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5GtoB在中国进入爆发期,如何规模复制行业成功案例?

5GtoB在中国进入爆发期,如何规模复制行业成功案例?

科技

  网 吕栋

“坚定的战略耐心、深入行业场景、围绕着投入产出的不断优化,使得5GtoB在矿山、港口、制造等领域逐步站稳脚跟。”不久前,在上海世界移动通信大会(MWC上海)现场,华为轮值董事长孟晚舟发表主题演讲时指出,5G正走在商业成功的道路上。

根据行业数据,预计2022年5G直接带动中国经济总产出1.45万亿元,同比增长12%。虽然消费领域仍在苦苦寻找所谓“杀手级”应用,但5G在B端已开始大显身手,智慧港口、智慧矿山、智慧工厂等实践证明,5G可用于不同行业并带来显著价值。

但正如孟晚舟所说,5GtoB的难度被低估了。在5GtoB应用中,涉及5G和计算、存储、云、WIFI等多个技术协同,且各行业应用场景也不同,这也导致成功案例难以被迅速复制,上规模难度大,进而影响5G行业应用中的效率提高和成本降低。

怎样才能开拓更多5G应用场景,并迅速复制行业成功实践,关系到各行各业能否快速享受到5G技术红利,也是通信行业龙头华为早就开始研究的问题。

在本届MWC上海开幕前夕,观察者网跟随华为来到中国最强地级市苏州。在这里,华为“5G+XtoB联合创新实验室”首次对中国媒体亮相。在这个全国首个以场景化解决方案形成规模复制能力的实验室中,华为以ICT技术为底座与业界联合验证,共同孵化创新解决方案。很多在5GtoB应用中遇到的难题和挑战,在这里迎刃而解。

5G如何成为生产力?

正式商用四年后,中国已建成全球规模最大、技术最先进的5G网络,赋能行业也是必然。

“如果在工厂中采用光纤,一方面部署成本比较高,另一方面如果生产环境恶劣,光纤更容易出故障。如果采用WIFI,时延不够低,稳定性也不够好。而5G移动通信兼具高带宽、高可靠、低时延等优势,是工厂智能化改造的最优选择。”一位通信行业专家对观察者网说道。

中国是制造业大国,拥有最广阔的行业应用前景,政策层面也在持续推动5GtoB应用。自2021年以来,工信部等多部门连续发文,提出到2023年,中国要实现重点领域5G应用深度和广度双突破;“十四五”时期,推动万家企业开展5G全连接工厂建设。

5GtoB在中国已显现出爆发态势,但其实5GtoB在中国推广起来并没有那么容易。

前述行业专家提到,在矿山、港口、工厂等场景中,确实有必要进行智能化改造,一方面可以提高生产效率,另一方面还能提高安全性。但这些行业大多都属于传统行业,虽然熟悉自身业务,但缺乏ICT技术人员,不知道如何改造才能提高效率、降低成本同时还能保证安全。

换句话说,懂具体业务的不懂技术,懂技术的可能不懂业务,成为5GtoB应用中的关键难题。

怎么打破这个困境?孟晚舟在本届MWC上海演讲时提出华为的见解:场景化的OT需求和ICT 技术之间,对视越清晰,理解越透彻,5G就越能成为生产力;5G要成为生产力,必须成为生产系统的一部分;5G也只有成为生产系统的一部分,才有可能实现行业的规模应用。

在这个理念指导下,华为正在做的就是,联合产业伙伴把ICT技术与应用场景结合起来,加速5GtoB行业应用,这也是华为建设“5G+XtoB联合创新实验室”的初衷。在这个实验室中,华为联合行业科研机构,一方面以ICT技术为基础,在控制、物联、视觉检测、定位等方向积极探索,另一方面在矿山、港口、钢铁、工业制造、电力、医疗等场景迅速实现规模商用。

举例来说,在5G视觉领域,华为通过5G+云+AI的视觉方案替代传统人工复检,大幅降低误判率,提高检测自动化程度,应用场景包括冶金、煤矿、水泥等行业。在5G融合定位领域,华为利用5G网络联接实现高清视频画面、高保真传感信号的回传及告诉的控制指令下达,融合多种定位技术,实现园区内人、车、物的高精度定位,真正实现巡检、运输、探查等繁重工作的高效完成,应用场景包括车间人员物料定位、叉车调度、医疗资产管理等。

在MWC上海,孟晚舟也列举了华为5GtoB应用的典型案例。例如,华为与合作伙伴携手打造的柔性生产线,采用URLLC相关技术优化空口时延,以及应用层和无线网络的跨层协同,使得机械臂等生产装置能够摆脱线缆束缚,实现灵活部署,而且避免了因线缆磨损导致的故障停机。在复杂的矿山场景中,通过5G低频大带宽将100多路视频上行回传,再通过AI技术拼接成一幅“长长的画卷”,实现了井下作业的远程镜像,而且看得全、看得清、看得准。

怎样降低5GtoB难度?

自2019年中国发放5G牌照以来,在华为以及产业伙伴的不断推动下,5G在B端的优势不断凸显,与场景联系的也更紧密。截至目前,5G应用已融入97个国民经济大类中的60个。

但不可否认,5G与各行业应用的结合,经历了较长的探索过程。孟晚舟在MWC上海演讲时坦言,5GtoB的难度确实被低估了。与2G、3G、4G赋能市场完全不同,5GtoB应用就像“样板房”多如繁星,但在规模落地“商品房”时却不断遇冷。

“5GtoB和toC不一样,toC包括接口都是很规范的,提前定义好了,而且涉及的设备也比较简单。但toB比较复杂,首先面向toB的行业,特别是生产网,需要5G技术和其他ICT技术,比如计算、云、AI等进行相合,这导致场景非常复杂,另外不同的场景定制化的要求也不一样,上规模难度大。”华为5GtoB解决方案部长王永德在实验室向观察者网介绍道。

在创新场景和方案孵化出之后,可复制、可推广成为5GtoB应用亟待解决的难题。

中国信通院2022年曾在一篇论文中提到,降低5GtoB应用门槛,需要针对性做到5G应用能力的标准化、模块化和平台化,需要化繁为简,化简为标,5G才能成为千行百业数字化转型的高质量低成本的关键要素。

华为也早已认识到这些问题。5G+XtoB联合创新实验室,也是华为5GtoB项目的“预集成易交付中心”。经过四年实践,华为在这里联合伙伴共同打造了5GtoB标准件,包含标准化的产品、产品组合及行业解决方案。截止目前,已经发布了11个5GtoB标准件。通过预集成、预验证,降低提升部署和运维效率,将5GtoB的成功实践更快、更好地普及至各行各业。

在这个过程中,跨部门、跨行业、跨领域的5G行业应用标准化是工作重点。王永德向观察者网指出,行业标准非常关键,5G和行业的应用要有标准,这样大家才能真正的规模复制起来。目前,华为联合合作伙伴共同制订了十几个行业标准,包括矿山、港口、钢铁等行业,但这还远远不够,华为后面还会继续和合作伙伴一起加快5G行业应用标准的制定。

他同时还提到,在5GtoB应用中,现在企业抱怨比较多的是5G模组的成本较高。虽然5G模组成本从初期到现在已经下降75%,但这还不够,仍然依赖于下一步的技术RedCAP,这种技术实现以后,会把5G模组成本再降至少一半以上。“最终随着放量,希望能达到和WIFI模组差不多的水平,这样对企业来讲,可以达到预期。”

怎么更好的发展5GtoB?

在科技领域,如果说技术进步是产业破局的前提,生态建设则是产业壮大的关键。5GtoB更是如此,在5G发展成熟之后,需要各行各业参与进来,才能更好的实现5G在产业中的价值。

华为在5GtoB领域不仅是技术引领者,更扮演起了产业生态共建发起者的角色。目前,5G+XtoB联合创新实验室已成为华为与合作伙伴的定期交流的“罗马广场”,从行业科研机构到高校、运营商、企业伙伴,实验室自2022年10月建成后,已组织对外交流合作十多场。

强强联合,不断推动产业生态繁荣。来自北科大的周鹏教授,是研究机器视觉和智能传感技术在工业场景中应用的专家。他透露,通过与华为5G+XtoB联合创新实验室的合作,解决了一些困难的场景,如在高温及高速场景下采集被测物体的相关数据。

王永德告诉观察者网,华为在产业赋能领域肯定会联合合作伙伴,本身实验室定位也是联合创新。所谓联合创新,就是针对一些新技术、新场景,华为提供一个平台,联合合作伙伴一起做技术验证,通过预验证最终实现规模复制。目前,实验室已有30多家合作伙伴进驻。

目前来看,在向诸多行业推广的同时,5GtoB方面的技术仍然要继续演进。王永德介绍称,5GtoB面临的规模化复制还有很大的挑战,比如目前5G低时延、定位精度,技术上还需要进一步发展。在某些高精尖的制造行业,对5G技术提出了更高的挑战。

在本届MWC上海,孟晚舟演讲时指出,5.5G是5G网络演进的必然之路。5.5G网络下行万兆、上行千兆、千亿联接、内生智能的网络特征已经明确,从5G到5.5G,将更好地匹配人联、物联、感知、高端制造等场景,孵化更多的商业新机会。

5.5G首个标准将于2024年上半年冻结。在业内看来,5.5G不仅是5G技术的增强,更是引入了无源物联、通感一体等“新技能”,能更好地适应工业互联网的需求。随着5.5G产业加速迈向商用,有望成为支撑中国数字经济高质量发展的中坚力量。

华为在5.5GtoB方面布局如何呢?

“应用一代、开发一代、预研一代,这是我们比较典型的产品开发策略,也是我们一贯观坚持的原则。可以形象的比喻,吃着碗里的,看着锅里的,想着田里的,只有这样不断持续的技术演进,才能确保技术不断领先。现在5G已经是我们碗里的东西,5.5G是锅里的东西,未来的6G是田里的东西。”王永德告诉观察者网。

不仅如此,华为还在持续探索5G与人工智能等更先进技术的结合。在支持AI发展方面,5G技术有助于解决传输需求,它是一个传输通道。在复杂场景下,可以访问可靠有效的数据,也意味着可以使用人工智能来实现不同的场景。

眼下,中国5GtoB已进入规模发展阶段,标准化依然是应对挑战、加速产业发展的关键。随着更多应用场景涌现,未来华为5G+XtoB联合创新实验室也会继续与合作伙规范和引导技术创新,将5G技术碎片化的商用实践由点到面高效复制,加速行业数字化转型。

来源|观察者网



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