截至 2020 年底，全球已经在 57 个国家和地区商用了 142 张5G 网络，全球 5G 终端连接数达到 2.3 亿。其中中国 5G 的发展尤其令人瞩目，2020 年中国累计建成 5G 基站将近 72 万座，实现了重点区域的连续覆盖，5G 终端连接规模全球占比超过了 85%。在这些数字的背后，5G 在行业市场的应用发掘和发展也是市场焦点。5G 走向行业的核心是 ICT 的数字要素与 OT 技术的深度融合和再次升级，生产要素的变化驱动生产力和生产关系的变化。
未来 10 年，将是中国产业互联网最值得期待的 10 年。5G 技术作为驱动产业互联网发展的重要因素，这既是一个新的机遇，同时也存在着巨大的挑战。我们欣喜的注意到行业客户在从信息化、自动化向数字化、智能化转型的过程中都在积极的拥抱 5G 技术，也在思考如何利用新的连接和服务能力更好的为企业赋能，目前中国 5G 赋能行业方面的探索如火如荼，包括在商业化模式上，并取得了很多宝贵的经验。
本期的智能内参，我们推荐GSMA的报告《中国 5G 垂直行业应用案例2021》，联合中国运营商和技术伙伴，原报告共汇集 21 个优秀的 5G 行业应用实践，这里我们归类整理了其中16个行业应用实践，涵盖工业制造、港口矿山、交通运输、电力、医疗和内容等诸多领域，聚焦新一代信息技术在行业市场的应用场景、技术特点和未来发展机遇。
本期内容来源：GSMA
01.5G+AI技术的质检车间
2020 年，是 5G 规模建设的一年。江苏移动从本省实际出发，在工业制造领域积极探索“5G+ 工业互联网应用”。江苏省有发达的制造业产业集群，但也存在生产效率难提升，数字化水平不足，生产安全难保障等痛点。江苏移动以 5G 网络为基石，工业智能应用为切入点，已拓展了 200 多个 5G 垂直行业项目，其中与 72 个行业客户联合开展了“5G+ 工业互联网”的探索。中国移动通信江苏有限公司常州分公司（以下简称“常州移动”）联合常州微亿智造科技有限公司（以下简称“微亿智造”）和中兴通讯，打造 5G+AI 质检示范车间端到端方案，成功在江苏精研科技有限公司落地。
1、行业挑战
江苏精研科技有限公司，是一家专业的金属粉末注射成型（MIM）产品生产商和解决方案提供商，是国内 MIM行业内首家上市公司，主营业务为消费电子领域和汽车领域提供高复杂度、高精度、高强度的定制化 MIM 核心零部件，为该细分行业排名第一的企业。公司重视产品技术研发，副总裁邬均文先生参与完成的“高性能特种粉体材料近终形制造技术及应用”项目荣获 2019 年度国家技术发明二等奖。公司产品现已最终应用于微软、Fitbit、三星、VIVO、OPPO、联想和本田等国内外知名消费电子和汽车品牌。
在精研科技实际生产环节中，3C 产品零部件质检部分的工作需要投入大量的人力，客户对品质要求严格，每个零部件需要人工借助工业电子显微镜，耗费 30 秒至 1分钟才能完成质检，为此精研在质检车间投入近 3000 名工人，占全厂总人数二分之一，每月支出的人工成本超过2500 万元。而对于整个制造企业而言，工业质检领域一直面临人工检测质量不稳定、招工难、留人难、培训难、成本高等难以解决的痛点。尤其在 2020 年新冠疫情的形势下，招工尤为困难，另一方面企业面临着苹果等品牌天量订单交付的压力，如果不能按时交付，将会面临巨额的赔款。
为此，常州移动、微亿智造和中兴通讯等单位进行联合创新，立项开发“5G+AI 缺陷检测”解决方案。本项目依托微亿智造在国内 AI 缺陷检测领域领先的技术优势，联合常州移动和中兴通讯在精研科技质检车间部署5G+MEC 专用网络，共同开发 5G+AI 质检机产品、打造5G+ 工业大数据云平台，形成端到端解决方案，服务于制造企业质检，不断提升工作效率。
2、解决方案和价值
5G+AI 质检端到端方案。微亿智造是一家专注于研发工业视觉质检和工业大数据平台的公司，在国内 AI 质检领域具备领先优势。江苏移动常州分公司与生态合作伙伴微亿智造科技有限公司一起，通过深入精研科技生产车间调研，提炼质检需求。项目为精研科技定制开发的 AI 质检机，整合了工业相机，机械臂，PLC（可编程逻辑控制器）等元器件。AI 质检机连续拍摄多张超高清照片，传输到 AI 算力平台进行图像检测并给出检测结果。AI 算力平台基于图像识别技术，模拟生产线工人表面检测工序，通过样本进行机器学习，2000份数据样本的情况下可以达到 99.96% 查全率，质检效率是人工的 30 倍左右。
质检机回传多张高清照片到AI算力平台， 根据照片数量不同，需要网络提供的上行网络速率在150 ～ 300Mbps，传统基于 2.6GHz 的 4G 移动网络，由于上行时隙配比较小，不能满足质检机需求。中兴通讯根据实际业务需求，设计了 5G+MEC 专网方案。中国移动拥有 4.9G 100MHz 频谱资源，适用于专网部署。
另一方面，行业专网通常对上行速率要求远高于下行速率，通用的 2.5ms 双周期帧结构，上行时隙占比低，不能很好满足需求。针对这种超大上行的应用场景，中兴通讯研发实现了 2.5ms 单周期，3U1D 的时隙配比的 4.9G 基站版本，大大增强了上行传输速率，单用户峰值速率达700Mbps，满足质检机的上行速率需求。
在 AI 算力平台侧，中兴通讯提供了增强型一体化MEC 边缘云方案，边缘云系统基于 NFV 标准三层架构进行扩展，采用由多样化硬件和异构开放、轻量化管理的基础平台层、核心能力层和业务应用层组成的全栈式融合架构，与云端协同，提供边缘计算服务。
边缘网络云可在边缘位置提供计算、网络、存储、加速、安全等全面的云计算服务，并为网元、互联网 /IT 应用等提供部署、调度、运行等稳健的基础环境，可降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，满足多样化的边缘应用场景。质检照片流数据本地转发，不需要绕行大区 5G 核心网，保证企业数据的安全。另一方面，MEC提供强大的CPU，GPU算力，满足 AI 算力平台运行。
一期项目成效：智能化升级价值初现，前景广阔。5G+AI 质检系统一期项目落地运行后，商业价值逐步显现。第一，质检工作效率有了近 30 倍提升，单台质检机可以取代 30 个工人，可以节约大量的质检人工支出，同时也能解决招工难，人工质检不稳定的难题。整套系统的投资当年就可以收回成本，之后将持续创造价值。
精研科技质检车间项目抓住了金属粉末注射成型（MIM）行业质检流程中用工难，招工难的痛点，深度融合 5G+AI 新技术，将 5G 的大带宽、低时延的特性充分发挥，实现了 AI 质检机算力上云，大大节省了单机成本，为工业互联网给予了有力赋能。同时 5G+AI 的质检车间为企业节省了大量的用工支出，良好的投入产出比使得企业有意愿跟合作伙伴签订合同，最终实现多方共赢。一期项目总共投产 22 台质检机，累计可替换工人 600 个左右，当年即可回收投资。
从一期项目开始，微亿智造对于质检的瑕疵图片进行了大数据的实时分析，后续还将通过产品缺陷数据与生产参数建立关联，反向调整各项生产工艺。例如对注塑成型环节的模具尺寸公差进行精密调整，提升模具精度，减少经验总结与后续计划损耗。对烧结阶段温度、压力等工艺参数进行优化建议及分析，提高产品的良品率。通过 AI 对大量样本的训练，进一步优化生产工艺模型，相信在未来二，三期项目实施后，将为客户带来更大的价值。
此外，常州市钟楼区政府与江苏移动、微亿智造共同搭建5G+工业大数据云平台，平台主要由“制造执行大脑”、“弹性算力平台”两部分构成。计划在未来几年，为更多的生产制造企业会提供“弹性算力”的能力。企业无需购买任何设备，无需支付后续的维护升级费用，算力按需使用，费用按需支付，使得更多的中小企业也能用得起。同时结合中兴通讯提供的 5G 技术，为生产企业提供更快捷方便的弹性算力输出，降低生产企业使用人工智能及大数据技术的成本，加快企业的数字化转型，实现产业升级。
02.5G+智能制造
5G+智能制造项目主要在美的集团微清事业部展开。广东美的厨房电器制造有限公司（微清事业部）位于马龙的生产基地，规划总占地面积 50 万平方米，建筑面积 42万平方米，员工数量超过 9000 人，主要生产微波炉、大烤箱、小烤箱、蒸汽炉等产品群，现有总装线 59 条，年产能超过 4000 万台，2019 年实现营业收入 129 亿元。
项目主要面向美的微清事业部在柔性生产中面临的产线升级改造问题进行服务，整个项目共分为三个阶段建设实施：
美的集团5G项目三个阶段
1、行业挑战
企业柔性制造需求较大，产线调整频繁，设备技改及生产能力提升过程中会频繁发生产线、设备、物流布局的变动，网络部署也要随之改动，涉及的网络变动建设费用投入超过 600 万 / 年。
采集密集的产线、设备机台区，WiFi 网络易掉线，跨 AP 切换掉线严重，业务系统采集、刷新速度慢，用户体验不好。
智能制造业务痛点
2、解决方案和价值
2020年6月起，项目针对美的微清事业部生产园区内智慧仓管/物流、5G的云化PLC、园区安全监控、生产巡检机器人、5G 机器视觉 AI、5G 产线设备 AR 辅助、扫码枪管理、生产 MES 看板、生产数据采集管理等业务场景进行深入研究，并根据场景需要进行 5G 网络覆盖，开展以上新应用场景的 5G 工业运用。
智慧仓管 / 物流。美的成品仓货架共有五层，需高位叉车用于货品的上架、下架，现有 20 多台高位叉车。因货物运输频繁，每台高位叉车需与 WMS（仓储管理系统）进行信息交互。叉车上配置定制化 PC 终端，通过 5G 网络实现叉车作业系统与WMS 通信，实现物流调度信息的实时同步。
仓库内 AGV 路径：从注塑车间到车间内的仓库，从仓库到车间门口，共需 AGV11 台。原使用企业内的 WiFi 需认证，同时考虑隔离，当前针对每个项目均独立部署一套WiFi 局域网络，并不便于 AGV 设备大范围、跨区域调配。目前应用 5G 网络，支撑 AGV 到调度系统服务器的实时信息同步（小车任务下发指令，小车状态管控，信息反馈），使 AGV 小车全作业区域运行具备先决条件。
仓库内 AGV 路径
基于 5G 的云化 PLC。当前 PLC 现状“一高两难“：布线成本高，运维困难，工业控制协同难。以码垛机为例一层楼只有 2 个码垛机线，一出问题，导致整个生产停下来；5 个大机柜，工控 PC 机 4 台，连线复杂，成本高，散热困难，不敢关门；PLC-SCADA-MES 多级架构交互复杂，编程和调试都困难，容易出问题。
现在通过云化PLC，实现“无线自动化产线”，解决“一高两难”。无线化产线：布线简单，成本低，占用空间小；产线调整快：根据业务需求，快速调整产线布局；业务协同简单：云端统一 PLC 编程，效率高，数字化。
5G+ 园区安全监控。现有园区监控固定回传成本高：采用视频光端机 + 裸光纤或 XPON+ 光猫方式，12 芯光缆每公里平均 8-10 万元，其中挖沟成本 3 万元左右，节点扩展不灵活；PoE 供电在线率低，维护成本高；现有4G 上传带宽有限，难以支撑多路高清视频应用。
通过 5G+ 云实现了监控能力提升，具有如下价值：无线方式，可以随需部署视频监控节点，包括移动监控等模式；5G 提升上行带宽，支撑高清视频、更精细视觉识别等应用；云存储、GPU 等云服务能力支撑海量数据存储、视频 AI 分析。
5G+ 园区安全监控
5G 生产巡检机器人。美的微清制造园区占地 50 万平米，厂区每次巡逻需30 分钟，夜晚或节假日期间，保安人员收到警报后需在最短时间内赶到现场确认警报真实性。工作量大；制造车间的生产设备和物流设备众多，需要定期安排巡检人员到各个制造车间现场巡检和维护，确保生产线和物流线的各类问题及时解决，潜在运行故障风险及时排除；另外，家电制造车间面临噪音大、异味、高温、空间狭小、设备多而复杂，视觉环境差、作业面积广等问题。
通过集成 5G 的巡检机器人实现了移动部署，利用巡检机器人代替工人对产线运行情况进行巡检，节省人力，同时可以保证 7*24 小时全天候巡检，提升车间故障解决效率，避免恶劣生产事故发生。
5G+ 机器视觉 AI。根据产品工艺要求，微波炉底板螺钉、微波炉面板冲压件有机器视觉质检要求，微波炉面板冲压件压制后，需对冲压件的外观进行检查，当前采用的是前后左右和顶部各放置一个相机进行视觉检查，目前存在人工周期抽检（30 分钟 / 次）质量无保障、不良返修率高（日均 @300-500PCS/2万）、高报废率（抽检期间冲压问题易批量报废）、工控机贵（本地AI计算机贵@1W5/点）等场景业务痛问题。
通过5G网络，可以满足产线机器视觉检测的以下要求：带宽要求：根据节拍速率、照片大小、数据传输、云端处理时间等因素计算得出，5 个工业相机检查图像信息实施传输（12MB+7MB*4=40MB=320Mb，假设 0.5s 传输完成，上行带宽需求 =640Mbps，通过叠加视频视频算法后需要 150Mbps）；
MEC 处理能力要求：假设 AI 图像推理计算时间为0.1s，MEC 上 GPU 算力需求要相应匹配；可靠性要求高。
5G+ 机器视觉 AI
基于 5G 的 AR 辅助点检。美的集团微清事业部生产设备需定期点检，确保隐患和缺陷能够得到早期发现、早期预防、早期处理。
点检工作覆盖各个车间，每天例行进行两次。点检项目多（如钣金车间，设备 80 多台，每台设备点检项 10 多个，共有 800 多个点检项目），细节多，容易错检、漏检；
点检且存在环境恶劣、安全风险高、易疲劳问题，容易出现点检员疏忽或者随意应付的情况；
点检过程和结果基于传统工单，无流程记录，难以取证。
基于 5G 的 AR 点检实现了流程化和数字化：在每个点检项目位置贴条形码，AR 眼镜扫描条形码后，AR 眼镜显示该点检位置的所有点检项，以及每个点检项的描述、正常状态的图像，声音提示等。点检过程中，AR 眼镜在作业过程中解放双手并可以进行第一视角的视频和图片实时上传记录。通过以上手段从而实现点检的全流程标准化和数字化管理。
5G 低时延确保相关显示信息的实时反馈，大带宽确保相关点检视频实时上传。
基于 5G 的 AR 机器维修辅助。磁控管是微波炉的核心器件，磁控管厂的生产制造大量依赖于自动化设备。自动化设备故障率高（各类设备一天内故障的总数为 40 次），在晚上或周末时间，由于值班工程师数量有限，且同时负责其他工作内容，产线工人缺乏快速有效的指导对故障进行快速恢复，导致停线，影响生产效率。
现场问题 / 故障处理成本高时效性差：专家资源有限，无法快速满足现场支撑需求，且相应及时性差，现场人员无法及时准确获取被巡检设备的实时状态，同时专家到现场的差旅成本高，占用专家资源时间长。
5G AR 远程维护指导应用场景主要是产线工人佩戴AR 眼镜，将现场情况和设备情况第一视角传到不在现场的工程师，工程师实时看到现场画面，可通过实时标注方式，协助指导问题快速解决。相关数据实时上传记录，工程师可实现 1 对多的支持。
03.5G智慧工厂
华菱湘钢始建于 1958 年，产品涵盖宽厚板、线材和棒材三大类 400 多个品种，具备年产钢 1400 万吨的综合生产能力。目前已经发展成为了湖南单体规模最大的国有企业，也是全球最大的宽厚板制造基地。
华菱湘钢拥有钢铁全流程的先进技术装备和生产工艺，但在效率提升和降低能耗方面都遇到了瓶颈，同时钢铁厂的高温高危环境也让年轻人不愿意进入钢铁厂工作。为进一步提升生产力、降低能耗、改善工作环境，并提高员工的工作幸福感和获得感，华菱湘钢下定决心要充分利用 5G、AI、大数据、云计算等 ICT 技术进行全流程、全业务的数字化升级，打造钢铁行业的智能工业互联网平台。
一方面推动华菱湘钢的高质量发展，另一方面也推动钢铁行业向智慧钢铁、绿色钢铁方向发展。
2019年9月，湘钢、湖南移动、华为公司“拥抱 5G时代，共建智慧工厂”合作协议签约仪式在湘钢举行。湖南移动为湘钢实施“三大基础工程”，建设“三大智慧平台”，打造跨界合作智慧工厂标杆案例。2020 年 6 月，湘钢、湖南移动、华为公司三方在五米板厂二期项目中继续探索 5G 应用，充分证明了行业客户对 5G 在钢铁行业发挥的现实作用的认可，以及未来持续提升行业效能创造价值的信心。
1、行业挑战
华菱湘钢的主要生产线基本实现了自动化，但如果要进一步推进智慧钢厂的建设，受制于生产厂区范围大、生产环境苛刻、电磁屏蔽严重，传统无线信号存在干扰导致传输丢包严重，无法满足目前对网络带宽和实时性的要求，导致很多作业还是需要人工进行操作，推进智慧钢厂的5G智能制造建设已迫在眉睫。针对钢铁生产过程的特点，5G+ 行业智慧改造重点关注以下几方面：
一线操作自动化/无人化：钢铁生产流程中有很多岗位，环境恶劣、强度大、高温危险。对于这些操作岗位，实现机器替人，或者无人化，对于安全、人文关怀等方面都是有益的。
连接未连接：冶金核心设备对于生产的安全性和稳定性极为关键，常规采用的定修点检制，既降低了生产效率又增加了检修人员的工作强度。受限于传统安装条件和带宽所限，一些震动、旋转设备上并没有安装传感器，或者传感器信息量较少。若在核心设备都装上传感器，多设备的实时工作状态、参数都上平台进行集中监控，点检员可以通过手机等设备时时检查，及时准确了解设备的工作状态。
网络连接是工厂数字化、智慧化的前提：连接由有线为主向无线为主过渡，由多种接入方式整合为以 5G+ 光纤共存的模式为主，共同打造低时延、高可靠的基础网络。连接是实现全要素各环节深度互联的前提。
2、解决方案和价值
2019 年，项目首先在五米宽厚板厂区范围室外、室内转炉主控楼、炼钢废钢跨和渣跨区域实现 5G 全覆盖。通过摄像头的高清视频传输和 PLC 之间控制信号数据传输，优先开展了几种应用场景的验证，例如远程 / 无人天车的操控、高危区域高清视频监控。2020 年，在一期的基础，又增加了多元数据的采集、基于 AI 机器视觉的质检等几种应用。
5G+ 智慧天车。天车集装卸、搬运、运输功能于一身，是钢铁生产最主要的设备之一，也是决定钢厂高效运转的关键因素。天车经常运行在厂房内的高空，过去需靠人工在天车操作室里操作，不但效率低，且工作环境恶劣、危险。为了提高效率，消除作业风险，发展无人化天车系统已是必然趋势。
在无人天车远程操控中，通过天车上安装的 3D 扫描仪、测距仪、编解码器和多个高清摄像头，结合激光 3D轮廓扫描技术，获取周边物料、车辆、车斗高度及装卸位置信息画面，通过超大带宽超高速率超低时延的 5G 网络实时将数据传输至服务器端，进行数据处理并建立三维模型，计算出动作指令集，下发给天车执行，实现天车无人化自动装载运输。
5G 天车远程操控可解决工业 Wi-Fi 覆盖及容量不足、抗干扰能力差、光纤铺设困难、成本高、维护复杂等问题，同时极大改善了职工的工作环境，显著提高人工劳效。
5G+ 高清视频监控。基于保护厂区财产、人身安全和更方便的管理。智能视频监控系统可以针对重要特定区域、通道、出入口进行图象监控并通过存储设备保存，以便日后调查取证查看，是保存重要证据的有力手段；厂内视频监控是生产调度系统的重要组成部分，通过与调度终端、生产数据等子系统进行深度整合，满足生产企业对日常生产调度、安全事件监控和应急处置的需要。
多场景视频监控
5G+ 多元工业数据采集。为了满足钢厂业务长期、稳定、可靠的运行，需要在钢厂各关键设备布放多种类型的传感器，实时监控震动、温度、湿度、气液体流量等关键信息，从而能够及时发现并且解决问题。不同的传感器采用不同的工业协议，网络传输方式和架构也不一致，很难对采集的数据进行统一的管理。
为此，采用 5G 数采方案，能够通过统一的边缘计算网关，基于丰富的工业接口，实现工业场景下多类型传感器数据的采集和协议转换，一站式解决企业 IoT 设备接入问题。利用 5G 低时延无线传输（<50ms），避免厂区复杂环境的布线，极大提升部署、异常检修和维护效率；结合边缘 AI+ 容器化技术，适配企业未来多元化需求，助力便捷实现统一管理维护、应用能力增强、智能分析和持续创新；并实现端到端业务质量和链路质量可视、可管。
5G+ 多元工业数据采集
5G+AI 机器视觉。随着工艺发展以及人对质量诉求越来越高，钢材表面质量检测已经变成必备工作。例如汽车面板的的表面缺陷不能大于 2 处，家电钢板更要求表面“0”缺陷。
现阶段工业品的质量检测基于传统人工检测手段，稍微先进一点的检测方法是将待检测产品与预定缺陷类型库进行比较，上述方法的检测精度和检测效率均无法满足现阶段高质量生产的要求，缺乏一定的学习能力和检测弹性，导致检测精度和效率较低。而且由于计算能力较弱，4G的时延过高、带宽较低，数据无法系统联动，处理都在线下进行，耗费极大的人力成本。
基于 5G 的大带宽低时延，通过 5G+AI+ 机器视觉能够观测微米级的目标，获得的信息量是全面且可追溯的，从而大幅提升产品质检的效率和准确率。
钢厂在炼钢过程中，有一项主要的工序是成形轧制工序，也就是沿板坯长度方向或宽度方向进行 1 ～ 4 道轧制，把坯料轧至所要求的厚度。这道工序当前主要是由人工操作完成，需要工人 24 小时轮班值守，并且一旦出现工人的误操作或者操作慢的情况，就会影响效率。采用 AI 转钢自动识别的应用，能够通过 5G+AI 摄像头，自动识别转钢的方向，自动控制系统根据视觉识别输入控制钢坯转动，从而节省人力，提高钢铁的轧制效率。
AI 转钢自动识别应用系统主要由 5G 摄像头、PLC、无线接入、自动控制系统、算法预处理服务器、集中监控中心和云端 AI 训练平台组成，从而能够通过云端进行算法和模型的学习，下发策略到园区内的服务器，通过摄像头采集的图像进行 AI 视觉判断，从而给控制系统提供相应的指令依据，做出转钢动作、角度等精准的判断。
5G 全面商用化已过去了一年多，作为新一代信息通信技术领域的引领性技术，5G将全面构筑数字基础设施，打通信息流动“大动脉”，成为经济社会转型发展新引擎。2020 年是极不平凡的一年，新冠疫情的爆发也加速了 5G发展按下了快车键。
现在，5G 赋能千行百业，不断向垂直行业渗透，为设备赋智、为企业赋值、为产业赋能，推动数字经济实现消费互联网和产业互联网经济双轮驱动。
