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隨著工業(yè)物聯網的發(fā)展，必然會出現更多的本地就近控制和現場數據，面對這些逐漸增多的現場數據，該如何處理才能在保證其有效性的同時又減少云計算的壓力?

工業(yè)世界任何微小的提升都會帶來很大的優(yōu)勢;工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業(yè)現場的很多數據“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質”，數據價值呈斷崖式跌落，工業(yè)現場的數據處理可以稱之為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”便發(fā)揮了不可替代的作用。

如果把大腦比作云端，那么邊緣計算就是神經末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。

盡管當前工業(yè)企業(yè)追求的核心問題是如何讓數據賦能生產，產生價值。但是也不能忽視該進程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問題，數據處理的前置關鍵環(huán)節(jié)——如何采集數據?對于任何工業(yè)企業(yè)來說，挖掘數據金礦的第一步都是采集數據，不談數據采集的大數據分析是空中樓閣，沒有數據的工業(yè)云平臺相當于無本之木。

在不同的工業(yè)生產過程中，由于自動化產品品牌眾多，工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一，所以看似簡單的數據采集并沒有那么容易。

除了數據采集，在數據處理運用方面，由于工業(yè)現場的數據面臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數據并不需要傳遞到云端的問題。

雖然從產業(yè)角度來看，邊緣計算發(fā)展如火如荼，但從應用角度來看，它還處于落地的前期。邊緣計算與云計算的融合才能真正體現工業(yè)數據的價值。

實際上，產業(yè)界已經認識到邊云協(xié)同的重要性，并開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會發(fā)布的智能邊緣平臺IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務概念;西門子2018年發(fā)布了IndustrialEdge的概念，大致理念是通過云端部署IndustrialEdgeManagement實現邊緣計算與云計算的協(xié)同，映翰通網絡在今年的漢諾威工業(yè)博覽會上，以邊緣計算網關為基礎，展示了“映翰通設備工業(yè)云(InHandDeviceNetworksCloud)+邊緣計算網關(EdgeComputingGateway)”，實現邊云協(xié)同。