2019-12-26 16:00
专家：信通院刘主任把测试床讲清楚了，现场的场景不可能一一浮现，现场的场景各种主线、各种toB协议和工业互联网各种仪器仪表超过一百倍的主线，中国、欧洲、日本、美国的各种通信协议，我们要把这些拿过来在实验室做测试，不是做具体项目。
我觉得刘主任的报告建议发布出来供全体学习，就这个建议。
专家：初创品牌这个事我有一个问题要问一下，中国在工业互联网领域能够产生模型库，这件事你们做了没有？能不能补充说明你们在测试床上，你们怎么去分类，怎么通过验证。这个讲一下。
嘉宾：这样的模型我们认为一方面是连接行业，另外一些方面分析场景，因为不同行业的一些设备它的框架、模式是不一样的。打一个比方，比如说我们在某一个地方实现故障诊断的时候，我们发现一个模型在设备不同框架下，比如说一个补水漏在启动的环节，运作环节，模型运行的过程不一样，这个时候我们要区分这样的模型在不同工况、不同场景下模型的一些参数、模型运行的过程，这个时候我们会积累在不同场景、不同行业下的模型。
专家：我个人建议你还是把比如模型跟数据的微服务的匹配规则做输出，这是测试床的一种做法，测试床本身验证一个东西不断迭代它，这个最好能提供一个方向。
专家：今天时间有限，可能没展开讲。我有几点感受或者有一些问题。
一个我的感受就是前面三家可能把AII的体系架构应该说做了对比，跟工业互联网产业架构比较一致。后面信通院讲的，我觉得除了测试你自己的产品，你这个产品在工业领域里面应用以外，你在工业场景的验证，同时你还能够验证别人的产品的情况，这一点上咱们表达的可能我没有听得太清楚。
咱们今天是工业互联网，平台讲得比较多，基本上就是体系架构、传输都讲得比较轻，我有一个感受就是工业支持这一块不知道能不能再表达一下。前面三家基本上还是面向社会方面，这个领域涉及到机器模型，在测试组怎么来体现？一个方面怎么在工业上应用，第二机器模型将来对于别人能提供什么样的测试组？这个可能是需要关注的一个问题。
我们觉得信通院这个东西是非常好的东西，我觉得一个物理生产线建设到什么程度不知道，我觉得你这个将来可能是比较关键的问题。
刘棣斐：我们基本上是硬件的，和基础的信息搭建好，现在我们在做的工作更多把先进的技术，我们现在做的一些是数字孪生还包括人工智能的，我们也搭载了工业互联网平台，未来的话我们会把我们院的一些比较优质的像5G的技术和边缘计算的技术能够不断成长，还有包括安全。我们想的是这个物理场景现在搭建以后不会太多存在，它实际上是个载体，我们选取的是共性离散的场景，而且我们不针对特定场景，我们选择最共性的场景去测试。它不像工厂里面那么真实，我们毕竟还是一个模拟的场景，所以有些可能条件受到影响。
专家：我有个建议，物理场景永远有限制，你要把所有的工业场景弄出来这个太难了，通过判断来解决一下将来可能更好。
刘棣斐：最后为什么要倡议，对于我们来解决共性的问题，希望大家一起打造更大的平台。
嘉宾：第一个我们的确是一个平台，另外我们平台的测试床是在跟很多的院校和一些有能力的需求企业，实际上是院校和企业跟我们一起在测试床上做一些新的工作。工业机理对我们来说就是工业APP，举个例子比如像我们的刀具它要从我们采集的这种数据之后肯定有研究的，用什么样的算法判断出来这个刀是什么样的。这一块在平台上很容易衍生出来小的解决方案，相当于可以不断衍生新的解决方案。把这个补充一下。
专家：现在这个上面有多少在线的，给大家提供一下。
嘉宾：我们更多还是一个平台的测试床，只不过这个平台里面工业互联网包含了像物联网等一些协议解析、边缘计算，包括我们在工业数据方面，AR模型、设备方面去结合，输出一些在哪些行业试点的这样一些数据模型，这样的一些机理模型，然后我们可以在更大的范围或者更大的一些行业去验证。我们希望通过这个平台去连接一些生态，包括现在我们希望能够把这些设备和诊断的专家连接起来，因为工业企业不光要发现一些设备的问题，它同时要往前再走一步，让专家给工业企业提供一些服务。所以目前我们是流通行业像电力、建材等行业，跟一些行业的协会去共建，把他们的资源整合到我们的平台里面去。所以就像专家、像工业企业、像设备的一些检修公司都是我们的验证平台里面的一个角色。
专家：我有一个问题，刚才有的测试床的定位很清楚了，另外几个包括数控APP领域等等，都是基于数控机床。在此基础上进一步开放性工艺里面更广泛的包容性这个怎么考虑呢？尤其像APP的这个开发底层平台，IOS、安卓底下需要各种各样的框架，标准化这个东西怎么解决。
还有测试床我有我的设备要放在你的上面测试，如果涉及到工业智能的话，因为工业大数据的管理可以相对标准化，到分析和人工智能的模型怎么样它就很难标准化，这个方向怎么考虑？
嘉宾：我先来回答一下这位专家包括前面几位专家对于测试床的定位的问题。
我们公司APP测试床尝试着向社会去推动让大家能够在我们这样一个平台上去开发一个能为其他企业所用的一些APP，专家们也提到了工业机理模型，我们每一个APP的背后实际上就是一个工业机理模型。比如像我们激光行业的一个激光切割的工艺，工艺频率多高等等，在转弯的时候怎么控制频率的变化，这实际上是有一个非常好的机理模型在后面。这个东西可以把它做成APP去卖给激光制造企业，激光制造企业包装起来变成APP，这是我们跳出基础机床提供给企业。还有现在的装配式建筑，其实我们在尝试把我们这套运用控制的平台，因为这里面有很多的企业有一些保密要求，所以我也没有办法把它放上来，支撑的数据看起来有点古老，但是能不能放到APP上去，我们在这个行业中实际上也是做了很多尝试，也希望能够让各个不同的行业能够去运用一个更加通用的这样一个平台，然后我们的开发者能够在这样通用的平台上去开发出的APP尽可能通用的用到各种不同的主机厂家，因为做机床的企业有很多家，需要工业APP的也有很多家，所以我们需要一个非常统一的这样一个平台，我们要建一个生态，不敢喊得这么大，实际上就是要建一个生态，未来我们希望大家都往这个方向去走，系统和系统之间能兼容，APP和不同的系统还能兼容，这是我们测试床努力的方向和它存在的目的。
专家：问最后一个问题，刘总，这种测试床类的定义讲得比较清楚，而且战略意义比较大，我们去抽出共性的作为测试床去发布，去对行业做贡献，这个思路很清晰。但是有个难度，我觉得能不能聚焦在一个行业里头，做出一些场景的验证，包括输出是可以的，就比如说德国的汽车做到了两个主题，就针对人机协同的这种场景的标准输出共性梳理出来，国内外的汽车厂德国确实做得非常好，把工业知识、工艺都含到里面，工人每一个关节的力度都能提取出来，这样在最后验收的时候输出的时候更聚焦一些。
刘棣斐：我觉得您说得非常对，是我们未来的发展方向。我们现在搭的是一个相对共性通用而且是整体性的，未来往深了做的时候，我们已经在探索，我们往地方上基于我们的测试床或者我们实验室的能力，到地方建创新机，和当地特色的产业结合，有了产业之后还有资源包括连接机构，比如我们做了一个事是自动代码生成，将来它在我们整个流程重构里面能起到很重要的作用，就是我们现在在探讨这方面，这个可能需要一定的过程和一定的商业积累。您说的建议非常好，谢谢。
专家：我看了一下专家名单做安全的可能就我这一个人，我要问一些问题。因为测试床是对某一个关键技术的验证和某一个关键的集成方案。如果涉及到关键技术的话可以忽略安全，但是如果对一个平台来做验证的话，其实安全特别重要，因为未来推广出去的话安全到底怎么考虑的。我在看刚才各位的演讲里面对于安全的部分都是很少的，或者一下就带过了。我在i5OS里面看到工业主机针对的安全应用还是很不错的，但是想问一下各位对安全这一块为什么没有提到，是因为侧重点没说到吗？
嘉宾：我提了，操作系统做了安全模块的加强，这是我们跟车型的厂商在底层边缘侧做加强；第二是白名单，所以这是两个层面；第三是VPN就是通信通道。当然因为时间关系没有办法细展开，所以在方案里面提了。
嘉宾：平台安全方面有几个方面，第一个就是底层的数据采集部分，因为我们这个行业背景主要是面向一些重资产行业，我们知道重资产行业本身在公共层面，针对于后面去做一些数据的建模，这个时候我们对整个数据做了一些处理，这是一个方面。第二方面是平台的安全保障，包括平台的应用安全、平台的网络安全、平台的保护，这方面我们都做了处理，只是今天介绍的侧重点不一样。
专家：如果是安全的话，安全有一个联盟安全方面是比较系统化的，不是某一两个代表用了就代表安全。刘主任那边的测试床我刚才知道后面把安全引进来，现在是有很多综合的工业的网络和集成的技术，那一块很好，后面的技术如果能够加强的话，我觉得可以吸收一些共性的东西，共同探讨对测试床的输出。
刘棣斐：我们现在其实在内部和我们院里面专门做安全的同事在沟通，我们探讨一个场景怎么在离散场景去搭载，解决方案防护方面怎么去呈现，我们交流这个事情，可能后续我们会沿着这个方向推进这个事。您的建议是非常中肯的，谢谢。
主持人：时间比较有限各位代表不能介绍非常充分。我们开始设计测试床的时候，我们想如果有新的解决方案、新的技术、新的商业模式，如果你还没有商业化的时候，你想做这个机器验证或者商业模式验证或者是解决方案都可以。接近0还是接近1都有，有的时候已经接近1，也有非常早期的。我们去年三个明星测试床一个是沈自所的一个工厂，那时候还没有商用。还有一个商业化的测试床，还有华为的5G的测试床。5G里面好多是很早期的一些应用，还有一些比较偏商用的，所以我们现在是比较包容化的方式来推动，这个说白了我们也没有经验，所以我们在推这个事情的时候，我们也是在探索，去寻求很好的方式。
我们最近跟德国和欧美一起合作，我后面看德国的全部加起来好像有上百个做各种测试的，我们的测试好像不是这样，后来我们提供我们的测试成果，但是不够多，这是我们跟德国的情况。我们之前参加美国的规划，他们的测试床有点像我们，比如说整个机理测试就是有真实的商业场景的，做一个工厂的边缘计算的验证。所以其实挺多元化的，我们现在感觉我们各个情况都有，所以这个也听听各位专家的意见，我们和大家一起去学习。所以我把情况跟大家报告一下。
专家：这一路听下来，我刚才本来想问问题，后来前面把我没想到的问题都给问完了。
这一组符合我们今天做的整个工业互联网创新方案分论坛这个主题，因为都是来自于对工业互联网相关的关键技术的研究，而且大都来自于工业，更有意思的是我们还有两家企业，一个是张总这边，还有一个王总那边，工业的味道更重一点。张总的项目我觉得从机床云这个地步来说，当然iSESOL你们做了一个PaaS我们可以做一个联合，如果这样的话我觉得工业互联网首先是要连接工业设备，无论是风机、电机，如果连不上别提工业互联网。因此的话我觉得连接是非常关键的任务，而且是基础的工作。因此怎么能够把更多的设备连接起来，更多的机床连接起来，我觉得在这方面做更多共性技术的研究。你两次回答问题都提到刀具这个问题很好，没用过半小时肯定跟前面不一样，好一点的系统都有刀补，怎么补，补完以后能不能精度提升，我觉得可以进一步研究，虽然加了很多传感器，加了很多APP store，是否能在这方面加强一些，总体上做得不错，毕竟这是咱们自主研发的。
朗坤的项目重点在设备上，设备不少，共性基础是什么？好像讲得不太够。项目做得不错，如果做项目来说，我觉得你们这个平台还是很不错的。但是如果在共性技术提炼方面来说，刚才我听到的不是提炼特别明显，不是特别多。
另外刚才讲到了工业测试床，我刚才听的时候特别含糊，我不知道你在讲工业APP的测试床还是在讲工业APP平台的测试床，所以我听了半天又因为张总也讲了，我在想i5OS和前面的iSESOL又是什么关系，工业APP到底运行在工业云平台上还是运行在我们的智能数控系统平台上，也可能是都运行，但是我觉得要嵌入一点。如果要验证工业APP，那么工业APP好的开发环境是什么？你能不能给开发者提供一个环境，我没听你做任何介绍，因此这样的话一个工业APP平台，其实应该放在共性上面，比如你们工业APP就是做共性上面，数控系统方面怎么去建，怎么能够为更广泛的生态里面的那些，来自不同高校和企业的都愿意在你这个平台上利用平台很方便地把我想表达的，比如我自己的算法，我有一点点算法，我有一个好的刀补的算法或者切率的算法把它开发过来，就在你的板块做下来，这就是你的平台价值所在。
第四个有所不同，就是直接是咱们做CPS这样一个测试环境。项目很不错，我们还是跟刚才大家问到的就是你这个物理系统是跟谁一块做的，我看到很多小飞机你放在那，我不知道你做的是飞机还是飞机模型。
刘棣斐：我们做的是一个小的工艺软件，我们自己构建一套产线。
赵敏：你们做的是关于飞机的工业软件，但是我没看到这个物理系统是什么，我个人来说对于CPS提炼不够，但是对于数字孪生就是CPS的基础挺好，这方面做了很好的研究，也有详细的说明。CPS是基础，如果再加上互通实际上就是CPS，我觉得要把这个东西说得更清楚一点。
当然我感到共同满意的是都对咱们整个工业互联网从临床到数控系统到刀到机器人什么的都做了很不错的研究，我特别不满意的其实对于工业品缺乏必要的研究。如果做测试床的话，你们到底测试的是什么，有没有测你的系统在什么程度上能够应用，在什么程度上不能够应用。你有没有测试自身的可靠性，你们的代码有没有做可靠性的研究，因为可靠性有一个协议，从公共系统的研究，比如有人进来，你们能不能被发现。还有的就是你们有没有参考电力，电力系统始终是把电网和它的应用是切开的，而且规定任何一家电网都不能接别的网络，只能接一个，因此把它做到物理的解决。他们这种研究的方式方法实际上为我们这种工业安全提供一个很好的参照。我想工业互联网要连接大量的工业设备，优化系统是它的好处，真正连上它带来的坏处就是我们跟人家提供很多通道，任何人可以通过各种方面能够入侵进来，因此我们能够把各种终端连接的终端要素能够做测试，能够做防护，能够提供一定的安全等级，我觉得这是下一步咱们测试床可能要加强研究的一个方向。
我就说这么多，谢谢。
主持人：谢谢赵敏院长精彩的点评。
接下来我们讲安全，首先有请北京航天智造科技发展有限公司智能制造高级项目经理陈晓双给我们介绍“基于安全可靠云平台的智能工厂”。