【工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟】面向應(yīng)用的確定性技術(shù)藍皮書

I編寫說明隨著我國不斷深入推進新型工業(yè)化，工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化升級需求越來越高，工廠中涌現(xiàn)了機器視覺質(zhì)檢、AR等低抖動等要求，也對計算能力提出更高的低處理時延、周期同步等低抖動等要求，也對計算能力提出更高的低處理時延、周期同步等要求。未來在工業(yè)場景下，生產(chǎn)線需要確保多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)在一個約定的時間內(nèi)完成，這迫切需要工業(yè)企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)資源和算力資源進行統(tǒng)一調(diào)度。因此，如何協(xié)同網(wǎng)絡(luò)通信與計算處理過程，保障工業(yè)應(yīng)2023年，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟網(wǎng)絡(luò)組組織產(chǎn)學(xué)研用相關(guān)單位，共同開展了面向應(yīng)用的確定性技術(shù)研究，提出面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)架構(gòu)，旨在建立工業(yè)算力和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)之上的資源綜合調(diào)度機制和系統(tǒng)，以保障工業(yè)生產(chǎn)流程中工業(yè)應(yīng)用協(xié)同的確定性。通過梳理典型應(yīng)用場景并分析重點技術(shù)方向，本藍皮書為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)研究編寫單位（排名不分先后）：中國信息通信研究院、中國科學(xué)院沈陽自動化研究所、北京郵電大學(xué)、紫金山實驗室、清華大學(xué)、北京交通大學(xué)、首鋼集團有限公司、重慶大學(xué)、普天信息工程設(shè)計服務(wù)有限公司、中國電信集團有限公司、北京首鋼自動化信息技術(shù)有限公司、中國聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信有限公司、中電福富信息科技有限公司、中國電子科技集團有限公司電子科學(xué)研究院、北京理工大學(xué)、中電中國電子科技集團有限公司電子科學(xué)研究院、北京理工大學(xué)、中電科普天科技股份有限公司、中國電信研究院、中國移動通信有限公華為技術(shù)有限公司、中國鐵塔通信技術(shù)研究院、中國信息通信研究編寫組成員（排名不分先后）：張恒升、付韜、李棟、俞雪婷、朱海龍、黃韜、張華宇、彭開來、賈慶民、楊崢、賀驍武、王澤宇、楊冬、張維庭、張丙龍、宋揚、李明妍、郭松濤、陳昕、郭惠軍、李果、張東、賈雪琴、韓政鑫、李凱、稅洪靜月、張騰飛、李丹、程棟、張岱、馬銳、張振、曾軍、蔣銘、劉鵬、黃震寧、馬萬明、 1一、背景隨著工廠的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化水平不斷提升，工業(yè)網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)算力與工業(yè)控制呈現(xiàn)出新的架構(gòu)與特征。一方面，工業(yè)算力從生產(chǎn)線分離出來，物理上分成現(xiàn)場級、邊緣級和中心級。另一方面，邏輯上工廠全流程管控逐步向一體化、無人化發(fā)展。隨著工廠中涌現(xiàn)了機器視覺質(zhì)檢、AR等大量新型的工業(yè)應(yīng)用，這些工業(yè)應(yīng)用除了對網(wǎng)絡(luò)通信提出了低時延、低抖動等要求，也對計算能力提出更高的低處理時延、周期同步等要求，需要建立網(wǎng)絡(luò)與算力的更緊密聯(lián)系。未來在工業(yè)場景下，生產(chǎn)線需要確保多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)在一個約定的時間內(nèi)完成，這迫切需要工業(yè)企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)資源和算力資源進行統(tǒng)一調(diào)度。因此，工業(yè)企業(yè)管理網(wǎng)絡(luò)和算力的復(fù)雜度和難度持續(xù)增大，不得不付目前國內(nèi)外企業(yè)積極開展算力與網(wǎng)絡(luò)一體化研究并研制相關(guān)產(chǎn)品，相關(guān)產(chǎn)品依據(jù)工業(yè)應(yīng)用的需求對計算能力與網(wǎng)絡(luò)通信能力進行協(xié)同優(yōu)化。例如，對于需要大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)臋C器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練任務(wù)，在網(wǎng)絡(luò)帶寬有限的情況下，可先對數(shù)據(jù)進行壓縮或預(yù)處理，減少數(shù)據(jù)傳輸量，同時優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議，提高與互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用的服務(wù)質(zhì)量不同，工業(yè)應(yīng)用需求普遍具有較強的時間敏感要求。由于缺乏工業(yè)算力的確定性參數(shù)協(xié)調(diào)機制及接口，如何準時、精確地協(xié)同工業(yè)應(yīng)用成為了未來工業(yè)網(wǎng)絡(luò)2備往往要求操作時延達到不高于毫秒級誤差，但OT設(shè)備引入智能算法后，分離的生產(chǎn)系統(tǒng)、算力系統(tǒng)和云服務(wù)增加了生產(chǎn)流程的總時延。目前各類設(shè)備僅實現(xiàn)了業(yè)務(wù)編排和數(shù)據(jù)互通，但在無法將確定性參數(shù)分配給工業(yè)算力的情況下，缺乏有效的計算任務(wù)動態(tài)調(diào)度機制，難以完成整個生產(chǎn)流程確定性的彈性控二是算力與網(wǎng)絡(luò)資源控制不靈活、效率低。工業(yè)算力和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)各自獨立配置，在生產(chǎn)線任務(wù)變化后，難以動態(tài)、高效地調(diào)整跨設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)資源和計算資源，只能通過預(yù)留過量資源來平衡多種生產(chǎn)任務(wù)對共享資源的需求。例如，機器視覺裝配任務(wù)在識別復(fù)雜圖像中的線纜彎曲時，邊緣計算運行的分類算邊緣計算無法動態(tài)地縮減時延。因此，機器視覺應(yīng)用需要預(yù)留額外的帶寬和獨立的邊緣計算容器，為類似工業(yè)應(yīng)用部署獨占的服務(wù)器極大提升了生產(chǎn)線成本。算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)工作也無法解決該類問題，算力網(wǎng)絡(luò)主要關(guān)注“大網(wǎng)海量資源”的調(diào)度，聚焦算力池化、費用計量等移動通信業(yè)務(wù)關(guān)心的問題，無法直接三是工業(yè)算力、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)的綜合管理運維更復(fù)雜。在現(xiàn)有工廠建設(shè)模式中，傳統(tǒng)生產(chǎn)線解決方案的部署門檻高、靈活性當(dāng)生產(chǎn)任務(wù)變更時，算、網(wǎng)、控設(shè)備都需要重新配置，生產(chǎn)線重新配置需要暫停生產(chǎn)活動，業(yè)務(wù)變更的時間成本和經(jīng)濟成本3較高。為了解決上述問題，新型工業(yè)網(wǎng)絡(luò)將支持控網(wǎng)算集成的新特征，如何兼顧網(wǎng)絡(luò)通信過程確定性與計算處理過程確定性Determinacy，AoD）技術(shù)，該技術(shù)是實現(xiàn)工業(yè)算網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)之該技術(shù)依據(jù)生產(chǎn)流程將多應(yīng)用協(xié)同過程組成一個確定性服務(wù)，面向工廠中的確定性服務(wù)將計算過程和通信過程統(tǒng)籌規(guī)劃，依據(jù)生產(chǎn)全流程的確定性需求自頂向下地完成資源協(xié)同分配，實時、動態(tài)優(yōu)化工廠基礎(chǔ)設(shè)施及其資源，在智能生產(chǎn)中保障多樣化工業(yè)二、面向應(yīng)用的確定性內(nèi)涵與架構(gòu)（一）面向應(yīng)用的確定性技術(shù)內(nèi)涵面向應(yīng)用的確定性技術(shù)是一種管理工業(yè)應(yīng)用協(xié)同過程確定性的技術(shù)，該技術(shù)協(xié)調(diào)工業(yè)應(yīng)用的通信過程與計算過程，使得應(yīng)用執(zhí)行過程的時延、抖動、帶寬等指標具有確定的極限值。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)通過協(xié)同調(diào)度生產(chǎn)設(shè)備、邊緣設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的多種資源，并匹配工業(yè)應(yīng)用的執(zhí)行順序，從而確保整個生產(chǎn)流程的確定性。因此，面向應(yīng)用的確定性由以下四個方一是網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)耐ㄐ糯_定性，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)需要確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中具有低時延、低抖動和高可靠性，滿足4二是工業(yè)算力的計算確定性，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)需要保證計算任務(wù)能夠在算力設(shè)備上按照預(yù)定的時間和順序執(zhí)行，三是應(yīng)用流程的時序確定性，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)需要確保各個工業(yè)應(yīng)用按照既定的關(guān)系協(xié)同工作，避免因時序混亂四是程序執(zhí)行的邏輯確定性，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)需要（二）確定性服務(wù)內(nèi)涵確定性服務(wù)是指一個或多個應(yīng)用參與的通信環(huán)節(jié)和計算環(huán)節(jié)構(gòu)成的閉環(huán)，是面向應(yīng)用的確定性技術(shù)管理各種資源的“橋梁”。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)針對確定性服務(wù)定義性能參數(shù)，可以更加直觀地表達生產(chǎn)流程的需求。因此，面向應(yīng)用的確定以圖1所示的確定性服務(wù)為例，確定性產(chǎn)線由AGV小車、傳送帶、機械臂、工業(yè)模型等組成。確定性帶將原料傳遞給機械臂，機械臂依據(jù)工業(yè)模型加工的過程。其中，計算過程包括小車控制應(yīng)用、傳送帶應(yīng)用、機械臂應(yīng)用，通信過程包括通知傳送帶原料就緒信號、工業(yè)設(shè)備應(yīng)用發(fā)送圖像數(shù)據(jù)、云平臺應(yīng)用識別決策結(jié)果等。從圖中可以看出，由于計算資源和網(wǎng)絡(luò)資源會復(fù)用給多個工業(yè)應(yīng)用，生產(chǎn)線會同時運行多個確定性服務(wù)，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)需要同時保障所有5面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)是一種實現(xiàn)面向應(yīng)用的確定性能力6圖2面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)架構(gòu)圖7應(yīng)用層由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式及其中應(yīng)用組成應(yīng)用層由工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式及其中應(yīng)用組成。面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)中的應(yīng)用包含通用應(yīng)用和行業(yè)專用應(yīng)用，用戶可以根據(jù)每1）通用應(yīng)用是各種場景下都會用到的基礎(chǔ)應(yīng)用，提供數(shù)據(jù)采2）行業(yè)專用應(yīng)用是特定行業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)性較強的應(yīng)用，提供控制層是管理服務(wù)與資源的控制部分，分為管理控制功能、確定性服務(wù)管理和面向應(yīng)用的確定性北向接口三個部分，用于監(jiān)測、調(diào)度和管理整個系統(tǒng)中的工業(yè)設(shè)備、工業(yè)應(yīng)用、各種資源和管理控制功能是整體確定性管理服務(wù)的功能集合，分為應(yīng)用管理、確定性策略、接口管理、資源調(diào)度和設(shè)備控制五個部分。其中，應(yīng)用管理可以新增/修改/刪除工業(yè)應(yīng)用，時序關(guān)系管理用于編輯工業(yè)應(yīng)用之間的執(zhí)行順序，應(yīng)用控制用于主動更改工業(yè)應(yīng)用配置。確定性策略用于管理整個系統(tǒng)的策略，該功能支持新增/修改/刪除策略。策略庫用于管理系統(tǒng)中可以使用的各種策略。策略評估用于監(jiān)測面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)的實時性能，該功能利用歷史數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)評估確定性策略的執(zhí)行結(jié)果。接口管理用于控制系統(tǒng)中的北向接口和資源調(diào)用接口，可以新增/修改/刪除接8源分配控制。設(shè)備控制功能支持新增/修改/刪除設(shè)備，實現(xiàn)已納等功能的模塊等功能的模塊。該模塊根據(jù)應(yīng)用需求和時序，構(gòu)建確定性服務(wù)并維護其更新，依據(jù)控制策略調(diào)整確定性服務(wù)采用的工業(yè)算力和網(wǎng)絡(luò)資源。該模塊提供確定性服務(wù)的服務(wù)視圖，支持新建、監(jiān)測、修改、刪除服務(wù)。資源調(diào)度決定計算任務(wù)分配與數(shù)據(jù)流量調(diào)度。時序關(guān)系維護是確定性服務(wù)中通信環(huán)節(jié)和計算環(huán)節(jié)順序的功能。的接口，實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)模式和面向應(yīng)用的確定性控制層之間的中間層是整個面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)的互聯(lián)、互通和互操作部分，由統(tǒng)一信息模型、網(wǎng)絡(luò)調(diào)用接口、計算調(diào)用接口三部分組它接收確定性服務(wù)管理的資源決策結(jié)果，再通過統(tǒng)一信息模型將資源決策結(jié)果轉(zhuǎn)化為設(shè)備配置參數(shù)，統(tǒng)一信息模型將設(shè)備配置參的方法，實現(xiàn)各廠商設(shè)備間數(shù)據(jù)互通，將面向應(yīng)用的確定性指標和配置傳遞給工業(yè)終端、邊緣計算、網(wǎng)絡(luò)控制器、云服務(wù)等。該9模型對面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)訪問接口、業(yè)務(wù)模型、策口，該接口支持配置網(wǎng)絡(luò)控制器、交換機、路由器、工業(yè)網(wǎng)關(guān)等資源層是系統(tǒng)中網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、邊緣計算設(shè)備、生產(chǎn)設(shè)備、工業(yè)終端、云服務(wù)構(gòu)成的資源底座，該層由確定性網(wǎng)絡(luò)和確定性計算WIFI6等，確定性計算可以分解為確定性計算通道、RTOS、RT終端、容器、存儲資源池等。資源具體包括計算資源、網(wǎng)絡(luò)資源、存儲資源等。面向應(yīng)用的確定性資源層依據(jù)面向應(yīng)用的確定性中性服務(wù)由多個工業(yè)應(yīng)用組成，該通道可以細分為多個端到端傳輸路徑，在通道參數(shù)中描述這些端到端傳輸路徑的詳細配置。確定性網(wǎng)絡(luò)通道會建立周期性確定性通信、非周期性確定性通信和非確定性通信的對象，保存每個通信資源的狀態(tài)信息。查找與發(fā)現(xiàn)分多個計算能力類型，具體包括控制任務(wù)計算、智能任務(wù)計算、分布式任務(wù)計算。該通道提供任務(wù)隊列、進程/線程、計算單元數(shù)量、共享存儲等配置模板。多核異構(gòu)計算隔離是將GPU等多核芯片劃分為多個計算實例的功能，可以將不同的計算任務(wù)分配到適合的計算實例上，減少工業(yè)應(yīng)用的資源爭搶。軟硬結(jié)合并行加速是結(jié)合多實例技術(shù)和虛擬化技術(shù)，向確定性服務(wù)提供合適粒度的力，支持多核隔離調(diào)用接口、全局時間同步接口、計算任務(wù)加速的各類資源。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)主動感知工業(yè)應(yīng)用需求，以全局優(yōu)化策略調(diào)控IT-OT系統(tǒng)，配置網(wǎng)絡(luò)、計算等資源，實現(xiàn)涵蓋計算過程和通信過程的全流程確定性閉環(huán)控制。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)在滿足確定性指標的約束條件下可以彈性協(xié)調(diào)計算環(huán)節(jié)系統(tǒng)性代表多維度指標體系應(yīng)具有網(wǎng)邊端云指標和整體確定動態(tài)性代表每種設(shè)備及其資源的使用情況動態(tài)變化，負載、精確性代表指標的監(jiān)測與控制能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)的要求，實現(xiàn)“測得準、控得精”的目標。面向應(yīng)用的確定性包括了邏輯、中的異構(gòu)資源，實現(xiàn)全局優(yōu)化目標。異構(gòu)資源主要指多種網(wǎng)絡(luò)混合組網(wǎng)、多種算力按需分配和多種存儲方式。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)需要對分布式的企業(yè)離散資源和集中式的工業(yè)云池化資源采設(shè)備及其運行的工業(yè)應(yīng)用，在全域范圍內(nèi)利用主動或被動的方式控制即服務(wù)能力[2]將工業(yè)系統(tǒng)中的控制功能開放到面向應(yīng)用的確定性控制層或網(wǎng)絡(luò)中，實現(xiàn)更加靈活的應(yīng)用部署。隨著硬件PLC向虛擬PLC轉(zhuǎn)化，將部分工業(yè)控制功能部署到云服務(wù)器或網(wǎng)絡(luò)中[3]。包容性基礎(chǔ)設(shè)施是將資源與設(shè)備基礎(chǔ)設(shè)施化，在工廠內(nèi)具備(1)(1)網(wǎng)算資源基礎(chǔ)設(shè)施化是指將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中分布的各類資源統(tǒng)一管理和策略一致，實現(xiàn)按需使用、彈性釋放、精準調(diào)度計管理等功能以標準形式開放。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)利用統(tǒng)一信息模型實現(xiàn)各類設(shè)備互操作，依據(jù)不同行業(yè)工業(yè)設(shè)備特點規(guī)范確定性工業(yè)終端接口，形成與設(shè)備制造商和通信協(xié)議無關(guān)的規(guī)范化性服務(wù)、確定性環(huán)節(jié)和確定性設(shè)備。該特征降低人工參與程度，智能化需求映射是指將確定性服務(wù)指標動態(tài)分解為通信指標和計算指標，遠程更新各設(shè)備的應(yīng)用參數(shù)，降低了生產(chǎn)線的配置復(fù)雜度，實現(xiàn)確定性服務(wù)各環(huán)節(jié)性能的靈活調(diào)整。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)依托該特征，從應(yīng)用業(yè)務(wù)側(cè)設(shè)計符合用戶需求的邏輯，自頂向下設(shè)計服務(wù)質(zhì)量可以更直觀地向各行業(yè)擴展，提高用戶管理效率和整個工廠性能。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)指標體系如圖3所示，確定性服務(wù)指標規(guī)定了針對某一生產(chǎn)活動的總體指標，整體指標由其中所有環(huán)節(jié)的指標構(gòu)成。在工業(yè)應(yīng)用注冊時，工業(yè)應(yīng)用給確定性服務(wù)指標賦初值，隨后面向應(yīng)用的確定性控制器會依據(jù)調(diào)度策略將確定性服務(wù)的指標拆分為通信環(huán)節(jié)指標和計算環(huán)節(jié)指標，再通過遠程控制接口配置網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、計算設(shè)備。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)的目標是嚴格保障確定性服務(wù)的指標，所以可以動的確定性技術(shù)的目標是嚴格保障確定性服務(wù)的指標，所以可以動確定性服務(wù)預(yù)測模型從系統(tǒng)和服務(wù)兩個層面實現(xiàn)性能統(tǒng)計分析。在服務(wù)層面，面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)周期性地監(jiān)測計算環(huán)節(jié)與網(wǎng)絡(luò)環(huán)節(jié)，依據(jù)確定性服務(wù)預(yù)測模型將所有環(huán)節(jié)監(jiān)測結(jié)果匯聚成確定性服務(wù)的性能預(yù)測值，進而分析確定性服務(wù)性能指標發(fā)展趨勢。在系統(tǒng)層面，確定性服務(wù)預(yù)測模型可以分析整個系統(tǒng)中所有確定性服務(wù)的資源關(guān)系并評估面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)現(xiàn)狀。確定性服務(wù)預(yù)測模型是實現(xiàn)精確調(diào)控的基礎(chǔ)，如果沒有確定性服務(wù)預(yù)測模型，系統(tǒng)只能判斷各環(huán)節(jié)的性能變化趨勢，確定性服務(wù)預(yù)三、重點技術(shù)方向基礎(chǔ)共性技術(shù)是解決確定性保障的指標、需求、能力抽象等基本問題的技術(shù)。基礎(chǔ)共性技術(shù)由面向應(yīng)用的確定性架構(gòu)設(shè)計技術(shù)、指標體系及映射技術(shù)、確定性需求模型技術(shù)、確定性能力抽象技術(shù)、確定性度量技術(shù)、確定性評價體系技術(shù)構(gòu)成。能力抽象技術(shù)、確定性度量技術(shù)、確定性評價體系技術(shù)構(gòu)成。一是面向應(yīng)用的確定性架構(gòu)設(shè)計技術(shù)，該類技術(shù)設(shè)計面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)的通用架構(gòu)和專用架構(gòu)，專用架構(gòu)需要根據(jù)各行業(yè)需求進行優(yōu)化。面向應(yīng)用的確定性架構(gòu)設(shè)計重點在于硬件設(shè)備、工業(yè)軟件和設(shè)備間接口，解決面向應(yīng)用的確定性互操作、確定性服務(wù)管理等問題。二是指標體系及映射技術(shù)，該技術(shù)針對面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)建立更加全面的指標體系，指標體系涵蓋時延、抖動、帶寬、包長、周期等指標。指標映射技術(shù)將對服務(wù)層確定性相關(guān)需求要素進行統(tǒng)一抽象，形成面向確定性服務(wù)閉環(huán)的確定性需求模型。四是確定性能力抽象技術(shù)，該技術(shù)針對底層物理網(wǎng)絡(luò)異構(gòu)化趨勢，統(tǒng)一抽象出獨立于異構(gòu)物理網(wǎng)絡(luò)的路由、頻率、時隙、計算、存儲等確定性能力。通過將服務(wù)層確定性需求和確定性網(wǎng)絡(luò)能力協(xié)同適配，實現(xiàn)面向應(yīng)用的確定性保障。五是確定性度量技術(shù)，該技術(shù)構(gòu)建科學(xué)、準確的確定性度量方法，實時衡量面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)確定性水平。六是確定性評價體系，該技術(shù)研究確定性服務(wù)的多維度關(guān)鍵指標，能夠計算面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)的確監(jiān)測分析技術(shù)是針對面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)中計算設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、確定性服務(wù)等進行監(jiān)測與分析的技術(shù)。監(jiān)測分析技術(shù)由應(yīng)用監(jiān)測技術(shù)、確定性服務(wù)監(jiān)測技術(shù)、應(yīng)用關(guān)系監(jiān)測技術(shù)和應(yīng)用審計技術(shù)構(gòu)成。面向應(yīng)用的確定性檢測技術(shù)不同于二、三層確定性網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測技術(shù)和計算監(jiān)測技術(shù)，需要衡量應(yīng)用關(guān)系及確定性服務(wù)指標體系。一是應(yīng)用監(jiān)測技術(shù)，該技術(shù)對工業(yè)應(yīng)用進行監(jiān)測，分析工業(yè)應(yīng)用占用本地資源情況和通信狀態(tài)等實時信息。二是確定性服務(wù)監(jiān)測技術(shù)，該技術(shù)監(jiān)測確定性服務(wù)的總時延、總抖動、復(fù)雜度、規(guī)律模式等實時信息。三是應(yīng)用關(guān)系監(jiān)測技術(shù)，該技術(shù)監(jiān)測確定性服務(wù)中多個工業(yè)應(yīng)用的執(zhí)行順序，監(jiān)測每對工業(yè)應(yīng)用間鏈路的狀態(tài)。四是應(yīng)用審計技術(shù)，該技術(shù)審計工業(yè)應(yīng)用的操作和通信，分析工業(yè)應(yīng)用的類型和復(fù)雜跨系統(tǒng)協(xié)同技術(shù)是確保各個網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用遵循一致的時間順序和互通規(guī)則的技術(shù)?？缦到y(tǒng)協(xié)同技術(shù)由時間同步技術(shù)、邏輯時鐘同步技術(shù)、頻率同步技術(shù)和異步通信技術(shù)構(gòu)成。一是時間同步技術(shù)，該技術(shù)是一種用于在分布式系統(tǒng)中對事件進行排序和時間戳記注釋的技術(shù)。二是邏輯時鐘同步技術(shù)，該技術(shù)確保所有設(shè)備和應(yīng)用能夠具有全局統(tǒng)一的邏輯時鐘。三是頻率同步技術(shù)，該技術(shù)涉及到網(wǎng)絡(luò)之間、設(shè)備之間選擇適合的頻率，確保異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和算網(wǎng)設(shè)備的頻率一致性[4]。四是異步通信技術(shù)，該技術(shù)在不要求時鐘精確同步的條件下，保證節(jié)點之間的事件資源調(diào)度技術(shù)是全局管控工業(yè)網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)算力的技術(shù)。面向應(yīng)用的確定性控制器根據(jù)資源分配算法調(diào)整面向確定性服務(wù)的資源分配方案。資源調(diào)度技術(shù)由業(yè)務(wù)流量整形技術(shù)、鏈式流保障技術(shù)、資源保障技術(shù)和算網(wǎng)一體化保障技術(shù)構(gòu)成。一是業(yè)務(wù)流量整形技術(shù)，該技術(shù)需要結(jié)合傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)層流量整形、傳輸層滑動窗口和計算隊列調(diào)度等方法，實現(xiàn)面向算網(wǎng)協(xié)同的各環(huán)節(jié)業(yè)務(wù)流量整形。二是鏈式流保障技術(shù)[5]，確定性服務(wù)中的工業(yè)應(yīng)用不需要大量算力時，確定性服務(wù)簡化為多個連續(xù)的數(shù)據(jù)流，本報告稱之為鏈式流。該技術(shù)面向鏈式流統(tǒng)一劃分路由路滿足確定性服務(wù)對該資源的需求。算力保障方式可以分為算力分配、算力預(yù)留、算力隔離等。算力粒度可以劃分為虛機、容技術(shù)將具有大量計算單元的模組劃分為多個獨立算力實例，可以有效減少工業(yè)場景中計算任務(wù)沖突。網(wǎng)絡(luò)保障方式可以是調(diào)該技術(shù)是指同時調(diào)整工業(yè)網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)算力的情況下保障確定性服務(wù)性能，在網(wǎng)絡(luò)通信性能和計算任務(wù)性能之間取得折衷。該技術(shù)需要確保面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)中所有確定性服務(wù)的指標跨系統(tǒng)控制技術(shù)是集中控制各類設(shè)備的技術(shù)?？缦到y(tǒng)控制技術(shù)由策略分解技術(shù)、配置更新技術(shù)、傳輸控制技術(shù)構(gòu)成。一是策略分解技術(shù)，該技術(shù)將全局策略分解為各類設(shè)備的局部策略。在策略分解的過程中，需要考慮各設(shè)備的狀態(tài)和資源，確保所有局部策略的一致性。二是配置更新技術(shù)，該技術(shù)通過統(tǒng)一信息模型將各局部策略轉(zhuǎn)化為各環(huán)節(jié)配置參數(shù)，再將配置參數(shù)下發(fā)至各環(huán)節(jié)。統(tǒng)一信息模型的信息需要包括確定性服務(wù)基本信息、確定性參數(shù)、各環(huán)節(jié)參數(shù)等。三是傳輸控制技術(shù)，該技術(shù)是調(diào)控確定性服務(wù)內(nèi)部傳輸協(xié)議的技術(shù)。新型傳輸協(xié)議可以采用窗口調(diào)節(jié)、連接遷移、多路傳輸?shù)仁侄危m配計算設(shè)備四、面向應(yīng)用的確定性應(yīng)用場景新型生產(chǎn)線在自動化裝配、質(zhì)量檢測、故障診斷等場景中普遍采用了多應(yīng)用協(xié)同控制，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)直接從應(yīng)用的角度描述性能指標。全局指標能夠更直觀地反映用戶的確定性需求，可以“自頂向下”自動分解和動態(tài)優(yōu)化，因此面向應(yīng)用的確（一）服裝整理的生產(chǎn)線機器人柔性材料的自動化加工一直是工業(yè)生產(chǎn)的難點問題，材料不可預(yù)測的形變會給加工設(shè)備帶來困難。在面向應(yīng)用的確定性技術(shù)控制下，機械臂能夠?qū)崟r識別形變后的狀態(tài)，精準地執(zhí)行操作并修正形變帶來的負面影響。復(fù)雜裝配任務(wù)需要多臺機器人協(xié)作執(zhí)行，因此生產(chǎn)線采集大量的圖像、傳感數(shù)據(jù)，這些實時數(shù)據(jù)對網(wǎng)智智算算控網(wǎng)控網(wǎng)隨著機械臂智能化程度的提高，機械臂可以替代人工處理柔軟的衣物，該案例的兩個機械手臂同時規(guī)劃操作和實時判斷柔性在整個折疊操作過程中，機器學(xué)習(xí)算法離線部分周期性地更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化模型的各項參數(shù)。機器學(xué)習(xí)算法在線部分則對圖像進行識別，機械臂會不停地將折疊效果反饋至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在預(yù)測操作結(jié)果和判斷折疊效果的基礎(chǔ)上，機器學(xué)習(xí)算法判斷是否進入下一個周期。總時長主要受限于識別的準確率和識別時延，環(huán)節(jié)可靠性1234--567如果通過工業(yè)算力賦能機械臂，該案例需要通過面向應(yīng)用的確定為了實現(xiàn)圖像識別與機械臂的無縫聯(lián)動，各設(shè)備需要確保執(zhí)面向應(yīng)用的確定性技術(shù)可以提升柔性材料加工新型產(chǎn)線的資源利用率和整體性能，隨著智能算法的不斷優(yōu)化，面向應(yīng)用的確（二）控制即服務(wù)的實時生產(chǎn)線在傳統(tǒng)工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)中，控制任務(wù)的管理設(shè)備和執(zhí)行任務(wù)的控制器互相深度綁定，在業(yè)務(wù)切換過程中生產(chǎn)企業(yè)面臨配置過程控制器互相深度綁定，在業(yè)務(wù)切換過程中生產(chǎn)企業(yè)面臨配置過程繁瑣、規(guī)模擴展受限、升級成本高昂等問題?？刂萍捶?wù)模式以確定性為基礎(chǔ)，將整個網(wǎng)絡(luò)虛擬化為一個通用的邏輯控制器，將工業(yè)算法下沉到網(wǎng)絡(luò)交換設(shè)備。機械臂除了能夠執(zhí)行預(yù)先設(shè)置的抓取、放下等簡單指令，還應(yīng)對周圍環(huán)境的變化做出正確、快速1）該模式采用云邊輔助的機械臂控制流程，機械臂將姿態(tài)信息和環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器，服務(wù)器根據(jù)任務(wù)目標計算出合理的運動軌跡，控制模塊將其轉(zhuǎn)化為機械臂的控制指令。將控制計算任務(wù)卸載可以有效降低管理成本，但網(wǎng)絡(luò)傳輸與服務(wù)器計2）該模式將控制模塊從服務(wù)器遷移到網(wǎng)絡(luò)交換機，離生產(chǎn)線更近的控制模塊獲得更低控制時延和較高控制精度。但是，部署在網(wǎng)絡(luò)交換機的輕量級控制模塊無法滿足智能化控制任務(wù)對環(huán)境3）“控制即服務(wù)”的架構(gòu)將規(guī)劃模塊和控制模塊組合作種服務(wù)，將該服務(wù)下沉到網(wǎng)絡(luò)交換機，進一步降低機械臂的端到種服務(wù)，將該服務(wù)下沉到網(wǎng)絡(luò)交換機，進一步降低機械臂的端到工業(yè)機械臂控制頻率不低于1000Hz，機械臂的控制模塊響應(yīng)延遲至多為1ms。丟失控制指令會觸發(fā)工業(yè)機械臂一般有運動保證順利獲取到圖片數(shù)據(jù)，那么連接機械臂與計算核心的網(wǎng)絡(luò)帶寬過高的控制時延和過小的網(wǎng)絡(luò)帶寬，會降低工業(yè)機械臂的控從而使機械臂的行動更加精確，減少誤操作和延遲。該模式通過對底層控制和智能規(guī)劃任務(wù)進行統(tǒng)一的計算、網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)配，可以滿足不同控制終端的時延、帶寬需求，面向應(yīng)用的確定性網(wǎng)絡(luò)（三）跨園區(qū)確定性的云化X服務(wù)云化X服務(wù)將控制功能從物理設(shè)備遷移到云服務(wù)或邊緣計算設(shè)備，能夠極大降低生產(chǎn)線成本。云化X服務(wù)通常直接由工程師預(yù)估處理和計算的時間，工程師用控制周期減去預(yù)估的時間并最終確定網(wǎng)絡(luò)確定性要求。為了確保算力不被搶占，現(xiàn)有方案中計1)云化X服務(wù)需要算網(wǎng)協(xié)同的確定性，需要面向應(yīng)用的確定性系2)云化X服務(wù)需要保障應(yīng)用層面端到端的精確控制，滿足應(yīng)用程3)云化X服務(wù)具有多網(wǎng)融一、拓寬采集通道、工業(yè)設(shè)備復(fù)用性、生產(chǎn)流程可靠的特征。云化X服務(wù)的典型場景包括確定性云化PLC邏輯控制具有固定的控制周期，應(yīng)用需要在0-10ms周期對于時延和抖動的確定性能力要求很高，端到端時延要控制在機器視覺質(zhì)檢是涉及到圖像處理和分析的智能質(zhì)檢業(yè)務(wù)，對電力差動保護是涉及到電網(wǎng)安全和穩(wěn)定運行的關(guān)鍵業(yè)務(wù)，對于時延和可靠性要求極高，業(yè)務(wù)時延要求小于15ms，可靠性達面向應(yīng)用的確定性可以實現(xiàn)跨域網(wǎng)絡(luò)與計算的深入融合，數(shù)據(jù)流能夠在額外開銷最小的條件下實現(xiàn)高質(zhì)量通信。面向應(yīng)用的確定性可以為云化X服務(wù)提供帶寬大、時延低的高質(zhì)量外網(wǎng)。工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備可通過與不同云化服務(wù)互聯(lián)形成靈活的確定性服務(wù)，這一模式提升了工業(yè)設(shè)備復(fù)用性。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)將云化（四）確定性數(shù)字孿生的智能車間數(shù)字化車間運用精益生產(chǎn)、精益物流、可視化管理等先進的生產(chǎn)管控理論設(shè)計和建造，數(shù)字孿生建模范圍由單個產(chǎn)品向整個車間轉(zhuǎn)變。數(shù)字孿生通過各級傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，以多種形式、海量規(guī)模不斷收集業(yè)務(wù)時間敏感數(shù)據(jù)，再實時得到預(yù)測性分析結(jié)果和決策結(jié)果。數(shù)字化車間的數(shù)字孿生實現(xiàn)了對真實車間物理對象的虛擬實驗、測量、分析的媒介和手段，全面感知整個生產(chǎn)環(huán)境中的態(tài)勢細節(jié)。在此過程中，上層控制管理系統(tǒng)、數(shù)字孿生仿真驗證、真實物理工廠的應(yīng)用之間的協(xié)同包括了計算、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)榷鄠€環(huán)節(jié)，難以靠單一的網(wǎng)絡(luò)層保障支撐應(yīng)用間確定性需求。數(shù)字孿生的確定性服務(wù)可確保全工廠在信息空間上的精確、數(shù)字孿生呈現(xiàn)分布式管理、組成關(guān)系復(fù)雜、物理過程多樣的1）數(shù)字孿生需要具有統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型，數(shù)字工廠的物理數(shù)據(jù)利用專網(wǎng)采集，再向上層數(shù)據(jù)中心匯聚和處理，處理結(jié)果會被上層數(shù)字孿生仿真驗證和上層控制管理應(yīng)用間使用統(tǒng)一信息模型完成2）數(shù)字孿生需要實時同步處理控制信號，工業(yè)系統(tǒng)檢測、控制、執(zhí)行的實時性高，很多應(yīng)用的實時性要求整個流程時延在10ms以內(nèi)，智能規(guī)劃控制需要確定的控制數(shù)據(jù)和反饋數(shù)據(jù)，避免3）數(shù)字孿生需要計算能力的動態(tài)調(diào)配，數(shù)字孿生應(yīng)用采用AI智能規(guī)劃控制，需要大量算力執(zhí)行仿真、模型訓(xùn)練、模型運行等任務(wù)。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)在大規(guī)模云計算算力、邊緣計算算力之間進行確定性動態(tài)調(diào)配，綜合調(diào)整網(wǎng)絡(luò)時延和計算時間，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)支持從數(shù)字孿生應(yīng)用到生產(chǎn)設(shè)備應(yīng)用的視角，在應(yīng)用數(shù)據(jù)采集、傳輸和處理計算過程中，對網(wǎng)絡(luò)和工業(yè)算力進行統(tǒng)一編排管控，為真實物理工廠的工業(yè)應(yīng)用提供實時性、可靠性和有序性的整體保障能力，避免單一采用確定性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)帶來算力浪費。在該案例中面向應(yīng)用的確定性技術(shù)實現(xiàn)數(shù)字孿生應(yīng)用數(shù)據(jù)可靠、實時的傳輸和處理，幫助工廠簡化流程并提用戶到產(chǎn)線（CustomerstoProductionLines，C2PL）新模式將人工智能新技術(shù)應(yīng)用到工廠生產(chǎn)活動編排中，以智能大模型為核心拉通定制化訂單和柔性生產(chǎn)。該模式支持用戶以多種輸入形式定制心儀的產(chǎn)品，用戶可以在外觀、材料、尺寸等方面進行由工業(yè)管理軟件完成IT系統(tǒng)和OT系統(tǒng)的聯(lián)合業(yè)務(wù)編排。交互式大模型訂單編排自動生成一個確定性訂單，再由工業(yè)生產(chǎn)控制系統(tǒng)拆解為多個加工環(huán)節(jié)。面向應(yīng)用的確定性控制器會依據(jù)加工環(huán)C2PL實現(xiàn)無人化生產(chǎn)線調(diào)度，可廣泛適用于各行業(yè)柔性制造生產(chǎn)線，提升用戶的參與度和需求采集效率?，F(xiàn)有ChatGPT可以可以交互式改進產(chǎn)品形態(tài)和配置。在這個場景中，人工智能銜接了IT工作流和OT工作流，面向應(yīng)用的確定性則需要進行全局服工業(yè)大模型需要支持多種產(chǎn)品需求的多模態(tài)輸入，語音、圖工業(yè)大模型需要支持多種產(chǎn)品需求的多模態(tài)輸入，語音、圖片、鏈接等需求能夠被系統(tǒng)理解并呈現(xiàn)樣品效果，將面向應(yīng)用的確定性確定性參數(shù)拆解為IT設(shè)計環(huán)節(jié)和OT生產(chǎn)環(huán)節(jié)加工步驟的在保障產(chǎn)品多樣化條件下，生產(chǎn)線任務(wù)更變過程需要面向應(yīng)面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)需要向工業(yè)生產(chǎn)控制系統(tǒng)提供統(tǒng)一定面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)需要劃分出能夠完成生產(chǎn)任務(wù)的工業(yè)面向應(yīng)用的確定性生產(chǎn)流程可以貫穿IT設(shè)計流程和OT生產(chǎn)流程，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)可以簡化算網(wǎng)調(diào)控方法，極大縮短柔性制造時間。面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)可在多個定制任務(wù)間共享算力和網(wǎng)絡(luò)，提升設(shè)備利用率。該案例可以降低人工成本，提升企業(yè)競爭力。用戶則可以縮短需求分析時間，全天候獲得高品質(zhì)（六）確定性巡檢的地下綜合管廊城市地下綜合管廊是地下空間建立的一體化隧道，埋入城市電力、通信、燃氣、供熱、給排水、有線電視、道路照明等至少7種管線，是城市管理的地下生命線。我國地下綜合管廊建設(shè)從1)巡檢是需要白天晝夜不斷持續(xù)開展的重要基礎(chǔ)性工作，主要工1)巡檢是需要白天晝夜不斷持續(xù)開展的重要基礎(chǔ)性工作，主要工作由管廊設(shè)施運行狀態(tài)監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集分析、設(shè)備聯(lián)動控制、2)綜合管廊巡檢工作并不輕松，巡檢人員不僅要懂專業(yè)技術(shù)，還該案例需要管控異構(gòu)算力，近端算力需要提供≧7個領(lǐng)域的專業(yè)數(shù)據(jù)庫，用于比對、分析機器人上傳的傳感器數(shù)據(jù)、高清視頻數(shù)據(jù)，完成異常、事故情況判斷和報警。云化應(yīng)用可生成維修建議、專家遠程連線，配合巡檢人員高效完成巡檢任務(wù)。面向應(yīng)用的確定性系統(tǒng)需按巡檢不同業(yè)務(wù)類型、流程要求，抽取不同算該案例需要無人化控制，綜合管廊巡檢工作量大持續(xù)進行，全部用人成本投入高。10公里以上的綜合管廊一般只該案例需要網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)多種應(yīng)用，巡檢機器人作為綜合管廊內(nèi)的移動智能終端，搭載多種傳感器設(shè)備，需要具備數(shù)據(jù)采集傳涉及網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用協(xié)同、IT和OT網(wǎng)絡(luò)協(xié)同。需要根據(jù)不同應(yīng)用自適應(yīng)選擇管廊內(nèi)網(wǎng)絡(luò)帶寬和轉(zhuǎn)發(fā)策略，對網(wǎng)絡(luò)實時性、可靠性要該案例需要多種應(yīng)用順序執(zhí)行，遠程人員獲取報警和機器人位置后，通過平臺向機器人發(fā)送控制指令，完成故障、異常、事位置后，通過平臺向機器人發(fā)送控制指令，完成故障、異常、事該案例中各地綜合管廊較為分散，隨著使用規(guī)模不斷擴大，存在互聯(lián)互通和可靠性需求，未來需要面向應(yīng)用的確定性技術(shù)對目前可替代人工完成70%以上的日常巡檢項目，相較于人工巡檢提升4倍巡檢效率。機器人可以忍受火災(zāi)等事故發(fā)生時的較高溫綜合管廊巡檢機器人可通過高清視頻和采集綜合數(shù)據(jù)，精準分析事故、實時控制設(shè)備，提前到達事故地點協(xié)助救援、為救災(zāi)人員提供處置建議、遠程維修，不但減輕了人力巡檢的危險及負擔(dān)，而且提高了事故處置的實時性和可靠性。該案例還可明顯降（七）精準自動化的光學(xué)元件裝配高端光學(xué)元件是決定高端裝備性能水平的核心零件。隨著激光裝置通量提升和規(guī)模增大，“精準”、“柔性”與“潔凈”是提升重大裝置負載能力的關(guān)鍵因素。針對重大裝置光學(xué)元件的精準自動化裝配場景，光學(xué)元件裝配生產(chǎn)線包含物料接駁與存儲、物料轉(zhuǎn)運組件、光學(xué)元件裝配、模塊光路調(diào)試、控制系統(tǒng)五大組件組件。該案例是滿足精度、效率、潔凈要求的光學(xué)元件裝校與地實時采集視覺數(shù)據(jù)與分布式模型計算訓(xùn)練，完成邊緣大數(shù)據(jù)視覺模型抽取與聚合，結(jié)合機械臂精密力控技術(shù)，實現(xiàn)光學(xué)元件精該案例需要實現(xiàn)多AGV協(xié)同的光機模塊柔性裝配，采集裝配五大模塊組件狀態(tài)并實時上傳，依據(jù)光學(xué)元件在裝配業(yè)務(wù)類型、流程要求、按需調(diào)度等方面的區(qū)別分別調(diào)度計算與網(wǎng)絡(luò)資源，實現(xiàn)面向多裝配任務(wù)邏輯的柔性指令確定性傳輸與AGV協(xié)同調(diào)度。該案例支持確定性算網(wǎng)資源調(diào)度技術(shù)，面向裝配流程邏輯實現(xiàn)邊緣服務(wù)器、PLC控制器等計算與網(wǎng)絡(luò)資源的一體化設(shè)計，提高自動化裝配控制精度并延長光學(xué)元件使用壽命。光學(xué)元件裝配生產(chǎn)線通過全局優(yōu)化裝調(diào)工藝及裝調(diào)姿態(tài)等措施，實現(xiàn)五大模塊組件生產(chǎn)及調(diào)試全流程協(xié)同化與潔凈化，實現(xiàn)多業(yè)務(wù)靈活柔性化生產(chǎn)并提高裝配效率。該精準自動化裝配方案為飛機、輪船、汽（八）確定性邊端協(xié)同的冶金產(chǎn)線“連續(xù)性生產(chǎn)流程、生產(chǎn)工藝相對固定”是冶金流程行業(yè)的一個核心特性。冶金產(chǎn)線執(zhí)行的生產(chǎn)工序會根據(jù)產(chǎn)品類型、品牌和型號等多項參數(shù)而變化，該案例生產(chǎn)線的配置參數(shù)會配合指定工藝模型和機理模型而下發(fā)和更改。鑒于目前模型的計算結(jié)果相對固化，模型與生產(chǎn)線實際存在差異，該案例引入大量智能檢測設(shè)備投入產(chǎn)線，智能分析服務(wù)器輔助并指導(dǎo)生產(chǎn)工序間和工序內(nèi)的資源動態(tài)調(diào)整，最終達到提質(zhì)增效的效果。該案例將智能檢測設(shè)備融入產(chǎn)線，將智能檢測管控融入算網(wǎng)系統(tǒng)，解決鋼鐵生產(chǎn)控圖圖12工廠邊端協(xié)同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)鋼坯經(jīng)過粗軋、精軋過程形成帶鋼產(chǎn)品。工藝模型基于鋼坯測量參數(shù)以及每個階段的測量參數(shù)進行工序設(shè)計，并將計算出的控制2）該案例引入智能檢修的控制優(yōu)化，通過引入視覺、傳感器等采集設(shè)備加強對生產(chǎn)過程的精細感知，對實時情況做出分析進行反3）該案例引入智能檢測設(shè)備將控制邏輯下放到端側(cè)，通過邊端協(xié)同聚合分離的工業(yè)算力。L2控制服務(wù)器縮短確定性服務(wù)反饋路徑確保生產(chǎn)系統(tǒng)高效穩(wěn)定的運行，最終達到確定性服務(wù)閉環(huán)控制的工業(yè)模型設(shè)備和傳感器設(shè)備安裝在產(chǎn)線的不同位置，冶金生冶金生產(chǎn)線一旦產(chǎn)生額外時延和抖動，調(diào)整滯后的生產(chǎn)設(shè)備會影冶金生產(chǎn)線一旦產(chǎn)生額外時延和抖動，調(diào)整滯后的生產(chǎn)設(shè)備會影分析的專項工業(yè)相機。同時，二級過程控制系統(tǒng)接收由生產(chǎn)設(shè)備冶金生產(chǎn)線總體帶寬需求可達約830Mbps。其中，攝像機、工業(yè)利用面向應(yīng)用的確定性技術(shù)的調(diào)度能力，冶金生產(chǎn)線可以有效地調(diào)節(jié)復(fù)雜控制系統(tǒng)、不同生產(chǎn)工序的網(wǎng)絡(luò)和算力分配。面向應(yīng)用的確定性控制器確保計算按需進行且控制按時下發(fā)的條件，確保產(chǎn)線多個生產(chǎn)設(shè)備的信息同步。該案例可以保障冶金生產(chǎn)線多工序并行生產(chǎn)的協(xié)同，通過對工業(yè)生產(chǎn)資源利用的整體優(yōu)化調(diào)（九）冶金行業(yè)確定性機器視覺檢測在冶金流程行業(yè)中的熱軋生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)線因來料坯、設(shè)備的不確定性會發(fā)生軋件兩側(cè)不對稱的情況，該情況導(dǎo)致帶鋼板型問題。由于生產(chǎn)線上存在生產(chǎn)節(jié)奏快、參數(shù)控制精度高和多元異構(gòu)數(shù)據(jù)處理難度大等現(xiàn)實問題，帶鋼板型問題無法依靠傳統(tǒng)手動調(diào)控來解決。因此，首鋼通過引入高分辨率、高頻和動調(diào)控來解決。因此，首鋼通過引入高分辨率、高頻和高時效的智能分析系統(tǒng)來實時自動解決帶鋼板型問題。智能分析服務(wù)器實時監(jiān)測帶鋼板型情況，分析產(chǎn)生鐮刀彎和翹曲等缺陷的偏移方向和趨勢，并協(xié)同L2控制服務(wù)器精準調(diào)控生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)。該案例提升產(chǎn)品質(zhì)量與模型自學(xué)習(xí)能力，并可以對有質(zhì)量問題的產(chǎn)品重新該案例需要采用“控制即服務(wù)”的框架，通過合理調(diào)度相機分析的資源用量，實現(xiàn)最大化的系統(tǒng)算力使用率。冶金產(chǎn)線需要機拍攝距離遠且分析精度要求高。該案例為確保總體延時滿足生產(chǎn)需求，對相機數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捰袊栏褚螅W(wǎng)絡(luò)帶寬總量要求產(chǎn)需求，對相機數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捰袊栏褚螅W(wǎng)絡(luò)帶寬總量要求在軋制過程中，各機架間帶鋼速度逐步提升，相機圖像分析該案例因帶鋼產(chǎn)品差異，生產(chǎn)工藝隨之改變，7架軋機可能分別處于軋制或空載狀態(tài)，空載狀態(tài)軋機對調(diào)直作業(yè)沒有影響，其相關(guān)相機分析功能可暫停，智能分析服務(wù)器可以按需調(diào)整算力該場景利用面向應(yīng)用的確定性技術(shù)有效地調(diào)節(jié)不同生產(chǎn)工序下的網(wǎng)絡(luò)和算力分配，在確保計算按需進行、控制信息按時下發(fā)的條件下，可以有效優(yōu)化能源消耗，提升生產(chǎn)質(zhì)量、生產(chǎn)效率和五、展望工業(yè)生產(chǎn)線天然需要確保加工流程的確定性，所以在“控網(wǎng)算”融合的系統(tǒng)中必須保障多種資源的全局調(diào)度。面向應(yīng)用的確定性技術(shù)未來將加速“控網(wǎng)算”融合過程的推進，整體保面向應(yīng)用的確定性技術(shù)未來能夠顯著簡化工業(yè)算力和工業(yè)這種模式既符合排產(chǎn)計劃，又實現(xiàn)了復(fù)雜的資源管控，從而打通企業(yè)生產(chǎn)計劃和生產(chǎn)線之間的管理運維邊界。目前，生產(chǎn)業(yè)務(wù)調(diào)整耗費的時間從幾十分鐘到幾個小時不等，而通過針對生產(chǎn)流程的確定性一體化管控，可以快速實現(xiàn)業(yè)務(wù)變更、升級等操作。因此，未來面向應(yīng)用的確定性技術(shù)可以推動傳統(tǒng)生產(chǎn)線面向應(yīng)用的確定性技術(shù)未來將有力支撐工業(yè)大模型的部署與應(yīng)用。當(dāng)前，聯(lián)邦學(xué)習(xí)、場景大模型、代理型AI等技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域正不斷應(yīng)用推廣，這使得算力資源和網(wǎng)絡(luò)資源需要與工業(yè)大模型的開銷實現(xiàn)雙向適配。在這些前沿場景中，面向應(yīng)用的確定性技術(shù)通過保障人工智能服務(wù)的計算和互聯(lián)能力，在“云邊端”可確保模型訓(xùn)練、參數(shù)同步以及推理任務(wù)的高效執(zhí)本藍皮書為該類技術(shù)的技術(shù)研究、產(chǎn)業(yè)落地奠定了基礎(chǔ)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)涉及的產(chǎn)業(yè)范圍極為廣泛，因此需要結(jié)合詳細生產(chǎn)入研究。后續(xù)工作將推進相關(guān)技術(shù)的標準化與產(chǎn)業(yè)化進程，并圍繞垂直行業(yè)需求開展試點與推廣。我們愿與全球相關(guān)組織、企業(yè)、科研機構(gòu)和高校加強合作，共同定義面向應(yīng)用的確定性六、附錄[1]Fu[1]FuT,ZhangH.TheSystemArchitectureandDecisionMechanismofth