智能工业，向5G要未来

大飞机，一直被视为工业领域较为复杂的产品。对于刚刚开启现代大飞机之路的中国商飞来说，既要补足中国航空工业长期停滞的短板，又要在新的起点上，用新的方式与国际强者展开竞争。新材料，新技术，更好的经济性、安全性和驾乘体验，是中国大飞机在市场上取得一席之地的根本。

早在国内5G牌照发放之前，中国商飞就开始联合运营商和IT、互联网企业建设5G园区，这个时间比美国运营商联手三星在德州搭建的5G应用园区更早了一步。超低时延、高速率、海量连接这几大5G特点，为飞机的设计、制造、运维、试飞等方面都带来了革命性的变化。例如，5G+机器视觉把检测效率提升了300%，5G+AI把检测周期从2天变成了实时，5G+异地协同让大飞机设计制造的异地协同效率提高了整整5倍。

而基于5G室分基站打造的智慧客舱，已开展在多方实时高清视频通信、空中在线办公、在线购物、空中在线支付等航空互联网业务的商用验证中。

这是国内数不清的5G+工业应用案例中的1个典型例子。以科技助力传统工业企业打通连接、共享数据、改变生产模式、降本增效、改善管理等等，5G日益显现出非凡的意义 。正如中国工程院院士、国家制造强国建设战略咨询委员会委员邬贺铨所说，5G的高宽带、高可靠低时延、广覆盖大连接的特性，非常适应工业企业内网的需要，同时，5G无线传输平台将云计算、人工智能、大数据、区块链、物联网等新一代技术无缝融合，结合生产运营技术，正在成为支撑工业互联网发展的强大平台。

5G+工业，也得到了国家政策方面的有力推动。《工业互联网创新发展行动计划(2020-2023)》、《关于推动5G加快发展的通知》、《中小企业数字化赋能专项行动方案》、《“双千兆”网络协同发展行动计划(2021-2023年)》……政策频频给力，技术不断成熟，案例不断涌现。5G对工业的赋能，已小试牛刀，政策加持下还将会有哪些实际进展?完全实现理论上的赋能效果还有多少挑战?

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工业拥抱5G，说易行难？

标准之利

技术应用，标准先行。 2018年5G R15标准的确定，奠定了5G高速率的特性，2020年7月 R16标准的确定，低时延高可靠(时延是4G的十分之一)、海量连接(连接密度是4G的50倍)成为5G明确的场景， 5G进入工业有了更有力的支撑。

中国信通院技术与标准研究所副所长曹蓟光对此给出了更详细的解释：“待R17标准确定后，5G的三大特性均与工业互联网对于网络传输的需求更为契合，尤其是超低时延、广连接的特性可以说是专门针对工业需求而设计的。”

基于R16版本，5G一方面可以支持超大带宽的应用，随时捕捉、发送现场信息，实时传输大量高清图片、视频等信息，另一方面，又可以实现网络传输时延要足够低、网络抖动要足够小，时间同步要足够精确。那么5G与机器视觉相结合，就可以广泛用于产品质量检测、设备故障检测、无人智能巡检、远程设备操控、设备协同作业、现场辅助装配等典型应用场景，更好地帮助工业企业避免超过限度的时延、抖动和时钟漂移可能带来的工业操作逻辑错误，以及所导致的严重的生产事故。

此外，5G可以支持网络资源灵活配置、业务按需定义、功能随时部署，用“网络切片”的方式在公共网络中打造出工业专用的通道，实现跨厂区、跨园区、跨地域的工厂网络灵活互联。

高通技术标准高级总监李俨也提到，随着5G在行业中不断深入，来自工业企业的个性化需求越来越多。目前，工业生产中大量通信设备用在支持自动导引运输车(AGV)的物流输送等环节，对定时、定位提出了非常精准的要求，而5G的技术特性能够很好地解决这些需求，支持矿山和港口的应用场景。

为了持续提升5G对工业核心环节的赋能，接下来的R17标准将会进一步提升R16中的相应功能。工业互联网专家、北京科技大学国家“万人计划”王健全教授认为，R17标准将会继续提升室内定位精度、网络可靠性和确定性等，同时还会对工厂内低时延、大带宽和多接连混合存在的场景进行专门研究，“在标准方面，R17将使得5G更为适应工业复杂场景。”

李俨进一步提出，R17对精准定位也做了很多无线信号预埋和优化，精度可以达亚米级别，更进一步和现有的工业环境深入结合， “R17标准预计会在今年年底前冻结。随着技术和标准的推进，日后还有很多行业，以及工业领域很多环节对通信提出一系列新需求，可能会在R18等标准中继续完善。”

频谱之异

以往，工业企业的无线专网依赖着稳定性差且有安全风险的Wi-Fi，或者不灵活的固网宽带，现在，一个高带宽、高性能、低时延、部署便捷的5G让企业的无线专网顿时“高大上”起来。

此前， 德国汽车大厂宝马、福斯和戴姆勒在2018年就已纷纷表示出对在自家工厂部署产线、运作5G专网的强烈兴趣。随后，大众、奔驰、西门子、博世等厂商也开始进行5G专网的测试和部署。企业积极自建5G专网的背后，是部分欧美国家以及日本都为5G专网划分了专用频谱。

在中国，国家尚无发放企业的5G专用频谱，企业5G专网建设都是与运营商合作开展，但在发布的工业互联网创新发展行动计划(2021-2023)中，已经有了“规划5G工业互联网专用频率，开展工业5G专网试点”的具体计划。”

王健全教授称，专门的频谱与否，可能不仅仅是5G建网方式上的变化，更深层次是商业模式和产业链形态的变革，当下企业与运营商共建的5G专网虽然称作“专网”，但是这张网络的维护、管理和运营大部分还是由运营商主导，企业基本上是参与的角色，并非主角，这多多少少会影响企业建设5G的积极性。

在王健全教授看来，基于专有频谱，企业可自主、灵活定制5G技术和选择设备提供方，可根据工厂、车间等不同层级的需求进行相应网络功能的下移和集成。这种模式下，大型企业自己建网的动力会有所增加，并进一步推动企业深入思考专网如何与自身生产流程、产品流转环节协同互动，从而推动及明确垂直行业的5G应用需求，加快5G赋能智能制造核心环节。当然，由于制造业在网络建设、维护、运营方面经验的欠缺以及人才队伍的缺乏，同时考虑到企业专网与运营商大网有可能要衔接的问题，这给运营商又带来新的模式和机会。

无论是基于专有频段还是运营商频段，为了尽快让企业基于可行的频段和方案建立起5G网络，ICT产业链也打造了多个示范点。此前，高通就与西门子在德国纽伦堡西门子汽车测试中心开展了联合概念验证项目，目前也正在与业界深入探讨5G在汽车制造场景中的应用。

具体到工业不同场景的需求，以汽车制造行业为例，对毫米波频段用于工业提出迫切需求。汽车制造企业一般都有面积非常大的厂房，物料的流动非常频繁，很多企业也都在制造、检测环节开始配置高清摄像头，对物流、制造、质检进行实时监测和信息反馈，产生了海量的上行数据，而这些上行数据在国内目前已分配的5G中低频段中，尚难找到匹配的带宽来支撑。对这些数据的上行需求和5G毫米波的应用，高通做了一系列分析，并与国内企业联合展开研究，验证了在工厂环境里毫米波对海量上行数据的有力支持。此外，高通也在终端领域全面支持了毫米波应用。李俨提到，目前毫米波正在全球加速部署，130家运营商正在投资于5G毫米波技术，国内也一直在推进毫米波测试。

对于国内近期能否有5G专用频谱，王健全教授认为，已发布的工业互联网创新发展行动计划(2021-2023)中明确指出，“探索5G专网建设及运营模式，规划5G工业互联网专用频率，开展工业5G专网试点”，这意味着从国家层面会积极探索基于行业内生需求和内生动力的5G企业专网“建、维、用”新模式。

应用之困

尽管有了R16标准的有力支撑，包括运营商在内的ICT产业链打造了多个5G+工业示范案例，但如中国信通院副院长王志勤在数月前的“5G与工业互联网论坛”上所说，在当下我国工业整体信息化基础较薄弱的态势下，5G与工业系统、新技术的融合以及安全问题有待夯实，工业企业积极性有待提升，模组等产业支撑力不足等，都是5G深入工业领域的几大现实挑战。

王健全教授也坦言，5G+工业互联网现在有不少示范应用，但多集中在生产环节外围，如5G+VR/AR、5G+高清摄像头等实时数据的传输、远程的监控和诊断，是以往运营商更擅长的管道经营类应用。这些应用场景与工业的结合还是松耦合，并非不可替代。

王健全教授认为，工业企业在5G应用上动力不足既有技术原因也有商业原因，“技术方面，工业互联网的相关标准还没有行业企业的深度参与，5G与工业现场网络还是两种独立网络，尚无统一的管控架构，现阶段端到端时延也还难以做到10毫秒以下，工业模组和终端也有待发展。商业方面，进入核心生产控制环节，就需要运营商对网络稳定性、可用性、可靠性提供承诺和保障，如果因为网络原因造成生产或者安全事故，运营商要承担相应的责任，这个对运营商也是极大的挑战。”

曹蓟光进一步提出，5G专网建设中投资成本大、投资收益不明确、专网运维、数据安全等都是企业较为担心的问题，工业模组芯片价格较高，能提供定制化应用解决方案的提供商数量也较少，需求侧的工业企业还面临大量复合型人才缺口，适合自身的5G+工业方案定制成本较高。

为了改善目前5G+工业互联网面临的现实问题，中国信通院重点开展了一系列工作，例如制定发布《5G+工业互联网融合标准体系》，加快垂直行业技术标准化;开展工业5G专网试点的同时推动“5G+工业互联网”先导区建设，以小规模应用形成示范，并依托工业互联网产业联盟建设“5G+工业互联网”联合实验室、技术测试床和行业测试床等，促使5G更深、更广地在工业落地。

解决之道

以典型的小规模应用形成示范效应，先让更多的工业企业看到5G和AI革命性变化， 这是李俨在谈及5G深入工业领域时频频提到的一点。

“矿山这个典型的5G+工业场景中，5G技术提供方和应用方都已抓住了痛点，形成了可推广复制的案例，且标准和设备也在逐步完善，因不同企业需求不同，5G产业链也在逐个领域地摸索和突破。”李俨详解煤矿案例时说，“集成商首先把工业企业所需要的各种需求集中起来，包括高通在内的5G产业链则把5G能力输入到小基站设备、模组设备中，或把边缘计算技术应用到物流车等环节，让移动网络算力和物流车里的AI算力进行融合、匹配、协同。例如，矿山的运输车辆在5G网络中实现的无人驾驶，就很好地突破了以往人力、环境的诸多限制。”

（编辑：安卓应用网_ASP源码网）

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