邊緣計算在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側就近提供邊緣智能服務，滿足在敏捷連接、實時業(yè)務、數據優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等行業(yè)數字化方面的關鍵需求。其核心思想是任務遷移，即在接近應用端的節(jié)點上完成計算，以滿足系統(tǒng)的實時性和安全性需求。邊緣計算是實現工業(yè)互聯(lián)網智能化生產、網絡化協(xié)同、個性化定制和服務化轉型等創(chuàng)新應用的關鍵。

　　網絡是邊緣計算的重要基礎資源之一。無論是云端到邊緣端的任務遷移，還是云端與邊緣端之間的數據傳輸等，都需要依賴網絡服務。因此，網絡決定邊緣計算系統(tǒng)的規(guī)模。限制邊緣計算系統(tǒng)的性能并影響邊緣計算系統(tǒng)的成本。

　　有線網絡具有高帶寬、高可靠性的優(yōu)點，適合作為數據匯集傳輸的骨干網絡;無線網絡可以擺脫線纜束縛，組網方式動態(tài)且靈活，適合作為廣域、大規(guī)模的接入網。因此，建設大規(guī)模工業(yè)邊緣計算的首選是有線骨干網與無線接人網的異構網絡架構。通過采用OPC UA(Unified Architecture.統(tǒng)一架構)實現異構互聯(lián)，并通過時間敏感網絡(Time Sensitive Network，TSN)來滿足高實時性需求。以“ OPC UA+TSN”為主的網絡架構在一些智能化程度高的大型國際企業(yè)已經得到成功應用。但在工業(yè)異構網絡中面臨的控制業(yè)務流、交互業(yè)務流、感知業(yè)務流混合調度問題，TSN雖然提供了以高速、分時為主要思想的解決實時傳輸的機制，但是并不能完全解決混合業(yè)務流的問題，還需要結合調度理論去進行深入研究。

　　工業(yè)網絡中的反饋閉環(huán)控制流從傳感器到邊緣控制節(jié)點，最后到執(zhí)行器，在此閉環(huán)中的傳感器會生成周期性的數據包，在網絡上產生大量實時感知的數據流業(yè)務;同時，網絡中運行著多個非常重要的控制流，每個控制流的關鍵性和優(yōu)先級也不同;在云端協(xié)同、管控一體化的工業(yè)異構網絡中，管理層面獲取的現場生產信息、下達的排產計劃和調度以交互流的形式在網絡上傳輸。因此，在三種混合業(yè)務流同時存在的情況下，在大量的感知業(yè)務流和交互業(yè)務流的影響下，如何保證每個控制業(yè)務流的實時性、可靠性仍然能得到滿足，以此保證控制業(yè)務流控制性能的穩(wěn)定性和可預測性等要求是要解決的問題之一。

　　另一個問題是需要網絡自適應地應對工業(yè)異構網絡的動態(tài)性。工業(yè)網絡中存在著諸多挑戰(zhàn)，首先，為達到類似工業(yè)4.0下智慧工廠的需求，工廠的設備等資源應該具有適應性的自組織/重構的能力，以信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems.CPS)為基礎的智能制造系統(tǒng)是一個信息空間(cyber)、客觀世界(physical)和人(human)頻繁交互的三元系統(tǒng)，各種動態(tài)信息頻繁輸入并需要及時響應，網絡重構也可能為滿足定制化生產而不時發(fā)生：其次，網絡內部異常(如鏈路不穩(wěn)定)也會對整個網絡的可靠傳輸產生影響;最后，網絡規(guī)模隨著企業(yè)新技術的應用和產線升級在動態(tài)地不斷增大(邊緣節(jié)點的動態(tài)增加).如何自適應地應對工業(yè)異構網絡的動態(tài)性，也是一個巨大的挑戰(zhàn)。

　　由于傳統(tǒng)工業(yè)現場的網絡調度以靜態(tài)為主，而這種靜態(tài)的網絡調度難以應對復雜的云邊協(xié)同工業(yè)異構網絡的動態(tài)、突發(fā)事件的發(fā)生。另外，骨干網匯聚了數以百萬計的工業(yè)小數據，而相對來說，網絡交換芯片的資源卻極其有限。大量的感知數據流對相對少量的控制數據流的影響非常大，可能會導致關鍵控制數據流無法被實時地響應。因此，大量小數據包對有限資源的競爭是難以協(xié)調的。最后，在有線網絡中，對資源(例如時間、交換機、線纜等的競爭發(fā)生在線纜和交換機隊列中：在無線網絡中，資源(例如時間、率等)在鄰近鏈路間存在干擾。

　　這些導致了資源維度不同、傳輸策略不同、傳輸需求不同的云邊協(xié)同工業(yè)異構網絡傳輸難以協(xié)同。而通過采用OPC UA可以實現異構互聯(lián)，并通過TSN來滿足高實時性需求。但是，以“ OPC UA+TSN為主的網絡架構雖然較好地解決了網絡異構互聯(lián)的問題，TSN也提供了以高速、分時為主要思想的保證控制業(yè)務流實時傳輸的機制，但是并不能完全解決混合業(yè)務流的問題，需要結合調度理論進行更深入的研究。