工程师必看！边缘计算时代的六项核心技能

“边缘计算”这几年热度持续不减。从智能制造到储能能源，从智慧交通到AI检测，几乎所有行业都在谈“边缘”。但要真正把边缘计算“用好”，不是一台网关、一块工控机就够了。它是一套系统能力的融合。

今天，我们就来聊聊——工程师在边缘计算时代，必须掌握的几项关键技能。

一、Linux 是基础

几乎所有工业级边缘设备都运行在 Linux 系统上。掌握 Linux，不只是为了操作命令，而是要真正理解系统的运行逻辑。需要熟悉的内容包括：

网络接口配置与调试（eth、wlan、ppp）

服务管理与系统日志分析（systemd、journalctl）

外设驱动加载与调试（串口、GPIO、CAN）

交叉编译与自动启动脚本编写

钡铼技术的 ARMxy 系列工业计算机均基于开放式 Linux 系统同时也支持Ubuntu、Debian，支持用户自定义开发与调试，非常适合学习与实践。

二、通信协议是核心

边缘计算的核心任务之一，是在上云前实现现场数据的采集、汇聚与处理。这需要工程师熟悉多种工业通信协议：

Modbus RTU / TCP

OPC UA

MQTT / HTTP

主流PLC通讯协议

钡铼技术的BL10X 硬网关和BLiotLink 软网关支持多协议采集与转换，可适配ARMxy 全系列产品，实现从 PLC → 网关 → 云平台的完整数据通道。

三、Node-RED 可视化编排

在边缘设备上部署逻辑，不一定非要编写复杂代码。Node-RED 是非常适合工程师的可视化编程平台。通过拖拽节点即可实现：

Modbus 到 MQTT 的数据转发

云平台连接（阿里云、腾讯云、华为云）

本地逻辑判断、告警与联动

与 OpenPLC、FUXA 配合构建轻量级自动化系统

钡铼技术的ARMxy系列，以及BL118边缘计算网关均可运行 Node-RED，并支持与 OpenCV、AI 模型结合，实现“采集 + 分析 + 控制”的边缘闭环。

四、AI 推理正在成为标配

随着算力的提升，AI 正在成为边缘计算的重要组成部分。以钡铼技术 BL450 工控机为例，内置 6TOPS NPU，可直接运行 YOLO、OpenCV、TensorFlow Lite 等模型，实现本地目标识别、异常检测、行为分析等应用。

对工程师而言，掌握 AI 模型的转换与部署（ONNX / TFLite）已成为一项新的必要技能。

五、云协同是关键环节

在完整的边缘计算体系中，“边缘”并不是终点，而是连接现场与云端的重要桥梁。工程师在设计系统时，不仅要实现数据上云，更要考虑安全性、可靠性与远程可维护性。在实际应用中，云协同通常包括以下几个方面：

云端接入与认证：支持阿里云、华为云、腾讯云等主流平台，实现设备身份识别与安全登录。

加密与传输安全：通过 TLS/SSL 协议保证数据通信的完整性与保密性。

数据同步与远程升级：支持边缘与云端的数据双向同步、设备 OTA 远程升级，确保系统持续可用。

远程监控与运维管理：可在云端实现设备在线状态、通信质量、数据采集等运行指标的集中监控。

钡铼技术的多系列工业网关与控制器均支持主流云平台接入协议，帮助用户快速构建“现场设备—边缘节点—云平台”的协同体系，实现数据可视化、远程管理与智能决策的统一闭环。

六、可靠性意识是底线

在复杂的工业现场，抗干扰与稳定性是所有功能的前提。工程师必须具备可靠性设计意识：

硬件：浪涌防护、隔离设计、电源滤波

软件：重连机制、通信防抖、异常恢复

测试：群脉冲、静电放电、浪涌抗扰度验证

钡铼技术自建 EMC 实验室，配备浪涌、群脉冲、静电、高低温等完整测试设备，保障产品具备卓越抗干扰性能，符合工业级标准，内置软硬件看门狗，可稳定适应恶劣工业现场环境。

边缘计算并不是简单的“数据上云”。它融合了嵌入式系统、通信协议、AI 算法、云架构等多领域技术。只有持续学习与跨界实践，工程师才能真正驾驭边缘计算的力量，让每一个“边缘”都成为智能的起点。