【51CTO.com原創稿件】5月29日下午，以《工業互聯網的技術探索與實踐》為主題的2021 騰訊云Techo Hub技術巡回活動第二站在西安老鋼廠設計創意產業園盛大開啟。陜西高端裝備與智能制造產業研究院院長趙紅武，中車瑞伯德智能系統股份有限公司技術總工趙奔，騰訊邊緣計算、數據庫、工業AI、物聯網領域的技術專家，與現場開發者共同分享、交流了邊緣計算、時序數據庫等技術是如何支撐工業互聯網建設的。

2020年底，西安市正式將以建設先進制造業強市為目標，圍繞網絡、平臺、創新等維度，聚焦工業互聯網基礎設施升級、平臺體系建設、創新能力提升，加快工業互聯網融合創新發展。活動結合西安新一代信息技術與制造技術的融合發展，及當地優秀企業實踐案例，為眾多開發者奉上了一場線上+線下的科技盛宴。

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活動現場

工業互聯網與企業數字轉型

陜西高端裝備與智能制造產業研究院院長趙紅武，從制造業面臨的格局和轉型升級戰略講起，他認為全球產業競爭格局正在發生重大調整，我國在新一輪發展中面臨巨大挑戰。國際金融危機發生后，發達國家紛紛實施“再工業化”戰略，重塑制造業競爭新優勢，加速推進新一輪全球貿易投資新格局。一些發展中國家也在加快謀劃和布局，積極參與全球產業再分工，承接產業及資本轉移，拓展國際市場空間。我國制造業面臨發達國家和其他發展中國家“雙向擠壓”的嚴峻挑戰，必須放眼全球，加緊戰略部署，著眼建設制造強國，固本培元，化挑戰為機遇，搶占制造業新一輪競爭制高點。

新一代信息技術與制造業的深度融合，正在引發影響深遠的產業變革，并且形成了新的生產方式、產業形態、商業模式和經濟增長點，其核心特征是制造業的數字化、網絡化和智能化。在全球制造業發展的大趨勢下，裝備制造業應實現三大戰略轉型，最終實現從制造價值鏈低端邁向制造價值鏈高端。

趙紅武指出，新一代網絡與超融合數據中心是支撐智能制造轉型的關鍵因素，其中，5G技術可以將分布廣泛、零散的人、機器和設備全部連接，構建統一的互聯網絡。由于實時性和可靠性高，5G技術不但能應用于工業場景中，還能支撐起個人移動化互聯網應用。5G技術的發展可以幫助制造企業擺脫以往無線網絡技術較為混亂的應用狀態，這對于推動工業互聯網的實施以及智能制造的深化轉型有著積極的意義。

相較于傳統數據中心，超融合數據中心架構有諸多優勢，可以可靠地支持制造執行系統（MES）、設備狀態監測（SCADA）、分布式數控系統（DNC）、三維可視化工廠等系統，還可以可靠地支持企業資源計劃（ERP）、客戶關系管理（CRM）、產品全生命周期管理（PLM）、協同辦公（OA）等等。

關于數字化、網絡化、智能化制造，趙紅武院長詳細介紹了2016年2月，美國國家標準與技術研究院NIST工程實驗室系統集成部門發表的《智能制造系統現行標準體系》報告。該報告總結了未來美國智能制造系統將依賴的標準體系。這些標準橫跨產品、生產系統和商業這三個制造生命周期的主要維度。

關于企業數字轉型升級遇到的問題，趙紅武院長總結為思想觀念問題、跨部門協作問題、投資重點的問題。而推進思路則是在人才、技術的支撐下，進行企業診斷，進而進行總體規劃設計。

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活動現場

騰訊云邊緣計算賦能工業互聯網

隨著5G和物聯網技術的發展，人類已經進入了萬物智聯的時代，邊緣計算的作用愈發重要。邊緣計算并不會取代云計算，而是云計算的補充，兩者各有所長，相輔相成。騰訊云邊緣計算高級產品經理彭超在演講中從邊緣計算的概念、騰訊云邊緣計算產品能力，以及如何與工業互聯網產品相結合等方面進行了詳細介紹。

邊緣計算是設備和中心云之間，融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力的平臺。邊緣計算有兩種形態，一是把中心云向靠近用戶的其他云節點下沉，通常是地市級的云節點。二是端邊緣計算，在最靠近物聯網設備的地方進行計算，可以稱為現場級邊緣計算。邊緣計算具有低時延、高帶寬、安全隱私、本地交互、自治能力等特點，因而成為了工業互聯網的有力支撐。

騰訊云邊緣計算基礎設施具有龐大的OC基礎設施支撐，且背靠騰訊龐大的2B2C業務，可以有利地支撐騰訊云邊緣計算基礎設施的建設規模。同時，騰訊云有強大的AI能力賦能邊緣計算。與競品相比較，騰訊云邊緣計算機器ECM的優勢也很明顯：率先提供三通節點、有邊緣LB服務、源于中心云技術方案、云邊協同方便等。

關于工業互聯網邊緣計算的行業需求分析，彭超總結為4個方面的訴求：一是數據開放性差且工業協議標準不統一，二是工業數據采集實時性、可靠性要求難以保證，三是工業數據采集存在數據安全和生產安全的隱患，四是人工質檢效率低。借助邊緣計算的特性，能很好地滿足工業互聯網的需求：通過邊緣節點的設備接入，協議轉換能力來解決設備數據開放性和協議統一的問題；通過邊緣自治，邊緣處理來滿足數據實時性和可靠性和安全性的問題，提供毫秒級的數據響應，在斷網或者弱網的情況下都能夠保持本地業務不中斷；通過邊緣AI推理，我們能提供人員安全，工業視覺質檢，設備預測性維護等AI識別能力，減少生產安全隱患，提高人工質檢的效率。

邊緣計算從容量、時延、安全、成本四個方面帶來了增益。騰訊云邊緣計算產品能力提供開箱即用體驗的PaaS服務。邊緣計算平臺ECP（Edge Computing Platform）具有低時延、高便捷、云邊協同的特點。

在邊緣節點側，彭超詳細介紹了ECP產品能力。用戶可以在通用的硬件基礎設施上，安裝騰訊云研發的邊緣操作系統（TencentOS-Edge）、邊緣的容器管理系統（SuperEdge）、邊緣能力核心套件（EdgeCore）來完成邊緣PaaS平臺的快速構建。通過打通云端函數計算、AI算法市場等服務，用戶可以方便地在本地使用云函數、AI 模型、流式分析等能力對設備數據進行處理與響應，節約用戶的運維、開發、網絡帶寬等成本消耗。

另外，騰訊云推出了面向物聯網邊緣計算場景的自研工業級設備：Draco邊緣網關，符合高性能標桿、模塊化可擴展、工業規格、無風扇、可伸縮AI算力、開放硬件平臺的架構，是具有極強的產品競爭力。通過ECP+Draco的軟硬件一體解決方案，可為智慧工業、智慧水利、智慧交通、智慧園區、智慧物流等數字化、智慧化物聯網提供一站式、全鏈路閉環的服務。

演講的最后，彭超例舉了騰訊云邊緣計算產品助力智慧工廠實現安全生產和助力污水廠實現智慧水務兩個優秀案例，通過邊緣計算云邊協同能力提供邊緣視頻接入，邊緣AI推理和實時告警服務，滿足工業客戶對低時延、安全性、低成本的訴求。

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活動現場

工業海量時序數據存儲的挑戰和實踐

隨著工業4.0概念興起，在《中國制造2025》頂層戰略規劃下，智慧工廠、數字工廠、數字孿生等逐漸在工業制造業落地，這一切都依賴底層數據作為基礎、依靠數據庫作為基石。時序數據庫是一種針對時間序列高效存儲的數據庫，解決海量數據的高效寫入、查詢的問題，主要應用在互聯網服務器或應用的大規模數據統計分析、物聯網設備狀態信息存儲、工業生產線環境指標存儲等場景。時間戳是時序數據庫重要的數據特點，超高吞吐量和高壓縮比、低成本存儲是TSDB存在的價值。在物聯網數據爆炸式增長的時代，如何有效快速地存儲時序數據，如何快速地查詢分析數據，是時序數據存儲與查詢面臨的主要挑戰。

騰訊云數據庫產品經理安存昌在分享中介紹道，傳統的MySQL/OpenTSDB/InfluxDB存在著存儲成本高、讀寫性能差、擴展性差等局限，不能夠很好地適應工業設備不停機的高可用要求、隨設備量擴容的彈性要求。騰訊云時序數據庫 CTSDB（Cloud TimeSeries DataBase）從2016年誕生以來，首先服務于騰訊云網關、云數據庫等業務，提供其日志存儲服務，隨后承載了騰訊云監控百萬臺服務器運行指標數據的存儲。隨著CTSDB蓬勃發展和穩定運行，CTSDB全面接入物聯網套件，承載物聯網生態。目前，CTSDB已經在公有云國內外多地域上線，服務全球。

發展迭代歷程

CTSDB具有高性能（每秒千萬級寫入吞吐，億級數據秒級分析），易使用（實時查詢，豐富的統計分析算子），低成本（高效壓縮、時間維度Rollup，數據過期清理），高可靠（分布式集群、機架位感知，保證服務可靠），一鍵擴容（一鍵水平擴縮節點、縱向擴縮容、 PB存儲）的優勢。正是由于這些優勢，決定了CTSDB特別適用于物聯網、大數據和互聯網運行指標監控等擁有海量時序數據的場景。用戶可以根據實際業務需求快速創建CTSDB 實例，并隨著業務變化一鍵彈性擴展實例。

系統架構

最后，安存昌介紹了CTSDB私有化部署落地的中國南方電網、騰訊物聯網通信平臺、中煙工業互聯網平臺項目、國家禁毒大數據云南中心項目、騰訊云監控平臺等優秀案例。

工業AI助力企業降本增效

AI技術在互聯網需求驅動下得到了快速發展，騰訊在互聯網時代積累了大量的AI經驗，并致力于將這些經驗應用到產業互聯網和工業中。騰訊云工業AI首席架構師韋昭南將AI技術為工業數字化賦能的方式用“加、減、乘、除”來總結。“加法”是提質增效，客戶定制、服務延伸。“減法”是降本減存，降低次品，降低能耗。“乘法”是構建行業生態，與供應商建立更有效的協同。“除法”是聚焦專業化目標，實現更輕資產的運營，韋昭南在活動中對此進行了詳細介紹。

騰訊云將久經實戰打磨的AI技術，如計算機視覺、語音識別、自然語音識別、優化求解等技術沉淀出算法，并且提供給算法人員和開發人員使用，還提供了AI訓練平臺和運用管理平臺，賦能開發者、行業生態伙伴，幫助他們完成工業AI的開發和交付。

韋昭南從四個方面分享了騰訊在工業AI領域落地的具體案例。

首先，AI助力智能生產。視覺AI是目前AI技術最成熟也是應用最廣泛的分支，騰訊云的騰訊優圖實驗室的能力，在外觀質量監測和安全巡檢兩大場景進行能力輸出。前者是為生產型企業解放人力、降低用人成本，后者是為了保障產線和遠去的安全，提升管理的效率。在外觀質檢場景中，騰訊云除了提供標準的外觀質檢一體機硬件產品，克服了缺陷檢測設備非標定制開發周期長的痛點，還提供了智能鈦平臺助力項目的交付與運維。視覺AI質檢項目的導入為不僅客戶節省了大量質檢人力，也提升了產線對品質異常的反應速度，節省大量的品質成本。除了視覺AI技術以外，騰訊云利用優化算法為產線提升產能，減少邊角料損耗，也給客戶帶來可觀的經濟效益。

第二，工業知識大腦應用。眾所周知，工業經驗傳承的斷檔是痛點，設備檢修異常處理是短板，因為人員流動頻繁，作業類別多等原因，知識沒有得到很好地積累和沉淀，導致新手上崗速度慢。通過知識建模、知識推理等步驟，可以幫客戶快速構建流程。騰訊云為電網公司梳理了文檔信息、設備數據、時序數據，貢獻出電網檢修的知識圖譜，并結合業務模型，利用圖神經網絡算法，搭建了問答式系統，電網運維、檢修人員可以通過問答式方式獲取相關的經驗，大大提升了運維效率。

第三，企業智慧辦公應用。針對法務智能合同審查的重復性勞動多、法務價值感低；審核標準不統一，方法論難沉淀；審核需求分布不均，法務人力有限等特點，騰訊云通過智能合同產品，用簡單的邏輯把簡單的業務交由機器完成，復雜的場景先由機器提取合同中的關鍵信息，再交由法務審核，不需要法務人員進行全文通讀，審核效率提升了50%以上。之后韋昭南還介紹了自動化報表、工單處理和智能客服的案例。

第四，智能應用開發。騰訊云智能鈦平臺，是面向企業提供的全站式人工智能服務平臺，致力于打通數據獲取、數據處理、算法構建、模型訓練、模型評估、模型部署，再到AI應用開發產業落地全流程鏈路，幫助用戶快速創建和部署AI應用，還可以管理AI全生命周期。

鈦平臺的客戶來自不同的行業，針對零基礎的客戶，經過半個小時的簡單培訓并收集100—200張圖片后，客戶使用自動學習功能便可一鍵建模得到可以上線使用的模型，充分說明了鈦平臺的易用性。

騰訊連連助力工業設備快速上云

騰訊云物聯網平臺產品負責人胡李偉在演講中表示，消費物聯網一般依靠手機、PC等終端來實現人與人，人與內容的連接，手機、PC面向消費者，標準化程度高。而工業互聯網面對不同行業，每個行業的業務流程以及物都不是非標準的。要做到真正的智能化生產、網絡化協同、個性化定制、服務化轉型，其基礎都是數據，要全量采集產線設備數據，并有效的利用數據，并將IT/OT系統有效的融合，才能根據具體行業的業務流程實現智能化落地。

在我國中小制造業企業占比較高，約占比95%左右，這就意味著大部分制造業企業無法像實力雄厚的頭部制造業企業成立專門團隊、大投入的方式進行智能化升級。由于制造業行業標準化程度不高會導致定制化研發投入會增大，導致投入產出效率較低。所以隨著云計算、物聯網的不斷發展，云服務通過不斷的技術進步，通過規模化服務不斷降低制造業企業上云成本，通過各種工具助力制造業企業更加聚焦各自擅長的領域。

騰訊連連是騰訊云物聯網對外的統一品牌，面向消費物聯與產業互聯兩大賽道。騰訊連連不僅包括了騰訊云IoT云、管、邊、端的基礎PaaS產品，還包含了內容聚合的能力，包括保險、音樂內容、C端內容能力整合到物聯網的各類應用場景中。

騰訊連連從產品、內容、生態三個層面助力企業提升數字化效率。

產品能力：以更低的成本、更快速地上云；提供從設備接入、數據處理、應用開發、應用托管使能的閉環服務；降低企業的開發維護成本，縮短項目周期。

內容能力：物聯網的應用場景是碎片化的，不同的場景往往會有不同的內容服務訴求，這洽洽是騰訊的優勢所在，如設備租賃服務與騰訊的金融服務結合，生產責任險與保險服務結合，從而產生新的商業模式。

生態能力：騰訊云將整合認證的硬件設備合作伙伴和工業應用SaaS合作伙伴，共同為用戶提供服務。

胡李偉詳細介紹了騰訊連連靈活的設備接入協議適配能力、IoT數據分析能力、可視化數據開發服務，幫助企業降低設備數據處理成本能力、應用低碼開發等優勢。在內容級服務方面，騰訊連連和騰訊微保聯合打造了SaaS產品—物聯網安全保障服務，旨在幫助物聯網設備廠商在保險領域挖掘數據的價值。通過一些典型案例介紹騰訊連連的應用場景，包括建設地市工業互聯網平臺，助力消費類設備制造業產品入口升級；助力智慧能源管理模式升級，助力微信支付終端數智化，為商戶打造優質體驗；助力地產行業全屋智能的差異化服務等。

最后，胡李偉詳細介紹了某新能源設備制造商通過騰訊云IoT快速進行服務數字化升級案例。該設備廠商為了能夠更高效率的進行設備遠程運維，經銷商竄貨管理等升級目標。通過將設備接入騰訊云IoT，通過快速的接入SDK以及云端Modbus點表配置，降低設備上云的開發運維成本，通過騰訊云IoT可靠的云服務，使設備廠商聚焦自己的核心業務，從而有效達成制造企業售后服務轉型升級的目標。

工業互聯網不同于消費互聯網，工業互聯網需要上下游的合作伙伴合作打造出解決問題的產品和服務，騰訊連連聚焦IoT PaaS層的能力以及騰訊能力生態的打通，希望與業界合作伙伴共同打磨制造業數字化升級解決方案，共同推動工業互聯網的發展。

裝備制造的工業互聯網應用探討

中車瑞伯德智能系統股份有限公司技術總工趙奔在演講中指出，工業互聯網主要解決兩個問題，一是制造端的智能制造問題，二是產品本身的智能化問題，最終會通過云的方式走到一起。

目前的裝備制造行業面臨著諸多的挑戰：制造過程的離散、單件定制化；企業管理中QCD競爭壓力大；研發中的人力資源與知識積累要求高；運行工況多樣化，服役期長、可靠性要求高等。因此，裝備制造企業急需數字化、網絡化、智能化所賦能的、以工業互聯網為代表的先進生產力來迎接挑戰。

通過高壓輸變裝備、抽蓄電站等的工業互聯網應用，中車瑞伯德智能系統股份有限公司建成了代表中車先進高端裝備制造業整體形象的標桿工廠。

一期達到的項目目標有：實現以訂單驅動配置管理的產品數據管理平臺基礎建設；實現整車工藝結構數字化管理；實現ERP新舊平臺切換、新工廠業務鏈拉動；實現物料拉動、齊套性檢查、缺料預警等管理功能；實現物料作業過程管控、廠內物流的器具追蹤；實現車間計劃排產、制造執行可視化；實現整車制造質量和檢驗質量管理；實現生產、設備狀態跟蹤、能源監控及信息存儲分析；實現上下游系統間互聯互通，研發、生產、物流協同運行等。

展望未來，趙奔表示，隨著兩化深度融合，未來制造業將可能成為信息產業的一部分；工業互聯網和智能制造提供的創新、協同、共享生態將推動傳統產業轉型升級，同時催生新的業態；一個數字世界和物理世界融合的新世界正在出現！

騰訊云一向高度重視開發者的需求，全面助力開發者的個人成長和創造價值。繼去年Techo Park開發者大會之后，今年，騰訊云全新推出Techo Hub技術巡回活動，旨在更好的和全國不同地區的開發者連接，讓更多的開發者獲得學習、交流的機會。

繼深圳、西安站之后，巡回活動還將走進長沙、武漢、北京、上海、成都、杭州六座城市，持續與全國開發者分享熱點技術、主流應用、開源生態和產品革新，與廣大開發者共同成長！

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