5G打造新引擎发力引领新基建

2020-09-02邬贺铨

中国科技纵横 2020年7期

关键词：工业

近日，中国工程院院士、原副院长，中国互联网协会理事长邬贺铨应邀出席由中国民营科技促进会主办，中国民营科技促进会高企分会、华商财富在线承办的“疫情后2020年中国宏观经济形势解析与民营企业发展线上大讲堂”，围绕5G引领新基建、赋能新产业应用与企业发展机会进行了展望。

1 5G网络打造发展新引擎

2017年12月，习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时讲话提出，要加快构建高速、移动、安全、泛在的新一代信息基础设施。2018年12月中央经济工作会议提出，加快5G商用步伐，加强人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设。2019年3月政府工作报告提出，加强新一代信息基础设施建设。2019年7月中央政治局会议提出，加快推进信息网络等新型基础设施建设。2019年12月中央经济工作会议提出，加强战略性、网络型基础设施建设。2020年2月中央深改委会议提出，统筹存量与增量、传统与新型基础设施发展，打造集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施体系。2020年3月中央政治局常委会提出，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。

1.1 新基建的战略与内涵

什么是新基建？最近，国家发改委对新基建有了一个初步的定义，即新发展理念为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。按照中央的精神，新基建就是集约高效、经济实用、智能绿色、安全可靠的现代化基础设施，包括三大块：一是新一代信息基础设施（数字基础设施）;二是融合基础设施，包括智能交通、智慧能源;三是创新基础设施，包括重大科技基础设施、科教基础设施和产业技术创新基础设施。我们主要说的是新一代信息基础设施，也就是数字基础设施，它又可以分成三个方面：一是通信网络基础设施，包括5G、物联网、工业互联网、卫星互联网;二是新技术基础设施，包括人工智能、云计算、区块链;三是算力基础设施，包括数据中心和智能计算中心。

移动通信先后经历了FDMA频分多址的第一代移动通信、TDMA时分多址的第二代移动通信、CDMA码分多址的第三代移动通信、OFDMA正交频分多址的第四代移动通信，现在5G来了，与前几代移动通信相比，相同的是差不多都是十年一代，峰值速率十年提高了1000倍，所不同的1G—4G是面向个人通信，而5G扩展到产业互联网和智慧城市应用。5G主要的三大应用场景：增强移动宽带，超可靠低时延，广覆盖大连接。

5G跟4G比，在多项性能上有1—2个数量级的提升。它的无线技术离不开通信的基本原理，首先把基站数做得很多，即超密集的组网，把天线数量做很多，当然还需要更多的频率，以及在物理层面一些技术的改进。5G增强移动宽带表现在什么地方呢？它的峰值速率是4G的30倍，用户体验数据率是4G的10倍，移动性能做到每小时500公里的时速，比现在高铁的速度还要快。所谓超可靠低时延，5G的无线接口延时比4G减少了90%;所谓广覆盖大连接，即可以做到1平方公里100万个传感器联网，比4G多10倍。当然，5G在能效和流量密度上也都比4G有成百倍的提高。

除了无线技术以外，5G还需要网络技术来支撑。

应该说，5G和传统移动通信相比，它业务是互联网化的，而且更多会使用云化的技术。

传统的互联网走的是无连接。无连接是什么呢？比如说一封邮件，里边有很多IP包，每个IP包应该都是同一个源头同一个目的地，但是在互联网上，他们并不意味着所有IP包都走同一条路由，它实际上是按照每个包独立选路的，也就意味着他们可能走不同的路由过来，就叫无连接选路。之所以用这种方式是因为最初互联网底层的稳定性没有那么好，所以逐包转发逐包选路能够保证这个生存性，但是这种方式带来的效率比较低。传统的互联网，一般来讲，我们上网平均要经过13跳，每一跳经过路由器來选路，效率比较低。因为原来基于路由器来转发，路由器既有节点控制功能，又有传送与传转发功能，它收到一个IP包，查一下地址，要找一个最近的路由器转发过去，并不考虑全网的优化。现在，我们希望把节点控制功能抽出来，组成网络操作系统，把业务能力抽出来，全网利用大数据人工智能来统计各种业务流的流量流向以及网络的各种资源，然后在中央处理器上，在整个人工智能决策上优化，为每一个业务流选出一个端到端的路由。这样一来就可以预定路由，意味着转发可以非常有效率。现在的互联网基本上都是路由器来转发IP包，尽管一封邮件或一个视频要无数个IP包，都是同一个源到同一个目的地的，实际上在路由器上根本忽略了它们前后的关联，而每个包是独立选路。这样以包为单位，它的生存性比较好。但是实际上现在互联网底层已经相当好了，没有必要互相之间不考虑前后关联的因素。

此前说到5G的移动性相当于时速500公里的高铁，但是很多时候我们是坐在办公场所或家里使用移动通信的，是静止的。网络业务的需求是多种多样的，我们用同样的物理网络，但是可以用不同的逻辑上的网络来组成。比如说，要求500公里时速的高铁应用，我们通过云的平台来调动网络资源，把一些能支持高速移动的网络资源组合提供专用的服务。对于高宽带，可以组织高宽带的切片，对于低时延，可以组织低时延的切片。这就相当于专用的服务，有点像现在早晚高峰时段为公交车开辟专用通道。当然，对于5G而言，理想的情况是对所有的业务都开辟专道，这在实际交通管理上是很难做到的，但在网络上是有可能实现的，这种方式能支持个性化的服务，特别适用于不同垂直行业的需要。

5G有一个很长的产业链。首先是芯片，有基带芯片、射频芯片等。终端也包括很多小的产品，有触摸屏、摄像头、麦克风、扬声器、、传感器、电池、微型天线等。作为基站，有基站的设备、铁塔与天线等。从基站到网络需要有光纤传输系统。除了网络以外，还有边缘计算。芯片的设计有很多提供支撑的工具软件。作为芯片的生产，需要有个芯片的代工线。对终端测试和网络测试，需要仪器仪表。布了网络放了基站，各个基站之间是不是覆盖得很好，是不是有干扰，这就需要网优软件进行评估。终端要有操作系统，操作系统上面还有很多APP。

1.2 5G催生新业态

2G——全球1991年开始，中国1994年开始。在数字终端能力方面，2G出现以后，我们有了短信（1992年）、手机QQ（2003年）和支付宝（2004年）等。

3G——全球2001年开始，中国2007年开始。3G的主要特征是数据传输能力，3G出现以后，我们有了智能手机（2007年）、移动电子商务（2007年）、自媒体业务（微博）（2009年）、O2O（美团）（2010年）、社交应用（微信）（2011年）等。

4G——全球2010年开始，中国2013年开始。4G的主要特征是宽带能力，4G出现以后，我们有了扫码支付（支付宝）（2011年）、共享经济（网约车等）（2011年）、社交电商（拼多多）（2015年）、移动智能搜索（头条）（2015年）、短视频（快手、抖音）（2015年）等。

5G——中国的5G跟发达国家是同步的，5G的主要能力表现为云端智能融合能力。5G出现以后，我们可以预见到，会有超高清视频、虚拟现实、增强现实，还有智联网、工业互联网、车联网等，这些是看得見的。移动通信的新业态是网络能力具备后催生的，5G出现以后，会有很多我们现在想象不到的新应用，并影响到其他行业。以金融为例，2G出现有了网上银行，3G出现有了手机银行，4G出现有了数字银行，5G出现会带来智慧银行。

1.3 5G对经济增长的贡献

5G对整个经济有什么影响？国际知名咨询公司对此进行了分析。分析显示，预计到2035年，全世界会因为5G，经济产出增长5%，对应的是13.2万亿美元。其中，增加值（GDP）对应的是36000亿美元，相当于当年GDP的7%。对于中国而言，2035年，中国会因为5G增加GDP约11300亿美元。5G本身还创造新增就业机会，2035年，会使全球增长2230万人的岗位，其中，中国就占了1090万人。

中国信通院作了一个比较近期的预测。2020年到2025年，5G出现会使中国GDP增加3.3万亿元，间接带动8.4万亿元。

中国的5G发展究竟会有多快呢？引用全球移动通信协会（GSMA）的预测：2020年，中国将占全球5G连接数的70%，2025年中国5G占到全国移动连接总数的47%。

2 工业互联网助力数字转型

习近平总书记在2017年12月中共中央政治局第二次集体学习会上提出，要深入实施工业互联网创新发展战略，系统推进工业互联网基础设施和数据资源的管理体系建设，发挥数据的基础资源的作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。这里，总书记把工业互联网和数据作为生产要素的作用关联起来了。

2.1 新一代信息基础设施

工业互联网和5G包括数据中心、人工智能平台，都同属于新一代信息基础设施，具有很长的产业链，从数据的传输、分法到存储、计算、处理，到挖掘、分析及应用的全过程。信息基础设施需要底层的基础设施网络来支撑，包括IPv6下一代互联网和高速光纤传输系统，也需要有更多的网络技术、安全技术来支撑。总之，新一代信息基础设施，既是新基建又是战略性新兴产业，更是新型的信息消费市场，同时也是其他领域新基建的通用支撑技术，还是传统产业数字化的新引擎。它赋能传统基建领域，提质增效。

2.2 工业互联网的组成

工业互联网究竟是什么？这里用一个类似于工厂的组织结构来说明。工业互联网的底层有很多能够上网联网的数控车床、智能仪器仪表，还有可编程逻辑控制器、现场控制系统以及大量的传感器，收集的数据，这实际上是工业互联网的底层，即物联网，它使用传感网协议来通讯。这些数据通过工业防火墙，通过企业的内网，连到了工厂，工厂里边有一些服务器、数据库，还有监控与数据采集系统，还有工程师站及边缘计算，这是企业内网，主要是用工业以太网TSN协议。工厂的数据进一步往上汇总，送到企业，甚至送到企业的集团。

在企业这个层次，里面有各种各样的管理软件，有数据库、云计算等，这实际上构成了工业互联网的支撑平台。当然，工业互联网还需要跟外部发生关系，会有个企业的外网，它由互联网或软件定义广域网组成。我们可以看到，在工业互联网的全部，实际上在各个部分的构成，是包括了数据从采集绘制、传输分法、分析处理、决策应用的全过程。通过工业互联网，把企业的数据盘活了，支撑了数据，发挥生产要素的作用。

2.3 运营网络

工业互联网离不开运营商的网络支撑。运营商的网络底层是个传输系统，在结构段，可以用光纤传输，可以用移动网络实现接入，也可以用卫星接入。在城域网和核心网，现在都是用光纤接入了，城域网会用到软件定义的广域网技术，而骨干网会用到100G甚至400G的超高带宽技术。目前全球宽带网光纤占比为54%，占比并不高。美国的光纤占比不到20%，甚至更低，而我国已经达到90%。现在运营商已经开始推动单用户千兆光网接入。应该说光网络在中国发展得还是相当好的。

除了底层的传输网，上层还有IPv6互联网，支撑数据中心和云计算、云服务。

2.4 企业外网

一个企业总要跟外界联系，企业本身有分支机构在外地，企业的数据有些可能传到另外一个地方的数据中心，还有企业可能会利用到公有云，也就是说企业的数据要跟外边进行传输交换。通常可以租用运营商的专线，服务质量比较好，但是不仅成本比较高，而且运营商专线需要一个调配的过程。实际上现在企业的数据动态变化比较大，要求不断调整专线的容量，导致不能及时地得以支撑保障。一般来讲，企业也可以利用公众的互联网，其成本很低且不需要另外交费，但公众的互联网不能提供足够的服务保证，仅可用于对安全性和时延要求不高的业务流。现在的办法是，引入一个软件定义的广域网控制器，用来监测需要通过外网传输的数据。对于服务质量要求比较高的、时间比较敏感的、可靠性要求比较高的，可以走专线;对于一般的数据，可以走互联网。

如果某一个部分临时出现故障，可以通过软件定义广域网的控制器来进行调整，实现自自愈和自恢复。

2.5 企业内网协议

每個企业里都有个通信网。最早大量使用的是现场总线，现场总线比较简单，但国际标准有10多种，兼容性比较差，时延无保证。

通用性比较好的是以太网，以太网为办公自动化设计，应用比较比较普遍，但是办公以太网不能直接搬到企业里，因为办公用的以太网挂上去的设备数量是有限的，而工业环境设备数量较多，重发频繁，效率很低。

现在，工业用的比较多的还是工业以太网。工业以太网从高速、交换和同步机制三方面提供实时和可靠性，目前占约一半市场，但时延仍大。工业以太网和传统的办公以太网的区别主要在三方面;一个带宽更宽;二是用交换的机制;三是引入了同步的机制。

随着工业自动化的发展，生产线的这种速度越来越快，效率越来越高，工业以太网的时延跟不上了，现在发展到延时敏感网络（TSN），它在工业以太网的传统结构上进行改进，在数据链路层报头的VLAN标签中增加QOS分类，允许高优先级帧抢占低优先级帧，保证低时延传输。

2.6 企业物联网

企业很重要的还有物联网，物联网最基础的是传感器，传感器来感知数据。除了手机和汽车以外，工业是传感器应用最多的领域，而工业上用的传感器的种类很多。从传感器的种类来看，比较集中的是流量传感器、压力传感器、温度传感器，各占市场份额21%、19%和14%。但是，传感器类型多批量少，缺乏规模而影响成本的快速下降。

尽管传感器对于物联网很重要，但在物联网产业价值链中，更重要是在数据处理这个环节，包括平台服务、软件开发、系统集成和增值服务。麦卡锡咨询报告指出，全球物联网的价值70%是在企业互联网，还有30%在消费应用等方面。到2025年，全球企业物联网能创造3.9万亿—11.1万亿美元的价值。企业物联网的价值主要是由使用者获得。

2.7 智能物联网（AIOT）

在5G时代，互联网要有新的发展，实现感知数据的智能物联网（AIOT）。感知数据的目的是要分析应用，而分析应用要传到后台的大数据、人工智能分析。这里的传输有一个时延，特别是在5G之前，因为传输的带宽和时延都不能得到很好的保证，所以后台分析完成后，得到的决策再反馈回传感器时，可能已经失去了时效性，因此很难得到很好的应用。现在5G来了，它不单是高带宽、低时延，5G还带来了能够1平方公里接入100万个传感器，端到端的时延控制在10秒以内，丢包率不高于1%。因此，5G的出现等于把传感器、物联网跟后台的大数据、人工智能无缝融合。人工智能加上互联网成为智能物联网，即AI+IOT=AIOT（智能物联网）。

如果说5G的出现，只是把云的能力赋予了互联网，让它有了这种可以利用云的能力，那么现在有些物联网终端直接嵌入了人工智能，把人工智能的芯片直接做在物联网的终端里，把模块做在一起，当然还加了一些开发工具及操作系统的软件。这种跟互联网融合的人工智能，主要适用于一些重要的物联网终端，比如超高清摄像头、机器人、无人机等。把人工智能融入物联网终端，使得物联网终端能力更强。也可以说，由于其包含了一些开发的软件，物联网的功能还可以不断增加开发。

不仅如此，嵌入了人工智能的物联网终端，还可以再进一步嵌入区块链能力，从而保障物联网设备接入认证、数据加密及设备控制授权安全，解决基于数据的确权和数据资产化的问题。

2.8 工业互联网与云计算关系

5G跟云有关系，工业互联网也跟云有关系，那么工业互联网跟云有什么关系呢？作为云计算的最基础的宽带网络，有存储器、服务器，它集合了网络计算和存储的资源。这实际上是现在通常所说的互联网数据中心、企业数据中心的职能。作为云，它不仅仅限于数据中心，在其基础上还有平台支付服务的功能，实际上是工具软件，企业可以租用这些工具软件开发自己所需要的软件。对大量的中小企业而言，你给他工具软件，他也不一定有技术来开发自己的软件。因此作为云服务商，直接提供SaaS（软件即服务），其中包括各种财务管理软件，工业的销售员、客户关系管理、ERP企业资源规划、hr人力资源管理等工业用软件。作为公有云，主要是集合了PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）这两层。

工业互联网还有DaaS（数据即服务），收集了企业需要用的数据，以及在社会上收集到的数据，以及一些数据开发的工具，进而进行数据挖掘，这是工业互联网平台企业需要具有的能力。再网上，工业互联网应用企业，如果自己不做平台，只租别人的平台，但是自己还需要有一些能力，这种能力叫KaaS（知识即服务），也就是通过大数据的挖掘，提供生产线上人工智能的决策服务。实际上，工业互联网平台企业可以独立于云服务的企业，也可以向上包容云服务的企业。同样的，工业互联网应用企业，有些本身也是平台企业，它们有不同的关系、不同的组成。

2.9 工业互联网平台

工业互联网平台底层有计算平台（自建或租用公用IDC），企业可以自建计算资源，还可以租用公用数据中互联网数据中心的计算资源。工业互联网平台里主要有云平台的功能，这里面有PaaS（平台即服务）功能，除了传统的设备管理、资源管理、运维管理、故障管理以外，还有大数据的一些分析能力，包括数据的清洗、标注、管理、可视化，数据的建模与分析等，还有人工智能的服务、算法、训练工具等。仅仅有PaaS还不够，还需要有SaaS（软件即服务），主要包括的常用的软件有PLM产品寿命管理、SCM供应链管理、ERP资源规划、CRM客户关系管理。

在工业互联网时代，我们会利用物联网、5G、大数据、云计算、人工智能，让它有机的跟ERP软件直接关联。智能ERP增加的功能，可使整个生产线的运行效率提高25%。

2.10大数据设施

作为大数据，首先要有数据仓库，要收集很多经过标注的清洗的数据。所谓标注，是指要把数据的时间、地点甚至类型记录下来。由此可以判断哪些数据是错误的，哪些是重复的。要进行数据标签化，对视频、图片等非结构化数据进行结构化处理。经过前端处理后，还要把数据的一些要素分解出来，根据需要挖掘的任务，把这些要素重新组合，形成闭环过程。这里用到了聚类分析（大数据要通过分解和融合形成聚类，难点是提取集成方向，构建集成模型）、分类分析（如何利用无标记的样本来改善小数据集上构建的分类器）和关联性分析（不同的数据集中呈现复杂的关联关系，如何挖掘其隐含的关联）。

在大数据中，很重要的要有数据库。选择哪一种数据库更好关键取决于你要挖掘什么类型的数据。除了数据库以外，还需要很多数据挖掘的软件。数据挖掘的过程实际上也是一个计算的过程。大数据挖掘的计算有好几种模式，比如基于磁盘的计算模式、基于内存批量的计算模式、基于流式的计算模式。

2.11算法技术

除了大数据处理以外，还要有算法。目前人工智能算法主要依靠人工神经网络，它是深度学习算法的基础，能够完成分类器的作用。深度神经网络是什么？比如，我们把大量的各种各样的图片、视频、文字等，都送到深度神经网络，并通过先后几层活动，把事物分类、识别出来。深度神经网络实际上就是个分类器，人工智能就是计算、分类的过程。

目前AI算法需要大量有标注的数据作为样例，依靠大量算力与海量数据来针对特定任务试错训练，大数据大算力小任务，效率不高，未来需要结合类脑计算，实现小数据小算力大任务。

2.12 算力设施

机器学习对算力的要求。依据斯坦福大学2019年的一份报告，2012年以前，人工智能对算力的要求每两年翻一番，2012年之后则每3—4个月就要翻一番。根据另一家咨询公司OpenAI的统计，从2012—2019年，随着深度学习模型的演进，人工智能所需要的计算量已经增长了30万倍。因此，需要加速提升通用计算的能力。

机器学习的计算特点。机器学习计算大部分场景仅需要低精度计算即可，一般应用场景下8比特即可满足95%以上需求，无需FP32、FP16等高精度计算。机器学习计算只需要很小的操作指令集，只需要高性能运行矩阵乘法、向量计算、卷积核等线性代数计算，无需分支预测器、推测执行、超线程执行处理核、深度缓存内存层次结构等计算技術。深度学习模型越来越复杂，已经无法在单片芯片完成计算，需要使用多芯片多场景的异构计算，因此必须考虑分布式的计算任务的通信与协同调度，实现密集且高效的数据传输交互。所以未来的设计师还有一个重要的方向，就是实现多系统、多平台的协同生态。

2.13 边缘计算

值得一提的还有边缘计算。云计算的重要性包括它有数据中心的能力，还有人工智能处理的能力，但并不意味着有了中心云，就什么事情都解决了。工业生产线上的传感器、工件、机器人、工业的VR/AR应用都要求快速响应。

在降低无线空口时延的基础上，还需要将计算能力下沉，利用边缘计算实现本地缓存和过滤数据，降低到中心云的宽带压力。中心云收集的多个边缘数据，可以优化出一个数学模型，然后下发执行。这种方式带来快速处理。比如说，我们可以把边缘计算放到企业的车间，这样很快速的处理业务。根据IDC预测，未来将有超过50%的数据在边缘侧处理。到2020年，边缘计算支出将占物联网基础设施总支出18%，成本仅为单独使用中心云计算的39%。一般来讲，大企业会自建中心云，也自建边缘云;中小企业通常会租用公有云作为中心云。

2.14 网络安全的新挑战

新生技术是双刃剑，会带来网络安全的新挑战。5G网络和云数据中心的虚拟化模糊了网络的物理边界，传统依赖物理边界防护的安全机制难以奏效。5G开放给客户自定义与调配业务，恶意第三方容易获得对网络操控能力。新一代信息基础设施依赖大数据挖掘，但难以保证数据真实，这将导致AI决策失误。

通过将数据分布存储和加密可以防备数据被盗窃，但一些外部的攻击目的不是窃取数据而是勒索，强行将数据再加密使原有数据的拥有方也无法读取数据。关键是防止网络被入侵，借助大数据与AI技术，实现对网络流量异常检测，获得最准确的网络风险评估。例如，2016年黑客入侵美国洛杉矶长老会医院事件、2018年台湾台积电集成电路工厂网络安全勒索事件。

2.15 工业互联网安全体系

工业互联网的传感器和PLC量大且永远在线，易受木马入侵而成为DDoS的跳板，需要基于零信任架构、支持动态和迁移的群组节点信任关系建立，实现低成本和低功耗的安全与加密。传统的认证和加密流程等协议不适于支持工业互联网大连接与低时延，需要高可靠快速群组认证。

网络安全企业本身是主体，需要建立IT技术和OT统一的安全团队和企业安全运营中心，还要与企业的上下游实现威胁情报共享和安全防护的协同联动，并从政府获得安全态势感知信息。

2.16 5G融合IT/OT支撑工业互联网

工业互联网除了利用信息技术，区块链、大数据、人工智能、信息安全、移动互联网及物联网、云计算，还需要利用制造技术，没有制造技术的支撑，工业互联网也很难运转。而且不仅要有通用信息技术，还要有专用信息技术，例如传感器与反应器、PLC（可编程逻辑控制器）、SCADA（监控与数据获取）、MES（制造执行系统）、ERP（企业资源规划）。作为生产技术，除了传统的生产技术，在数字化时代，要引入7个M为代表的新的工业生产要素技术，包括：材料特性和功能，机器精度和自动化，工艺、效率和方法，测量与监控，维护和售后服务，管理，数据和知识建模。其中，5G是各类ICT与OT技术的融合剂。

2.17 中国工业互联网市场规模与经济贡献

工业互联网究竟在经济上有多大贡献呢？根据某咨询公司给出的数据显示，到2020年，中国的工业互联网市场规模预计达到7000亿元，年增长超过14%。根据中国信通院的数据显示，工业互联网到2020年，在中国会使经济增加值带来10%，大概3.1万亿元，对应经济增长的贡献是47.9%，对应GDP的比例是2.9%，对GDP增长的贡献是11%，其中还创造新增就业岗位255万。

3 融合创新开拓市场新机遇

习近平总书记在2018年4月网信工作会上指出，核心技术是国之重器，要下定决心、保持恒心、找准重心，加速推动信息领域核心技术突破。我们要通过技术的创新带动市场的开拓。

3.1 上云赋能

原来的工业协同设计和数字文化产业与传统视频会议及游戏，需将核心程序下载到本地。本地终端要完成渲染与计算，对计算能力、内存和成本要求高。现在5G来了，终端相当于直接上云了，这个时候终端就不需要那么高档，用云端的能力就够了。依靠云端服务器运算和渲染，借助5G传输，无需下载安装，即插即用，多屏合一，流畅体验。例如，利用云技术，可以实现在手机上非常流畅的玩游戏。

5G带热了云经济，在疫情期间支撑了云办公、云课堂、云视频、云商贸、云招聘、云签约等，在疫情之后仍然会继续发挥作用。根据某咨询公司的报告显示，到2023年中国的云游戏市场规模近1000亿元。另外一家咨询公司的报告显示，中国的云教育市场在2022年将达到3102亿元的规模。

3.2 超清视频

5G会带动超清视频。我们现在家里面的电视机是高清的，我们叫1080p，即像素是1080。4k技术，比1080p的更高清，像素宽度、高度各多两倍，也就是多4倍。8k技术，要比4k高4倍，或者说8k的超高清是现在家里看的高清电视的分辨率的16倍。不仅分辨率变了，帧率也变了。普通高清电视的帧率是每秒25帧，而8k是120帧。每个像素编码位数也变了，过去8个bit编码，现在是16个bit编码。甚至颜色宽度也变了。预计，2020年我国市场上4k和8k电视销量，将分别占电视市场的40%和5%。只有5G才能解决8k、4k的无线高清传输问题。

现在我们希望手机能够清晰度更高，可以把手机屏幕展开，还希望手机能揣在口袋里，所以折屏的手机就出现了。

3.3 裸眼3D

3D电视在像素不变的情况下，其分辨率比常规电视低一倍，为了不降低清晰度，3D电视需要增加像素。例如，常规电视是4k，3D电视需要采用8k，用无线传输时带宽需要100Mbps，只有5G可以提供这一能力。

3.4 智能眼镜

按前瞻经济学人APP预测，中國智能眼镜市场规模2023年将达到80亿元。

3.5 竞技体育

2022年中国要举办冬奥会了，5G的高带宽和低时延可实现高清视频实时远端直播，可同步传送运动场上多机位摄像信号到边缘计算进行合成处理，获得360度场景体验。可将多机位视频同步传到头盔，场外的观众也可以个性化选择观看所希望看的机位视觉。观众戴上5G+VR/AR头盔，可感受速滑和花滑体验。在运动员和裁判员身上安装传感器、高清摄像头并配置5G通信模块，观众可以运动员或裁判员的第一视角来观看赛事直播。

据预测，到2021年全球视频直播的市场容量将达到700亿美元。

3.6 VR/AR/MR

虚拟现实增强现实，需要带宽很宽、时延很短。5G能满足这个带宽和时间的要求。华为GIV预测，2025年全球10%的企业使用VR/AR，用户达3.37亿。IDC中国2019年报告预测，到2023年中国VR/AR市场规模达650亿美元。

3.7 雷达手机

苹果公司已经把激光雷达装在iPad上，计划还要装在手机上。

目前使用电子部件无需机械部件的Flash发出数字信号来控制激光发射角度，快速直接发射一大面光墙，从而通过直接测量飞行时间法获知深度信息，类似于夜视摄像机，不过光源是自己主动发射出去的，可测量距离5米。当在手机屏幕上观看商品或家居陈设时，更多信息将以AR叠层形式显现。

3.8 文化旅游

故宫博物院特设“发现·养心殿”主题数字体验展，游客可透过5G+VR头盔亲身体验“召见大臣”“鉴赏珍玩”“穿搭服饰”等体验。

重庆长江索道被誉为“万里长江第一条空中走廊”，5G VR眼镜可以获得索道VR超感景区体验，比实地乘坐长江索道更觉惊险刺激。

据德国数据库预计，到2022年，AR/VR行业价值将达2090亿美元。

3.9 异地协奏

2019年5月，位于不同国家的6位音乐家通过5G协同演奏巴赫的C小调前奏曲。

由于5G技术能够比较精准的控制时延，使得演奏实现同步。

3.10 教育培训

5G手机拍摄书本中的图画并上传到云端搜索，关联的视频可下载到手机，以动画或视频解说的形式便于理解。

5G+VR教育——构建虚拟学习环境、虚拟实验室、展现宇宙中的天体运动、生物中的微观世界、还原历史场景，可以模拟诸多高成本、高风险的教学培训，通过形象、生动、直观的形式来表现知识。

在现实中应用的例子也很多，比如中铁南昌局南昌机务段，通过VR模拟行车场景培训高铁驾驶员。

3.11 智慧医疗

2019年3月，中国移动与华为合作，帮助海南医生通过5G网络远程操控电子机械臂，对在北京的帕金森病患者成功完成了“脑起搏器”植入手术，手术耗时3小时。基于四川电信5G双千兆网络，四川大学华西医院与成都市公共卫生临床医疗中心在2020年1月成功完成了2例新冠肺炎急重症患者的远程会诊。利用VR技术对医生进行培训，可以大大缩短培训过程。

3.12 智能诊断

从统计数据看，新冠肺炎患者的核酸检测目前仅30%—40%是阳性，因取样于鼻咽部而非肺部，还需利用CT来辅助。借助AI可以将肺部多达百张CT照片还原为一幅3D图像。

基于对众多新冠肺炎患者CT影响的大数据分析，结合AI技术可以开发出智能评价系统，帮助医生进行病灶分级，量化评估用时从常规5个多小时减少到几分钟。

3.13 医疗护理

疫情的出现，推动了机器人在医疗行业的应用。疫情期间，医院使用机器人问诊咨询、送药送餐、清洁消毒、医疗废物处理，现在咽拭子采集机器人也进入临床使用了。一些机器人配有5G与超高清摄像头，并受后台云平台控制。

3.14 视频监控

视频监控占安防产业市场达49%，5G的大连接和无缝融合到云端的能力支持4K视频监控，加上多种图像增强算法，极大提高了摄像机在全天候环境与超低照度下的图像质量。

5G+高清监控摄像头还可用于智慧城市等领域。

根据IHS报告数据显示，未来几年以视频为核心的物联网市场达到7000亿到万亿美元。

3.15 人脸识别

终端通过5G上云无形中增强了终端的计算与处理能力。目前基于AI的语音和人脸识别已超过人眼水平。

疫情期间一些企业开发了在戴口罩情况下的人脸识别技术。使用眼部识别模型提取未被口罩遮挡的人脸部位特征。

3.16 电商体验

5G+VR/AR眼镜或头盔可以被设置成导航模式、观光模式或购物模式。例如当消费者进入百货商场可能会被导航到最近在网上搜索过的鞋子柜台，屏幕上会显示厂家、品牌、特点、价格和其他购物者的评价等信息，屏幕還会虚拟出顾客穿上鞋之后的视频体验，给出可搭配衣服色彩与样式的建议。

3.17 数字创意

5G终端上云显著增强计算能力，人物可以画出来。5G很好地支撑了数字创意的产业，在影视制作等很多方面将得到充分应用。

3.18 协同设计

南航田威教授基于上海曼恒公司的IdeaVR+5G，实现南航、西工大和贵州理工三所学校异地协同“大飞机大部件虚拟装配”。

浙江大学跟杭州汽轮机厂合作，在网上协作汽轮机。

丰田、菲亚特和尼桑通过设计者和生产工程师快速共享数据，对不同设计部件及供应商的选择并仿真，使新产品呢的开发时间减少30%—50%。

山东的潍柴动力组合北美、潍坊和法国研发中心及杭州仿真验证四地协同开发，海监船发动机研发周期从24个月缩短为18个月，研发效率提升25%。

3.19 工艺优化

利用生产线上的传感器收集的数据，通过5G传到后台，然后连接到工业大脑的大数据、人工智能分析，可以很好的判断生产线上哪一个工序是影响质量最关键的。举三个例子：

苏州协鑫公司——在全球光伏切片市场占有率最高（达1/3），利用阿里开发的工业大脑，分析0.2mm的硅片生产中上千个生产参数，找出60个关键参数，优化生产流程，良品率提升1%，每年可增加上亿元利润。

天合光能公司——阿里帮助研究光伏电池的业务流程和制作工艺，构建出数据分析模型，找出丝网印刷环节的关键因子，优化后A品率提升了7%。

杭州中策公司——每年生产5000多万条轮胎，全球橡胶生产位列前三，每天从全球各地采购进口1000吨橡胶，引入阿里的工业大脑后，提升混凝胶平均合格率3%—5%，每年增加1000万元的利润。

3.20 柔性生产

柔性化生产，以青岛红领公司为例。该企业收集了大量的西服数据，顾客可以从中选择喜欢的，甚至可以修改款式，然后按照规定的量体参数测量，将数据送到数据库，7天后便可交货。该公司用工业化的流程生产个性化的产品，成本只比批量制造高10%，但回报至少是两倍以上。利用5G+VR可以生成成衣后的效果，客户可直接体验。

这种柔性化不仅体现在服装行业，汽车行业都需要个性化的汽车订购，需要柔性的组织生产才能支持个性化的生产。上世纪90年代末欧美的车企从订单到交付需要20天，但今天却要增加到40天，这是因为要满足消费者的个性化需求。例如奥迪与SAP合作，基于AI协调不同车型的工序和大量零部件数据，满足个性化需求，效率提升20%。

3.21 辅助装配

我国一些汽车公司已经开始应用这一功能。在江铃汽车集团，工人戴上5G+AR眼镜，装配效率提高40%以上，出错率降低72%。

3.22 机器视觉

据前瞻产业研究院的数据，中国每天在生产线上进行目视检查的工人超过350万，但人工检测准确度不高。

工业高清视频经过5G和边缘计算与中心云相连，基于AI与预存的视频图像比对和分析，机器视觉能力已超人类。

青岛港通过5G将机器视觉用于吊车，实现毫秒级时延的远程操控、在全球港口中首次从码头卸船到陆侧智能全自动收箱作业，工效提高了30%，工作人员减少70%。

商飞建成全球首个5G+工业互联网园区。基于腾讯云与树根互联网合作打造的“根云”平台，对飞机尾翼的复合材料缺陷进行AI检测，从过去几人数十小时缩短到一人几分钟就完成。5G+8k+AI实现机翼复合材料铺设质量和飞机蒙皮铆钉安装质量检测。5G+AR头盔支撑飞机分段组装精准连接。

3.23 机器换人

5G+8k+移动边缘计算可使机器人反映更敏感，还可以训练自主生成程序。

云控机器人——以云端大脑通过5G的低时延来管理一批机器人，降低机器人成本。

旷视公司4万平方米的仓库中500台机器人的协同作业，刷新了集群作业的行业记录。

京东“无人仓”存储效率是传统货架的10倍以上，机器人分拣速度是人工的5—6倍。