想象這樣一個場景，你是一位尖端工程師，某天早上接到緊急通知，某跨國制造業企業工廠設備出現故障，需要你的協助檢測故障并進行維修。你驅車前往辦公地點，途中通過所在城市部署的C-V2X車聯網，利用邊緣計算等技術優化路線，以最快速到達辦公地。到達后，和各國同事開始VR會議，并通過AI實時翻譯進行無障礙溝通。初步了解情況后，通過8k實時高清視頻，連線設備故障地點，利用熱成像等技術進行現場檢測，發現某一零部件損壞，需要更換。但工廠沒有該零部件庫存，于是利用無人機進行遠程調度，以最快速度將部件配送至工廠。零部件到達工廠后，你在辦公地通過數據可視等技術進行現場作業指導，引導工廠維護員把你的“維修決策”傳送至現場云端機器人“大腦”，結合機器人強大的云計算能力，通過柔性關節和云端大腦實現高精準操作，完成故障設備的維修。

首先，我們來看，制造業對5G技術有哪些需求。

在制造業生產要素利用效率方面，中國制造業增加值率相比美國、德國等發達國家還有不小差距；在制造業勞動生產率方面，中國制造業勞動生產率僅為美國的五分之一，工業企業需通過工業網絡降低成本、優化生產工藝，實現降本增效；企業在研發環節利用新的技術，生產更智能化、多元化的產品；在售后服務環節對客戶提供實時數據監測、分析、預測性維護等，既提升安全性，也為企業創造更多服務機會；隨著大規模定制化的模式日趨成熟，客戶的個性化定制需求日益顯現。

2035年5G對各行業支持產出

5G將讓ICT（信息與通信技術）與傳統行業真正實現深度融合，將網絡變得更加開放，為垂直行業應用創新提供綜合能力。

一方面，傳統行業未來軟件化、智能化將是大勢所趨。另一方面，傳統行業具備場景決定能力和完善的知識價值體系，5G將促進ICT技術與其需求深度匹配。據統計，預計在2035年，5G對各個行業的支持產出中，制造業領域的支持產出遙遙領先，超過3000億元。

5G+制造業行業應用

5G典型的工業應用場景包括低時延高可靠（uRLLC）、大帶寬（eMBB）、大規模連接（mMTC）。在超低時延與可靠性方面，5G無線技術可實現1ms的時延以及超過99.999%的可靠性；在大帶寬方面，5G將支持下行速率達20Gb/s和上行速率達10Gb/s；在大規模連接方面，5G能滿足每平方公里100萬臺設備的連接量。

下面我們來看5G在工業制造方面的主要應用場景。

首先是5G在航空航天領域的應用。

大飛機被稱為“工業皇冠”，大飛機制造環節所需零部件超過450萬個。中國在大飛機制造、研發設計等環節整體的工藝技術水平，以及大飛機制造下游管理模式相對滯后。在飛機制造環節，由于現場總線延遲性等問題，尚未達到精益化、全流程智能化。

將來使用5G技術之后，飛機制造商可以依托5G高速率、低時延、大連接的網絡支撐能力，結合私有云計算能力，連接設計、生產、服務、銷售各個環節，使大飛機生產制造更加定制化、智能化、效率化，降低飛機制造中的錯誤率，提升裝配效率。

融合了5G的大飛機制造，將具備全機協同設計優化；柔性、可追溯的制造流程；以及更便捷的維修與物流服務。5G也從生產方法、管理效率、質量控制等多方面提升飛機制造業智能制造水平。

其次是5G與無人機的協同使用。

在4G網絡下，無人機的使用存在空中信號雜亂，基站下行干擾較大，低空覆蓋率低，對時延不敏感等問題，在一定程度上會影響識別無人機空中終端，從而影響無人機管控。

5G憑借大寬帶提供了更大的用戶下行容量，5G的大規模多天線 ，新頻譜等，能增強有用信號，減少無人機低空飛行頻道的干擾，提升無人機在空中的移動性和覆蓋。同時，網絡切片每個虛擬網絡之間是邏輯獨立的特性，使得一張5G網絡上能同時承載無人機不同應用，為無人機提供網絡整體解決方案。

無人機行業快速發展，無人機與5G通信技術的緊密結合，將形成網聯無人機，帶給業界10倍以上的商業機會。5G以全新的網絡架構，提供10Gbps以上的帶寬、超低時延、大規模連接等特性，將賦予無人機實時高清視頻傳輸、遠程實時控制等重要能力。

第三，是5G與云端機器人的結合應用。

傳統機器人的工作范圍和內容較為固定，無法滿足現實多變工藝場景下的柔性生產需求。同時，操作精密度較高的工作需要大量數據和快速響應做支撐，傳統本地機器人不能互聯分享數據和整合信息，自主判斷能力受局限。

云端機器人可以借助5G大帶寬、低時延等特性，上傳分享所有機器人數據，結合機器視覺、聽覺等技術，形成云端控制“大腦”，從而能夠根據不同制造場景需求進行自主判斷和執行。同時，云端信息的共享減低對本地機器人計算能力的要求，也減少機器人的開發成本和硬件能耗。

具體實施辦法如下：

在園區安防方面，利用5G網絡的大帶寬特性，結合AR等技術，搭載高清攝像頭，實現全景巡邏，同時進行快速的人員識別及周邊環境分析，協作工作人員進行遠程指揮并及時開展行動。

在工業協作方面，利用5G網絡的大帶寬、低時延搭建云端大腦。通過柔性關節和云端大腦實現高精準操作，進行靈活抓取和移動。同時，基于海量數據和多動視覺傳感等，結合強大的云計算能力，實現自動化決策。

在智能服務方面，利用5G網絡的大帶寬特性，結合人工智能和自然交互技術。構建云端數據庫，并進行自動人臉識別，解決個性化問題。同時，依據云端數據共享，可快速同步其他機器人服務能力。

總之，5G云端機器人可以突破數據孤島約束，通過云端大腦處理復雜數據，并及時同步優化關聯機器人，使機器人融會貫通；柔性、精準操作，為制造和服務提供保障；監控、質量管理和遠程運維也為機器人產業帶來無限可能。

在5G嵌入以上三個傳統應用場景之外，5G在AR/VR中（增強現實與虛擬現實）也可以實現強大應用。

在5G之前，AR/VR關鍵在于視覺沉浸度，其中多交焦面顯示技術在4K顯示所需的帶寬達到25Gbps以上，全息編碼圖像大體量的全息計算，要求計算時間小于3ms，因此4G網絡的網絡能力難以滿足AR/VR更高程度的視覺沉浸。

在5G以后，AR/VR業務對5G的大帶寬特性高度契合，可通過5G，將云計算等技術引入到AR/VR中，借助5G高速穩定的網絡，將AR/VR所需的計算及處理能力至于云端，可有效減少終端成本，且維持通信中實時、高清等良好的用戶體驗。

具體在工業領域中，工廠生產、銷售、售后維護等各環節都開始聯網，利用5G網絡與企業ERP物聯網系統對接，圍繞工業場景需求，構建日常巡檢、操作現場指引、遠程專家等業務。

總之，5G商用以來，5G+VR/AR的應用場景也越來越多樣化。隨著算力的提升，5G+VR/AR將為移動終端的邊緣計算能力帶來明顯提升，而VR/AR產業的快速發展，將結合5G帶來的優勢，形成成熟的規模經濟。

隨著中國5G技術的不斷提高，5G在制造業各個領域的需求量不斷上升。5G已有技術在以上領域已有一定成熟度，下圖為前述應用場景的5G技術成熟度。

目前中國5G在制造業中多應用于大飛機制造、無人機、云端機器人、AR/VR、鋼鐵制造中。航空航天領域由于具有較高技術含量和較高附加值，其資本投入高、信息密集度高、帶動能力較強，和5G的結合在市場需求量及應用成熟度均排在行業首位。云端機器人行業，隨著人工智能、云計算等技術與機器人的不斷融合，5G的應用成熟度僅次于航空航天。未來隨著企業智能化程度的提高、生產設備信息化率和聯網率的提升，5G在鋼鐵制造、船舶制造領域的應用也會逐步打開。

5G在制造領域面臨的挑戰

1、創新應用能力建設不足

目前中國企業創新應用積極性很強，企業也在向云上平臺建設轉型。同時，國家政策的大力扶持和推動，也給了業界很大信心。但5G的發展在創新應用能力建設方面依然面臨很多挑戰。

一是系統管理復雜性增加問題。5G與工業的融合，使得企業實際生產過程與各種業務管理系統網絡協同之后，系統整體更加復雜化，對其進行管理將更困難。

二是企業增量存量調整問題。目前中國很多企業尚處于由工業2.0向工業3.0過渡階段，生產設備及產線很多還沒有完成數字化改造，在利用5G改造工業網絡之前需要完成裝備和生產線的升級，這就導致了再投入成本問題，既對5G的投資未能與優化存量資產結合起來，短期內看不到增值增效，這一定程度上阻礙了企業的5G+工業互聯網創新發展。

三是專網的不確定性問題。5G進入垂直行業市場，理論上專網優于公網，但專網未來在面對公共安全、應急指揮、鐵路或地鐵信號調度等對于安全性要求極高的行業能否完全勝任還是未知數。此外，專網設備供應商曾表示未來若想真正發展5G專網，需要從系統、架構、平臺、終端、應用等方面進行全方位改造，目前行業還沒有找到新的5G應用構架。

2、5G復合型高端人才缺口大

制造業正面臨產業升級和轉型，5G可以加速機械制造行業的智能化水平，通過其低時延、高可靠的特性將促進無人機 、自動駕駛 、智能生產等領域的發展應用，而這些領域需要大量的系統規劃、應用開發和服務人才。

2018年5G領域人才需求相較2017年增加約58%，而2019年5G領域人才需求較2018年約增長50%，在制造業領域，由于該領域既需要懂5G的人才，又需要懂工業的人才，增加了人才需求難度，亟需一批復合型人才應對5G在工業領域多端點、多場景的應用需求。

3、工業領域基礎設施數字化改造亟需加強

5G與工業的融合應用首先受工業場景基礎設施的數字化水平制約。目前中國80%左右的企業仍然處在數字化轉型的探索階段，50%左右的企業在數字化轉型的過程當中面臨著信息化基礎設施不足的問題。目前工業企業在生產設備數字化率、關鍵工序數控化率均不到50%，而工業企業智能制造就緒率不足10%，這其中絕大多數為規模以上企業，全國設備數字化率和聯網率依舊有待提高。5G想在工業領域落地發展，亟需推進工業企業生產設備數字化改造。

4、產業發展驅動力不足

工業領域B端行業用戶在工業5G網絡運行維護主體還不清晰、運營商在制造業領域的收費模式及盈利模式尚需探討等情況下，部分企業不愿為5G進行新的投入，導致商業閉環案例較少。在工業企業方面，亟需各產業鏈環節龍頭企業開展新的商業模式探索，在運營商方面，運營商需要思考5G帶來的服務提升和商業模式創新。

建議

1、加強企業數字化轉型意識

只有提升企業數字化水平，才能更好地實現5G與工業的融合應用。數字化轉型不是簡單的機器換人，而是要形成工廠內生產要素的全面協同，打通企業內部的全數據鏈。當企業通過生產設備數字化改造，并應用CAD、MES系統完成了從業態、架構、管理到企業文化等一系列數字化轉型后，便將會以高效、敏捷的速度與5G低時延高可靠、大規模鏈接等數字化特征融合，實現創新發展。在這其中，首先要提高企業全體人員的認知，特別是中高級管理人員認知。進一步以數據為資產，以技術為手段，構建能夠支持業務持續創新的技術平臺體系。

2、企業與運營商共同探討新商業模式

在新商業模式方面，從2G、3G到4G，運營商重點關注2C模式，但是到了5G時代，重頭戲應該放在2B模式上，特別是在制造業領域的2B商業模式上，通過在工廠內布置5G網絡，實現設備無線數據通信和大規模數據傳輸的新一代工廠生產模式。一方面，通信廠商面向制造業發展需求，積極探索5G應用場景，開展制造業重點行業企業試點示范，構建可推廣的融合應用推進機制，并在此基礎上探討關于不同場景、不同服務類別的計費方式。另一方面，在工業制造領域重點研究5G+TSN（時間敏感網絡）的結合應用，使5G網絡與TSN互通，滿足部分工業設備生產過程中需達到微秒級精準同步的需求，有助于5G的潛力擴展到更廣闊的領域，更好地滿足工業領域的OT和IT需求。

3、培養一批“既懂5G又懂工業”的解決方案供應商

一方面，著重培養一批“既懂5G又懂工業”的解決方案供應商，搭建電信運營商與制造企業之間的橋梁，切實為企業提供解決方案，幫助企業解決轉型升級中遇到的問題。另一方面，推動5G數據平臺和智能制造同步發展，構建基礎共性、行業通用、企業專用的智能制造APP，如把5G數據平臺和智能制造APP集成，以解決智能制造中某些痛點問題，從而形成解決方案，測試成功后把該類解決方案向全行業推廣，帶動5G的推廣應用。

4、完善行業標準建設與產業政策引導

在行業標準建設方面：

一是圍繞5G在制造業領域的應用場景，加快標準體系的構建與標準的出臺；

二是針對制造業體系，建立研發、產品、服務等全方位的檢測認證評估體系。

在產業政策引導方面：

一是選取網絡基礎與智能制造發展基礎較好的城市作為試點，出臺5G與制造業融合發展指導意見或行動方案，更有針對性地指導當地5G與制造業的發展；

二是組建5G與制造業發展基金，形成政府支持、行業主導、市場運作的基金體系，營造制造業創新投資環境，提升智能制造發展水平。

在5G嵌入以上三個傳統應用場景之外，5G在AR/VR中（增強現實與虛擬現實）也可以實現強大應用。
責任編輯：tzh