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工业互联网已发展到泛在互联阶段
针对当前融合了云计算、大数据以及移动互联等新一代信息技术的工业互联网来说，徐昌荣博士抛出自己的观点：“我认为目前工业互联网已发展到泛在互联阶段“。
“工业互联网是链接工业全系统、全产业链、全价值链，支撑工业智能化发展的关键基础设施，是新一代信息技术与制造业深度融合所形成的新兴业态和应用模式”。当前对工业互联网的定义范围是比较“全”的概念，而在十多年以前的工业自动化网络也是一个工业互联网，例如电厂、化工厂、石化厂等生产场景和各相关工业互联网的要素都是客观存在的，包括信号采集、控制运算、通讯、数据处理等。原来的通讯手段、方式没有现在这样的功能强大、便捷，没有这么广泛，信息采集更为原始，也没能形成数据的深度挖掘和分析”。工业自动化实现了狭义的工业互联，可以理解为是“窄”的工业互联网概念。
现在随着计算机技术，特别是通讯、电子技术的发展（根源是电子技术的发展），信号采集处理能力的大幅增强，无论是现场信号还是通讯信号，通过云计算、大数据、人工智能技术加深了工业互联网的内涵。
“因此，我认为现在的工业互联是泛在互联，即所有设备都被连接、互通，无论是有线、无线还是现场设备信号。当把所有的设备连接和数据“跑通”之后，系统平台成为了核心，在这个平台上可以开展很多工作”。徐昌荣博士如是说。
现场信号处理层和边缘计算是基石
从2017年开始，工业互联网的主流声音强调了“网络、平台、安全”是工业互联网发展的三大核心。对此，徐昌荣博士引申：“从网络结构的角度和从事工业自动化的实践来看，除了这三个关键环节之外，还应关注现场信号处理层。工业互联网把工业体系中的自动化、智能化都涵盖并融入在工业互联网的范围，我认为底层的现场信号处理层是非常关键的一个环节。”特别指出，“只有基于对现场数据采集的完善收集和实时控制，才能对数据进行挖掘和对数据进行深度的分析，指导生产运营，优化我们的产品设计，企业经营和效益才有可能达到质的转变“。
到底什么是边缘计算，自动化控制中的DCS、PLC是边缘端？工业互联网领域的*认为，在边缘技术中，云端是核心，除此之外都算作为边缘端。徐昌荣博士认为，对边缘计算（技术)概念不一定要从字面理解，可以认为是现场设备及信号处理技术。边缘计算不仅包括原来传统意义的信号处理，如数字量采集、模拟量采集和控制等，再加入人工智能的算法将机器视觉与现场设备连接起来，同时实现设备端的控制计算。当前现场设备信号处理功能加强，边缘计算实现设备端数据预处理之后，对网络的数据传输，包括对远端的的数据处理、深度挖掘会更有帮助。
徐昌荣博士认为：”通信、边缘计算技术拓宽了工业互联网的外延“。以前，工业自动化实现了狭义的工业互联，当前通讯手段多了，现场处理能力更强了，拓宽了工业互联网的外延。正因为有了云计算，我们可以把相关的数据，以前是处理几台至几百十台设备，现在可以通过云计算把上万台设备的结构化和非结构化数据进行处理和深度分析，通过云计算实现数据挖掘。同时，借助云（端）边（缘）（目前比较流行的说法），可以在云端进行深度挖掘实现人工智能，也可以在边缘端做人工智能。
”由此可见，边缘计算的基础核心就是底层的现场信号处理层，自动化厂商通过各种不同的设备，完成I/O采集得到设备的原生“信息”，完成数据采集和控制运算共同构成了工业互联网的基石“。徐昌荣博士认为，作为自动化设备生产商应该做好自身工作，以工业互联互通为基础，根据用户需求改进设备性能和指标，提供更为有利工业互联网发展的自动化产品和方案。 PLC作为工业现场数据采集的重要设备，蓝普锋作为国内可编程控制器主要生产制造商，以更高格局来看待自动化设备厂商在工业互联网的位置和角色。
