摘要：当前，伴随着我国供给侧结构化改革步伐的逐步深入，工业发展由向高质量发展迈进，且随着数字化发展进程的不断加快，各行业均寻求通过数字化转型驱动生产方式变革、生产模式升级。工业互联网作为新型基础设施建设的重要组成部分，正在与传统行业融合创新，推动传统工业向数字化、网络化、智能化方向发展，促进产业数字化转型。本文通过对交通基础设施建设工业互联网发展发展面临的问题进行分析，提出了行业工业互联网的发展方向及构成，可在一定程度上明晰未来交通基建行业数字化、智能化、智慧化目标与发展路径，助力行业、企业数字化转型升级。
关键词：工业互联网;边缘节点;交通基建数字化;无人化施工
0引言
工业互联网是数字浪潮下，工业体系和互联网体系的深度融合的产物，是新一轮工业革命的关键支撑。当前，全球工业互联网市场持续势头高涨。世界各国，特别是美国、德国等工业化国家，为加快促进本国制造业振兴，繁荣实体经济，对工业互联网的发展重视程度不断提升。各国将其视为抢占新工业革命先机、塑造未来产业竞争新优势的重要手段，并纷纷出台了相关战略或者有针对性的支持措施[1]。
我国工业经济正处于由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，面临着发达国家制造业高端回流和发展中国家中低端分流的双重挤压，迫切需要加快工业创新发展步伐，快速构建我国产业竞争新优势，抢占未来发展主动权。从2012年“工业互联网”概念首次提出，到2019年被写入《政府工作报告》，工业互联网产业发展迅速，中央及地方政府都给予了工业互联网强有力的政策支持，彰显了我国政府对于工业互联网的高度重视和布局决心，行业未来发展加速推进。同时，“新基建”为工业互联网基础设施建设指路，为融合应用做强“数字底座”，赋能制造业转型升级。
1交通基础设施建设工业互联网发展面临的问题
近年来，我国交通基建取得了辉煌的成就，涌现出一大批享誉中外的超级工程，“基建狂魔”成为我国的闪亮名片。但行业内普遍存在管理粗放、生产效率不高、资源利用效率低、科技创新能力不足等问题[2]。同时，项目施工现场环境复杂、交叉作业场景多、信息化运行维护成本高，长期以来未成为工业互联网发展主阵地。近年来，随着智慧工地在各类施工项目现场的落地实施，极大地提升了施工现场智慧化管理水平，但目前仍然存在以下几方面问题。
1.1现场要素感知互联程度低，制约安全监管水平进一步提升
施工现场环境复杂、人员流动性大、交叉作业场景多、安全风险和各类隐患较为集中，施工安全管理难度较高。施工现场既有人工作业场景，同时随着机械化作业水平提升，现场的人-机交叉作业、协同作业场景数量不断增加，极易发生作业人员与机械设备、机械设备之间的碰撞，危险区域入侵等安全事故。无法有效打通人员、机械设备等现场各要素之间的信息壁垒，无法有效连接各要素实现交互感知，现场施工安全问题依然突出。
1.2施工过程协同能力弱，制约施工生产效率进一步提升
虽然近年来施工现场端与经营管理层信息化、智慧化程度得到了快速发展，但各应用仍处于单打独斗状态，未形成有效合力。材料预制、材料质控与施工计划排期、施工作业资源配置调拨等过程协同能力较弱，制约了生产效率的进一步提升。
1.3数据资产开发利用程度低，制约新业务模式创新发展
部分施工现场实现了对人员、车辆、机械设备等各类要素数据的接入，形成了初步的数据积累，但对数据的挖掘利用程度较低，未形成具有高价值属性的数据资产，无法实现对施工工艺、工法等工业知识的构建，制约了依据工业知识反哺设计与施工过程的良性循环形成，也制约了由传统建设施工到运营服务的新业务模式的发展。
2交通基础设施建设工业互联网发展方向
随着工业互联网与5G等新基建与传统交通基建行业的不断深入融合，未来行业将朝着智能化、数字化、协同化方向快速发展，施工现场无人化作业、施工过程远程监控、施工区域环境预警、全量要素数据交换共享，以及运营模式的创新，将推动行业高质量发展目标实现[3]。
2.1先进技术融合应用打造无人化施工作业场景
美国、日本、德国等国在施工机械自动化、无人化方面进行了大量的研究工作，取得了较大的成果。日本在建筑业中实现了钢筋配置等自动化与无人化;在土方机械施工中实现了推土作业、挖掘作业的自动控制，以及无人驾驶搬运作业[4]。早在1994年，通过远程操纵设备的无人化施工在日本长崎云仙普贤岳山火灾害重建工程，以及丰滨隧道事故救灾行动中得到了应用[5]。
随着工业互联网、5G、人工智能、边缘计算等新技术在装备制造行业无人化生产场景的逐步落地，以及无人矿车等方案的探索应用，施工领域的无人化作业也成为未来产业升级转型的热点方向，这就需要以工业互联网为核心，融合运用5G、边缘计算、人工智能等先进技术，实现施工现场全要素感知交互，打造端-边-云一体化协同体系，逐步实现施工现场机械设备无人作业，提升过程安全管理水平，提高施工生产效率。
2.2要素全量接入开展资源统筹调配与数据挖掘
通过对施工现场车辆、设备、人员等各类要素数据进行全量接入，围绕机械设备进行统一监管，开展运行状况评估，实现资源优化与统筹调配;车辆、机械设备等各类要素在施工过程中产生的位置、状态、运行参数等数据，需要通过工业互联网平台开展数据价值挖掘;围绕设备机械开展全生命周期管理，对设备健康状态进行分析评估，开展预支维护，以及和施工质量、安全、进度等核心要素的关联性分析。
2.3基于工业互联网实现现场协同应用
开展单个要素的全过程协同应用，如针对施工人员/设备的工作效率、工作状态等的协同应用;同时开展现场各要素之间的协同应用，如施工人员和运行设备之间的防碰撞安全管理等。
2.4借助工业互联网向运营服务延伸
通过工业互联网立足工程设计施工的过程优化、企业管理的运营决策优化、企业资源优化配置，向工程智慧化运营服务延伸。基于平台打通从预制件加工、现场施工到运营服务阶段的数据壁垒，开展全生命周期结构健康管理，实现安全、质量问题追溯，以及基于全生命周期数据的分析转化，形成施工经验与知识，反哺优化全流程施工工艺与工法，提升施工效率、提高生产能力。
结合以上交通基建行业工业互联网发展方向，为满足宏观、微观、实时等要求，其构成将采用端边-云协同体系以实现落地支撑。
3交通基础设施建设工业互联网构成
3.1要素全面互联感知、机械设备高度智能的现场端
依托5G、智能传感、人工智能等先进技术，对施工人员、作业环境等全要素进行数字化、网络化改造，构建要素全面互联感知、机械设备高度智能的现场端。交通基础设施建设行业工业互联网体系架构见图1所示。
(1)场内环境感知
针对施工现场环境特征、设备参数及布设效用，利用微波、地磁、震动、温湿度等物联网传感器，结合重点部位部署的激光或毫米波雷达与视频监控，通过对多源、异构感知设备进行层次化优化布设，实现施工现场全要素的高效、高精度全息泛在感知。对施工作业环境的人员、车辆、智能机械以及非标准物体和事件进行识别检测以及定位。同时，场内感知系统能实现与边缘侧节点、云端系统交互连接，对安全事故、自然灾害、特殊天气等施工现场突发事件和宏观运行状况进行精确感知。
通过对作业环境的特征结构和智能设备参数进行分析，结合传感器感知、通信与覆盖的环境背景特点，综合考虑部署设备的平均能耗、感知范围、网络连通性、通信路径选择，对场内设备进行层次化优化组合与布设，实现全息泛在感知与设备的高效部署。
(2)智能网联机械设备
智能网联机械设备依托精准定位与高可靠通信技术、安全状态与环境感知技术、一体化系统集成技术，开展机械设备自身的智能化改造，依托装备边缘-环境强耦合的全息感知设备，实现对人员、环境、突发事件的主动感知与分析处理，并通过与边缘侧、云端的信息交互实现设备联网、辅助作业、自动作业。
3.2低时延、高吞吐、高可靠的场内边缘节点
针对施工现场协同作业的业务需求，基于容器、微服务等主流技术架构，在施工现场开展具有低时延、高吞吐量特性，集计算存储、网络通信于一体的边缘节点建设，构建边缘侧作业协同平台，实现现场端环境的全面感知与敏捷互联，就近为智能网联机械设备提供场内异物侵入预警、作业环境监测预警、突发事件识别与管控等端-边协同控制与调度等实时业务处理，同时与云端平台交互开展云-边协同。
场内边缘感知设备是实现端-边-云一体化协同体系中边缘侧的关键要素，针对多源传感器感知数据的冗余性、合作性以及互补性等特征，通过“端-边云”多层次的感知、计算、通信耦合，完成不同类型数据特征的提取和分析，实现高效的“端-边-云”协同数据感知、计算及通信一体化，降低信息传输数据量和数据传输时延，可以通过两种方式与机械设备进行通信。
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边缘侧作业协同平台是实现端-边-云一体化协同体系中边缘侧和云端的关键要素。其中，边缘侧的作业协同平台通过连接施工现场各类感知设备及智能机械设备，通过端-边协同感知、端-边数据融合，实现端-边自动控制与协同信息发布。同时，边缘侧作业协同平台将按规则向云端平台上传施工现场作业信息、环境信息，获取来自云端平台的规则策略信息、协同调度信息、操作指令信息、大数据分析结果等信息，实现边-云信息交互。
3.3弹性供给、知识积累、智慧决策的云端建设
建设具备弹性供给能力的工业互联网云平台，基于各施工现场采集的海量精细化、动静态数据，通过深度学习、大数据分析等技术，对作业状态数据进行综合分析，开展沉淀与知识转化，基于云-边协同下发无人施工策略，实现资源优化配置、要素全生命周期管理、企业智慧经营决策。
(1)施工作业全息信息融合云平台
面向施工作业现场无人作业场景，基于容器、微服务等主流技术架构，搭建“端-边-云”一体化施工作业全息信息融合云平台。通过对智能机械设备运行状态精准识别和施工态势演化动态建模，实现云端无人作业管控和服务。
结合机械作业行为特征，考虑机械设备智能化网联化程度进行自适应关联匹配，实现作业主体行为解析;通过宏观态势划分和微观作业主体行为规律解析，形成施工协同作业机理，开展无人作业环境下施工安全、进度态势预测与综合评价，为项目过程精准管控提供决策依据。
(2)边-云信息交互
通过云平台提供的机械设备运行数据的存储与分析研判功能，边缘侧系统可与平台进行实时信息交互。现场边缘节点将感知融合数据实时上传云端，为云平台调度管控提供高精度、细颗粒度的数据，同时边缘节点实时接收云平台调度指令、作业信息服务等数据。
(3)施工作业信息服务
通过信息板、警示灯或广播等声光提醒方式将已知或系统采集的信息告知现场作业人员，提醒作业人员注意施工环境、安全等状况。如作业环境和气象信息、安全区域信息、突发事件信息、安全预警信息等。
(4)工业互联网数据应用服务
面向施工板块，对采集的海量施工作业数据沉淀转换，构建施工知识体系，指导施工全流程优化，项目、机械设备全生命周期管理。装备制造板块将通过云平台提升装备产品经营服务水平。
4结论
随着工业互联网的快速发展与落地应用，其应用范围已由制造业延伸到交通基础设施建设行业。交通基建作为特殊的离散型制造业，企业通过利用工业互联网部署设计协同管理、虚实融合的施工协同管理等应用，能够大幅提升设计效率、施工质量、安全生产水平与成本进度控制水平。行业企业应踏乘国家数字经济与技术革新发展浪潮，摆脱传统的粗放型生产模式，将工业互联网与生产过程、运营管理融合，推送产业数字化转型升级。——论文作者：袁政，李宸宇，黄宇
