工业互联网领域近日迎来了一项重要技术成果——《工业互联网面向应用的确定性数据总线技术蓝皮书》的发布。该蓝皮书深入探讨了工业互联网2.0阶段的核心需求,旨在通过构建面向应用的确定性数据总线技术体系,解决工业全链条数据集成与协同的难题,推动制造业向智能化转型。
在工业互联网2.0阶段,设计、制造与供应“三链”的自主智能化成为关键目标,这要求“网算控”一体化技术体系能够支撑全链条数据、信息和业务的深度集成与融合。然而,当前工业互联网的确定性保障主要依赖于网络层,难以满足应用端到端的确定性需求。因此,蓝皮书提出将确定性能力从网络层向应用层延伸,构建全新的面向应用的确定性技术体系。
面向应用的确定性数据总线在这一体系中扮演着至关重要的角色。它不仅是连接网络、计算资源与应用业务的桥梁,更是通过提供确定性数据通道、标准化模型及高效分发机制,打破了OT与IT之间的界限,实现了跨域数据的集成与共享。这一技术有望驱动人工智能在工业全周期内的广泛应用,引领未来制造创新模式的发展。
数据总线架构的设计采用了分层理念,包括功能架构与部署架构两大层面。功能架构由数据服务接口、数据模型、QoS管理和数据分发四大模块构成,它们共同支持应用与总线的交互,统一数据格式与编码,动态调配资源以保障确定性传输,并执行数据收发与节点管理。部署架构则以协议栈的形式安装于终端与算力设备,实现了应用层到物理层的确定性通道贯通。
该数据总线架构的核心特征体现在“网算控”协同调度、统一服务接口、异构网络兼容以及统一数据空间等方面。这些特征不仅保障了端到端的确定性传输,还简化了应用开发与移植的难度,支持多类型网络接入,并构建了IT/OT互操作的数据基础。
为了支撑数据总线技术体系的全面落地,蓝皮书还介绍了一系列关键支撑技术。这包括通过资源感知与智能调度算法进行网算编排,采用OPC UA、语义化技术等统一数据定义,支持C/S与Pub/Sub模式的数据分发协议,利用DPDK、硬件协议栈等技术提升数据处理效率,以及通过协议转换或直接适配实现底层网络的兼容。
数据总线技术在工业场景中展现出了广泛的应用潜力。例如,在AI大模型分布式计算方面,它能够支撑跨设备的数据采集、同步与协同训练,保障算网资源的高效调度。在边端协同检测场景中,通过光网络等介质保障图像传输的稳定性,优化了边缘计算与终端设备的实时交互。数据总线还打通了异构系统数据孤岛,实现了设计-制造闭环优化,提升了数据交互效率,并支持了大规模多机器人的协作,满足了高并发与低时延的需求。
随着数据总线技术的不断发展,其在工业互联网领域的应用前景日益广阔。然而,当前数据总线技术仍处于初期阶段,需要凝聚行业共识,统一接口与模型规范。未来,通过标准制定与生态合作,数据总线技术有望从行业内应用逐步拓展至跨行业领域,为新型工业化提供强有力的技术支撑。