5G赋能工业互联网，新融合下的机遇与挑战

导语：

数字、数据这个概念，其实离不开通讯技术上的支持，随着新一代通讯技术5G的出现，势必对工业数字化转型有一个很大的促进作用。德勤工博会创新趋势论坛，关于5G与工业物联网融合的圆桌，将着重讨论5G赋能工业物联网的话题。

德佳咨询&MIR睿工业总经理 冯晋中（主持人）：首先先跟大家做一个自我介绍，我来自于MIR睿工业，我叫冯晋中。我是一名制造业的从业者，在制造业领域大概有将近20年的工作时间，在过去将近20年里，MIR工业作为一家市场研究公司，走访过超过500家中国的制造业工厂和企业，也接触过超过100家像施耐德这样的自动化行业供应商以及大大小小的渠道商、代理商。

所以，对于制造业，对于我们目前这个会议，我认为应该有两个很重要的背景，第一个背景就是制造业处在最关键变革期的几年，有两件事情要去做，第一件事情就是智能制造和工业IOT，很多的企业、很多的工厂在往这个方向去转型，这是第一件事情。第二件事情，2019年我们叫做5G的元年，5G怎么样能够跟我们的制造业，尤其是智能制造、数字化工厂相结合。所以，这两件事情会对我们制造行业产生翻天覆地的变化，这是一个前提。

制造业处在最关键变革期的几年，第一件事情就是智能制造和工业IOT；第二件事情，5G怎么样能够跟我们的制造业，尤其是智能制造、数字化工厂相结合。
—德佳咨询&MIR睿工业总经理 冯晋中

德佳咨询&MIR睿工业总经理 冯晋中

那么第二个背景是今天主办这个会议的施耐德电气，从第三方的角度来看，在中国制造业来讲，施耐德应该是最早，也是目前投入资源最多的，确实它的市场地位在智能制造这个领域是处于领先的。

而会议的另一家主办方德勤公司，作为世界上最著名的战略管理咨询公司，根据我的观察，德勤在制造业领域最近几年也是投入了大量的资源、人力、时间，也愿意在这个领域去做更多的尝试跟投入，目前呢，德勤也取得了在制造业领域、在管理咨询方向上处于国内领先地位的成就。

所以，这个会议由他们两方来主办，德勤邀请我来做这个第二个环节的主持人，我也是非常荣幸的。

今天我作为主持人，实际上也是代表制造业的从业者，所以也有几个关于5G的问题请教一下二位专家，华为的李总，还有我们德勤的沈总。

第一个问题是站在制造业从业者的角度，因为制造业一般我们会讲究工业的可靠性和实时性，5G是不是真的可以在工业领域应用？它跟4G相比有哪些不一样的地方，一个最基本的问题，但是也是非常重要的问题，我想请教一下李总。

华为制造行业解决方案首席专家 李天恩：非常荣幸来和大家分享关于5G的话题，关于5G，实际上从我们通讯行业的角度来看，应该是一个关于明天的话题，刚才也提到了5G和4G之间到底差异在哪里？因为大家平常可能因为不接触通讯技术，目前只是一个粗浅的认识，可能觉得5G仅仅是带宽的提升。

其实从整个5G的规划包括它的技术演进上来讲，它不像4G、3G、2G一样，它不是单纯的一种技术，本质上来讲5G是一组协议，一组各种不同的技术，这里面应该包含三类技术：一类就是说带宽增强，超高的无线带宽接入，现在运营商能够提供的，在部分城市已经商用的，有些5G基站可以做到的，比如说我们的5G手机，这种场景就是。它的一个显著特点是什么呢？它的带宽尤其是峰值带宽，理论上可以达到4G的100倍，高可靠的延迟部分也可以降低十倍，也就是说我可以达到1毫秒左右的延迟，高带宽，低延迟是5G两个比较大的特点。

还有一个特点，超高速情况下连接的稳定可靠性，大家都知道我们用4G手机的时候，尤其是比如说我们坐高铁的时候，信号不是那么好，现在好一点了，现在我们一般都会在4G基础上要做一个增强，一般我们都会做到4.5G，这个时候在我们高铁300多公里的场景下，实际上也是可以上网的。

但是还有一个场景，现在是搞不定的，就是我们的无人机或者是飞行类，它是要求更高的速度下或者是更可靠的稳定性，这个时候4G、3G的技术是搞不定的，那这个时候需要5G的技术。

另外，5G关于解决高可靠和低延迟的技术，这一类方向上的协议是专门解决工业或者说泛工业场景下的高可靠或者是低延迟场景的，最典型的就是无人驾驶车这个场景。未来我们在厂区里面，高精的定位、连接，基本上都要结合刚才说的高带宽以及这种高可靠和低延迟技术，这两种协议来去组合完成。

5G里面另外一个部分是解决什么问题呢？就是大量的连接，大量的连接里面你看我们4G现在大家都有一个经验，4G我们在机场或者是我们火车站，人一多，我这个上网速度都不太好，因为我们原来的速度4G基站连接的数量相对比较少，一个基站大概我们不到2000个左右的连接就会到一个拥塞的情况。

5G的设计目标是要到在一平方公里的区域里面达到100万个连接，这里面其实有两层含义，一个就是说我可以接纳非常多的连接，这是一个。第二个，相对来讲，可以让连接成本变得更低。

刚才这三类不同的应用场景，其实在工业或者是我们在企业里面去应用的时候，它应该是一个综合起作用的结果。

5G会解决连接的问题，5G不是一种技术，它包含3类技术：1）高带宽：峰值理论上可以达到4G的100倍，延迟降低10倍，超高速条件下，连接的稳定性和可靠性提升显著；2）高可靠：工业领域可解决高可靠，低延迟场景；3）多连接：解决大量的连接问题，在较低成本前提下5G可以接纳更多的连接。
––华为制造行业解决方案首席专家 李天恩

华为制造行业解决方案首席专家 李天恩

实际上大家就问了，刚才你说了这个高带宽、高可靠还有一个多连接技术，这些是不是随着我们5G无线基站的运营，（今年我们中国已经开始逐步推广商用的到2020年，大概国内可能要建成几十万个的无线基站）是不是都可以实现了？这个我也跟大家解释一下，5G在演进的时候也是逐步进行的，刚才咱们说到高带宽的接入实际上在2018年的时候就出现了，因为所有5G都是基于3GPP的标准，这标准里面有两部分，一个就是解决高带宽的部分，2018年的标准已经确定，所以我们可以逐步去推广，这些基站是解决高带宽的问题。

然后第二个就是刚才说的高可靠、高连接，还有大连接，我们现在从业界看起来，大概在2020年左右，协议就会成为标准化，成为一个3GPP标准的协议。我们在工业里面真正的去试点尝试应用，可能需要到2021年以后。

当然了，我们在很多报纸上或者是很多的新闻上，会看到有一些试点，比如说我们在德国专门为5G做了一些测评，基本上也是第一个协议，高带宽这个场景去做的。但是真的我们在工业上去批量用可能还需要一些时间，这是整个5G的情况。

德佳咨询&MIR睿工业总经理 冯晋中（主持人）：好的，感谢李总的解惑。目前感觉，确实我们谈到5G应该是一个比较前沿的或者是一个比较长期的事情，但是作为我们制造业从业者，确实是要高度关注的，因为越是在前期的时候，如果能够做到更好的战略部署，那么未来我们就能抢到市场的先机。

跟5G结合的，然后还有一个很基本的问题，就是说，我们数字化工厂和智能制造，传统的智能制造向数字化转型的时候，不可避免地会有很多的数据，我们说现在这个数据，根据我们的观点来看，可以大概分成两类：

一类是工厂操作层面的现场数据，像设备的数据、机器的数据以及过程生产的数据，这是一类。

第二类是企业级的，办公室产生的管理类数据。这样两大类数据。

我们不知道，在未来，在数字化工厂，智能制造的转移，工业IoT以及和5G相结合的情况下，会不会有其他的数据，或者数据本身会有哪些变化，这实际上也是一个大家都非常关心的问题，这个问题我想请教一下沈总。

德勤中国科技风险咨询合伙人 沈斌：谢谢冯总，我跟大家分享一下我的观点。我自己做制造业企业也将近20年了，从咨询顾问的角度也会有一些体会。首先我觉得随着5G技术的应用，它在数据上毫无疑问都体会出一个特点，大家显而易见的，数据量会大很多。

怎么叫大很多呢，我可以拿自己经历过的一个客户来举例，这个客户是在上海嘉定的一个制造业企业，一个汽车配件企业，全球领先的。他的一个工厂按照他每年生产的产品数量，我们曾经初步计算过，他可能要采集的工艺生产的数据，工艺过程数据，大概一年下来是千亿条数据级别。但是随着5G这样的一种技术的应用，我们可以预见，它能采集的数据量可能持续地上升，这种上升来自于更细的工艺级数据，更高频率地采集数据的手段，以及更大范围的数据类型，以前我们讲的采集的数据类型可能偏结构化，但是随着这样一些技术的应用，会有越来越多的图象，会有越来越多的3D产品扫描这方面的非结构化数据都可以进入到生产过程的各个环节当中，被采集、被传输、被分析、被使用。

所以，可以看到，第一个变化就是数据量会急剧地增加。在数据量增加的情况下，我们认为可能会对制造业企业有很多的好处，我们看一下大概有什么方面。

第一，数据的整合。就像刚才冯总提到的，一个制造业企业，如果我们进到它的工厂里面，进入到它的生产线上，它涉及到的物料的数据、产线的数据、设备的数据、质量的数据，到仓储、下线的数据等等。这些数据分散在不同的系统、环节里，如何将这些数据更加有效地整合起来? 我认为通过有效的数据传输手段能够加以提升，这其实就是整合。

第二，可视。有了更细颗粒度的数据，有了更快的数据传输手段，能够帮助生产的厂长、质量管理主管、设备管理主管包括工艺工程师能够更好地、可视化地感受到数据，感受到生产过程中可能异常的情况。

最后一点，有了这样的数据可以便于做预测，我们以前通常说做数据的分析，分析更多的是去看历史，但是有了更大的数据量，我们可以利用这些数据、利用模型去往前看。举一个例子，我能够采集更多的工艺过程数据，这些数据有了更好传输的速率和时效的话，我能够去预判下一个环节当中，可能产生的质量缺陷是什么，然后进行及时的纠正，这些方面我们都认为可能在5G的时代，在工厂、在制造的过程中会对企业、对客户带来一定的价值。

在数字化工厂，智能制造的转移，工业IoT以及和5G相结合的情况下，数据的变化主要在第一，数据的整合；第二，数据的可视；第三，数据的预测。
––德勤中国科技风险咨询合伙人 沈斌

德勤中国科技风险咨询合伙人 沈斌

德佳咨询&MIR睿工业总经理 冯晋中（主持人）：好的，感谢沈总非常专业的回答。紧跟着有一个问题，刚才沈总也讲到，数据呈指数增加，数据的结构复杂化。那么这些数据该如何处理？我们是边缘计算还是云计算？那在云计算的过程中，是公有云还是私有云？我相信华为在这方面是不是更有经验，能不能跟我们分享这方面的洞察和观点呢？

华为制造行业解决方案首席专家李天恩：这样讲，因为我们华为的很多客户，尤其是制造行业的客户，近几年一直在探讨这个类型的问题。实际上就像刚才沈总说的，5G是解决连接的问题，但是这个连接不是我们传统意义上的，只是一个网络的连接，本质上来讲，不管我们是企业的数字化还是谈我们企业的智能制造，要解决两方面的问题。

第一：我们生产过程中或者是环节中逐个优化效率的问题。

第二：解决人和机、机和人、人和人，三者之间的系统协作问题。其实5G解决的连接，我们传统的企业里也有，其实我们有有线的连接、有无线的连接，有各种不同的连接技术，已经能帮助我们实现一些连接了。但是5G会大大提升我们这些沟通和连接的能力，就像高速公路在我们国内经济当中产生的重大影响，它是未来数字化的基础设施。

基于这个数字化基础设施呢，我们就会产生两方面的效果，至少我们从目前看是这样的，第一个呢，就是说人工智能或者我们从数字当中去挖掘价值，这个场景将来在工业企业里面会越来越普遍。为什么呢？因为刚才说了，我们要优化我们工业过程当中很多环节，从我们自身的经验来讲，很多价值比我们想象的要大得多，它除了提升我们的质量，还能提升我们的全员效率。

这个其实也是分场景的，一个场景，一个场景去做的，但是我们做这些场景的时候会发现一个问题，什么问题呢？我们会发现，我们在去做这个场景的时候，我们要从数据当中不断地去训练，一般我们在做人工智能或者模型，我们初步的模型可能只有60%的命中率，慢慢地把它优化到80%。但是我们在工业场景里面，从历史上来看，工业场景里面挑中的这些场景，它的历史数据往往是不太够的，相对大量的场景是低价值密度的。这个时候我们的训练就是一个持续的过程，将来会产生两种结构：

第一：训练程度要不断地把模型从60%一直迭代到99%可商用，这个是很难的，一直迭代到生产能用，让模型的价值越来越高，这有一个训练的过程。

第二：我们在生产过程当中还有一个实时性，全部数据到云端是有问题的，企业一定要把执行的部分，根据现场的情况判断工艺参数调整的部分，以及其他现场决策的部分，现场要计算，云端也要有，一定是边缘计算，或者是既有边缘计算，也有云计算的一个场景。

无人驾驶汽车就特别典型，车在路上跑的时候，它计算推理的过程，比如说前面碰到一个树或者碰到一个石头，那这个车它所有的动作都是由本地发生的，但是训练车规避的这个模型的部分是要把数据传到云端在云端进行训练，是这样一个过程。

德佳咨询&MIR睿工业总经理 冯晋中（主持人）：好的，感谢李总。总结下来5G是我们的基础设施，基础设施做好了，至于我们想在这个基础设施上做什么是我们自己的事情，我们想做什么就做什么，关键是基础设施。由于时间关系，我还有最后一个问题，我相信也是在座各位非常关心的。

我早上去参观了一个展台，是一个5G概念的云端机器人，不是在现场去控制机器人的，机器人的算法在云端的，我看展示的时候，有人问这种解决方案安全吗？可靠吗？这其实是我们广大制造业从业者的心声，因为5G的技术，包括工业互联网的技术，针对我们工业领域的这种安全、可靠的要求，需要有非常严格的安全标准去保障目前的这种生产体系，针对安全这个挑战，5G或者工业互联网是怎么解决的？我想请沈总来回答一下。

德勤中国科技风险咨询合伙人 沈斌：我来分享下几个感受。

第一：我们做咨询的，经常会去看一个报告，叫Gartner，它里面经常会写CIO/CTO他们最关注的事情是什么。我自己看了很多年它的报告，我发现在这些CIO/CTO关心的事情当中，有我们这些年经常谈的数字化转型、降本增效，高级分析，不仅仅是一般的统计，是帮助企业去做更好决策的高级分析，这些内容经常会随着技术的发展有一个变化，但是有一个东西在这些多年里，一直在坚持，就是安全，安全一直是非常重要的，是CIO/CTO一直非常关心的重要领域。我看到最新的报告，Gartner 2019年是对全球超过3，000个CIO做了调研，安全问题占到了非常高的比例。

第二：我想谈的是生产、制造这当中涉及到的数据，其实是企业非常非常核心的数据。刚才也谈到，比如说工艺层面的数据，一个制造业企业要去生产，工艺卡都挂在设备边上的。物料数据里面我们知道卡拉杰克模型里面最起码的有关键物料、瓶颈物料等等，这些关键物料可能占到这个企业BOM (物料清单) 成本的70%以上，这是非常核心的一些数据。

这些数据一旦有可能泄露，有可能删除或者出现各种状况的话，要么生产线停了，要么信息泄露等等。所以，在这方面，尤其随着5G的出现，因为通道、载体，它是为了让信息更多地共享起来，但是一旦共享了，可能会造成这方面更大的隐患，所以这是在这种情况下，我们的一种认识。

那么相对于这样一种风险的话，德勤本身作为风险咨询机构，在信息安全方面也是一家非常有经验的服务公司，我们是有很多的方法和手段的。

举一个例子，像刚才谈到的，生产过程当中的这样一些数据安全，它可能会直接影响生产的连续性，会停线，那我们会有专门的业务连续性的诊断、评估包括相应的一些计划和方法。在这当中，还有数据安全本身，我们可以对数据安全结合刚才不同的数据类型进行分级分类的管理，包括去制定相应的防泄露的一些措施和手段等等。
我相信对于这方面的意识，还是有相应的方式去跟进的，应该会在未来对数据安全上有一个更好的管控。

德佳咨询 & MIR睿工业总经理 冯晋中（主持人）：感谢沈总，总结下来，实际上关乎我们工业安全实际上就两方面，一方面是工业现场的生产安全，另外一方面是我们工业的信息安全，防泄密。这个实际上也是跟刚才我们的第三个问题，就是到底是公有云还是私有云是密切相关的，当然不同的企业会有不同的部署。