淺談5G+AI技術深度融合下的應用場景分析

（廣東省機械技師學院 廣東·廣州 510000）

0 引言

5G作為通信工具，是一種接入方式，它具有速度快，容量大，時延低的特點；如果4G的速度是汽車，5G相當飛機；5G+AI相當于給人工智能插上了飛翔的翅膀，5G使萬物互聯成為可能，大數據、云計算更上一臺階；人工智能在5G的應用下，應用場景更加廣闊，更加智能化；加速舊產業升級、新產業的形成。

1 人工智能產業鏈

根據人工智能大生態中不同企業提供的技術、產品與服務側重點的不同，將人工智能產業鏈大致分為基礎層、技術層和應用層三個環節。

基礎層：為人工智能產業提供基礎的軟硬件和數據支撐，包括技術平臺（云平臺、開源框架、開發工具等）、基礎硬件（芯片、激光雷達、傳感器、服務器等）、數據及相關管理技術、通信設備等。

技術層：包括以計算機視覺、自然語言處理、生物識別、人機交互、機器學習、知識圖譜、AR/VR等人工智能核心技術為驅動的算法和解決方案提供商及相關技術平臺。技術層是目前人工智能商業化的主力，大量“AI+”方向的人工智能應用場景由技術層企業來推動落地。

應用層：是從具體場景來看人工智能，既包括人工智能技術廠商主導推出的各種“AI+”的解決方案，也包括由傳統行業或當前較為成熟的商業主動地引入人工智能技術來為產業賦能的“+AI”。從應用領域來看，人工智能應用層的跨度非常大，幾乎滲透到各個產業的各個環節。

具體應用層包括智慧安防（智慧城市、智慧校園、智慧社區等）；

智慧金融（身份認證、智能風控、智能客服、識別支付、智能監管等）；

智慧教育（AI輔助教學工具、智能學科教育、自適應教育等）；智慧醫療（醫學影像分析、智能診療、健康管理、醫療機器人等）；智慧交通（自動駕駛、智慧交通系統等）；智慧營銷（AI創意營銷、大數據營銷、文娛電商等）；機器人（工業機器人、服務機器人等）；

智慧農業（精準施肥與病蟲防治、科學農業管理等）。

2 5G+AI應用場景

下面列舉5G+的應用場景，描述了AI+的應用場景，以及新一代信息技術。（見表1）

表1：5G+AI應用場景分析

根據表1（5G+AI應用場景分析）和人工智能產業鏈，選擇各個層級典型應用場景。（見表2）

表2：人工智能應用場景

3 典型應用場景分析

3.1 自動駕駛汽車

自動駕駛汽車又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車、或出行機器人，是一種通過電腦系統實現無人駕駛的智能網聯汽車。它依靠人工智能、視覺計算、智能傳感器、車聯網和全球定位系統協同合作，讓電腦可以在沒有任何人類主動的操作下，自動安全地操作機動車輛。根據系統對駕駛狀態的干擾程度，SAE（美國機動車工程學會）將智能輔助駕駛分為1-5五個等級。（見表3）

表3：自動駕駛等級情況

2015年在《中國制造2025》中第一次提到要將無人駕駛作為汽車產業未來轉型升級的重要方向之一。2017年12月14日，國家工信部為落實《新一代人工智能發展規劃》，正式發布了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》（2018-2020），在智能網聯汽車的發展的文件中提到：要建設支持車輛智能計算平臺體系架構、車載智能芯片、自動駕駛操作系統、車輛智能算法等關鍵技術、產品研發，構建軟件、硬件、算法一體化的車輛智能化平臺。到2020年，建立可靠、安全、實時性強的智能網聯汽車智能化平臺，形成平臺相關標準，支撐高度自動駕駛（HA級）。那么，到2020年，我國要達到HA級（L3）的自動駕駛，2020年將成為自動駕駛元年。

自動駕駛是如果工作的呢？自動駕駛是通過傳感器收集全面的環境信息，再對信息融合處理，并作出接近100%安全性決策。自動駕駛的傳感器有以下幾種。

（1）攝像頭；它是自動駕駛必備的傳感器，包括前視、后視和360度攝像系統，后視和360度攝像頭主要提供360度外部環境呈現，前視攝像頭主要用于識別行人、車輛、道路、交通標志等。

（2）雷達；其功能是無線探測和測距，主要用于盲點檢測、防碰撞、自動泊車、制動輔助、緊急制動和自動距離控制等應用。

（3）激光雷達；它是一種基于激光的系統，除發射器（激光器）外，系統還具備高靈敏度的接收器。車頂的“水桶”形裝置是自動駕駛汽車的激光雷達，它能對半徑60米的周圍環境進行掃描，并將結果以3D地圖的方式呈現出來，給予計算機最初步的判斷依據。

自動駕駛的數據融合就是將不同傳感器（如雷達、攝像頭和激光雷達）數據進行智能化合成，實現不同信息源的互補性、冗余性和合作性，從而做出更好、更安全的決策。比如攝像頭具有分辨顏色（識別指示牌和路標）的優勢，可易受惡劣天氣環境和光線的影響，但雷達在測距、穿透雨霧等有優勢，兩者互補融合可作出更精確、更可靠的評估和判斷。

自動駕駛對技術安全的要求相當苛刻，需實現接近100%的安全性。但這種單憑本地端實現的方式存在一些局限性。比如當汽車橫穿十字路口時，自動駕駛能預知從左側高速駛來的大卡車？由于易受雨、雪、霧、強光等環境影響，攝像頭能始終準確識別指示牌和紅綠燈？要實現100%安全性，自動駕駛需要彌補本地傳感器所欠缺的感知能力。本地傳感系統讓汽車實現了“眼觀六路”，但自動駕駛還需要“耳聽八方”。要實現“耳聽八方”就需要“基于蜂窩網絡的車聯網技術”（CV2X）。

車聯網技術（C-V2X）與雷達、激光雷達等傳感器不同，我們可以把V2X視為一種無線傳感器系統的解決方案，它允許車輛通過通信信道彼此共享信息，它可檢測隱藏的威脅，擴大自動駕駛感知范圍，能預見接下來會發生什么，從而進一步提升自動駕駛的安全性、效率和舒適性。C-V2X被認為是自動駕駛的關鍵推動因素之一。

隨著4G向5G的技術演進，在未來自動駕駛領域發揮關鍵的作用。基于5G近實時的高清視頻傳輸，讓自動駕駛不僅能“眼觀六路”，還能“耳聽八方”，實現100%安全性。

3.2 機器人

機器人是一種可編程和多功能的操作機。機器人技術是綜合了計算機、控制論、機構學、信息和傳感技術、人工智能、仿生學等多學科而形成的高新技術，是當代研究十分活躍，應用日益廣泛的領域。機器人應用的情況，是一個國家工業自動化水平的重要標志。

機器人一般由執行機構、驅動裝置、檢測裝置和控制系統和復雜機械等組成。國際機器人協會（IFR）按照機器人的應用場景將其分為工業機器人和服務機器人兩類。考慮到機器人在高空、水下、自然災害等特殊環境下的應用現狀，我國業內將機器人分為工業機器人、服務機器人和特種機器人三類。具體分類及應用如下。（見表4）

表4：機器人分類

下面對常見機器：工業機器人和移動機器人進行分析。

3.2.1 工業機器人

工業機器人是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。工業機器人在解決勞動力不足、提高生產率、改進產品質量和降低生產成本方面，發揮著越來越顯著的作用。從全球角度來看，歐美、日本等發達國家的工業機器人研制與應用已有五十余年歷史，形成了龐大的產業規模。世界著名機器人廠商包括瑞典的ABB，日本的FANUC、YASKAWA以及德國的KUKA，四大企業在全球工業機器人市場的占有率超過50%，被稱為工業機器人“四大家族”。

在我國，50%的工業機器人應用于汽車制造業，其中50%以上為焊接機器人；同時也應用于電子電氣行業；機械加工行業；食品行業；化工行業；玻璃行業；家用電器等行業；工業機器人的使用已經深入到實體經濟的各行各業中。

未來工業機器人的發展趨勢：

（1）工業機器人性能不斷提高（高速度、高精度、高可靠性、便于操作和維修），單機價格不斷下降。

（2）機械結構向模塊化、可重構化發展。例如關節模塊中的伺服電機、減速機、檢測系統三位一體化；由關節模塊、連桿模塊用重組方式構造機器人整機。

（3）工業機器人控制系統向基于PC機的開放型控制器方向發展，便于標準化、網絡化；器件集成度提高，控制柜日見小巧，且采用模塊化結構；大大提高了系統的可靠性、易操作性和可維修性。

（4）工業機器人中的傳感器作用日益重要，除采用傳統的位置、速度、加速度等傳感器外，裝配、焊接機器人還應用了視覺、力覺等新型傳感器。

（5）隨著先進制造技術的發展，工業機器人已從當初的柔性上、下料裝置正在成為高度柔性、高效率和可重組的裝配、制造和加工系統中的生產設備。在這樣的生產線上，多機器人協作，從剛性自動化向柔性制造系統發展。

3.2.2 移動機器人

移動機器人是一個集環境感知、動態決策與規劃、行為控制與執行等多功能于一體的綜合系統。隨著機器人性能不斷地完善，移動機器人的應用范圍大為擴展，不僅在工業、農業、醫療、服務等行業中得到廣泛的應用，而且在城市安全、國防和空間探測領域等有害與危險場合得到很好的應用。因此，移動機器人技術已經得到世界各國的普遍關注。

移動機器人根據移動方式可分為：輪式移動機器人、步行移動機器人（單腿式、雙腿式和多腿式）、履帶式移動機器人、爬行機器人、蠕動式機器人和游動式機器人；按工作環境可分為：室內移動機器人和室外移動機器人；按控制體系結構可分為：功能式（水平式）結構機器人、行為式（垂直式）結構機器人和混合式機器人；按功能和用途來分為：醫療機器人、軍用機器人、助殘機器人、清潔機器人。按作業空間分為陸地移動機器人、水下機器人、無人機和空間機器人。環境感知、自主定位和路徑規劃是移動機器人的三大關鍵技術。

根據上述分析，機器人應用場景所涉及的技術如表5所示。

表5：機器人涉及技術列表

5G作為新一代信息通信技術是實現萬物互聯的關鍵信息基礎設施、經濟社會數字化轉型的重要驅動力量。5G既是網絡強國建設的重要內容，也是制造強國的基礎性支撐。加快5G商用，對于加快“兩個強國”建設、加快數字經濟發展意義重大。選擇典型應用場景的實踐，推動新一代人工智能技術的產業化與集成應用，推動制造強國，助力實體經濟轉型升級。