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5G 牌照发放以来，各界对 5G 的热情一直不减，尤其工信部苗部长最近还说 5G 的主要应用在工业互联网领域。但 5G 到底在工业有哪些实际应用场景？5G 作为公共的蜂窝网络，又如何应用在局域网为主的工厂？回答这些问题前，我们可能还要从原理和部署模式出发，搞清一些重要问题，才能真正理解 5G 将如何用于工业场景。
一、目前 5G 不完全等于运营商商用网络
首先我们要搞清楚的是，我们所期待的 5G 工业应用，和目前的各地 5G 运营商网络建设，还有着明显的区别。
通常讲到 5G，我们会提到 5G 支持三种基本类型的通信：增强型移动宽带（eMBB），大规模机器类型通信（mMTC）和高可靠低延迟通信（URLLC）。正是这 3 种通信的各种优点，让人们对 5G 在工业的应用充满了想象。
但我们必须注意的是，目前 5G 标准是分阶段的，现在冻结的 R15 版本主要面向 eMBB 大带宽业务的，面向 uRLLC 的高可靠低延时标准 R16 版本还在制定中，预计今年年底才冻结，eMTC 的则更晚。R16 版本冻结前，目前的 5G（R15 版本标准）应用主要还是围绕大带宽数据传输展开，当前讨论高可靠低时延的应用还是以畅想为主，至少目前运营商自己通过 5G 网络开展的应用，并没有 uRLLC 的部分。
不过，目前已经应用的 5G 案例有很多也提到了低延迟，但主要是得益于 5G 的高传输速率。很多延迟能够降到 20ms 水平，但还达不到 uRLLC 标准的 1ms 级别要求。但研发通信设备的华为等，倒确实是在 1ms 级 uRLLC 方面有一些试点项目，如 X Labs 实现了 5G 下 1ms 的延迟实现倒立摆实时控制，与 Festo 测试云化 AGV 远程闭环控制，与 Beckoff 实现 PLC 无线通信等，但还未大规模商用。不排除部分企业和运营商、华为等合作在厂内建设了 1ms 级延迟的 5G 切片，并开展工业实时控制方面的应用试点。
二、5G 的两大类应用方向
在这样的技术现状下，5G 在工业领域，其实主要有 2 大类应用方式：
方式 1：工厂内布置 5G 网络，用于设备数据通信，大规模数据传输等
提到工厂内的应用，最容易想到的还是控制。工业控制大致分为设备级，产线级和车间级，设备级和产线级对可靠性和延时要求很高，又很少移动，因此在 uRLLC 完成前，目前主要还需要通过现场总线等有线方式。车间级网络的布置和控制倒是有 5G 应用的空间。
随着工业互联网的发展，越来越多的车间设备，如机床、机器人、AGV 等开始接入工厂内网，尤其是 AGV 等移动设备的通信，有线网络难以满足，对工厂内网的灵活性和带宽要求越来越高。传统工厂有线网络可靠性带宽高，但是灵活性较差，无线网络灵活性较高，但是可靠性，覆盖范围，接入数量等都存在不足。兼具灵活性、高带宽和多终端接入特点的 5G，成为承载工厂内设备接入和通信的新选择。
由于 1ms 级的 uRLLC 标准还未定，当前应用试点的 5G 设备数据通信主要是基于 5G 大带宽和接入设备量多的特性，带来的延迟下降及更好的可靠性，替换目前的 WiFi 类无线通信方案。
WiFi 目前用于设备通信主要问题是和 4G 网络频段接近，易被干扰，覆盖能力不足，接入能力不足。5G 网络相比 WiFi 的优势，主要是传输速率更快，延时更低，支持同时接入的设备更多，通信的抗干扰性更强。
5G 传输速度相比 WiFi 提升还算明显。WiFi 分为 2.4Ghz 和 5Ghz 两种，5Ghz WiFi 工作在 5Ghz 频段，速度更快，目前典型的 5G WiFi 峰值速率约 1.7Gbps 左右。5G 网络采用 eLTE 技术，我国确定的工作频段也在 3Ghz-5Ghz，在 100MHz 带宽下，5G 网络可实现 10Gbps 峰值速率， 要高于 5G WiFi。WiFi 的下一代标准 WiFi 6，也可以达到 9.6Gbps 峰值速率，但离普及还有一定距离。
速度快带来延时的降低。有些工厂 AGV 实测传输延迟从几百 ms 降低到几十甚至几 ms。喜临门的 5G 网络将数据采集延时从 45-200ms 降低到了 25ms 左右。新安化工园将多个数据采集终端通过 PLC 汇聚后接入 5G 网络，实现控制平台实时监测，一旦发现数据异常，立即报警并启动反向控制系统，端到端时延平均在 20ms 左右。
5G 支持的设备接入也更多。新凤鸣集团长丝生产车间在 5G 网络下，企业数据采集点位从 8 万个提升到 21 万个。
构建好 5G 工厂网络后，其应用主要有 3 个方面：
1. 设备数据采集。武汉中科虹信车间的 5G 示范线、新凤鸣集团长丝生产车间、湖州诺力四期智能工厂、喜临门 3 条袋装弹簧生产线、2 条绗缝生产线、新安化工园等，都布置 5G 网络用于设备数据采集和通信。
2.AGV 通信和控制。AGV、叉车等厂内车辆，目前正在普及无人自动控制和调度，但由于设备持续移动，通信和控制不适合使用有线网络，因此对无线网络需求明显。当前 AGV 的无线通信主要通过 WiFi，新凤鸣、兆丰机电、山推车间则已经在应用基于 5G 通信的 AGV。未来厂区内只要 5G 无线网络覆盖到的地方，就都可以实现 AGV 的运行。
3. 大规模数据传输及云 + 边分析。图像、视频等大规模数据，从前只能通过有线传输，或无线延迟较高，如今则可以通过 5G 传输，并实时在云端进行三维重建、AI 识别等分析，将结果返回现场，指导现场生产。应用这类的方向有：
1）高清视频监控
新凤鸣集团长丝生产车间以 8K 超高清的影像同步传输到生产调度中心，监控中心的专家团队实时向现场维护人员作出操作指导。金陵石化厂区内实现 5G 网络全覆盖，将现场高清视频传输到监控室，安全督导员不需跑现场进行无死角安全督导。
当然如果只是视频监控，对延时要求并不高，使用变焦摄像头也可以解决清晰度问题。
在空旷空间，5G 的优势更明显一些。扎哈淖尔煤业公司安装了 6 座 5G 基站，实现了生产现场全覆盖，并给煤炭自卸车装上了 360 度无死角摄像头，利用环视模块的图像拼接，实现驾驶人员对车辆周围环境无盲区直观观察，并通过 5G 网秒传至安全监控中心，实现了白天有效监控距离 10 千米 , 夜间有效监控距离 3 千米的高清监控。
2）机器视觉质检
通过 AI 进行缺陷监测等质检，如今已经在很多行业应用，过去这一方式由于数据量大，图像传到服务器分析时间较长，通过 5G 则可以将高清产品图像快速发送到云端服务器，实时 AI 分析并反馈结果。中国电信湖南公司携手中兴通讯共同打造的 5G 智能制造基地内，产品合格率在人工检测的基础上再提升 30%，罗博特科则将 CCD 硅晶片检测分选机接入 5G 网络，实现硅晶片的自动分选。
杭州汽轮集团的 5G 三维扫描建模检测系统，传输的则是三维数据。车间将零件的立体扫描数据实时传输到云端服务器，实体重建零件的三维模型，并通过与标准模型的比对，判断产品误差率是否在正常范围内返回现场。由于 5G 的高速传输，系统使得检测时间从 2-3 天降低到了 3-5 分钟，使得产品从抽检变为了全检，还建立了质量信息数据库。
这类大规模数据如果不通过 5G，目前则可能是采用现场直接放置计算机，通过以太网等方式将视频传输到计算机进行分析识别。本地计算机运行训练好的深度学习模型倒也可以，不过计算量更大的三维重建可能就存在难度，大规模数据还是要上传服务器进行深度学习训练。此外，现场放置计算机可能也会受到场地的限制。
3）AGV 视觉导航
目前的 AGV 视觉导航主要采用磁导、二维码、激光等方式，磁导和二维码需要预先布置场景，灵活性较差，激光导航灵活性较强，但成本较高。直接采用视觉计算导航，灵活性高，成本可低于激光，但技术难度加高，数据计算量大，基于 5G 将实施视觉画面传输到云端服务器计算，并实时返回结果控制 AGV, 则有助于 AGV 视觉导航方式的应用。
不过 AGV 视觉导航虽然灵活性更高，实际应用范围却并不多，需要产线物流具备高柔性的场景还不多，反而带来很多成本增加，应用空间可能比较有限。
4）ARVR
AVR 在工业主要用在远程指导等场景。如产线操作员在生产操作中突遇紧急困难，可通过佩戴 AR 眼镜，以第一视角与技术专家进行远程实时音视频通讯。专家在看到眼镜端采集的视频后，可即时实施 AR 标注、冻屏标注等系列操作并反馈到操作员视线中，或将部分实用资料，包括介绍文档、视频解说等，一并传输给现场人员，辅助现场解决疑难问题。
AR 远程指导对 5G 的应用，可能主要是更清晰的视频传输，VR 则主要是需要以 5G 实现 Gbps 级数据的传输，去掉连接头显的线。不过在 5G 之前，TPCAST 们已经实现了这一目标，5G 或许能简化 TPCAST 们的方案。海尔智能 +5G 互联工厂内，就应用了 AR 远程指导的场景。
方式 2：通过 5G 广域网络，实现设备远程遥控和大规模数据传输等
在广阔室外运行的一些作业车辆、飞行器等，由于工况危险、作业范围偏僻等原因，有一定的遥控需求，也初步实现了一些遥控功能。但这些遥控要么使用近距离通信方式，场景受限，要么使用广域无线网络，但数据传输能力有限。广阔场景，如大型矿山，只能使用广域网络，但 4G 实时行驶画面传输延滞后明显 ，导致车辆运行速度无法提高，不能实现远程遥控的有效应用。
除了远程遥控，车辆、无人机等运行、作业时，还有运行信息回传的需求。随着通信网络发展，车辆回传信息从 2G 时代基本 GPS 信息，到 3G 时代各类运行参数，以及 4G 时代的视频，一直在持续提升。5G 的大带宽网络用更低的延时实时回传高清视频，结合数据的实时云端分析和结果返回，则可以形成一系列实时分析控制应用。
1. 车辆、飞行器远程遥控
洛阳栾川矿业联合华为、联通、跃薪智能，在矿山安装了 9 个 5G 基站，部分采矿设备和运输车辆通过接入 5G 网络，毫秒级低延时实时传输作业画面到控制室，及 1200 公里外的华为展厅，从而实现穿孔、铲装设备、运输车辆的远程操作控制。基于 5G 的无人驾驶矿车速度从 4G 时的 10 公里每小时提升到 30 公里每小时，效率大大提升。
中兴联合浙江电信、宁波工业互联网研究院、浙江大学控制学院则测试了基于 5G 的汽车远程驾驶业务。测试时驾驶舱位于杭州电信武林展厅，而车辆则在上百公里之外的宁波工业互联网研究院，宁波远端车辆的车载高清摄像头通过中兴通讯 5G 模组，将宁波现场道路情况、驾驶实况高清视频回传至杭州驾驶舱，驾驶舱则实时将控制信号回传至远端车辆，两地联动实现了远程实时控制。
丰田和日本电信运营商 NTT DoCoMo 也联手实现了通过 5G 网络操控 10 公里以外的人形机器人，展示了 5G 设备操控更多的潜力。
如果此技术远程操控的换成武装无人机，很多电影中无人机追杀人的场景无疑很快就会到来。当然，现有的不少军用无人机，依靠军用通信系统，已经实现了远程遥控和攻击。
当然，设备遥控在空间较大的工厂内也可以通过布置 5G 网络的方式应用。宁波舟山港梅山岛国际集装箱码头 4 号堆场，就通过 5G 的布设，将轮式龙门吊作业视频回传远程控制台，使操作人员通过控制手柄远程遥控龙门吊吊具等。系统可以达到 18X30-60M 的传输带宽，
2. 远程巡检、数据采集分析
上海联通和上海上海天然气管网公司合作 5G 工业无人机解决方案，现场直播 5G 工业无人机在崇明岛上沿天然气主干网实时飞行巡线采集的高清视频，同时后台自动识别工作区，对前后两次无人机拍摄图像的对比分析，判断工作区管道变化情况，显著提升效率，降低成本，并保障作业人员人身安全。
广州海工船舶设备公司则给无人艇安装各类摄像头，用 5G 将数据实时传输到后方数据库，用于水质监控。无人船船舱下面是浸没水中的水质检测探头，船顶上是全景摄像头时刻记录水面和水域环境，船舱内精密的仪器现场分析水质情况和各类参数。这些水质分析数据与水面、水域情况，都通过 5G 信号实时回传到后方数据库。相比传统采用后分析的过程，水质监控的实时性极大的提高。
三、5G 网络接入方式，未来工业应用的关键
作为为运营商网络而生的技术，5G 网络天然就是要构建一张巨大的公网，但这个网络跟日常工业企业的内网需求存在显著差别，工厂内部不同的业务需要的网络不同，更重要的是工厂网络一般是局域网，为了安全很多都追求与公网的物理隔离。
将一个广域网技术用在需求局域网的场景，显然会有很多问题，因此 5G 也衍生了 MEC 边缘处理器、切片等一系列新技术来适应工业应用。简单来说，目前企业应用 5G 的话，有这么 3 种方式：
第一种，也就是目前 5G 工业应用最多的方式，通过放置在最低到工厂 MEC 边缘处理器，实现以边缘计算节点（从整个运营商网络看，一个 MEC 处理器是一个边缘计算节点）为服务器的局域网。
这种模式下，联网的设备加装 5G 通信模组（或厂内布置 CPE，将 5G 信号转为 WiFi 信号连接设备），适当布置基站构成整个网络，在车间布置 MEC 服务器，用于企业内数据通信，及与运营商大网的连通。这种模式下，企业的数据通过 MEC 服务器在企业内中转，没有流向公网，从而事实上构建了一个给企业专用的小型局域网。事实上要保证低时延，也只有尽可能的将服务器靠近企业。
目前不少应用都有这方面尝试，但要将 MEC 服务器下放到企业内部并不容易，广东移动给广东一家钢铁厂打造 5G+ 智慧钢厂时，将边缘服务器下沉到了地市数据中心，实测数据从钢厂产线到网络边缘物联网平台之间的回传时间，约为 21ms。电信和三一重工合作了一个 AGV+5G+MEC 的案例，获得了 " 绽放杯 " 一等奖，MEC 则准备部署在企业级边缘。
这种方式组网时，仍然也需要布置在厂内布置基站。根据工厂面积，5G 的布置也可能使用宏基站，或者小基站。室外环境宏基站更适合，室内可能也以小基站为主。
小基站为主的组网布置方式，相比 WiFi 布置上并没有简单很多。一般 WiFi 室内覆盖范围几十米左右，5G 小基站覆盖范围也是半径 50-200m 左右，与 WiFi 接近。湖州诺力四期智能工厂通过 5G 基站的设置，取代了原有的 70 个无线 AP，但武汉中科虹信车间的 5G 示范线只有 30 米长，却布置了 30 个每个辐射范围只有 30 米半径的小基站。
空间更开阔的港口环境下，5G 基站需要量少很多。华为在宁波港一共布置了 3 个宏基站和 8 个 AAU，就覆盖了 45 万平米的区域。
第二种方式，则是不设置 MEC 服务器，但通过软件手段，类似 VPN 的方式，在整个大的网络中，开辟一条软的网络通道给企业，形成虚拟局域网，也就是 5G 切片。由于服务器可能离企业较远，这种方式传输延迟可能天然不如第一种方式更好。
第三种方式，则是针对要求更高的情况，使用 5G 基站组网的这个原理，为企业组建一个与运营商大网物理隔离的真正的专网。这种模式下，企业更像是一个小运营商，自己搭建了一整个网络，与三大运营商没有太多关联，不像前两种方案，还是与运营商网络有连通。5G 的高带宽、低延时和高可靠性能如果全都达到，企业建设一个专网，可能会大大简化目前多种方式并存的网络布置方案。
不论从安全性，还是性能方面，这种企业专网都更符合工业企业的需求，德国的宝马、大众、戴姆勒，中国台湾的鸿海集团、中油、台塑等企业，都表达了自己建设企业专网的意向（尤其是汽车企业面向未来的自动驾驶）。但是在当前的政策下，企业建专网，其频段是需要经过政府审批许可的。我国大陆目前的 5G 网络给三大运营商的频段都是用于 5G 大公网的，并没有针对工业应用的频段。
其它国家、地区针对这一问题已经提出了一些解决思路，台湾给了 5G 专网三个选择，一是向电信运营商租用专有网络，二是向电信运营商租用频谱，自己建设，三是政府规划专用 5G 频谱，让企业申请调配。而目前德国、日本、英国、中国香港等则都已经针对垂直行业应用，保留了特定 5G 频谱。我国大陆这块会如何处理，目前似乎还不清楚。
假设 5G 企业专网能够落地，工业互联网的概念，将和我们现在的理解不一样。如果 5G 的 eMBB、uLLRC、eMTC 都成熟，规划了面向行业的频段，企业或行业建设成了专门面向工业应用的，与运营商大网隔离的工业网络，这个网络就成为纯粹面向工业的专用网络。在这种条件下，整个工业网络接入的市场将会非常庞大，工业数据安全的问题也能够得到更好的解决。
5G 企业专网将冲击运营商的商业模式。如果政策限制 5G 专网只能由运营商来建，则 5G 专网给运营商带来一块纯 2B 做网络建设解决方案的业务。如果不是，这部分业务很大可能会流失到华为、中兴们手中。5G 专网不再与运营商大网连通，运营商可能会失去不少企业客户。
面对工业场景的组网需求，运营商已经在积极发力。中国移动提出企业专网解决方案（简称 ENS），基于基站和频率是否和公众用户共享，ENS 包含三种网络架构满足港口等典型行业的多业务的组网需求，包含：频率独享、基站共享的混合专网（M.ENS）；频率和基站都共享的虚拟专网（V.ENS）频率和基站都独享的物理专网（P.ENS）。青岛港龙门吊远程作业应用就采用了其中的 M.ENS 组网模式。
总结：5G 到底将优先应用在哪些场景
短期看，5G 比较适合优先应用的场景有大概四种：
1. 一般工厂车间，5G 用于 AGV 等移动设备。
2. 一般工厂车间，5G 用于大规模数据传输和后台实时分析。
3. 港口、矿山等面积较大的封闭工业现场，5G 用于设备远程遥控作业等。
4. 燃气管道、电力输送线、河流等开放场景，通过 5G 实现远程巡检和监测
当然，这只是目前应用试点中体现出来的较多的应用场景。目前的应用试点离实际商用，还差着投入产出比和数据安全两个关键问题要解决。
花费方面，1，2，3 都可以做成 MEC 服务器部署于企业的形式，避免数据通过运营商大网形成流量费，主要费用在于整个网络建设。单就一个简单应用场景布置 5G 网络，1，2 可能并不如用 PON、工业以太网、WiFi 成本更低，只有 3 从应用需求，成本各方面更容易落地。
布置 1 个网络，承载多种应用，从投入产出角度讲才相对比较划算。当前的 eMBB 业务能够承载的应用场景在整个工厂的占比可能还不高，如果未来大带宽、ms 级高可靠和低延迟都实现，能替代掉大部分工厂通信方式，新建工厂只需要布置好 5G 网络，就可以实现全厂通信，那带来的变革和市场将是巨大的。当然，这块核心在于 5G 技术上能否替代各种工业有线、无线网络，还需要后续深度研究。
对于 4，以目前的网络而言，数据通过运营商网络传输的巨额流量，对应的费用可能不低，对实际的应用影响较大。未来如果能建成行业专网，数据在专网 传输，不经过运营商网络，才有望显著降低流量费用，不过建专网的成本本身也不会低。
安全方面，目前的 MEC 服务器方案，企业数据连通到了整个运营商网络，理论上存在被从公网攻入工厂内网的风险，目前的工业互联网面临的也是同样的问题，也是为何目前大型企业普遍倾向于自建私有云，而非接入公有云。即便与运营商网络隔离的 5G 专网，无线通信天然容易接入的特点，仍然对应着一定的安全风险。如何保证数据和网络安全，成为运营商想推进 5G 工业应用的关键问题。
综合成本和安全考虑，或许未来 5G 用于工业市场巨大，但要解决的问题仍然很多。5G 工业应用本质上还是运营商拿着锤子找钉子，拿 5G 去找应用场景。如果从工业需求出发看这个问题，用 5G 的通信技术，工作在非授权频段，在制造企业自建局域网，或许才是更容易被市场接收的方案，但重点就在于政策的考量了，这块 NB-IOT 与 LoRa 已经有了前车之鉴。
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