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工业物联网中基于边缘智能的数据融合与实时控制延迟优化研究1

工业物联网中基于边缘智能的数据融合与实时控制延迟优化

研究

摘要

随着工业4.0和智能制造的深入推进，工业物联网(IIoT)已成为推动制造业转型

升级的核心技术。然而，海量设备连接、多源异构数据融合以及实时控制需求带来的延

迟问题，严重制约了IIoT系统的性能提升。本研究聚焦于边缘智能技术在工业物联网

环境下的数据融合与实时控制延迟优化问题，提出了一套系统化的解决方案。通过构建

分层边缘计算架构，设计多模态数据融合算法，开发自适应延迟优化机制，显著提升了

工业物联网系统的实时性和可靠性。研究采用理论分析、仿真实验和实际验证相结合的

方法，在典型工业场景下实现了平均延迟降低40%以上，数据融合准确率提升至95%

以上的显著效果。研究成果可为制造业智能化升级提供关键技术支撑，对推动我国工业

互联网发展具有重要实践意义。

引言与背景

1.1研究背景

工业物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正在全球范围内引发

新一轮产业变革。根据国际数据公司(IDC)的统计，2022年全球工业物联网市场规模

达到约2000亿美元，预计到2025年将突破3000亿美元，年复合增长率超过15%。我

国作为制造业大国，高度重视工业物联网发展，《“十四五”智能制造发展规划》明确提

出要”加快工业互联网平台建设，推动工业设备和业务系统上云上平台”。在这一背景下，

如何有效处理工业物联网中海量异构数据并实现实时控制，成为亟待解决的关键问题。

传统工业物联网架构主要依赖云端集中式处理，存在数据传输延迟高、网络带宽压

力大、实时性差等问题。随着边缘计算技术的发展，将计算和存储资源下沉至网络边缘

成为解决上述问题的有效途径。然而，工业环境下的边缘智能应用仍面临诸多挑战：多

源异构数据融合困难、实时控制延迟优化复杂、系统资源约束严格等。这些问题直接影

响了工业物联网系统的性能和可靠性，亟需开展系统性研究。

1.2研究意义

本研究具有重要的理论价值和实践意义。在理论层面，通过探索边缘智能环境下的

数据融合机制和延迟优化方法，可以丰富工业物联网理论体系，为相关领域研究提供新

的思路和方法。在实践层面，研究成果可直接应用于智能制造、智慧能源、智能交通等

场景，提升工业系统的实时性和可靠性，推动制造业高质量发展。

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从国家战略角度看，本研究响应了”新基建”和”数字中国”建设号召，符合我国制造

业转型升级需求。通过突破工业物联网关键技术瓶颈，可增强我国在工业互联网领域的

核心竞争力，为制造强国建设提供有力支撑。此外，研究成果还可形成技术标准和行业

规范，推动产业生态健康发展。

1.3研究现状

国内外学者在工业物联网数据融合和延迟优化方面已开展大量研究。在数据融合

方面，现有研究主要集中在多传感器数据融合算法、异构数据统一表示、分布式融合架

构等方面。例如，Smith等人提出的基于深度学习的多模态数据融合方法，在工业场景

中取得了良好效果。然而，这些研究大多针对特定应用场景，缺乏通用性和可扩展性。

在延迟优化方面，研究热点包括边缘计算资源调度、任务卸载策略、网络协议优化

等。Google的EdgeTPU项目和华为的昇腾芯片等边缘计算产品，为实时处理提供了

硬件基础。但现有研究较少考虑工业环境的特殊性，如严格的实时性要求、恶劣的工作

环境、复杂的数据特征等。

国内研究方面，清华大学、浙江大学等高校在边缘计算和工业物联网领域取得了显

著进展。但总体来看，我国在工业物联网核心技术方面仍存在短板，特别是高端传感器、

实时操作系统、工业软件等关键领域对外依存度较高。本研究旨在填补这一空白，推动

我国工业物联网技术自主创新。

1.4研究内容与框架

本研究主要包含以下四个方面的内容：一是工业物联网边缘计算架构设计，构建分

层、弹性的边缘智能系统；二是多源异构数据融合算法研究，实现工业数据的高效整合；

三是实时控制延迟优化机制开发，提升系统响应速度；四是系统验证与性能评估，在典

型工业场景中验证方案有效性。

研究框架采用”理论分析技术突破系统实现实验验证”的递进式结构。首先通过理论