5月29日下午，以《工业互联网的技术探索与实践》为主题的2021 腾讯云Techo Hub技术巡回活动第二站在西安老钢厂设计创意产业园盛大开启。陕西高端装备与智能制造产业研究院院长赵红武，中车瑞伯德智能系统股份有限公司技术总工赵奔，腾讯边缘计算、数据库、工业AI、物联网领域的技术专家，与现场开发者共同分享、交流了边缘计算、时序数据库等技术是如何支撑工业互联网建设的。
2020年底，西安市正式将以建设先进制造业强市为目标，围绕网络、平台、创新等维度，聚焦工业互联网基础设施升级、平台体系建设、创新能力提升，加快工业互联网融合创新发展。活动结合西安新一代信息技术与制造技术的融合发展，及当地优秀企业实践案例，为众多开发者奉上了一场线上 线下的科技盛宴。
工业互联网与企业数字转型
陕西高端装备与智能制造产业研究院院长赵红武，从制造业面临的格局和转型升级战略讲起，他认为全球产业竞争格局正在发生重大调整，我国在新一轮发展中面临巨大挑战。国际金融危机发生后，发达国家纷纷实施“再工业化”战略，重塑制造业竞争新优势，加速推进新一轮全球贸易投资新格局。一些发展中国家也在加快谋划和布局，积极参与全球产业再分工，承接产业及资本转移，拓展国际市场空间。我国制造业面临发达国家和其他发展中国家“双向挤压”的严峻挑战，必须放眼全球，加紧战略部署，着眼建设制造强国，固本培元，化挑战为机遇，抢占制造业新一轮竞争制高点。
新一代信息技术与制造业的深度融合，正在引发影响深远的产业变革，并且形成了新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点，其核心特征是制造业的数字化、网络化和智能化。在全球制造业发展的大趋势下，装备制造业应实现三大战略转型，最终实现从制造价值链低端迈向制造价值链高端。
赵红武指出，新一代网络与超融合数据中心是支撑智能制造转型的关键因素，其中，5G技术可以将分布广泛、零散的人、机器和设备全部连接，构建统一的互联网络。由于实时性和可靠性高，5G技术不但能应用于工业场景中，还能支撑起个人移动化互联网应用。5G技术的发展可以帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态，这对于推动工业互联网的实施以及智能制造的深化转型有着积极的意义。
相较于传统数据中心，超融合数据中心架构有诸多优势，可以可靠地支持制造执行系统（MES）、设备状态监测（SCADA）、分布式数控系统（DNC）、三维可视化工厂等系统，还可以可靠地支持企业资源计划（ERP）、客户关系管理（CRM）、产品全生命周期管理（PLM）、协同办公（OA）等等。
关于数字化、网络化、智能化制造，赵红武院长详细介绍了2016年2月，美国国家标准与技术研究院NIST工程实验室系统集成部门发表的《智能制造系统现行标准体系》报告。该报告总结了未来美国智能制造系统将依赖的标准体系。这些标准横跨产品、生产系统和商业这三个制造生命周期的主要维度。
关于企业数字转型升级遇到的问题，赵红武院长总结为思想观念问题、跨部门协作问题、投资重点的问题。而推进思路则是在人才、技术的支撑下，进行企业诊断，进而进行总体规划设计。
腾讯云边缘计算赋能工业互联网
随着5G和物联网技术的发展，人类已经进入了万物智联的时代，边缘计算的作用愈发重要。边缘计算并不会取代云计算，而是云计算的补充，两者各有所长，相辅相成。腾讯云边缘计算高级产品经理彭超在演讲中从边缘计算的概念、腾讯云边缘计算产品能力，以及如何与工业互联网产品相结合等方面进行了详细介绍。
边缘计算是设备和中心云之间，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的平台。边缘计算有两种形态，一是把中心云向靠近用户的其他云节点下沉，通常是地市级的云节点。二是端边缘计算，在最靠近物联网设备的地方进行计算，可以称为现场级边缘计算。边缘计算具有低时延、高带宽、安全隐私、本地交互、自治能力等特点，因而成为了工业互联网的有力支撑。
腾讯云边缘计算基础设施具有庞大的OC基础设施支撑，且背靠腾讯庞大的2B2C业务，可以有利地支撑腾讯云边缘计算基础设施的建设规模。同时，腾讯云有强大的AI能力赋能边缘计算。与竞品相比较，腾讯云边缘计算机器ECM的优势也很明显：率先提供三通节点、有边缘LB服务、源于中心云技术方案、云边协同方便等。
关于工业互联网边缘计算的行业需求分析，彭超总结为4个方面的诉求：一是数据开放性差且工业协议标准不统一，二是工业数据采集实时性、可靠性要求难以保证，三是工业数据采集存在数据安全和生产安全的隐患，四是人工质检效率低。借助边缘计算的特性，能很好地满足工业互联网的需求：通过边缘节点的设备接入，协议转换能力来解决设备数据开放性和协议统一的问题；通过边缘自治，边缘处理来满足数据实时性和可靠性和安全性的问题，提供毫秒级的数据响应，在断网或者弱网的情况下都能够保持本地业务不中断；通过边缘AI推理，我们能提供人员安全，工业视觉质检，设备预测性维护等AI识别能力，减少生产安全隐患，提高人工质检的效率。
边缘计算从容量、时延、安全、成本四个方面带来了增益。腾讯云边缘计算产品能力提供开箱即用体验的PaaS服务。边缘计算平台ECP（Edge Computing Platform）具有低时延、高便捷、云边协同的特点。
在边缘节点侧，彭超详细介绍了ECP产品能力。用户可以在通用的硬件基础设施上，安装腾讯云研发的边缘操作系统（TencentOS-Edge）、边缘的容器管理系统（SuperEdge）、边缘能力核心套件（EdgeCore）来完成边缘PaaS平台的快速构建。通过打通云端函数计算、AI算法市场等服务，用户可以方便地在本地使用云函数、AI 模型、流式分析等能力对设备数据进行处理与响应，节约用户的运维、开发、网络带宽等成本消耗。
另外，腾讯云推出了面向物联网边缘计算场景的自研工业级设备：Draco边缘网关，符合高性能标杆、模块化可扩展、工业规格、无风扇、可伸缩AI算力、开放硬件平台的架构，是具有极强的产品竞争力。通过ECP Draco的软硬件一体解决方案，可为智慧工业、智慧水利、智慧交通、智慧园区、智慧物流等数字化、智慧化物联网提供一站式、全链路闭环的服务。
演讲的最后，彭超例举了腾讯云边缘计算产品助力智慧工厂实现安全生产和助力污水厂实现智慧水务两个优秀案例，通过边缘计算云边协同能力提供边缘视频接入，边缘AI推理和实时告警服务，满足工业客户对低时延、安全性、低成本的诉求。
工业海量时序数据存储的挑战和实践
随着工业4.0概念兴起，在《中国制造2025》顶层战略规划下，智慧工厂、数字工厂、数字孪生等逐渐在工业制造业落地，这一切都依赖底层数据作为基础、依靠数据库作为基石。时序数据库是一种针对时间序列高效存储的数据库，解决海量数据的高效写入、查询的问题，主要应用在互联网服务器或应用的大规模数据统计分析、物联网设备状态信息存储、工业生产线环境指标存储等场景。时间戳是时序数据库重要的数据特点，超高吞吐量和高压缩比、低成本存储是TSDB存在的价值。在物联网数据爆炸式增长的时代，如何有效快速地存储时序数据，如何快速地查询分析数据，是时序数据存储与查询面临的主要挑战。
腾讯云数据库产品经理安存昌在分享中介绍道，传统的MySQL/OpenTSDB/InfluxDB存在着存储成本高、读写性能差、扩展性差等局限，不能够很好地适应工业设备不停机的高可用要求、随设备量扩容的弹性要求。腾讯云时序数据库 CTSDB（Cloud TimeSeries DataBase）从2016年诞生以来，首先服务于腾讯云网关、云数据库等业务，提供其日志存储服务，随后承载了腾讯云监控百万台服务器运行指标数据的存储。随着CTSDB蓬勃发展和稳定运行，CTSDB全面接入物联网套件，承载物联网生态。目前，CTSDB已经在公有云国内外多地域上线，服务全球。
CTSDB具有高性能（每秒千万级写入吞吐，亿级数据秒级分析），易使用（实时查询，丰富的统计分析算子），低成本（高效压缩、时间维度Rollup，数据过期清理），高可靠（分布式集群、机架位感知，保证服务可靠），一键扩容（一键水平扩缩节点、纵向扩缩容、 PB存储）的优势。正是由于这些优势，决定了CTSDB特别适用于物联网、大数据和互联网运行指标监控等拥有海量时序数据的场景。用户可以根据实际业务需求快速创建CTSDB 实例，并随着业务变化一键弹性扩展实例。
最后，安存昌介绍了CTSDB私有化部署落地的中国南方电网、腾讯物联网通信平台、中烟工业互联网平台项目、国家禁毒大数据云南中心项目、腾讯云监控平台等优秀案例。
工业AI助力企业降本增效
AI技术在互联网需求驱动下得到了快速发展，腾讯在互联网时代积累了大量的AI经验，并致力于将这些经验应用到产业互联网和工业中。腾讯云工业AI首席架构师韦昭南将AI技术为工业数字化赋能的方式用“加、减、乘、除”来总结。“加法”是提质增效，客户定制、服务延伸。“减法”是降本减存，降低次品，降低能耗。“乘法”是构建行业生态，与供应商建立更有效的协同。“除法”是聚焦专业化目标，实现更轻资产的运营，韦昭南在活动中对此进行了详细介绍。
腾讯云将久经实战打磨的AI技术，如计算机视觉、语音识别、自然语音识别、优化求解等技术沉淀出算法，并且提供给算法人员和开发人员使用，还提供了AI训练平台和运用管理平台，赋能开发者、行业生态伙伴，帮助他们完成工业AI的开发和交付。
韦昭南从四个方面分享了腾讯在工业AI领域落地的具体案例。
首先，AI助力智能生产。视觉AI是目前AI技术最成熟也是应用最广泛的分支，腾讯云的腾讯优图实验室的能力，在外观质量监测和安全巡检两大场景进行能力输出。前者是为生产型企业解放人力、降低用人成本，后者是为了保障产线和远去的安全，提升管理的效率。在外观质检场景中，腾讯云除了提供标准的外观质检一体机硬件产品，克服了缺陷检测设备非标定制开发周期长的痛点，还提供了智能钛平台助力项目的交付与运维。视觉AI质检项目的导入为不仅客户节省了大量质检人力，也提升了产线对品质异常的反应速度，节省大量的品质成本。除了视觉AI技术以外，腾讯云利用优化算法为产线提升产能，减少边角料损耗，也给客户带来可观的经济效益。
第二，工业知识大脑应用。众所周知，工业经验传承的断档是痛点，设备检修异常处理是短板，因为人员流动频繁，作业类别多等原因，知识没有得到很好地积累和沉淀，导致新手上岗速度慢。通过知识建模、知识推理等步骤，可以帮客户快速构建流程。腾讯云为电网公司梳理了文档信息、设备数据、时序数据，贡献出电网检修的知识图谱，并结合业务模型，利用图神经网络算法，搭建了问答式系统，电网运维、检修人员可以通过问答式方式获取相关的经验，大大提升了运维效率。
第三，企业智慧办公应用。针对法务智能合同审查的重复性劳动多、法务价值感低；审核标准不统一，方法论难沉淀；审核需求分布不均，法务人力有限等特点，腾讯云通过智能合同产品，用简单的逻辑把简单的业务交由机器完成，复杂的场景先由机器提取合同中的关键信息，再交由法务审核，不需要法务人员进行全文通读，审核效率提升了50%以上。之后韦昭南还介绍了自动化报表、工单处理和智能客服的案例。
第四，智能应用开发。腾讯云智能钛平台，是面向企业提供的全站式人工智能服务平台，致力于打通数据获取、数据处理、算法构建、模型训练、模型评估、模型部署，再到AI应用开发产业落地全流程链路，帮助用户快速创建和部署AI应用，还可以管理AI全生命周期。
钛平台的客户来自不同的行业，针对零基础的客户，经过半个小时的简单培训并收集100—200张图片后，客户使用自动学习功能便可一键建模得到可以上线使用的模型，充分说明了钛平台的易用性。
腾讯连连助力工业设备快速上云
腾讯云物联网平台产品负责人胡李伟在演讲中表示，消费物联网一般依靠手机、PC等终端来实现人与人，人与内容的连接，手机、PC面向消费者，标准化程度高。而工业互联网面对不同行业，每个行业的业务流程以及物都不是非标准的。要做到真正的智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化转型，其基础都是数据，要全量采集产线设备数据，并有效的利用数据，并将IT/OT系统有效的融合，才能根据具体行业的业务流程实现智能化落地。
在我国中小制造业企业占比较高，约占比95%左右，这就意味着大部分制造业企业无法像实力雄厚的头部制造业企业成立专门团队、大投入的方式进行智能化升级。由于制造业行业标准化程度不高会导致定制化研发投入会增大，导致投入产出效率较低。所以随着云计算、物联网的不断发展，云服务通过不断的技术进步，通过规模化服务不断降低制造业企业上云成本，通过各种工具助力制造业企业更加聚焦各自擅长的领域。
腾讯连连是腾讯云物联网对外的统一品牌，面向消费物联与产业互联两大赛道。腾讯连连不仅包括了腾讯云IoT云、管、边、端的基础PaaS产品，还包含了内容聚合的能力，包括保险、音乐内容、C端内容能力整合到物联网的各类应用场景中。
腾讯连连从产品、内容、生态三个层面助力企业提升数字化效率。
产品能力：以更低的成本、更快速地上云；提供从设备接入、数据处理、应用开发、应用托管使能的闭环服务；降低企业的开发维护成本，缩短项目周期。
内容能力：物联网的应用场景是碎片化的，不同的场景往往会有不同的内容服务诉求，这洽洽是腾讯的优势所在，如设备租赁服务与腾讯的金融服务结合，生产责任险与保险服务结合，从而产生新的商业模式。
生态能力：腾讯云将整合认证的硬件设备合作伙伴和工业应用SaaS合作伙伴，共同为用户提供服务。
胡李伟详细介绍了腾讯连连灵活的设备接入协议适配能力、IoT数据分析能力、可视化数据开发服务，帮助企业降低设备数据处理成本能力、应用低码开发等优势。在内容级服务方面，腾讯连连和腾讯微保联合打造了SaaS产品—物联网安全保障服务，旨在帮助物联网设备厂商在保险领域挖掘数据的价值。通过一些典型案例介绍腾讯连连的应用场景，包括建设地市工业互联网平台，助力消费类设备制造业产品入口升级；助力智慧能源管理模式升级，助力微信支付终端数智化，为商户打造优质体验；助力地产行业全屋智能的差异化服务等。
最后，胡李伟详细介绍了某新能源设备制造商通过腾讯云IoT快速进行服务数字化升级案例。该设备厂商为了能够更高效率的进行设备远程运维，经销商窜货管理等升级目标。通过将设备接入腾讯云IoT，通过快速的接入SDK以及云端Modbus点表配置，降低设备上云的开发运维成本，通过腾讯云IoT可靠的云服务，使设备厂商聚焦自己的核心业务，从而有效达成制造企业售后服务转型升级的目标。
工业互联网不同于消费互联网，工业互联网需要上下游的合作伙伴合作打造出解决问题的产品和服务，腾讯连连聚焦IoT PaaS层的能力以及腾讯能力生态的打通，希望与业界合作伙伴共同打磨制造业数字化升级解决方案，共同推动工业互联网的发展。
装备制造的工业互联网应用探讨
中车瑞伯德智能系统股份有限公司技术总工赵奔在演讲中指出，工业互联网主要解决两个问题，一是制造端的智能制造问题，二是产品本身的智能化问题，最终会通过云的方式走到一起。
目前的装备制造行业面临着诸多的挑战：制造过程的离散、单件定制化；企业管理中QCD竞争压力大；研发中的人力资源与知识积累要求高；运行工况多样化，服役期长、可靠性要求高等。因此，装备制造企业急需数字化、网络化、智能化所赋能的、以工业互联网为代表的先进生产力来迎接挑战。
通过高压输变装备、抽蓄电站等的工业互联网应用，中车瑞伯德智能系统股份有限公司建成了代表中车先进高端装备制造业整体形象的标杆工厂。
一期达到的项目目标有：实现以订单驱动配置管理的产品数据管理平台基础建设；实现整车工艺结构数字化管理；实现ERP新旧平台切换、新工厂业务链拉动；实现物料拉动、齐套性检查、缺料预警等管理功能；实现物料作业过程管控、厂内物流的器具追踪；实现车间计划排产、制造执行可视化；实现整车制造质量和检验质量管理；实现生产、设备状态跟踪、能源监控及信息存储分析；实现上下游系统间互联互通，研发、生产、物流协同运行等。
展望未来，赵奔表示，随着两化深度融合，未来制造业将可能成为信息产业的一部分；工业互联网和智能制造提供的创新、协同、共享生态将推动传统产业转型升级，同时催生新的业态；一个数字世界和物理世界融合的新世界正在出现！
腾讯云一向高度重视开发者的需求，全面助力开发者的个人成长和创造价值。继去年Techo Park开发者大会之后，今年，腾讯云全新推出Techo Hub技术巡回活动，旨在更好的和全国不同地区的开发者连接，让更多的开发者获得学习、交流的机会。
继深圳、西安站之后，巡回活动还将走进长沙、武汉、北京、上海、成都、杭州六座城市，持续与全国开发者分享热点技术、主流应用、开源生态和产品革新，与广大开发者共同成长！
