引言
AI 的爆发与物联网的应用推广使AIoT迅速落地发展，推动了相关业务的快速发展，但是发展过程同样暴露了当前发展中的问题，如认知智能层面的发展仍然缓慢，行业标准与规范化不足等问题，边缘计算引入智能物联网后，带来以下系列问题：
（1）边缘侧协同少或协同不及时导致边缘智能受限问题
边缘智能与云端智能协同少、智能体之间自主协同少，主要是数据汇聚后分析，缺少各智能体之间的在实时数据分析基础上的实时交互协同；或者由于异构网络中通讯方式、通讯能力、数据格式等不相同，导致协同不及时，严重制约了边缘智能在业务中的应用及效果。
（2）受限资源合理应用成为边缘计算及边缘智能发展的关键
边缘计算实时性、本地性的特点，决定了本地算力、通讯资源在边缘智能时代扮演着至关重要的角色。边缘侧的智能能否实现，一方面取决于边缘侧的算法模型是否适用，另一方面更取决于边缘侧是否能够提供足够的算力保障。边缘侧往往面临着空间、能源、网络带宽受限与业务突发的特点和难题，传统的计算设施难以匹配边缘侧的场景需求。因此在受限资源情况下，实现低功耗、高效率、可调整的机制及模型，将成为边缘计算时代下产业发展的一大重点。
（3）边缘侧的数据管理及协同将迎来严峻挑战
万物互联时代，边缘侧将是整个网络系统中数据汇聚处理的最前线，将首先受到海量异构数据的冲击。数据的筛选分流、多智能体的数据交换、不同边缘实体间的数据安全管理都将迎来新的挑战。数据管理涉及到接口的标准化、业务模型的梳理、管理策略的设计、本地资源的有效利用等诸多问题，是边缘计算的重要技术难点。数据管理及协同的问题若无法有效解决，也将严重制约边缘侧计算与智能应用的开展。
在引入了边缘计算的物联网应用中，云边协同是必须迎接的挑战，针对以上问题和挑战，本文进行了基于云边协同的物联网组网模型研究，通过对开放式智联网接入平台的设计，引入运维主动互馈机制，从而较好解决了基于云边协同的物联网在组网、资源利用、智能化方面问题与挑战。
1.开放式智联网接入平台框架模型及关键技术
引入了边缘计算的物联网涉及技术较广，因此物联网设备和业务的管理也较为复杂。随着物联网应用和行业的快速发展，其标准、协议、设备及软件的多样性和异质特性都较
为突出，封闭式平台建设方案难以满足建网部署需求，所以有必要建立开放式智联网接入平台。
开放式智联网接入平台框架是解决海量数据接入以及异质异构系统接入的物联网连接和设备管理开放平台。其核心基础是构建感知设备、边缘计算及网络通用模型，这是系统的基石；网络、数据、业务逐层建立；平台在自下而上建立的过程中，高可靠性体系和物联网网络安全体系要同步建立；在框架中要解决海量连接管理，业务数据分发管理，AI赋能，灵活组网等关键技术问题。开放式智联网接入平台框架模型逻辑图如图1所示。
图1 开放式智联网接入平台框架模型逻辑图
在该框架中，感知设备、边缘计算及网络通用模型应该定义感知设备，边缘计算及网络设备等网元的范围和功能，并确定通用的交互协议和接口。海量连接管理能够具备亿级设备连接，万级设备并发，万种设备接入能力。灵活组网可以实现跨区域、异质设备、云边结合等场景组网需求。平台支持网络虚拟化，支持与公有云和私有云的应用。海量数据处理方面实现高可靠数据分发，数据可流转，可控集散，全流程可视化。AI赋能技术支持各层级的AI技术加载，支持AI能力个性化再定义。高可靠性体系中通过自主计算、面向恢复计算等，保障关键业务数据信息完整、应用不间断。安全体系重点是全网网络安全保障，保障数据所有权、隐私和安全性。
2.互馈机制在开放式智联网接入平台中的实践
开放式智联网接入平台要解决物联网业务数据管理和设备及网络管理，在设备及网络管理中，要解决异质设备和多维运维数据的接入问题，传统的被动式网管模式不能应对当前面临的问题。基于开放式智联网接入平台框架模型，在物联网智能管理平台的架构中引入了主动互馈机制，也即智能运维采集层中增加主动互馈模块，通过双向主动交互来解决管理数据准确性，实时性，质量提升等问题。
图2 物联网智能管理平台系统框架
物联网智能管理平台系统框架如图2所示，在该系统框架中，主动互馈模块部署在智能运维采集层中，其通过互馈智能单元与汇聚层中的物联网终端，运维数据进行双向交互，也即是互馈。通过主动监测和互馈机制，使得物联网智能管理平台具有灵活、敏捷、全流程可视等特点，较好解决了工程实际中复杂物联网应用的问题。
基于云边协同的物联网组网涉及硬件、网络、云计算、边缘计算等技术问题，本文提出了一种开放式智联网接入平台框架模型，并将主动互馈机制引入到该平台框架模型中进行了实践，在工程应用中取得了一定成效。
[1]丁飞.物联网开放平台:平台架构、关键技术与典型应用[M].北京:电子工业出版社，2018.
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项目：广东省普通高校特色创新类项目项目编号：2019GKTSCX020