上海交通大學張新凱

北京城建智控科技股份有限公司張輝，張利寬，于傳洋

上海交通大學戴文斌

1　引言

隨著人工智能在各行業(yè)的廣泛應用[1]，傳統(tǒng)行業(yè)結(jié)構(gòu)與模式正在被重塑。在工業(yè)領(lǐng)域，生產(chǎn)模式正逐步從信息化邁向智能化，“人工智能+工業(yè)控制系統(tǒng)”這一趨勢展現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿εc廣闊的應用前景。當前，智能化時代仍處于發(fā)展初期，迫切需要大量創(chuàng)新性探索來為工業(yè)智能化的發(fā)展指引方向，工業(yè)智能化的推進將為制造業(yè)帶來全新的機遇與挑戰(zhàn)。回顧過去的信息化時代，工業(yè)控制系統(tǒng)成功實現(xiàn)了從傳統(tǒng)復雜的分層架構(gòu)[2]向簡潔的邊云協(xié)同架構(gòu)[3]的轉(zhuǎn)變。在邊云協(xié)同架構(gòu)中，通過將系統(tǒng)業(yè)務邏輯層進行云化處理，控制系統(tǒng)能夠依據(jù)業(yè)務邏輯精準實現(xiàn)現(xiàn)場邏輯控制操作；同時，借助現(xiàn)場設(shè)備資源的虛擬化，有效降低了邊緣側(cè)控制系統(tǒng)的復雜性，提高了現(xiàn)場設(shè)備的容錯能力，進而顯著提升了生產(chǎn)制造效率。展望未來人工智能的發(fā)展需求，在工業(yè)生產(chǎn)制造領(lǐng)域，需求側(cè)直接由業(yè)務方提出需求，智能代理則依據(jù)這些需求與工廠的生產(chǎn)資源進行精準匹配，實現(xiàn)資源與需求的邏輯擬合，從而制定出最優(yōu)的生產(chǎn)部署方案，達成快速定制化生產(chǎn)。這一系列舉措為“人工智能+工業(yè)控制系統(tǒng)”的深入探索提供了可行路徑。本文聚焦于工業(yè)邊緣數(shù)字基座與智能代理協(xié)作技術(shù)的研究，旨在實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)過程的動態(tài)需求分析以及產(chǎn)品的定制化生產(chǎn)。為此，我們提出了柔性數(shù)字基座與智能代理的融合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并深入探討了數(shù)字基座和智能代理技術(shù)演變過程中面臨的問題，為工業(yè)領(lǐng)域智能化發(fā)展探索了新的方向。

2　工業(yè)控制系統(tǒng)演變

工業(yè)控制系統(tǒng)（Industrial Control Systems，ICS）的發(fā)展是一部技術(shù)不斷革新、生產(chǎn)效能持續(xù)提升的歷史。自從計算機技術(shù)嶄露頭角以來，工業(yè)控制領(lǐng)域發(fā)生了翻天覆地的變化，傳統(tǒng)的模擬控制器逐漸被數(shù)字控制系統(tǒng)所取代。可編程邏輯控制器（PLC）Modicon的問世，成為工業(yè)制造發(fā)展的重要里程碑，它的出現(xiàn)極大地提升了工業(yè)生產(chǎn)效率。以汽車制造工業(yè)為例，它們通過使用PLC設(shè)備構(gòu)建汽車自動化生產(chǎn)流程，實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的精準控制與高效運轉(zhuǎn)。二十世紀七十年代，霍尼韋爾公司推出分布式控制系統(tǒng)TDC—2000，這一舉措為工業(yè)控制系統(tǒng)帶來了新的突破。該系統(tǒng)在控制軟件中引入了PLC的順序控制與批量控制功能，使得分布式控制系統(tǒng)（DCS）不僅具備自身原有的優(yōu)勢，還融合了PLC強大編程能力，使其在性能和功能上得到了顯著的提升。此外，現(xiàn)場總線協(xié)議的不斷發(fā)展，為工業(yè)控制系統(tǒng)的信息傳輸與交互能力帶來了質(zhì)的飛躍。PROFIBUS、Modbus等協(xié)議的出現(xiàn)，實現(xiàn)了設(shè)備間的高速通信，使得現(xiàn)場設(shè)備的控制更加快速、便捷，大大提高了工業(yè)生產(chǎn)過程中設(shè)備之間的協(xié)同工作效率。與此同時，TCP/IP協(xié)議的普及，使得遠程監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集的SCADA系統(tǒng)得以廣泛部署。該系統(tǒng)實現(xiàn)了工業(yè)控制系統(tǒng)遠程監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集的一體化，如今已廣泛應用于控制系統(tǒng)中，為行業(yè)穩(wěn)定運行和高效管理提供了有力支持。

隨著網(wǎng)絡(luò)化進程的不斷深入，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Industrial Internet of Things，IIoT）技術(shù)應運而生。它將傳感器、云計算和大數(shù)據(jù)等先進技術(shù)有機結(jié)合，實現(xiàn)了設(shè)備的狀態(tài)檢測與預測性維護，進一步推動了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)從過去的基于ISA-95架構(gòu)向端-邊-云架構(gòu)[2]的轉(zhuǎn)變。在實際生產(chǎn)中，制造業(yè)大多采用ERP和MES作為傳統(tǒng)架構(gòu)下的生產(chǎn)計劃和調(diào)度決策實踐方案。其中生產(chǎn)工程師憑借自身的經(jīng)驗和知識，將上層領(lǐng)導、業(yè)務經(jīng)理和客戶形成的生產(chǎn)需求報告轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)制作的指標、流程控制以及工藝參數(shù)等生產(chǎn)指令，以確保生產(chǎn)過程的順利進行。

近年來，邊緣計算與人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展，給工業(yè)控制系統(tǒng)帶來了革新。如圖1所示，制造業(yè)企業(yè)架構(gòu)從ERP／MES／PCS（DCS）多層次結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)榘藱C合作智能代理優(yōu)化決策系統(tǒng)和邊緣智能數(shù)字基座系統(tǒng)的兩層結(jié)構(gòu)。人工智能融入工業(yè)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)決策系統(tǒng)人機合作智能化。云端人工智能代理技術(shù)可實時感知、解析用戶需求，結(jié)合現(xiàn)場設(shè)備資源與生產(chǎn)工藝，制定最優(yōu)生產(chǎn)目標、調(diào)度計劃等指令。生產(chǎn)結(jié)果與客戶反饋形成閉環(huán)，實現(xiàn)人與智能代理決策系統(tǒng)協(xié)同進化。系統(tǒng)具備自我學習與優(yōu)化決策能力，使人工智能在工業(yè)生產(chǎn)決策與控制環(huán)節(jié)發(fā)揮更大作用，不再局限于外觀檢測、能耗分析等簡單任務。

圖1 傳統(tǒng)ISA-95多層架構(gòu)向邊-云協(xié)同架構(gòu)進化

工業(yè)控制系統(tǒng)發(fā)展歷經(jīng)機械控制、電氣化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化階段，正邁向智能化與高度集成新時代。其發(fā)展圍繞提升生產(chǎn)效率、靈活性與安全性，同時應對網(wǎng)絡(luò)安全等新技術(shù)挑戰(zhàn)。隨著通信、人工智能和邊緣計算應用深化，ICS將推動工業(yè)自動化向自主化演進，形成高度智能化的工業(yè)邊緣控制系統(tǒng)，為工業(yè)生產(chǎn)未來發(fā)展筑牢基礎(chǔ)。

3　基于邊緣計算的工業(yè)數(shù)字基座

近年來，云計算與邊緣計算在工業(yè)領(lǐng)域得到快速應用，有力推動了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的智能化與自治化發(fā)展。云計算作為中心化大數(shù)據(jù)處理平臺，面對復雜多樣的工業(yè)場景，其對低時延和高可靠性的需求日益凸顯。邊緣計算則充分利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的嵌入式計算能力，在終端實現(xiàn)更智能的數(shù)據(jù)處理與決策，有效降低了數(shù)據(jù)傳輸時延。然而，邊緣計算也存在資源受限、管理復雜等問題。基于邊緣計算的工業(yè)數(shù)字基座的提出，旨在解決邊緣計算中設(shè)備種類繁多、網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議多樣、業(yè)務流程固化的難題，實現(xiàn)對邊緣側(cè)設(shè)備資源的柔性化統(tǒng)一管理。

3.1　資源虛擬化能力

邊緣數(shù)字基座技術(shù)的起源可追溯至無服務計算領(lǐng)域的云端虛擬運行時系統(tǒng)。以Google的gVisor無服務計算運行時系統(tǒng)和AWS的Firecracker運行時系統(tǒng)[4]為例，這些均為云廠商廣泛應用且已開源的經(jīng)典實例。它們具備強大的應用隔離與資源虛擬化能力，通過將云服務拆解為細粒度的應用函數(shù)，依據(jù)函數(shù)調(diào)用接口對計算資源進行精準切分，不僅實現(xiàn)了資源分類的精細化，還顯著提高了計算資源的單位時間利用率。柔性工業(yè)數(shù)字基座在一定程度上借鑒了無服務計算運行時系統(tǒng)的核心技術(shù)—應用隔離和資源虛擬化技術(shù)。該技術(shù)旨在為運行于數(shù)字基座之上的控制函數(shù)構(gòu)建隔離的虛擬化環(huán)境，進而提升單位資源密度的使用效率。不過，工業(yè)邊緣運行環(huán)境與云服務廠商所面臨的環(huán)境存在顯著差異。工業(yè)邊緣環(huán)境中，硬件資源性能普遍較低，單個生產(chǎn)車間或工廠內(nèi)的可用資源數(shù)量也相對有限，同時工業(yè)系統(tǒng)對實時性與可靠性要求極高，所以借助嵌入式虛擬化技術(shù)為工業(yè)邊緣現(xiàn)場提供控制資源函數(shù)計算服務。未來，隨著數(shù)字基座系統(tǒng)設(shè)計的持續(xù)優(yōu)化和完善，其有望在工業(yè)現(xiàn)場逐步取代傳統(tǒng)的嵌入式Linux系統(tǒng)和實時操作系統(tǒng)（RTOS），為工業(yè)控制領(lǐng)域帶來新的變革和發(fā)展機遇。

3.2　柔性資源配置

柔性資源配置主要體現(xiàn)在兩個關(guān)鍵維度。在業(yè)務需求導向的生產(chǎn)資源配置方面，依托資源虛擬化技術(shù)，突破了單個設(shè)備資源利用的局限，實現(xiàn)了多設(shè)備資源的池化整合。這一轉(zhuǎn)變使得多設(shè)備乃至多工廠的資源能夠進行柔性調(diào)度與配置，從而根據(jù)不同的工業(yè)生產(chǎn)需求，靈活調(diào)整底層資源。系統(tǒng)會深入解析生產(chǎn)需求，并據(jù)此對生產(chǎn)資源實施精準的柔性調(diào)度。柔性數(shù)字基座技術(shù)在此過程中發(fā)揮著核心作用，它促進了多設(shè)備之間的資源高效協(xié)作。如圖2所示，函數(shù)級別的控制邏輯不僅能夠高效處理本地任務，還具備對外服務能力，可接收定制化任務配置，并支持本地資源的遠程調(diào)用。考慮到工業(yè)生產(chǎn)業(yè)務多以本地執(zhí)行為主，不同生產(chǎn)車間之間，甚至異地生產(chǎn)車間之間的資源配置、協(xié)調(diào)與協(xié)作，對于完成同一業(yè)務的不同階段至關(guān)重要。

圖2 云端多工廠資源配置與協(xié)作

在單個邊緣數(shù)字基座系統(tǒng)的設(shè)備動態(tài)配置方面，系統(tǒng)內(nèi)置了執(zhí)行系統(tǒng)備份功能，這是保障系統(tǒng)穩(wěn)定運行的重要機制。當控制邏輯執(zhí)行出現(xiàn)故障或設(shè)備發(fā)生宕機時，系統(tǒng)能夠迅速進行熱切換，無縫過渡到備份資源繼續(xù)運行。當有新的搭載數(shù)字基座系統(tǒng)的硬件設(shè)備接入時，系統(tǒng)會立即進行資源的快速備份與切換，充分利用新增硬件資源進行冗余備份。通過在多個硬件設(shè)備上備份控制函數(shù)，系統(tǒng)實現(xiàn)了算力和控制資源的有效擴充。在大規(guī)模計算或多業(yè)務協(xié)同生產(chǎn)場景下，該系統(tǒng)能夠在確保生產(chǎn)環(huán)境安全穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)多設(shè)備的協(xié)同工作與精準調(diào)度。綜上，基于柔性數(shù)字基座的系統(tǒng)借助硬件資源虛擬化技術(shù)，達成了兩個層面的重要功能：在云服務層面，實現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)車間以及異地工廠生產(chǎn)業(yè)務的資源優(yōu)化配置與高效協(xié)同調(diào)度；在工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場層面，實現(xiàn)了運行函數(shù)的熱備份以及計算控制資源的協(xié)同配置，為工業(yè)生產(chǎn)的智能化和高效化提供了有力支撐。

3.3工業(yè)邊緣計算的實時性與可靠性分析

工業(yè)邊緣數(shù)字基座系統(tǒng)作為工業(yè)領(lǐng)域?qū)Ｓ玫倪吘壙刂葡到y(tǒng)軟件，其核心使命在于確保系統(tǒng)運行的實時性與控制任務的可靠性，從根源上杜絕因系統(tǒng)設(shè)計瑕疵引發(fā)的人為損失。為實現(xiàn)高度的實時性，系統(tǒng)采用裸機虛擬化架構(gòu)設(shè)計。在這種架構(gòu)下，運行于系統(tǒng)內(nèi)的軟件具備嚴格限定的內(nèi)存讀寫權(quán)限，能夠直接與外接設(shè)備進行高效的數(shù)據(jù)交互與控制操作。此設(shè)計摒棄了傳統(tǒng)基于Linux內(nèi)核裁剪的定制化實時操作系統(tǒng)中冗余的架構(gòu)，大幅減少了已知系統(tǒng)漏洞。與非定制實時控制系統(tǒng)相比，工業(yè)邊緣數(shù)字基座系統(tǒng)在實時性方面展現(xiàn)出無可比擬的絕對優(yōu)勢，能夠為工業(yè)生產(chǎn)過程提供精確到毫秒級別的控制，確保了工業(yè)運行的高度可靠性。數(shù)據(jù)安全備份機制，系統(tǒng)內(nèi)置了先進的冗余備份機制，該機制可對系統(tǒng)運行狀態(tài)進行實時監(jiān)控，一旦檢測到潛在風險或運行錯誤，會自動且迅速地對正在運行的系統(tǒng)進行備份。這種自動化的備份策略有效避免了因意外情況導致的控制數(shù)據(jù)丟失，為工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性提供了堅實保障。

圖3 工業(yè)邊緣數(shù)字基座系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

如圖3所示，在新型工業(yè)邊緣系統(tǒng)設(shè)計之初，我們便引入了基于安全語言和內(nèi)存規(guī)則的設(shè)計理念。通過遵循嚴格的編程規(guī)范和內(nèi)存管理策略，從系統(tǒng)規(guī)劃的源頭避免了常見的軟件開發(fā)漏洞，確保系統(tǒng)在運行過程中的可靠性。此外，系統(tǒng)在網(wǎng)絡(luò)接口設(shè)計上采取了極簡主義原則，僅保留與上層云計算平臺進行智能信息載體傳輸所必需的接口。這種設(shè)計方式顯著降低了因接口暴露而遭受不可預知網(wǎng)絡(luò)攻擊和外界非法控制的風險，為工業(yè)控制系統(tǒng)構(gòu)建了一道堅固的安全防線。綜上，工業(yè)邊緣數(shù)字基座系統(tǒng)架構(gòu)憑借其在實時性、數(shù)據(jù)備份和安全性設(shè)計方面的卓越特性，為工業(yè)領(lǐng)域的自動化生產(chǎn)和智能化控制提供了可靠且高效的解決方案，有望成為推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)支撐。

4　工業(yè)邊緣系統(tǒng)智能化

4.1　智聯(lián)網(wǎng)

智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（Internet of Intelligence，IOI），是一種面向未來的網(wǎng)絡(luò)范式，它將傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備拓展到具有智能模型的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（簡稱智能體），智能體傳輸?shù)闹悄苄畔⑹翘砑幼匀徽Z言后的結(jié)構(gòu)化文本信息。智能信息可以在接收到信息后根據(jù)本地的模型進行智能化解析，根據(jù)本地模型的功能解析出符合本地模型功能的信息內(nèi)容，實現(xiàn)智能信息在不同的智能載體之間的傳遞、編譯和解析。智聯(lián)網(wǎng)在生產(chǎn)消費中的定位如圖4所示。

圖4 基于智聯(lián)網(wǎng)的消費者定制化需求與智能生產(chǎn)

4.2　智能代理

隨著人工智能技術(shù)不斷演進，基于CNN網(wǎng)絡(luò)[5]和LSTM網(wǎng)絡(luò)[6]的模型持續(xù)突破人類視覺與自然語言理解的邊界。2022年底，Transformer架構(gòu)[7]、大模型與超大規(guī)模GPU集群在自然語言處理領(lǐng)域深度融合，ChatGPT[8]的出現(xiàn)標志著人工智能技術(shù)邁入新的發(fā)展奇點。近年來，盡管人工智能技術(shù)未實現(xiàn)更高層次的技術(shù)突破，但在應用創(chuàng)新方面成果豐碩。人工智能模型廣泛應用于多個領(lǐng)域：在金融領(lǐng)域，量化交易逐步取代傳統(tǒng)人工交易；在醫(yī)療領(lǐng)域，24小時問診服務使醫(yī)生從繁瑣工作中解脫；在城市服務領(lǐng)域，智能化客服的增加緩解了人力資源緊張。

圖5 汽車定制化生產(chǎn)需求在智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳遞過程

在自動駕駛與機器人領(lǐng)域，推動領(lǐng)域?qū)Ｓ媚Ｐ驮诳刂谱詣踊矫娴奶剿鲗嵺`；在工業(yè)生產(chǎn)制造領(lǐng)域，助力解析復雜生產(chǎn)需求，實現(xiàn)定制化生產(chǎn)服務。汽車定制化生產(chǎn)需求在智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的信息傳遞過程如圖5所示，不同階段智能代理Agent模型具備不同的技能，不同的技能提供不同的服務。每一階段代理根據(jù)當前技能，為上一階段的客戶需求提供智能化服務，Agent3和Agent4將會與智能工廠鏈接，實現(xiàn)需求的工業(yè)生產(chǎn)制造流程化落地。Agent交付作為定制化需求生產(chǎn)的售后代理與客戶進行產(chǎn)品交付和客戶反饋收集，用于完成需求-生產(chǎn)交付-反饋的業(yè)務結(jié)構(gòu)。多Agent協(xié)作完成一個最終的需求定制化服務。

4.3　工業(yè)智能

工業(yè)智能是智聯(lián)網(wǎng)在制造領(lǐng)域的應用，它通過整合人工智能、網(wǎng)絡(luò)通信、邊緣數(shù)字基座等先進技術(shù)，提升制造過程的智能化水平與連接性。智聯(lián)網(wǎng)可連接工廠車間信息與流程至工業(yè)云數(shù)據(jù)中心，輔助決策者精準認知制造過程，增強決策能力，還能推動新型智能技術(shù)開發(fā)，提升了工業(yè)機器性能并節(jié)約了成本，在提升效率、質(zhì)量控制與可持續(xù)性上潛力巨大。

智聯(lián)網(wǎng)在智能工業(yè)多案例展現(xiàn)應用價值。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，其分布式智能系統(tǒng)獲智聯(lián)網(wǎng)支持，如基于物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學習模型的入侵檢測系統(tǒng)可提高檢測準確率，區(qū)塊鏈與聯(lián)邦學習結(jié)合能保障智能學習安全并提升計算效率[9]；在機器人技術(shù)方面，智聯(lián)網(wǎng)可解決其實時數(shù)據(jù)處理與隱私問題，通過本地訓練和上傳梯度參數(shù)構(gòu)建共享模型，減少傳輸延遲[10]；在智能制造領(lǐng)域，智聯(lián)網(wǎng)借助分布式AI等技術(shù)應對集中式網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)，如知識圖譜數(shù)字孿生模型和ManuChain模型可優(yōu)化制造過程[11]；在定制化生產(chǎn)上，智聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)工業(yè)設(shè)計、生產(chǎn)與流通的網(wǎng)絡(luò)化、智能化和定制化，整合各方資源，滿足用戶個性化需求。

以汽車工業(yè)柔性定制化生產(chǎn)為例，如圖6所示，黃色虛線框是智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)示意圖、藍色虛線框是數(shù)字基座架構(gòu)示意圖。消費者通過智能代理實現(xiàn)個人需求的表達，智能代理之間形成密集的智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)定制化需求的傳遞。智能代理同樣會及時反饋來自當前的狀態(tài)，與消費者形成積極的閉環(huán)反饋系統(tǒng)。數(shù)字基座實現(xiàn)了柔性化生產(chǎn)資源配置，突破資源和地理空間對于生產(chǎn)制造業(yè)遠程協(xié)作的限制。

圖6 面向消費者的未來智能工廠新模式

5　未來展望

本文深入剖析了面向未來的邊緣系統(tǒng)架構(gòu)—柔性邊緣數(shù)字基座的現(xiàn)狀與關(guān)鍵技術(shù)，以及面向智能化時代的未來網(wǎng)絡(luò)范式—智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。本文通過分析工業(yè)邊緣系統(tǒng)的發(fā)展歷程、挑戰(zhàn)與趨勢，明確了柔性數(shù)字基座技術(shù)對工業(yè)控制系統(tǒng)升級的重要意義。結(jié)合智聯(lián)網(wǎng)這一未來網(wǎng)絡(luò)新范式，本研究聚焦于實現(xiàn)滿足定制化需求的工業(yè)自動化生產(chǎn)制造流程。借助工業(yè)邊緣數(shù)字基座與智能代理的協(xié)作，依據(jù)客戶需求開展定制化工業(yè)生產(chǎn)加工。將數(shù)字基座的柔性資源配置與遠程協(xié)作生產(chǎn)特點，與工業(yè)智能代理模型相結(jié)合，實現(xiàn)需求解析并生成控制邏輯閉環(huán)，進而達成定制化生產(chǎn)。在關(guān)鍵技術(shù)層面，本文探討了系統(tǒng)資源柔性配置、需求文本動態(tài)分析和智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息架構(gòu)等核心技術(shù)，為完善工業(yè)邊緣計算智能數(shù)字基座技術(shù)提供了有價值的參考。展望未來，隨著智能代理模型技術(shù)的不斷豐富，智聯(lián)網(wǎng)絡(luò)將更為完善并廣泛滲透到生活各領(lǐng)域。在工業(yè)生產(chǎn)制造領(lǐng)域，柔性數(shù)字基座技術(shù)與智能代理技術(shù)的深度融合，有望構(gòu)建面向消費者需求的智能工廠，實現(xiàn)從消費者需求到定制化產(chǎn)品反饋的閉環(huán)網(wǎng)絡(luò)。

作者簡介：

張新凱（1996-），男，博士研究生，現(xiàn)就讀于上海交通大學自動化與感知學院，主要研究方向為邊緣計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。

張　輝（1975-），男，博士，現(xiàn)就職于北京城建智控科技股份有限公司，主要研究方向為智慧城市和智能交通領(lǐng)域。

張利寬（1981-），男，碩士，現(xiàn)就職于北京城建智控科技股份有限公司，主要研究方向為工業(yè)邊緣計算和實時控制系統(tǒng)。

于傳洋（1988-），男，碩士，現(xiàn)就職于北京城建智控科技股份有限公司，主要研究方向為智慧城市及物聯(lián)網(wǎng)。

戴文斌（1984-），男，博士，現(xiàn)就職于上海交通大學自動化與感知學院教授，主要研究方向為工業(yè)控制軟件、工業(yè)邊緣計算、工業(yè)信息化與智能化。

參考文獻：

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摘自《自動化博覽》2025年2月刊