近年来，在产业各方的共同努力下，工业互联网技术在标识解析、网络平台、数据应用等关键领域取得了显著进展，为特定行业领域搭建了初步的工业互联蓝图。从某种意义上说，工业互联网技术1.0时代已经到来，实现了工业设备的互联互通和工业数据的全生命周期服务。
然而，正如所有新兴技术一样，工业互联网也面临着进阶发展的挑战。目前，整体智能化水平相对偏低，特别是在边缘工业设备和信息系统方面，缺乏分布式的智能处理能力，未能充分利用新兴人工智能技术来提升工业数据的使用效率。因此，工业互联网技术2.0的未来发展，亟需突破关键技术瓶颈，实现从互联互通到智能互联的飞跃。
智能化进阶的挑战：三大瓶颈亟待突破
以深度学习为代表的人工智能技术，无疑是提升工业互联网智能化水平的关键驱动力。当前的深度学习主要依赖于大数据驱动，通常分为训练和推理两个阶段。虽然基于云计算平台的中心化训练与推理技术在工业互联网1.0版本中已经有所应用，但仍然面临着以下三大关键技术挑战：
1. 网络带宽与能源消耗的双重压力：如何实现高效的“智能训练”？
在工业互联网技术体系1.0时代，数据平台通常部署在距离工业现场较远的云平台，导致TB级甚至PB级的工业数据需要通过网络传输至云端数据中心。这种集中式的架构带来了巨大的网络带宽开销和电力能源消耗，使得大数据驱动下的人工智能模型训练难以高效完成。
试想一下，一个大型制造企业，每天产生海量的数据，包括设备运行状态、生产流程参数、质量检测报告等等。如果这些数据都需要上传至云端进行处理，不仅对网络带宽造成巨大压力，还会消耗大量的能源，增加企业的运营成本。
2. 处理延迟与决策速度的限制：如何实现实时的“智能推理”？
有限的网络传输资源导致将数据发送至云平台进行处理，并将结果传回工厂园区这一过程产生了高延迟。高延迟对于工业机器人控制等延迟敏感型应用来说是致命的，因为它们需要实时决策，才能保证生产线的正常运转。如果无法实现实时推理，基于智能推理的数据应用就难以真正落地实践，无法发挥其应有的价值。
例如，一个智能质检系统，需要根据实时图像数据判断产品是否合格。如果数据需要上传至云端进行处理，并等待结果返回，就可能错过最佳的检测时间，导致不合格产品流入市场。
3. 隐私保护与数据安全的隐患：如何保障 “训练/推理”数据的安全？
工业数据通常包含着大量终端设备的精细数据、监控数据、商业数据等，具有高度的敏感性，涉及潜在的商业利益。使用云平台方案时，无论是网络通信、数据计算还是信息共享、智能模型构建，都难以在数据拥有者的完全控制下进行，这使得企业的管理者难以信任当下技术方案的安全性。
想象一下，一家精密仪器制造企业，其设备的运行数据和工艺参数都属于高度机密。如果这些数据被泄露，竞争对手就可能掌握其核心技术，对其造成巨大的损失。
边缘智能：破解智能化进阶难题的钥匙
针对以上三大挑战，边缘智能技术应运而生，它将重构工业互联网的未来。边缘智能是指将计算和数据存储能力下沉到网络边缘，即靠近数据源的地方，例如工业园区、生产车间、甚至设备本身。
1. 边缘智能助力高效“训练”：降低带宽占用，节约能源消耗。
通过将计算资源部署在工业园区内部或者附近，边缘智能能够实现分布式处理，降低训练数据、模型参数传输到云平台的网络带宽占用和能源消耗。这意味着企业可以在本地对数据进行预处理、清洗和特征提取，只将关键信息上传至云端，从而大大减少了网络传输量，降低了运营成本。
2. 边缘智能助力实时“推理”：消除延迟，加速决策。
边缘智能能够让模型直接或经过处理后运行在网络边缘，接收工业联网设备持续产生的海量异构数据，进行实时处理、推断、决策。这消除了广域网中不可控的延迟开销，能够以不高于毫秒级延迟的响应速度服务于工业应用中的关键任务。例如，智能机器人可以根据边缘端实时处理的图像数据，进行精准的抓取和装配，提高生产效率和质量。
3. 边缘智能助力数据安全：加强隐私保护，构建数据安全闭环。
针对特定工业园区的边缘智能平台能够由工厂管理者直接控制，工业数据可以在边缘平台覆盖区域内部形成完整、封闭的数据流。此外，边缘智能中的隐私保护技术能够在无须暴露原始数据隐私的前提下实现信息的共享与模型的构建，极大地增强了涉及商业利益的敏感数据的安全性。企业可以放心使用边缘智能技术，实现数据价值的最大化，而不必担心数据泄露的风险。
结语：工业互联网2.0的未来展望
边缘智能技术的出现，为工业互联网的智能化进阶提供了强大的支撑。它解决了网络带宽、处理延迟和数据安全等关键难题，也为企业提供了更加灵活、高效、安全的数据处理方案。
可以预见的是，随着边缘智能技术的不断成熟和应用，工业互联网将迎来更加广阔的发展空间。未来的工业互联网，将是一个高度智能化、自适应、协同化的生态系统，能够真正实现提质增效、降本增效，助力产业升级，推动经济高质量发展。让我们共同期待，工业互联网2.0时代的到来！