2019-07-18 14:50

　　大家下午好！我是罗为，来自富士康，也是富士康深圳5G+工业互联网研究所的所长。

　　今天给大家分享一下我们在工业互联网以及5G在这方面应用的一些思考跟我们的一些进展。

　　这张图是工业互联网的一些想法。富士康集团对外经常说我们是一个六流的公司，六流指的是这里面会聚集人、物、过程，还有金、信息、技术，这六个流，6个资源聚集在一起。

　　大家也知道富士康是全球最大的电子生产企业，大概有6万台工业机器人，有160条SMT的产业线，也有17万台的CNC的加工。所以在人方面大约有100多万员工，所以整个富士康，虽然大家知道富士康以代工为名，也许利润率并不一定有那么大的吸引力，但是从体量规模、人、物、过程、钱、信息、技术整个聚合点上，我们是有非常大的影响力的。

　　举一个例子来讲，在每次苹果手机发布之前，就会有很多记者围在富士康周围，努力打听下一代的苹果手机长得什么样，里面用了什么样新的技术。这里面我们动用了很多的人、物料、信息、钱为了这个生产做了很多努力。所以我们在全世界的影响力是非常大的。

　　工业互联网平台在整个生产流程中，主要目的应用它是为了提质增效、降本、减存。提质是提升质量，增效是增加效率，降低成本，减少库存。从整个下单，技术的研发，生产的准备，到生产，到生产完产品的检测，交付给用户，整个流程要非常快，非常顺当地完成，否则就会有很多的库存，质量也不能得到提高。

　　刚才高通的同事也提到，看足球比赛，冰岛队的纪律性很强，我想它的纪律性再强也比不过富士康这100万人的员工能够生产出不良率非常低的产品。所以怎么样把这样一个纪律性贯彻到生产里面去，涉及到很多的把它固化到人的规章制度，甚至把人中间的不确定性去掉，以机器完成。

　　在这里，5G主要起到的一个作用就是搜集信息，让控制闭环更加低时延、更加有效地完成，而且能够更灵活地在柔性和移动的设备上面完成。

　　这边一张图是在100年以前大生产，都是以人力为基础的，把人聚集在一块进行大规模的生产。

　　在今天，人开始越来越远离工厂的生产现场，但是并不意味着人跟生产无关，其实人还照样坐在一个办公室里面，他们面对的不是生产工具，也不是生产的产品，面对的是一个信息的机器，计算机或者一个屏幕。人在这个屏幕上做的主要事情，一个是为了训练机器、设计机器的动作，所以在中国的有些地方生产劳动力成本比较低的地方，会雇佣大量的人来做图像的标定，标定完图像之后，就可以拿来训练人工智能的神经网络，训练这个网络能够识别机器或者是产品的各种特性特点。

　　另外一个人力的使用就是它能够远程对工厂的生产现场进行遥控。

　　总的来说，5G在这里能够起到的作用就是，第一个，能够搜集到大量的信息，给远端的机器人指导进行服务。另外一个就是能够提供一个低延时、高速率的闭环，让人即使不在生产现场，即使在一个低成本的生产的地方，也能够遥控现场进行生产。

　　在工业制造中的无线连接早就开始使用了，迄今来讲，无线连接在工厂里面的使用比例还是相当低的。从这张图里面看到目前只占6%，而且这6%里面大部分的无线连接还是用的wifi。今天大家都是电信业的听众，所以蜂窝的无线通信，比如4G的LTE或者现在正在谈的5G NR，目前在工厂的无线连接里面使用的比例还是相当小的。

　　之所以使用比例小，原因在于目前在工厂里面架设一个无线通信网络，wifi可能是最方便、最直接的通信方式。当然我们跟通信的使用者来讲，我们跟他们沟通，他们也提到了很多在使用无线连接中间碰到的一些问题，尤其在使用wifi中间碰到的问题，主要的一个问题就是wifi连接的不稳定性，由于它的协议本身并没有对QoS进行保证，基本上就是一个尽力而为的服务方式，所以在工厂对于性能、对于可靠性、对于延时的要求，刚才华为的同事也提到的，要求一个非常可确定性的通信服务，wifi在这个方面实际上是能力不足的。

　　所以，我们现在也在做4G LTE在工厂中的使用，5G NR会带来更大的带宽、更低的延时、更好的可靠性，在这一块基本上是为工厂的生产制造量身订作的。

　　5G NR是今天讨论的话题，带来了低时延、大带宽，同时窄带物联网能够给我们带来大连接低功耗的服务。类似于5G这样的技术，在5G的wifi、LTE联盟里面有wifi6，在进行网络服务的确定性服务上面也做了相当大的努力，基本上跟5G NR市场化是在同样的一个节奏上面。

　　在应用场景上面，主要是在传感器网络、物品的定位、移动机器人、运动控制、人机交互和设备互联上面，在工厂的应用上面会有这些应用场景。

　　当然，5G在工厂和工厂外的连接的应用上面也有很多应用案例，但是这些案例跟我们在工业互联网以外其他的应用场景没有什么大的不同，所以我们目前关注的更多的是在工厂的厂区或者工厂的室内的一个比较偏局域化的场景底下，如何用好5G的网络，能够给工厂设备之间的互联，设备与人之间的互联，人与人之间的互联再做一些探讨。

　　5G的优势也就在两点，一个是大频谱带宽，另外一个就是边缘计算。当然也有网络切片、多天线、大规模天线，这些都是在大频谱带宽带动下衍生出来的一些技术。

　　5G本身驱动点我们认为还是从大频谱带宽所带来的，5G有了新的频谱，因为在低频段的频谱基本上已经被用光了，所以更多的5G频谱是在高频段，3.5G甚至到毫米波。因为这个频段频谱比较高之后，所以在覆盖范围上就会产生一些问题，引申到经常被迫使用的大规模天线MIMO这样的范围，因为频谱规模会变高，终端协议的设计会变化，为了全球规模化的效应，所以我们要有一个统一的标准，也促进了5G NR的发展。

　　边缘计算是另外一个5G带来的一个巨大的变化，其实边缘计算本身不一定是5G技术本身的一个技术，更多是在云计算带来功能下沉到设备端带来的一个演进。

　　5G刚好跟AI的技术能够进行一些混合，所以5G本身的优势跟AI合并在一块，能够给我们带来很多的工厂上的自动化改进。   

　　这张图介绍一下富华科公司，也是富士康的一家子公司，在边缘视觉AGV上面的一些尝试。目前这个AGV使用的是4G的LTE专网，以后会升级到5G的网络，主要是采用SA，也就是独立组网的形式，目前已经在富士康内部进行商业部署。

　　这个AGV的网络，是以视觉定位技术为基础的，所以在AGV上面装有摄像头，摄像头会将视频信号传递到边缘计算的服务器上面去，然后在边缘计算的服务器上，它综合工厂里面的摄像头和车载摄像头，能够对AGV进行一个定位导航。

　　它给我们带来的好处就是在车上面的视频信号的处理可以做到比较轻量级，而且在服务器上面，我们可以做很多的视频处理的开发。

　　因为是边缘的服务器，所以在开发上面，可以用到开源的现有的视频技术的成果，所以在开发上面来讲，在通用服务器上的开发，尤其在边缘计算服务器上面的开发变得相当简单快捷。但是在很多的机器视觉、自动导航上面，很多公司也有不同开发的技术路线，所谓的边缘计算也有两种，一种是在物端，也就是把边缘计算放在靠近设备的通用服务器上面，另外一种边缘计算的范畴就是把边缘计算放在设备端，更多是嵌入式的边缘计算，所以我们这边更多是物端的边缘计算。嵌入式的边缘计算要进行很多处理，要用到嵌入式的编程，要用到硬件的处理器，AI的加速器要有很深的了解，这块开发的成本和开发的节奏比在物端上进行开发，从开发的进度和速度上面，难度和速度上面都会有更大的挑战。

　　所以我们在这边使用的边缘计算的服务器进行机器视觉和机器导航，对于加快开发进度，而且能够更快地适应工厂里面出现的各种各样的应用场景，比如这个AGV需要跟电梯交互、需要跟设备、跟传送带进行交互，需要跟设备上的机械手甚至AGV跟AGV之间要进行协调，这些都要通过比较灵活的边缘计算在通用服务器上进行完成。如果它是在一个嵌入式的设备上实现，所需要的人和成本要比在我们这样的技术路线上要高得多。

　　同样的架构其实不光用在物端的AGV上面，也可以用在5G的工业专网上面。在这个专网里面有RRU，也就是富华科自己研究的5G小基站，5G的BBU，甚至比较轻量级的5G核心网，能够在RRU、设备和核心网方面形成一个闭环，敏感的数据也不会出园区，保证这个闭环能够符合柔性制造。

　　通用的边缘计算开发环境可以很迅速地将一些定制化的控制需求实现在边缘计算服务器上面。

　　同时，富士康工业互联在上个月月底在上海有过工业云的发布，其中我们发布了12朵工业互联网的专有云，其实就是工业的APP，就是针对我们的数据，针对刀具、针对模具在整个工业互联网的环节积累的规章、制度等固化到软件里面去，通过软件能够保证每一个生产的环节都能够一致性地被完成，所以工业APP的功能下沉也能够通过5G的边缘计算，5G的专网进行实现。

　　另外一个应用，在同样的架构上还是同样的RRU、BBU，这次5G不一定是在园区本身，园区现场，有可能是运营商的专网，运营商的网络里面。

　　在这里可以形成一个宽带的闭环，实现AR、VR的协助。在富士康有很多的员工，员工的翻转率也是非常高的，在高峰期一天的员工加入可能是好几千人，怎么让这几千人技术得到提高，能够上岗也是一个难题。远程的协助，通过增强现实技术AR，通过5G网络能够让我们将更多员工的培训，通过现场感的，就是远方的专家的协助，能够使员工的能力得到提升，很快就能上岗。

　　在我们的使用中间，我们发现尽管5G带来很多的愿景，低延迟、高可靠、网络切片。但是在实际的网络部署当中，在今天的网络仍然是一个4G的网络架构，所有的信息不管是局部的一个局域网的需求，所有的信息实际上还是要经过所谓的核心网上去。

　　核心网主要起到的作用是一个中转，信息要通过核心网中转。第二个，信息通过这个地方缴费。第三个，信息所在的东西是什么，要进行检查监管。所以核心网起到了三个作用，一个是中转，一个是缴费，一个是检查。

　　这样的网络架构对于低延迟、宽带闭环的网络场景中是不太适合的，所以前面的专家也有提到过网络的功能下沉，UDF的下沉在这里是一个非常重要的作用。但是在今天的网络上实现还是有一定的难度，不光在技术上面，还在一些政策上面。

　　所以在5G里面还有很多的挑战，虽然5G告诉我们能够有很多的能力赋能工业制造，但是实际上在道路上面还有很多问题需要解决。第一个就是频谱资源如何有效使用。在中国所有的频谱资源都是授权频谱，但是在欧洲国家甚至欧美国家，尤其在德国已经在工业专网上有分配的频谱。

　　在专网使用上面，一方面可以使用授权频谱的网络切片，或者使用非授权频谱的专网，或者使用授权频谱的专网。在各种情况下的网络部署，在网络运维、网络设备，端到端解决方案由谁来负责，谁来付费方面还有很多问题解决。

　　另外在企业边缘计算和中心化网管能否和谐共存。数据安全，不出园区，同时数据要闭环，但是要使用到授权的频谱，数据是如何进行控制，如何进行收费，如何能够保证这些数据是一些合法的数据，而不是一些非法的数据，这些都是一些问题，我们需要思考的问题。

　　今天的演讲到此结束，谢谢！