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在工業系統信息化與智能化逐步推進的形勢下，邊緣計算已變得越發重要。相比云計算在大數據處理分析方面的優勢，邊緣計算在低延時與高可靠的場景中有著云計算無法替代的優勢。邊-云協作已經成為工業互聯網、自動駕駛、智慧城市等邊緣計算重要場景的新趨勢。利用云的強大計算與儲存能力來處理歷史數據進行分析優化，而依靠邊緣計算的能力解決高實時性任務。然而，現有的邊-云協作數據管控缺乏統一標準，造成各個平臺與設備兼容性差，導致工業互聯網無法互聯互通。因此，IEEE P2805邊緣計算節點系列標準的設立為自主管理、數據清洗緩存、邊-云協同機器學習等方向提供了標準化參考。

制造業是我國的立國之本、強國之基。推動制造業高質量發展，是建設社會主義現代化強國的必由之路。當前，世界各主要強國把智能制造作為鞏固制造業全球領先地位、帶動制造業回歸、繼續掌握全球產業價值鏈中高端的戰略選擇，紛紛加緊智能制造戰略布局。經過近5年的大力發展，我國智能制造成效初顯，探尋并持續推進智能制造仍舊是當前和今后很長一段時期我國制造業發展的主攻方向。本文從國內外智能制造發展最新趨勢、我國智能制造已形成的成效和經驗等方面進行了分析，探尋下一步發展路徑，并提出可具體開展的幾點思考。

數字城管由兩個不可或缺的部分構成，前者是城市管理制度后者是數字技術應用，離開城市管理制度，任何數字技術的鼓吹，都會變成無源之水無本之木，只會損害數字城管的健康發展。

三維視覺技術是智能機器人的一個熱點研究方向，它是智能機器人進行環境感知和實現復雜任務的基礎。本文圍繞智能制造環境，介紹了機器人三維視覺技術的國內外研究現狀及熱點研究問題，闡述了它目前在智能制造中的應用，最后對機器人三維視覺技術的未來研究方向進行了探討。

隨著網絡終端的不斷普及與互聯網應用的快速發展，當今網絡不僅要應對日益增長的傳輸流量，也要滿足用戶多樣化的需求指標。云計算在諸如服務延遲與傳輸開銷等方面難以適應趨勢，邊緣計算（Edge Computing）則將運算資源從云下移到了網絡邊緣，并通過就近處理數據的方式提升性能。作為人工智能的主要代表之一，深度學習一方面可以被集成到邊緣計算的框架中以構建智能邊緣，另一方面也能以服務的形式部署在邊緣上從而實現邊緣智能。本文從邊緣計算與深度學習融合的趨勢出發，介紹 “邊緣智能”與“智能邊緣”的概念與應用場景，并說明典型的使能技術及其相互聯系。

隨著工業互聯網的快速發展，有關這項技術的結構、原理、應用等方面將如何演化的問題備受關注。與消費互聯網技術相比較，工業互聯網最大的不同之處在于它與工廠里的設備緊密相連，這是工業互聯網之所以復雜的重要根源。工業互聯網應用的開發也與此有緊密的聯系。此外，在工業互聯網中還出現了云計算、邊緣計算等新的計算環境。這些變化自然會進一步增加企業信息系統的復雜性。所以，針對工業設備的多樣性和多變性，采用平臺化的開發、運行和維護技術體系將成為一種必然的選擇。平臺工具和可復用組件的應用有效地提升了工業互聯網應用開發的效率。此外，具有社區性質的工業互聯網生態模式的出現也將引發這一領域服務業態的發展，這也是工業互聯網產業發展的重要趨勢。本文對工業互聯網平臺化與服務化的發展問題進行了分析，提出了相應的實現模式，并對相關技術的發展趨勢做出預測。

近年來，隨著工業化和信息化的深度融合，工業互聯網與智能制造迅猛發展，各類IT新技術加速應用到工業生產活動之中。在工業自動化轉型升級的同時，工業信息安全問題日益嚴峻，面臨著巨大的風險和隱患，亟需從產品技術和管理規范各方面加以提升。

隨著火電廠自動化水平的迅速發展，其控制系統對時鐘的精度要求也愈來愈高。本文結合徐州華潤電力有限公司（簡稱：徐州電廠）近期控制系統時鐘同步技術改造，就同步時鐘原理、對時方式及改造過程中所采用的方法及特點進行介紹。

智能制造的生產模式需要什么樣的自動控制系統？這種控制系統與工業3.0中的自動化技術有什么區別？應用到智能制造中的自動控制技術要做什么樣的演變，才能滿足智能制造的生產模式的要求？這些都是我們現在要探索的問題。

智能制造是先進制造過程、系統與模式的總稱，邊緣計算是橫跨通信、計算機、自動控制等多領域的綜合性技術，可以滿足智能制造在敏捷聯接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。文章首先介紹了工業互聯網智能制造的基本狀況，其次介紹了邊緣計算的發展現狀，之后詳細描述了工業互聯網智能制造邊緣計算模型，最后給出了工業互聯網智能制造邊緣計算模型的測試方法。