的企業(yè)），數(shù)據(jù)安全則是其重要考量，要規(guī)避上云的數(shù)據(jù)風險，可采用私有云（邊緣云）的方式來實現(xiàn)邊緣控制。

表1“邊緣控制”和“傳統(tǒng)自動化”對比

參照ECI，對邊緣控制解決方案應具備的特征，提出如下幾點思考：

（1）負載整合：“一機多能”與“多機聯(lián)動”

·多種功能集中在同一控制器上實現(xiàn)，如：運動和邏輯控制、人機交互（HMI）和基于機器視覺及其它傳感器的感知功能；過去需多臺設備共同協(xié)作，現(xiàn)在則僅需一臺具有強處理能力的邊緣控制器；

·自動化設備間的聯(lián)合與協(xié)同控制，如：一條多機加工位的FMS（柔性）產(chǎn)線，物流和機床上下料控制，視覺檢測和功能安全等；

（2）全面互聯(lián)：“一網(wǎng)到底”與“全面通聯(lián)”

·南向通信：用各種工業(yè)以太網(wǎng)和現(xiàn)場總線方案，連接工業(yè)現(xiàn)場的執(zhí)行器和傳感器；

·北向通信：通過工業(yè)以太網(wǎng)，連接車間和工廠信息管理系統(tǒng)，也包含控制器間的通信；

·同級通信：控制器間互為上下位機，從“互聯(lián)互通”向“互操與互換”演進。

（3）智能化：從“自動化”到“自治化”

·數(shù)據(jù)接口：邊緣側提供數(shù)據(jù)接口，采集工業(yè)4.0和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景下各種泛在數(shù)據(jù)；

·感知能力：主要是基于機器視覺檢測、測量；聯(lián)合其它傳感器，建立和實現(xiàn)一定程度上的類人感知功能；增強實時獲取工業(yè)信息的能力；

·數(shù)據(jù)能力：利用機器學習、深度神經(jīng)網(wǎng)絡等AI工具，并結合傳統(tǒng)的工藝經(jīng)驗模型，使機器在獲取足夠感知信息基礎上，具備自主進行判讀和處理的能力。

（4）云邊結合：兼顧平衡、靈活配置

·云端：處理能力強，計算資源豐富；任務負載遷移靈活，資源可在線升級和擴容；

·邊緣：低延時、網(wǎng)絡穩(wěn)定、避免帶寬不足；數(shù)據(jù)不出本地，便于敏感數(shù)據(jù)的保護。

5結論

本文通過梳理對相關概念的理解，研判產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和落地挑戰(zhàn)，再綜合考量內資公司特別是中小型自動化企業(yè)進行決策的商業(yè)因素，并對邊緣控制方案所應具備特征等進行介紹后，總結出如下認知要點供參考：

（1）相較于由大量、普遍的需求而推動誕生的“邊緣計算”技術，“邊緣控制”更像是在發(fā)展趨勢（主要動力）和少量高端技術需求共同推動下產(chǎn)生的。換言之，“邊緣計算”更像是普遍需求推動的技術發(fā)展，而“邊緣控制”則更像是技術發(fā)展帶動的需求發(fā)現(xiàn)。

（2）在硬件部署、改造升級方面，工業(yè)自動化從“封閉式控制”轉到“邊緣控制”具備硬件基礎優(yōu)勢，可以通過添加/升級/改造“管理層”或“控制器層”，更快、更優(yōu)地實現(xiàn)“端、邊、云”三層結構。

（3）“邊緣控制”可通過僅在“邊緣端”應用模型、處理和存儲數(shù)據(jù)，實現(xiàn)生產(chǎn)線能力優(yōu)化的同時保護客戶的敏感數(shù)據(jù)。

（4）雖然“邊緣控制”實現(xiàn)了技術發(fā)展，但受限于使用場景、現(xiàn)實需求的必要性、投入產(chǎn)出比、自動化市場的產(chǎn)業(yè)結構（企業(yè)利潤率及競爭激烈程度）等因素，對該技術的實際使用需求量還是較少，“邊緣控制”仍主要存在于產(chǎn)業(yè)的“未來布局”概念中，短期內得到普及性應用的基礎較為薄弱，需要推動和持續(xù)發(fā)展。

（5）對IT、CT和OT融合的持續(xù)研究和投入具有長久而深遠意義。在更低成本、更高效率且能實現(xiàn)相同功能的新技術出現(xiàn)前，“邊緣控制”仍然是最有可能成為：在未來的某個時刻，爆發(fā)出普及性應用需求的某些領域中，既存的技術擴展和補充，或某些普及技術的基礎原型。

審核編輯 ：李倩