5G+工业互联网向各行各业延伸

5G+工业互联网向各行各业延伸

5G+工业互联网向各行各业延伸，5G与工业互联网融合将加速数字中国、智慧社会建设，加速我国新型工业化进程，技术的不断成熟，为5G毫米波的落地应用打下了基础。“5G+工业互联网”应用场景将呈现梯次落地

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在数字技术由消费领域向生产领域、由虚拟经济向实体经济延伸的过程中，“5G+工业互联网”引领着技术变革，深度赋能千行百业数字化转型和产业升级。

在近日举办的“推进制造强国网络强国建设 助力全面建成小康社会”发布会、2021中国国际数字经济博览会“5G＋互联网高峰论坛”和“2021中国国际工业互联网创新发展大会”上，“5G+工业互联网”再度掀动热潮。与会者表示，当前我国正全力推进“5G+工业互联网”融合创新发展，促进制造业数字化、网络化、智能化转型升级。

“5G+工业互联网”

与实体经济深度融合

工信部副部长辛国斌表示，把握新发展阶段、贯彻新发展理念、构建新发展格局，要全力推动工业互联网与实体经济在更广范围、更深层次、更高水平融合发展。

首先，进一步提升产业支撑能力，加强关键核心技术攻关和标准研制。深入推进网络、标识、平台、安全体系建设，促进产业基础高级化、产业链现代化。

其次，进一步增强应用创新水平，推动工业互联网、“5G+工业互联网”与实体经济深度融合。推进跨行业跨领域资源和能力共享，促进一二三产业融通发展。

第三，进一步壮大融合发展生态，加强部门协作、央地协同，完善工业互联网产业政策体系。在标准研制、技术验证、先导应用等领域开展更广泛的国内外交流合作，构建开放发展新格局。

工信部新闻发言人、信息通信管理局局长赵志国表示，近年来，工信部会同相关部门和全国各地，尤其是产业各方，深入实施工业互联网创新发展战略，推动我国工业互联网发展取得阶段性成果。

赵志国说，未来几年是工业互联网发展的关键期，要把发展和安全统筹好，一手坚定不移抓发展，一手坚定不移保安全、保护知识产权，促进工业互联网健康有序发展。工信部将推出工业互联网三年行动计划。抓好两个工程，即工业互联网创新发展工程、“5G+工业互联网”512工程。开展两类示范，一类是工业互联网产业基地示范，一类是工业互联网试点项目示范。同时，研究进一步完善新的政策工具包。推动“5G+工业互联网”与实体经济深度融合，融入千行百业。同时也要丰富应用场景，呈现千姿百态。

工业互联网赋能赋智赋值作用凸显

前不久，工业互联网产业联盟开通“5G+工业互联网”系列科普问答栏目。科普内容显示，近年来，新一轮科技革命和产业变革深入发展，5G、工业互联网、大数据中心等新型基础设施建设加快推进，日益成为支撑实体经济数字化、网络化、智能化转型升级的关键驱动。对于为什么要发展“5G+工业互联网”的解释是，一方面，5G是工业互联网发展的关键技术；另一方面，工业互联网将为5G应用开辟广阔空间。

据专家介绍，“5G+工业互联网”是指利用以5G为代表的新一代信息通信技术，构建与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态。通过5G技术对人、机、物、系统等全面连接，构建覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供新的实现途径，助力企业实现降本、提质、增效、绿色、安全发展。

最新数据显示，目前我国“5G+工业互联网”在建项目超过1600个；具有一定影响力的大型工业互联网平台超过100个，接入设备总量超过7600万台套；工业互联网已延伸到约40个国民经济大类，网络化协同、服务化延伸等一些新模式、新业态孕育兴起，赋能、赋智、赋值作用凸显。

工业互联网产业联盟认为，5G与工业互联网融合将加速数字中国、智慧社会建设，加速我国新型工业化进程，为经济发展注入新动能。在数字中国、智慧社会建设和新型工业化发展进程中，“5G+工业互联网”将主要发挥基础性作用、聚合性作用、融合性作用，推动产业升级与行业转型。

相关企业应抢抓机遇尽早布局

中国信息通信研究院总工程师胡坚波表示，国内外工业互联网发展有相同点，也有不同点。国外企业因信息化程度相对较高，更加注重通过信息化、大数据来挖掘其中的价值，向智能化升级；国内也有大企业致力于信息化向智能化升级，但大量的中小企业则是借助工业互联网实现数字化补课并获取资源。基于工业互联网，许多行业和企业正实现市场拓展和要素优化配置。

对于工业互联网平台的发展趋势，胡坚波认为，应不断强化数字孪生支持能力，使平台的“工具箱”属性不断增强，由技术工具向商业工具转变。

北京理工大学教授柴森春表示，4G的应用场景更多与消费相关，而5G最大的应用场景应该是工业。当前，5G与工业互联网融合方面的人才还比较短缺，如何实现“5G+工业互联网”对产业的支撑还没有成熟经验，也缺乏可复制的成熟模式。

柴森春认为，“5G+工业互联网”赋能产业融合创新，其中工业软件是非常重要的一环，需要通过基于工业互联网的工业软件来实现大范围知识迭代。工业软件是支撑工业企业生产运行的基础，自主工业软件是从中国制造到中国创造的桥梁，在产业数字化时代，国内工业企业亟须在工业软件方面发力。

相关专家建议，当前国内5G与工业互联网融合尚处在初级阶段，相关企业应抢抓机遇，尽早布局，尽快实现创新链和产业链的精准对接和深度融合，有效赋能千行百业数字化转型，为经济发展注入强大动能。

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最新数据显示，截至8月份，我国累计建成5G基站超过100万个，覆盖全国所有的地市级城市，以及95%以上的县城城区和35%的乡镇镇区。5G在广泛进入日常生活的同时，还加速渗透到众多垂直行业，其中5G与工业互联网的融合应用也被人们寄予厚望。

根据十部门联合印发的《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》，“5G+工业互联网”已被列入行业融合应用深化行动，未来三年将推动5G应用到研发设计、生产制造、运营管理、产品服务等多个环节，打造典型应用场景，并通过示范引领进行复制推广。目前来看，我国“5G+工业互联网”在建项目已超过1600个，具有一定影响力的大型工业互联网平台超过100家，接入设备总量超过7600万台套，呈现出良好的发展趋势。

相对于大家熟悉的消费者应用场景，工业领域要考虑到生产效率、生产安全等方面的因素，对5G网络连接提出了更高的要求。而5G毫米波具有大带宽、高速率、低时延等优势，可以满足工业互联网海量数据传输、实时控制等方面的需求，具有广阔的应用前景。

不过，也是因为毫米波的特点，频率高、波长短，信号传播的过程中衰减较大，导致同一个基站的信号覆盖范围较小，还有信号遮挡、移动性等方面的问题，曾被认为无法用于移动通讯。公开信息显示，高通已经与产业伙伴合力解决了阻碍5G毫米波商用的这些技术难题，例如在信号覆盖方面，通过波束成型的办法让波束越来越窄，增强传输能力，提升信号覆盖范围。

技术的不断成熟，为5G毫米波的落地应用打下了基础。在前一段时间举办的一场5G毫米波技术研讨会上，高通高级资深工程师刘志平分享了一个智慧工厂相关的应用案例，即在面积约为3100平方米的厂区里安装15个5G毫米波小站，为整个厂区提供5G毫米波网络覆盖，从而可以支持以下三类业务的运作。

首先是自动搬运车的运行 ，支持搬动车在厂区搬运货物，同时车上安装了高清摄像头，还能够完成智能巡检的功能。5G毫米波网络支持超高速数据传输，可以将高清摄像头拍摄的画面实时传送到控制中心，使总控室的工作人员能够更好地监测厂区内设备的运行情况，带来工作效率的提升。

其次是 设备的 远程协作维修 ，当某个地方的设备发生故障时，赶到现场的维修工程师可以通过携带的AR（增强现实）设备，与远程进行故障排障分析的工程师进行沟通。在5G毫米波高速、低时延无线网络的支持下，AR设备能够很好地工作，从而协助现场和远程的工程师排查并修理好故障。

第三是创新科普项目的实现 ，该工厂是一个中水处理厂，其业务涉及环境保护。在5G毫米波网络的支持下，前来参观的观众借助AR、VR等设备可以生动、直观地体验到中水处理的过程，形成类似于科技馆的应用场景，持续传递环保理念。

除了上述三类业务，工业互联网领域需要5G毫米波支持的应用场景还有很多。典型的例子是质量检测，传统模式下，人工检测效率较低，长时间工作还会影响工人视力，而且可能还存在高温等苛刻环境，因此5G毫米波支持的超高清视频智能检测成为一个很好的替代方案。今年上半年，在中国IMT-2020（5G）推进组和中国联通的支持下，高通、中兴通讯、TVU等成功完成了基于大上行帧结构的 5G 毫米波 8K 视频回传业务演示，充分体现了5G毫米波在超高清视频实时传输上的优势，为质量检测、赛事直播等应用场景的落地打下基础。

当然，5G与工业互联网的融合不是一蹴而就的事，而是长期系统的工程。根据计划，“5G+工业互联网”应用场景将呈现梯次落地，2020年到2021年以5G超高清视频等大带宽类业务为主，2022年到2024年逐步推动5G+远程控制等低时延控制类业务，2025年以后规模商用中高速低成本物联网业务，促进海量设备接入网络。根据埃森哲预测数据，2035年工业互联网中国市场规模将达到13万亿元，未来可期。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是：“The Internet of things”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
在未来，当您走进一家杂货店，立刻就会有自动声音问候您，她会记下您的姓名并提醒您买牛奶，因为自上次购物您已经三天没买了。而且，机器知道您要买哪种品牌，您多长时间买一次，您家有几位家庭成员等等，即使在打折优惠期，您也无须再排长队等候结帐。射频识别技术灵敏标签将会自动生成您的账单，您甚至不用将您购买的商品从您的购物车内拿到收款台上，您需要做的只是用xyk付账然后离开。
在未来，牛奶将告诉我们它什么时候会发酸，走丢的小狗能告诉主人它的位置。如果你愿意，可以知道你吃的牛肉是哪个农场的哪头牛身上的。你穿的鞋从出厂到你购买花了多少时间，中间经过了那些流通环节。
在未来，当你开车经过高速公路收费处时，不需要把车停下交过路费。收费处的RFID阅读器将自动识别你的车号，并完成费用的收取工作。

物联网是一个超级产业，涉及领域非常多，其中又有很多细分技术，而且应用碎片化。2020年，工信部发出了《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》，意在推动移动物联网的规模化发展，将物联网碎片化的应用“串”起来。2020年，我国窄带物联网NB-IoT基站数和5G基站数均超过了70万个，移动物联网连接数超过了108亿。2021年，物联网发展将有哪些主要趋势？

NB-IoT仍在爬坡

目前我国NB-IoT的连接数已经超过了12亿，应用创新不断深化，水表、气表等领域应用已经达到了千万级，智慧停车、智慧路灯、智慧物流等百万级的应用领域正在不断涌现。

数据显示，目前中国电信的NB-IoT用户近8000万，NB-IoT连接数全球第一，NB市场占有率行业第一。同时，中国电信还部署了全球物联网领域首个异地多活NB-IoT设备服务平台，可提供亿级以上物联网设备服务，确保端到端业务流程安全。

凭借广覆盖、低功耗、低成本、大连接等特点，NB-IoT已经成为蜂窝物联网领域的主流技术。市场研究机构CounterpointIoT的最新研究数据显示，全球移动物联网连接数将在2025年突破50亿大关，其中NB-IoT的贡献比将接近一半。

2021年，由于NB-IoT的规模应用，芯片的生产成本会进一步下降，即使考虑到近期芯片、元器件缺货，NB-IoT模组整体价格下降的趋势不会改变。随着城市管理智能化的深入，NB-IoT的商业部署只会进一步加快，这将带动提高NB-IoT基站的使用率和新基站的部署。但期望NB-IoT能够在越过1亿连接数后，产生“滚雪球”的产业效应，只是一种乐观估计，主要原因是NB-IoT的应用场景、接入平台还比较分散，从梅特卡夫定律看，NB-IoT目前处于连接数的积累阶段，发展拐点还没有到来。

同时，NB-IoT也面临一些挑战，业内人士认为这些挑战体现在NB-IoT功耗、网络覆盖、商业模式三个方面。

NB-IoT的主要优势之一是低功耗。当前在移动物联网上，普遍采用的还是2G模块，NB-IoT的功耗比2G略好，但在中等频率和高频率实时使用时并没有非常明显的优势，而NB-IoT深度待机模式的功耗和2G掉电模式相差不多。所以以目前NB-IoT模块的实际功耗看，十年的超长待机时间是无法实现的，因此在低功耗一项上，NB-IoT优势并没有预计的大，所以采用NB-IoT的动力不够强。在网络覆盖上，NB-IoT相对于2G/3G/4G网络，其覆盖范围和网络质量还需提高，这也会影响用户的使用信心。在商业模式上，即使运营商开启高频服务功能，每年NB-IoT资费可以提升到35~40元，虽然提升了物联网业务的ARPU值（每用户平均收入），但对于运营商的直接收入贡献还非常有限。

LoRa发力室内场景

目前，在全球范围内已超过1亿个LoRa终端接入节点，中国作为最大的物联网应用市场，占了近半的LoRa节点部署数量，在一些能源、公共安全、智慧楼宇、电力、军事工业等行业得到应用。目前，LoRa技术也正在发力于室内场景应用，这将会成为LoRa最值得期待的市场。

LoRa最早于国外起步，在欧、美等国获得应用，但是应用相对分散。相比国外，国内起步较晚，LoRaWAN 协议的标准化落地情况比较差，但是发展速度快、应用丰富、规模大。作为和NB-IoT相似的技术，LoRa的问题与挑战主要是缺少政策及运营商的大力支持，但因为LoRa有其适用的场景，连接数一直在增长。

LoRa的问题是严重碎片化，这不仅制约LoRa产业的发展，也制约着LoRa企业的发展，且目前的产品丰富度无法满足碎片化应用需求，而且国内已有应用领域的市场增量有限，需要寻找新的应用领域拓展市场。目前电力和家居行业转向通过LoRa技术来解决问题。

从LoRa产业链看，相比于其他多数的无线通信技术，LoRa技术除了技术层面上的优势以外，丰富 健康 的产业链生态也是其优势之一，目前已形成了一个从LoRa芯片、模组、网关、终端、平台、系统集成商到解决方案提供商以及互联网企业、电信运营商等共同参与的格局。

哪些领域机会更多

疫情暴发以来，非接触式的远距离测温仪、巡逻无人机、防疫机器人等物联网产品在疫情防控和复工复产中，得到了广泛运用，2021年，这些应用会进一步升级，并将向在医疗保健中发挥作用发展。Forrester的研究预测，物联网会通过可穿戴设备和传感器实现主动的医疗保健参与，这将是2021年物联网应用的一大趋势。

Forrester认为，消费者将在2021年获得更多种类的无线连接。不仅有5G和移动物联网设备，蓝牙、Zigbee和近场通信（NFC）都在解决类似的物联网使用案例。Forrester的报告指出。诸如可穿戴设备和传感器之类的互动和主动参与将激增，它们可以检测患者在家中的 健康 状况。COVID-19之后的医疗保健将以数字医疗经验为主导，并将提高虚拟医疗的有效性。在家中监视的便利性将激发消费者对数字 健康 设备的赞赏和兴趣，因为他们可以对自己的 健康 有更深入的了解。数字医疗设备的价格将变得对消费者更加友好。

由于新冠肺炎疫情，迫使许多患者留在家里或延误了必要的护理，这使慢性病得不到控制，可预防的病得不到重视。医疗机构可以利用接入物联网的医疗设备增进对患者 健康 的了解，跟踪个性化医疗的结果。

另一方面，智能办公的利用率也会大大增长，Forrester期望至少80％的公司为未来的办公室制定全面的战略，其中包括IoT应用程序以增强员工安全性并提高资源效率，例如智能照明、电源、能源、环境监控和基于传感器的空间利用率等。高流量区域的活动监视对于优先进行站点清洁，管理拥挤区域以及修改办公室布局以实现 社会 疏远非常必要。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

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