基于AI技术的通用网关及数据管理平台

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。

如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

应用范围:

1、智能网关：

开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。

综合接入能力：

包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接

有效感知能力：

实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法

安全传输能力：

提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换

提供安全的加密手段，保证数据安全

现场调试配置能力：

具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测

软件和通信标准版本现场升级

2、AI模型管理系统

需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。

样本管理能力

原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等

模型计算和管理

算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等

算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接

模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析

设备管理

设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析

3、数据管理和标准化处理

数据有效性管理

监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据

告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统

数据质量评估

按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据

数据标准化

格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性，

输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接

数据安全

区域性部署：可以应用户要求部署在其内网

并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求

数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失

4、智能运维

开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。

运维人员管理

对运维人员的信息、定位、工作状况管理

巡检任务管理

对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理

临时故障处理

对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。

网关核心板实物照片