傳統的設備管理或測控系統一般由傳感器，數據采集，測控中心組成，數據采集設備主要有PLC，數據采集板，現場儀表，圖像采集設備等，實現的功能只有將模擬信號數字化，存儲轉發到測控中心。只能應用于采樣間隔較長，采集數據量較小的應用環境中，對于采樣率要求高，采集量多，數據吞吐大的使用場景，必須另外搭建專用采集測控系統。大數據的存儲、計算、處理、判決全部在測控中心實現，通過部署的服務器來提供這些應用功能。想要實現業務融合，統一平臺管理，難度極大。

現實工作中，我們可以看到一個企業，往往有多個測控系統，各自完成不同的測量控制任務，系統數據的互聯互通成為企業信息化建設的難題。

△典型的傳統數據采集測控系統

圖1是傳統的數據采集測控系統。

測控中心借助通訊網絡獲取現場設備的工藝量（溫度、壓力、流量）、設備運行狀態等信息，對場站進行測控和管理。測控系統主要由調控中心控制部門，本地場站控制部門和和遠程控制站測控部門組成。

本地場站控制主要通過一臺配置有本地控制軟件的計算機與RTU連接，向RTU發送相關指令方式實現。遠程測控站對現場設備實際運行情況進行測視，不可直接發出指令。

數據采集系統主要由PLC、RTU、現場儀表、圖像采集設備、現場人機界面等組成。其中，現場儀表包括溫度變送器、壓力變送器、流量計、各類傳感器等，在無人值守的情況下，可自動采集工業現場數據，將各項參數傳送到RTU，最終將參數傳遞到測控中心，進行數據分析處理。

可以發現，上述采集測控系統，在設備端，只進行數據的收集，然后原封不動的傳輸到測控中心，由測控中心完成數據的存儲、計算、處理、判斷與決策。顯然，它只可以滿足，采集溫度、濕度、氣壓這類變化不快，能夠容忍較長反應時間的場景。 物聯網從提出到現在已有近20年歷史。2010年以來，物聯網領域出現了翻天覆地的變化，人工智能與物聯網的結合產生了智能物聯網（AIoT）,物聯網應用于工業領域，誕生了工業物聯網，為物聯網的發展賦予了強勁的發展動力。智能穿戴、智能家居、智慧城市、智能制造、工業物聯網等概念已走向現實。 智能物聯網（AIoT）時代，感知的類型極為豐富，有加速度、振動、壓力、實時視頻、激光雷達等信號，具有高速采集要求，相應的，對傳輸帶寬要求更高。智能化的本質特征之一，要求對于現場瞬息萬變的狀況，要第一時間完成測測，并及時做出響應。基于單一的數據采集設備的測控系統，遠遠落后于AIoT時代。原因如下：

1、隨著物聯網業務量的增加，如果數據都傳輸到測控中心，需要極高的傳輸網絡帶寬才能及時將數據傳到中心服務器；

2、相應的，數據存儲需求增長，但是，正常運行時的采集數據其實是無用信息，全部保存，帶來存儲空間浪費；

3、集中處理，對云服務計算能力提出更高要求；

4、更多實時響應場景，要求對數據實時處理，并迅速做出判斷，控制物體或物品做出適當反應，執行準確動作。中心控制處理，考慮處理用時和傳輸延時，無法滿足這些實時控制要求的。

邊緣計算指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，去存放、處理、分析數據，提供最近端服務。在邊緣側部署運行應用程序，產生更快的網絡服務響應，滿足行業實時業務、應用智能需求，在減少網絡帶寬需求的同時，保證數據的安全性和隱私保護。

物聯網頂端是云服務器，邊緣端是數據采集+邊緣計算。云服務器算力強，業務部署靈活方便；邊緣端不僅能夠完成數據采集，而且具備強大的計算功能，支持AI算法，這是傳統測控系統數據采集不具有的。

邊緣計算有豐富的連接能力，不僅支持IEPE、電壓型等傳感器接口，也支持RS485串行總線接口，支持Ethernet接口，可以無縫連接智能傳感器。

西人馬公司深耕于傳感器、芯片、邊緣計算硬件及驅動軟件，通過硬件模塊化設計，軟件分層設計，為用戶提供端、邊產品，和端邊一體化的硬件平臺；提供基礎算法庫，賦能實時故障診斷系統，智能測控系統；產品可靠性方面，除了基本功能的實現，對復雜安裝條件、復雜惡劣環境提供更為可靠的加固防護措施。

西人馬公司致力于工業領域的邊緣側數據采集計算，其邊緣計算具有以下特點：

－智能邊緣計算All-in-One

?模塊化設計，具備采集、計算&控制、網關功能；

?標準總線/接口，采集、計算、網關可單獨/組合部署，配置靈活；

?異構多核處理器/處理器陣列，發揮AI算法優勢

－開放架構，軟件功能可定義

?平臺化理念，標準件設計；

?靈活配置業務功能，提供不同場景的標準數據處理模型；

?支持本地和/或云端配置、維護，實現系統快速部署

－數據處理分析層次化設計

?基礎運算庫 —> 數據處理 —> 事件判斷（可重構）<—>AI分析優化；

?開放接口，方便用戶集成自己的數據處理分析程序

－高傳輸效率?系統內大帶寬，無阻塞實現數據傳輸、分發； ?在邊緣端實施數據處理、分析、壓縮，提高傳輸效率 －最小能力與良好擴展兼備?采集模塊支持PoE功能，單獨布放即可提供數據采集傳輸功能； ?通過級聯或分層網絡，實現系統擴容； ?內置網關，組網簡便，部署快捷 具備模塊化可擴展的邊緣計算采集器，其特點是在應用上可作為一個平臺化的產品，聚焦于物聯網平臺層數據采集和邊緣計算技術，可將多種工業領域行業、多種測控和診斷需求、多種解決方案歸一到一個通用平臺上，打造智聯網時代的通用統一業務底層平臺。 邊緣計算產品實現系列化，型號有SV0222，SV0232，SV0234，SV0281等，研制多種類型板卡，實現采集、接口、控制、處理、物聯網關功能。

系統由機箱，主控板和各種功能板卡組成。通過插入不同類型板卡，可以實現多種采樣精度，采樣速率，以及豐富的數字接口，實現對各種傳感器的接入。數據處理板，采用模塊化設計，根據應用對算力要求，提供最優性價比的邊緣計算系統。目前，支持ARM、x86架構的處理器，包括多核異構處理器，滿足不同類型數據處理要求。

整機支持9~36V寬電壓直流供電。支持4~32路IEPE、電流量、電壓量模擬通道同步采集和多種信號輸入/輸出，可擴展支持電機控制，工業相機，無線網關等設備。模擬采樣率最高可達1MS/s，數字IO支持工業電平標準【注】。

主控板作為邊緣計算單元，對現場數據進行實時處理(eg數據清洗、特征值運算、圖譜分析)，可將有效數據進行本地存儲和/或云端備份。支持本地系統配置。系統支持多機組網擴大系統容量，通過云端進行系統配置和下發控制命令。

西人馬的邊緣計算系統支持二次開發。提供豐富的SDK函數庫，用戶無需關心內部復雜的聯網機制，即可實現設備的遠程控制，控制指令協議全部開放，方便用戶按照項目需求設計相應的控制邏輯。支持運行Labview，提供基礎算法庫，用戶可以靈活構建自己的數據處理程序。提供越來越豐富的驅動庫，算法庫，及加速引擎。

西人馬公司有自研的MCU芯片和主控芯片，這也是該公司在邊緣計算領域的獨有技術優勢。

△ 基于西人馬邊緣計算的智能物聯系統

邊緣計算系統，與西人馬傳感器、MEMS芯片一起，廣泛應用于工業制造、安防、民用航空航天、軌道交通、能源、醫療、公共設施等領域，助力實現智能化。

訪問西人馬官方網站（點擊下方“閱讀原文”），獲取西人馬邊緣計算產品手冊，以及西人馬其他品類產品信息。

智能物聯網將感知、邊緣計算、云臺等技術運用到行業過程各個環節，目前智能物聯網處于快速發展階段，這些技術手段的應用，將大幅提高制造效率，改善產品質量，降低產品成本和資源消耗。

更為重要的是，隨著數據量的增大，在數據源頭處理數據的邊緣計算設備和解決方案更加適合數據的實時和智能化處理，對用戶來說更加安全、快捷、易于管理。在可預見的未來，邊緣計算取代數據采集是大勢所趨，邊緣計算設備將在智能物聯網應用中大放異彩.

【注】性能指標依據設備型號有所不同。

審核編輯 ：李倩