5G+智能制造=？太牛了，怪不得有人急眼了！

5G的超高无线速度，将给社会的一切带来一场升级革命。这就是量变引起质变社会变革。

5G时代，引爆人们对未来变化的遐想

5G应用已经成了热门话题，如5G AR/VR、5G车联网、还有重量级热点5G智能制造。

那么5G智能制造是什么概念，5G对于智能制造有什么样的意义?

制造业在国家层面乃至整个人类社会扮演着至关重要的角色，智能制造已然成为全球化课题和国家级战略课题，很多国家都在智能制造领域进行了规划和部署，如中国“中国制造2025”、德国“工业4.0平台”、美国“工业互联网计划”等。

5G就是高速信息通讯

信息通信系统升级是智能制造中很重要的一环，5G在使能智能工厂多样化需求方面，有着绝对的优势。

华为Wireless X Labs通过典型的智能制造应用场景和Use case，对智能制造对5G网络的多样化需求进行研究。

X Labs是一个新的研究平台，将运营商，垂直行业合作伙伴和行业领导者聚集在一起，共同探索移动应用的未来用例，推动企业和技术创新，促进开放的行业生态系统。如下为华为和德电针对5G端到端低时延网络在智能制造领域的联合展示。

各个国家为啥都这么重视智能制造

广义上智能制造是具有信息感知获取、智能判断决策、自动执行等功能的先进制造过程及系统与模式的总称。具体来看智能制造体现在制造过程的各个环节与信息技术的融合，如大数据、云计算、人工智能、物联等技术。

简而言之，智能制造具有以下特征：以智能工厂为载体，以关键制造环节的智能化为核心，以端到端数据流为基础，以通信网络为基础支撑。通过自组织的柔性制造系统，实现高效的个性化生产的目标。CIMES小编认为，智能制造才是真正的自动化生产，未来工厂通过智能的设备及控制系统，从原料到生产到成品的全自动的方式实现，可以理解为你躺着睡大觉，饭菜就端到你的面前了。

以汽车生产线为例，智能制造柔性生产过程中，定制化车辆通过云化的智能信息物理系统的调度在动态生产线上自主移动，完成生产步骤。动态产线可按需组合以满足不同车型和配置的需要，实现车辆定制化的生产，并且产线智能生产将大大缩短定制化周期，同时也极大减少了汽车厂商的库存以及资金占用，降低了生产成本。而传统顺序生产的汽车产线在灵活度上很难满足高度定制化的需求，并且定制化生产周期更长。

智能制造对5G网络有哪些需求？

1）智能制造为什么需要无线通信

了解什么是智能制造后，显而易见智能制造过程中云平台和工厂生产设施的实时通信、以及海量传感器和人工智能平台的信息交互，和人机界面的高效交互，对通信网络有多样化的需求以及极为苛刻的性能要求，并且需要引入高可靠的无线通信技术。

高可靠无线通信技术在工厂的应用来看，一方面，生产制造设备无线化使得工厂模块化生产和柔性制造成为可能。另一方面，因为无线网络可以使工厂和生产线的建设、改造施工更加便捷，并且通过无线化可减少大量的维护工作降低成本。

2）无线通信网络在智能制造应用面临哪些挑战

在智能制造自动化控制系统中，低时延的应用尤为广泛，比如对环境敏感高精度的生产制造环节、化学危险品生产环节等。智能制造闭环控制系统中传感器(如压力、温度等)获取到的信息需要通过极低时延的网络进行传递，最终数据需要传递到系统的执行器件(如：机械臂、电子阀门、加热器等)完成高精度生产作业的控制，并且在整个过程需要网络极高可靠性，来确保生产过程的安全高效。

此外，工厂中自动化控制系统和传感系统的工作范围可以是或者几百平方公里到几万平方公里，甚至可能是分布式部署。根据生产场景的不同，制造工厂的生产区域内可能有数以万计传感器和执行器，需要通信网络的海量连接能力作为支撑。

5G网络具备的能力

华为在北京怀柔率先完成了由IMT-2020(5G)推进组组织的中国5G技术研发试验无线技术第二阶段测试。在C-Band 的测试环节中，利用200MHz带宽，通过5G新空口及大规模多入多出等技术进行测试，小区峰值超过20Gbps，空口时延在0.5ms以内，单小区大于1000万连接。

和传统的移动通信技术相比，5G将进一步提升用户体验：在容量方面，5G通信技术将比4G实现单位面积移动数据流量增长1000倍;在传输速率方面，单用户典型数据速率提升10到100倍，峰值传输速率可达10Gbps(相当于4G网络速率的100倍);端到端时延缩短5倍;在可接入性方面：可联网设备的数量增加10到100倍;在可靠性和能耗方面：每比特能源消耗应降至千分之一，低功率电池续航时间增加10倍。

5G典型制造业应用场景

1）5G 使能工业AR应用

在未来智能工厂生产过程中，人将发挥更重要的作用。然而由于未来工厂具有高度的灵活性和多功能性，这将对工厂车间工作人员有更高的要求。为快速满足新任务和生产活动的需求，增强现实AR将发挥很关键作用，在智能制造过程中可用于如下场景：如：监控流程和生产流程。生产任务分步指引，例如手动装配过程指导;远程专家业务支撑，例如远程维护。

在这些应用中，辅助AR设施需要最大程度具备灵活性和轻便性，以便维护工作高效开展。因此需要将设备信息处理功能上移到云端，AR设备仅仅具备连接和显示的功能，AR设备和云端通过无线网络连接。AR设备将通过网络实时获取必要的信息(例如，生产环境数据、生产设备数据、以及故障处理指导信息)。

在这种场景下AR眼镜的显示内容必须与AR设备中摄像头的运动同步，以避免视觉范围失步现象。通常从视觉移动到AR图像反应时间低于20ms，则会有较好的同步性，所以要求从摄像头传送数据到云端到AR显示内容的云端回传需要小于20mms，除去屏幕刷新和云端处理的时延，则需无线网络的双向传输时延在10ms内才能满足实时性体验的需求。而该时延要求，LTE网络无法满足。

2）5G使能工厂无线自动化控制

在自动化控制中，倒立摆是典型的应用。倒立摆原理用于机器人各种姿态控制、航空飞船对接控制等姿态控制等工业应用。华为X Labs通过倒立摆验证5G对极低试验自动控制的价值，研究表明，当倒立摆运行在4G模式下时，4G的过高时延，使得倒立摆的控制指令不能得到快速执行，倒立摆起摆到稳态的时间过长，达到13.2秒。

当运行在5G模式下时，5G的1ms超低时延，使倒立摆的控制指令快速执行，起摆到稳态只用4秒。通过对比，可以看到5G低时延网络在自动控制的巨大价值，网络端到端时延从4G的50ms减低至5G的1ms。

自动化控制是制造工厂中最基础的应用，核心是闭环控制系统。在该系统的控制周期内每个传感器进行连续测量，测量数据传输给控制器以设定执行器。典型的闭环控制过程周期低至ms级别，所以系统通信的时延需要达到ms级别甚至更低才能保证控制系统实现精确控制，同时对可靠性也有极高的要求。如果在生产过程中由于时延过长，或者控制信息在数据传送时发生错误可能导致生产停机，会造成巨大的财务损失。

此外，在规模生产的工厂中，大量生产环节都用到自动控制过程，所以将有高密度海量的控制器、传感器、执行器需要通过无线网络进行连接。

闭环控制系统不同应用中传感器数量、控制周期的时延要求、带宽要求都有差异，典型来看，周期时间和通信带宽大小的一些典型值如下：

5G切片网络可提供极低时延长、高可靠，海量连接的网络，使得闭环控制应用通过无线网络连接成为可能。基于华为5G的实测能力：空口时延可到0.4ms,单小区下行速率达到20Gbps，小区最大可支持1000万+连接数。由此可见，移动通信网络中仅有5G网络可满足闭环控制对网络的要求。

3）5G 使能工厂云化机器人

4）云化机器人的通信需求

在智能制造生产场景中，需要机器人有自组织和协同的能力来满足柔性生产，这就带来了机器人对云化的需求。和传统的机器人相比，云化机器人需要通过网络连接到云端的控制中心，基于超高计算能力的平台，并通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制。

通过云技术机器人将大量运算功能和数据存储功能移到云端，这将大大降低机器人本身的硬件成本和功耗。并且为了满足柔性制造的需求，机器人需要满足可自由移动的要求。因此在机器人云化的过程中，需要无线通信网络具备极低时延和高可靠的特征。

5G网络是云化机器人理想的通信网络，是使能云化机器人的关键。5G切片网络能够为云化机器人应用提供端到端定制化的网络支撑。5G网络可以达到低至1ms的端到端通信时延，并且支持99.999%的连接可靠性，强大的网络能力能够极大满足云化机器人对时延和可靠性的挑战。

华为已与德国与制造企业开展智能制造领域的合作。如与Festo共同合作基于5G切片网络的云化机器人的项目,项目通过5G uRLLC(超高可靠和低时延通信)切片网络，针对云化机器人闭环控制系统的高可靠性和实时性的满足度进行测试。

机器人的轨迹信息和控制数据在制造云中处理有助于系统计算能力的扩展和机器人平台的节能。机器人生产服务与制造云的结合意味着将工业机器人的基本功能与高性能的计算系统进行实时协同，5G切片网络使能了这一应用场景。

5）机器人与协同设施间的通信需求

在智能制造柔性生产中，移动机器人是关键的使能者。在生产过程中要求多移动机器人之间的协同和无碰撞作业，所以移动机器人之间需要实时进行数据交换满足该需求。移动机器人和外围设备间也需要进行通信。例如，如起重机或其他制造设施。因此移动机器人需要和周边协同设施机进行实时数据交换。

随着智能制造场景的引入，制造对无线通信网络的需求已经显现，5G网络可为高度模块化和柔性的生产系统提供多样化高质量的通信保障。和传统无线网络相比，5G网络在低时延、工厂应用的高密度海量连接、可靠性、以及网络移动性管理等方面优势凸显，是智能制造的关键使能者。

机器视觉迎来黄金发展时期，企业怎么才能制造优势

巨头接连布局机器视觉，机器智能化逐渐成为现实。随着近年工业自动化中机器视觉技术的发展，视觉技术不断更新迭代，使得其在智能制造中的地位日益显现，包括生产自动化中的各种检测，定位和识别工作，以及人工智能、智能制造、无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等领域的进步，可以说机器视觉迎来黄金发展时期。

机器视觉的产业链可以分成上游的部件级市场、中游的集成和整装市场，以及下游的应用市场。机器视觉的上游包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件、图形交互界面、工控机等图像获取的软硬件提供商。此外还包含有电传单元、机械单元等核心零部件。

中游是集成和整机设备商，设备组装和集成环节考验的是企业性价比、深度定制以及服务优势；下游主要是应用在半导体设备和电子这种制造行业、汽车、印刷包装，还有烟草、交通等领域。

由于国内机器视觉起步较晚，近年来才开始发展起来，真正的开始应用，所以中国的机器视觉产业主要集中于技术含量和价值量都较低的集成及设备组装上。

而国外部分工业视觉制造商具备全产业链优势，其基本垄断了中高端市场，视觉算法软件主要有vision pro、halcon、mil、hexsight、evision、avl等；智能相机主要有康耐视、基恩士、microscan、邦纳等。

总结来说，这是一个技术称王，毛利率极高的产业。而之前由于国外厂家垄断了核心技术和服务场景较少的原因，整个行业偏窄，而现在国内厂家开始对核心技术发起冲击，同时深耕应用场景，行业规模快速扩大，价格急速降低。但短期内行业技术还是难以突破，核心利润仍然被外资掌握。

短期看3C，长期看整体

在应用方面，机器视觉工业应用广泛，主要具有四个功能，引导和定位、外观检测、高精度检测和识别。而从行业看，短期内电子和半导体制造仍是工业视觉核心的下游应用领域，主要因为半导体和电子设备制造对工业视觉技术存在刚性需求。

工业视觉具有高精度的特点，天然适合高性能、精密的专业设备制造。以半导体制造为例，其前、中段过程都需要工业视觉的精密定位与视觉测量，后段制程中晶圆的电器检测、切割、AOI封装、检测等过程都需要大量运用工业视觉技术。

未来国内企业首要需立足于电子行业。我国早已成为世界上最大的3C产品制造国，产能约占全球70%。但3C整体自动化设备渗透率只有20%左右，导致国内机器视觉渗透也较低，因为机器视觉大都结合自动化设备同时应用。

随着技术的发展和成本的下降，未来其他工业将接力3C成为行业发展的推动力。

（ENI经济和信息化网、搜狐号朗锐智科）

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