工业物联网云平台与边缘智能有那些关系？ 

随着全球经济竞争进一步激烈，新一轮信息产业变革兴起；与消费物联网相比，实体制造业面临着生产运营成本高、产品附加价值低等问题，产业数字化和智能化变革刻不容缓。快速发展的边缘计算和人工智能（AI）技术正成为制造业全面转型的重要推动力，工业发达国家纷纷制定制造业智能化升级发展战略。

工业物联网云平台是新工业体系的“操作系统”，通常分为现场层、边缘层、基础设施即服务（IaaS）层、工业平台即服务（PaaS）层、应用层；国内主流厂商开发的工业物联网平台都参照类似范式。边缘层是平台的基础，承担着接入现场层设备、协议解析、边缘数据处理等任务。PaaS 层提供应用开发平台、工业微服务组件等功能。应用层包含面向企业传统需求的软件优化、面向特定场景的应用创新，是工业物联网平台价值的集中体现。

随着万物互联时代的到来，联网设备的数量急剧增长，产生的数据总量随之增加，从端到云的数据传输会带来巨大的带宽压力和能源消耗，使得传统的集中式处理不堪重负，由此催生了边缘计算并逐步向边缘智能发展。在对时间延迟更敏感、联网设备更多、数据安全性要求更高的智能工厂中，边缘智能的需求更为突出。一般认为，未来智能工厂每天会产生 1 PB 以上的生产监控数据，由于检测、控制、执行操作要求的时延一般小于 10 ms，现行的终端–核心网–云端模式根本无法保障实时性要求；边缘智能方案在边缘即时处理和回馈结果给终端，有望将实时性、短周期业务的处理时延降低至 1 ms 。边缘智能的资源包括从终端到云计算中心传输路径上的所有计算和网络设备，因此能在近数据源侧完成收集、分析与决策任务。通过将云计算中心的存储、计算、智能资源下沉到网络边缘侧，推动智能应用从云端向边缘迁移，边缘智能方案有望满足制造业在实时响应、智能应用、敏捷感知、需求多样、隐私保护、数据海量且异构等方面的关键需求。

边缘智能定义为：具备机器学习和高级网络功能，在网络边缘节点处理和存储数据的高级边缘计算。需要指出的是，边缘计算与云计算并非相互替代的关系，而是通过协同来高效利用终端–边缘–云端路径上的所有计算和存储资源，全面提升数据处理能力，促进工业智能应用的落地与推广。边缘智能将有效应对当前工业物联网发展面临的诸多挑战：业务需求多样，单一计算模式无法满足各类应用的特定要求；业务数据海量且异构，需要实时管理多种数据流；原有生产设备缺少内置安全机制，存在隐私数据泄露的风险等。