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摘 要： 摘要：當前，伴隨著我國供給側結構化改革步伐的逐步深入，工業發展由向高質量發展邁進，且隨著數字化發展進程的不斷加快，各行業均尋求通過數字化轉型驅動生產方式變革、生產模式升級。工業互聯網作為新型基礎設施建設的重要組成部分，正在與傳統行業融合創
摘要：當前，伴隨著我國供給側結構化改革步伐的逐步深入，工業發展由向高質量發展邁進，且隨著數字化發展進程的不斷加快，各行業均尋求通過數字化轉型驅動生產方式變革、生產模式升級。工業互聯網作為新型基礎設施建設的重要組成部分，正在與傳統行業融合創新，推動傳統工業向數字化、網絡化、智能化方向發展，促進產業數字化轉型。本文通過對交通基礎設施建設工業互聯網發展發展面臨的問題進行分析，提出了行業工業互聯網的發展方向及構成，可在一定程度上明晰未來交通基建行業數字化、智能化、智慧化目標與發展路徑，助力行業、企業數字化轉型升級。
關鍵詞：工業互聯網;邊緣節點;交通基建數字化;無人化施工
0引言
工業互聯網是數字浪潮下，工業體系和互聯網體系的深度融合的產物，是新一輪工業革命的關鍵支撐。當前，全球工業互聯網市場持續勢頭高漲。世界各國，特別是美國、德國等工業化國家，為加快促進本國制造業振興，繁榮實體經濟，對工業互聯網的發展重視程度不斷提升。各國將其視為搶占新工業革命先機、塑造未來產業競爭新優勢的重要手段，并紛紛出臺了相關倡議或者有針對性的支持措施[1]。
我國工業經濟正處于由數量和規模擴張向質量和效益提升轉變的關鍵期，面臨著發達國家制造業高端回流和發展中國家中低端分流的雙重擠壓，迫切需要加快工業創新發展步伐，快速構建我國產業競爭新優勢，搶占未來發展主動權。從2012年“工業互聯網”概念首次提出，到2019年被寫入《政府工作報告》，工業互聯網產業發展迅速，中央及地方政府都給予了工業互聯網強有力的政策支持，彰顯了我國政府對于工業互聯網的高度重視和布局決心，行業未來發展加速推進。同時，“新基建”為工業互聯網基礎設施建設指路，為融合應用做強“數字底座”，賦能制造業轉型升級。
1交通基礎設施建設工業互聯網發展面臨的問題
近年來，我國交通基建取得了輝煌的成就，涌現出一大批享譽中外的超級工程，“基建狂魔”成為我國的閃亮名片。但行業內普遍存在管理粗放、生產效率不高、資源利用效率低、科技創新能力不足等問題[2]。同時，項目施工現場環境復雜、交叉作業場景多、信息化運行維護成本高，長期以來未成為工業互聯網發展主陣地。近年來，隨著智慧工地在各類施工項目現場的落地實施，極大地提升了施工現場智慧化管理水平，但目前仍然存在以下幾方面問題。
1.1現場要素感知互聯程度低，制約安全監管水平進一步提升
施工現場環境復雜、人員流動性大、交叉作業場景多、安全風險和各類隱患較為集中，施工安全管理難度較高。施工現場既有人工作業場景，同時隨著機械化作業水平提升，現場的人-機交叉作業、協同作業場景數量不斷增加，極易發生作業人員與機械設備、機械設備之間的碰撞，危險區域入侵等安全事故。無法有效打通人員、機械設備等現場各要素之間的信息壁壘，無法有效連接各要素實現交互感知，現場施工安全問題依然突出。
1.2施工過程協同能力弱，制約施工生產效率進一步提升
雖然近年來施工現場端與經營管理層信息化、智慧化程度得到了快速發展，但各應用仍處于單打獨斗狀態，未形成有效合力。材料預制、材料質控與施工計劃排期、施工作業資源配置調撥等過程協同能力較弱，制約了生產效率的進一步提升。
1.3數據資產開發利用程度低，制約新業務模式創新發展
部分施工現場實現了對人員、車輛、機械設備等各類要素數據的接入，形成了初步的數據積累，但對數據的挖掘利用程度較低，未形成具有高價值屬性的數據資產，無法實現對施工工藝、工法等工業知識的構建，制約了依據工業知識反哺設計與施工過程的良性循環形成，也制約了由傳統建設施工到運營服務的新業務模式的發展。
2交通基礎設施建設工業互聯網發展方向
隨著工業互聯網與5G等新基建與傳統交通基建行業的不斷深入融合，未來行業將朝著智能化、數字化、協同化方向快速發展，施工現場無人化作業、施工過程遠程監控、施工區域環境預警、全量要素數據交換共享，以及運營模式的創新，將推動行業高質量發展目標實現[3]。
2.1先進技術融合應用打造無人化施工作業場景
美國、日本、德國等國在施工機械自動化、無人化方面進行了大量的研究工作，取得了較大的成果。日本在建筑業中實現了鋼筋配置等自動化與無人化;在土方機械施工中實現了推土作業、挖掘作業的自動控制，以及無人駕駛搬運作業[4]。早在1994年，通過遠程操縱設備的無人化施工在日本長崎云仙普賢岳山火災害重建工程，以及豐濱隧道事故救災行動中得到了應用[5]。
隨著工業互聯網、5G、人工智能、邊緣計算等新技術在裝備制造行業無人化生產場景的逐步落地，以及無人礦車等方案的探索應用，施工領域的無人化作業也成為未來產業升級轉型的熱點方向，這就需要以工業互聯網為核心，融合運用5G、邊緣計算、人工智能等先進技術，實現施工現場全要素感知交互，打造端-邊-云一體化協同體系，逐步實現施工現場機械設備無人作業，提升過程安全管理水平，提高施工生產效率。
2.2要素全量接入開展資源統籌調配與數據挖掘
通過對施工現場車輛、設備、人員等各類要素數據進行全量接入，圍繞機械設備進行統一監管，開展運行狀況評估，實現資源優化與統籌調配;車輛、機械設備等各類要素在施工過程中產生的位置、狀態、運行參數等數據，需要通過工業互聯網平臺開展數據價值挖掘;圍繞設備機械開展全生命周期管理，對設備健康狀態進行分析評估，開展預支維護，以及和施工質量、安全、進度等核心要素的關聯性分析。
2.3基于工業互聯網實現現場協同應用
開展單個要素的全過程協同應用，如針對施工人員/設備的工作效率、工作狀態等的協同應用;同時開展現場各要素之間的協同應用，如施工人員和運行設備之間的防碰撞安全管理等。
2.4借助工業互聯網向運營服務延伸
通過工業互聯網立足工程設計施工的過程優化、企業管理的運營決策優化、企業資源優化配置，向工程智慧化運營服務延伸�；谄脚_打通從預制件加工、現場施工到運營服務階段的數據壁壘，開展全生命周期結構健康管理，實現安全、質量問題追溯，以及基于全生命周期數據的分析轉化，形成施工經驗與知識，反哺優化全流程施工工藝與工法，提升施工效率、提高生產能力。
結合以上交通基建行業工業互聯網發展方向，為滿足宏觀、微觀、實時等要求，其構成將采用端邊-云協同體系以實現落地支撐。
3交通基礎設施建設工業互聯網構成
3.1要素全面互聯感知、機械設備高度智能的現場端
依托5G、智能傳感、人工智能等先進技術，對施工人員、作業環境等全要素進行數字化、網絡化改造，構建要素全面互聯感知、機械設備高度智能的現場端。交通基礎設施建設行業工業互聯網體系架構見圖1所示。
(1)場內環境感知
針對施工現場環境特征、設備參數及布設效用，利用微波、地磁、震動、溫濕度等物聯網傳感器，結合重點部位部署的激光或毫米波雷達與視頻監控，通過對多源、異構感知設備進行層次化優化布設，實現施工現場全要素的高效、高精度全息泛在感知。對施工作業環境的人員、車輛、智能機械以及非標準物體和事件進行識別檢測以及定位。同時，場內感知系統能實現與邊緣側節點、云端系統交互連接，對安全事故、自然災害、特殊天氣等施工現場突發事件和宏觀運行狀況進行精確感知。
通過對作業環境的特征結構和智能設備參數進行分析，結合傳感器感知、通信與覆蓋的環境背景特點，綜合考慮部署設備的平均能耗、感知范圍、網絡連通性、通信路徑選擇，對場內設備進行層次化優化組合與布設，實現全息泛在感知與設備的高效部署。
(2)智能網聯機械設備
智能網聯機械設備依托精準定位與高可靠通信技術、安全狀態與環境感知技術、一體化系統集成技術，開展機械設備自身的智能化改造，依托裝備邊緣-環境強耦合的全息感知設備，實現對人員、環境、突發事件的主動感知與分析處理，并通過與邊緣側、云端的信息交互實現設備聯網、輔助作業、自動作業。
3.2低時延、高吞吐、高可靠的場內邊緣節點
針對施工現場協同作業的業務需求，基于容器、微服務等主流技術架構，在施工現場開展具有低時延、高吞吐量特性，集計算存儲、網絡通信于一體的邊緣節點建設，構建邊緣側作業協同平臺，實現現場端環境的全面感知與敏捷互聯，就近為智能網聯機械設備提供場內異物侵入預警、作業環境監測預警、突發事件識別與管控等端-邊協同控制與調度等實時業務處理，同時與云端平臺交互開展云-邊協同。
場內邊緣感知設備是實現端-邊-云一體化協同體系中邊緣側的關鍵要素，針對多源傳感器感知數據的冗余性、合作性以及互補性等特征，通過“端-邊云”多層次的感知、計算、通信耦合，完成不同類型數據特征的提取和分析，實現高效的“端-邊-云”協同數據感知、計算及通信一體化，降低信息傳輸數據量和數據傳輸時延，可以通過兩種方式與機械設備進行通信。
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邊緣側作業協同平臺是實現端-邊-云一體化協同體系中邊緣側和云端的關鍵要素。其中，邊緣側的作業協同平臺通過連接施工現場各類感知設備及智能機械設備，通過端-邊協同感知、端-邊數據融合，實現端-邊自動控制與協同信息發布。同時，邊緣側作業協同平臺將按規則向云端平臺上傳施工現場作業信息、環境信息，獲取來自云端平臺的規則策略信息、協同調度信息、操作指令信息、大數據分析結果等信息，實現邊-云信息交互。
3.3彈性供給、知識積累、智慧決策的云端建設
建設具備彈性供給能力的工業互聯網云平臺，基于各施工現場采集的海量精細化、動靜態數據，通過深度學習、大數據分析等技術，對作業狀態數據進行綜合分析，開展沉淀與知識轉化，基于云-邊協同下發無人施工策略，實現資源優化配置、要素全生命周期管理、企業智慧經營決策。
(1)施工作業全息信息融合云平臺
面向施工作業現場無人作業場景，基于容器、微服務等主流技術架構，搭建“端-邊-云”一體化施工作業全息信息融合云平臺。通過對智能機械設備運行狀態精準識別和施工態勢演化動態建模，實現云端無人作業管控和服務。
結合機械作業行為特征，考慮機械設備智能化網聯化程度進行自適應關聯匹配，實現作業主體行為解析;通過宏觀態勢劃分和微觀作業主體行為規律解析，形成施工協同作業機理，開展無人作業環境下施工安全、進度態勢預測與綜合評價，為項目過程精準管控提供決策依據。
(2)邊-云信息交互
通過云平臺提供的機械設備運行數據的存儲與分析研判功能，邊緣側系統可與平臺進行實時信息交互�，F場邊緣節點將感知融合數據實時上傳云端，為云平臺調度管控提供高精度、細顆粒度的數據，同時邊緣節點實時接收云平臺調度指令、作業信息服務等數據。
(3)施工作業信息服務
通過信息板、警示燈或廣播等聲光提醒方式將已知或系統采集的信息告知現場作業人員，提醒作業人員注意施工環境、安全等狀況。如作業環境和氣象信息、安全區域信息、突發事件信息、安全預警信息等。
(4)工業互聯網數據應用服務
面向施工板塊，對采集的海量施工作業數據沉淀轉換，構建施工知識體系，指導施工全流程優化，項目、機械設備全生命周期管理。裝備制造板塊將通過云平臺提升裝備產品經營服務水平。
4結論
隨著工業互聯網的快速發展與落地應用，其應用范圍已由制造業延伸到交通基礎設施建設行業。交通基建作為特殊的離散型制造業，企業通過利用工業互聯網部署設計協同管理、虛實融合的施工協同管理等應用，能夠大幅提升設計效率、施工質量、安全生產水平與成本進度控制水平。行業企業應踏乘國家數字經濟與技術革新發展浪潮，擺脫傳統的粗放型生產模式，將工業互聯網與生產過程、運營管理融合，推送產業數字化轉型升級。——論文作者：袁政，李宸宇，黃宇