高通副总裁李俨:合力打造智慧工厂 推动5G应用向纵深迈进

图为高通公司技术标准副总裁李俨博士在2022世界5G大会“5G与工业振兴论坛”上发表主题演讲

如今,5G技术日益成熟,对于智能制造发展而言也愈发重要。李俨在演讲中强调,5G与工业是跨行业融合,能让5G在行业中真正发挥作用的关键角色,是来自传统制造业的专家,而不仅仅是通信行业的从业者。通过制造业的专家掌握了通信技术、计算机技术以及人工智能技术,由他们来优化整个生产的全生命周期,5G才能在这一行业领域里发挥其重要价值。因此,未来高通会继续坚持走进垂直行业,分享自己的技术与经验,助力中国5G工业互联网进一步发展。

以下为演讲实录:

大家好,今天很高兴能够来这里跟大家交流如何推动5G技术跟传统制造业更加深入地融合,助力打造智慧工厂。

今年是5G在中国落地的第三年,过去这段时间大家都对5G寄予厚望,全球范围内都认为5G技术可以深刻地影响传统的生活方式和生产方式。独立研究机构预测,到2023年,5G能够为全球带来13.1万亿美元的经济产出,其中很大一部分来自于制造行业,此外还包括农业、教育、医疗等方面。

行业的5G应用区别与我们今天在手机上刷短视频、看朋友圈的体验。当我们在手机上去体验5G的时候,更关心的是下载速率,是在任何时间、任何地点都能看到这些内容。企业应用最重要的特点之一是位置固定,是在几千平米甚至是几平方公里的区域内组织生产、制造。例如一些大的港口、体育场馆,它们都是区域性业务。在这样的环境下,如何利用5G提高服务,它的出发点和工作优化方向跟基于手机的5G网络体验是不一样的。因此,针对5G在行业里的应用,我们提出了5G专网的概念。

我们来看一个典型的制造业应用案例,在该企业里要搭建企业专网,为生产环节里的各种生产要素提供服务,可能包括机器人、机械臂的控制,以及自动导引运输车(AGV)等,以实现生产要素在厂房内的流动,同时还有一个很重要的环节就是对质量的管控。这些都是在5G进入工厂后,很快就能发挥价值的一些环节。

利用5G技术和人工智能对质量进行管控,可以把工人从这类繁重的工作中解放出来。今天的生产线上有大量的摄像头,这些摄像头对产品的每一个生产要素和每一个环节进行拍照,把拍照结果送到云端进行计算,达到质量管控的目的。同时,我们知道严格的质量管控并不仅是对生产要素本身的管理,更重要的是对生产的整个流程进行管理,以规避由于某些人为的不恰当操作引发的生产故障,而对移动的生产环节的监控也需要大量的数据。

刚才提到了我们在手机上的5G体验,常常涉及大量视频的下载,而在生产环节里大量的数据是在生产线上产生的,这些数据需要上传给中央服务器和数据算力单元来进行AI识别,所以整个网络模型是不一样的。传统的以人为中心的网络,并不适合于生产工业环节,因此我们需要为生产工业单独打造网络。

要做到这一点,移动网络首先要解决的是频谱的问题。全球很多国家都开始研究为工业互联网和工业制造规划单独的频谱。就像我刚才说的,既然很多企业应用的具体位置是固定的,那么频谱的使用应该是区域化的,把频谱授权在特定的区域内进行使用。为此,我们可以看到一些欧洲国家、美国、日本、韩国都分配了3.5 GHz的频段和一些专有的频率给企业,同时很多国家为了进一步促进工业互联网的发展,也推出了毫米波频谱支持本地许可频率的划分。我们国内也正在进行探讨,以进一步支持工业互联网的发展。

5G技术提供了一种新的可能,我们可以通过5G NR-U免许可频谱,进行独立组网部署,也可以跟已授权的频段进行联合使用,提升覆盖效率。

在建设网络方面,我们知道在工业使用中,网络是区域性的专用网络,专用网络首先要提供足够的安全性。今天的很多制造型企业对数据的安全性提出了非常严格的要求。一方面,工业领域的行业应用对网络的安全性和可靠性提出了更高的要求,甚至要求达到6个9(99.9999%)的可靠性;另一方面,企业要求一些敏感的制造业数据必须在企业专有的网络内发生。同时,生产环节也要针对具体的生产要素进行专有优化,比如说刚才提到了生产环节中数据以网络上行为主,企业需要超低时延在机器和生产要素之间实行严格的同步,这些网络要求都要在企业内完成。

要建设一个适用于工业环境的专用网络,有如下几种方法:一种方法是如今运营商做得比较多的,在传统的公共网络里,以网络切片的形式形成一些独立的相互隔离的资源,把这些资源分配给企业,使企业能获得相对虚拟的专用网络,这是今天大家采用比较多的一种方式。目前,中国已部署5G行业虚拟专网超过6000个。

但有的企业不希望自己的数据出厂,同时希望网络能提供更低时延和更高的可靠性,因此另外一种方法是将用户的管理停留在公网,把业务相关的网络流量、网关下沉到企业专网,这是一种比较简单的办法,可以同时利用运营商提供的网络资源,也能把性能进行优化。

当然,很多的企业更加希望做独立部署专网,把所有的网络控制、用户数据放到企业专网内,通过一个独立的防火墙与公网隔离开,只有在需要的时候再跟外网进行协作。要实现这一部署方式,企业需要有更大的带宽、更低时延,同时还要实现精准的定位,而这一切都需要更大的带宽频率资源来支撑。因此毫米波的使用将更加有利于工业应用,毫米波还可以跟传统的低频段进行捆绑,不仅能够实现更加可靠的网络覆盖,还能提供更大的带宽支持行业应用。

推进5G深入行业需要通信人才和制造业人才共同努力,利用5G来优化生产环节的整个生命周期。过去几年,行业做了很多的尝试,通过世界5G大会5G应用设计揭榜赛、工信部“绽放杯”等行业比赛,积攒了上万个优秀的案例,我们也看到一些跨行业的组织机构把通信行业的专家聚集在一起,总结优秀的项目,形成可复制的应用案例。在国际上,5G产业与自动化联盟(5G-ACIA)也从事于5G行业应用案例的设计和总结工作,而高通也通过在全球范围内开展5G企业专网等应用为5G深入行业做出努力。

行业应用也需要面向本地服务优化的可靠的专用网络,而且提出了更多的网络要求。5G在Release 16开始针对行业进行了大量的优化,通过引入超高可靠低时延通信(URLLC)技术提高可靠性,引入时间敏感网络(TSN)来实现网络定时管理,同时提供5G定位,实现对生产要素的跟踪。因此,现在我们可以基于3GPP的Release 16版本进行企业的网络建设。

具体案例方面,高通与博世力士乐在德国工厂实现了相关的案例应用。高通与博世力士乐联合展示了面向时间同步应用的端到端工业解决方案,演示了超低时延和时间同步网络支持的自主移动机器人(AMR),以及在德国分配给本地化授权许可的3.75GHz 5G企业专网现网上,定位自动导引运输车(AGV)。高通为案例实践提供了通信设备的支持,致力于去除整个生产环节里所有的线缆。我们使用了支持多点协作通信(CoMP)的5G基站来提高可靠性,实现多连接,同时支持基于5G的高精度定位,对物料和生产各个环节进行跟踪。这一案例中所使用的6维度的机械臂,可以对整个物料进行拍摄与监控,数据拍摄出来之后上传给服务器,实现对生产质量的监控和管理,同时也可以对AGV进行定位,规划它的路径,保证物料的同步传输。

5G进入行业,还需要解决什么样的网络设备能真正应用在行业中的问题。传统的大型、分层的5G基站设备可能并不适合工业的部署。因此我们可以利用虚拟化技术,利用企业内的算力在企业中部署小型基站,针对企业对数据本地化的要求,利用本地算力把敏感的流量数据送到企业内部的边缘云,利用边缘云技术进行AI算力识别,升级产业自动化。

最后我想强调的是,5G和工业的融合是跨行业的融合,这并不意味着通信行业人才带着5G技术去改造传统的制造业。能让5G在行业中真正发挥作用的关键角色,是来自传统制造业的专家,而不仅仅是通信行业的从业者。只有让制造业的专家掌握了通信技术、计算机技术以及人工智能技术,并由他们来优化整个生产的全生命周期,5G才能在这一行业领域里发挥其重要价值。

而对于通信行业来讲,我们要做的两件事:一是尽可能地简化网络设备,使企业能像用计算机一样使用5G;另一方面,我们要努力走进垂直行业,把技术和经验分享给垂直行业的专家们,使他们更加了解5G技术,了解5G技术能给他们带来的便利,在这个基础上他们能够自发地优化整个制造业环节,基于此,5G才能给整个制造业环节带来更多的效益。

我的分享就到这里,谢谢大家!

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