5G下游產業生態圈構建研究

摘 要：當前各國在國家數字戰略中均把5G作為優先發展領域，強化產業布局，塑造競爭新優勢。盡管多個地市在2019年（5G商用元年）發布了5G產業規劃，但大多數只是對5G應用的粗略規劃，未考慮5G在具體區域應用于不同的產業時需要怎樣的支撐產業或產業群，以及不同的5G產業之間如何形成區域特色和優勢。本文在解讀紹興市《關于加快推進5G網絡規劃建設的實施意見》的基礎上，結合地區產業以及相關文獻，構建了包括邊緣計算、AI機器人、傳感器等在內的下游產業生態圈。研究成果將為紹興市率先布局適合本地區的5G下游產業提供一定的指導，同時為其他區域5G下游產業構建提供了方法。

關鍵詞：5G;下游產業;生態圈;紹興

本文索引：魏瑞鋒.<變量 2>[J].中國商論，2021（19）：-166.

中圖分類號：F207 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）10（a）--03

5G是連接數字技術和實體經濟的橋梁，真正開啟了數字經濟高速發展的大門，因此各國在國家數字戰略中均把5G作為優先發展領域，強化產業布局，塑造競爭新優勢。IHS Markit預計，到2035年，5G會使全球經濟產出增加4.6%，對應著12.3萬億美元的市場規模。而中國GDP因5G的使用大概會增加1萬億美元，新增就業機會約1000萬人[1]。

截至目前，文獻中針對5G的相關研究，主要集中在三個方面，第一，探討實現5G的相關技術[2，3];第二，探討5G技術實現后帶來的新功能以及5G相關產業發展現狀[4，5];第三，探索5G技術應用于具體的產業領域的實現路徑[6，7]。這些研究中缺乏對下游產業之間如何形成生態圈的關注。而目前5G應用還處于萌芽階段，各個區域幾乎處于同一起跑線，誰能抓住機會率先對5G下游生態圈進行規劃，誰就有可能獲得重大發展機遇[8]。盡管多個地市在2019年（5G商用元年）發布了5G產業規劃，比如成都、六安、濟南、大連等，但大多數只是對5G應用的粗略規劃，未考慮5G在具體區域應用于不同的產業時需要怎樣的支撐產業或產業群，以及不同的5G產業之間如何形成區域特色和優勢。上述不足為本文的研究留下了空間。

1 研究的基本思路和方法

針對紹興區域的5G下游產業生態圈構建，首先，該研究首先是對紹興市《關于加快推進5G網絡規劃建設的實施意見》的再次深入研讀，并與本文成員一起解讀市政府對5G產業推進的思路。

其次，從形成區域特色或優勢的視角，確定紹興市應該發展的5G產業方向主要有哪些。然后，針對上一步確定的每一個產業發展方向，搜集中外最新的文獻資料，文獻以研究具體的5G產業實現路徑方面為主。關注這些文獻中實現某個具體5G產業需要的支撐行業或產業群。

最后，確定紹興市需要提前考慮引入的產業有哪些。

2 相關政策文件解讀和產業集群等區域狀況分析

2.1 紹興市《關于加快推進5G網絡規劃建設的實施意見》解讀

我們對《關于加快推進5G網絡規劃建設的實施意見》解讀如下：

紹興市應該將5G與區域優勢傳統產業相結合，通過生產、銷售等環節的改進與升級，突破行業、地域限制。紹興市還需要聯合本地的先進制造業，打造工業互聯網，起到示范作用。此外，還需要考慮到多個產業方向中產業重疊和協同的部分，形成良性互促發展的產業生態圈。

2.2 產業集群等區域狀況分析

2.2.1 紹興市未來重點培育的十大產業集群

重點培育的產業集群具體包括：現代紡織、綠色化工、集成電路、現代醫藥、金屬加工、裝備與關鍵零部件、珍珠飾品、智能廚電、現代住建、黃酒產業集群。

2.2.2 紹興旅游資源狀況

紹興市在“十三五”規劃中提出，把旅游產業作為支柱產業之一來打造，并成為提升城市競爭力，構架城市發展新動力的重要抓手。然而，依然存在發展布局比較散，尚未形成全市域串聯的空間布局問題。

2.2.3 紹興交通狀況

2019年，除了硬件提升，紹興圍繞大數據中心，還打造了多樣化智能管控平臺，實現違法、事故、警力、設施、天氣、公共自行車等相關數據的融合。然而，交通指揮設施依然靠人員調節，缺乏智慧化領航系統，智慧化程度有待提高。

2.2.4 紹興文化氛圍

紹興作為名士之鄉，文化氛圍濃厚，居民素有閱讀的習慣。盡管紹興市圖書館近些年在技術上也有所升級，比如自動化門禁、自動化借還書系統等，然而，智慧化程度仍然不能滿足居民對閱讀的需求。比如，隨著工作節奏的加快，人們很難騰出大量的時間去圖書館，無法利用零散的時間來閱讀圖書館中琳瑯滿目的書籍。

3 結論與建議

3.1 結論

綜上所述，紹興需要發展的5G產業方向有8個：5G+工業互聯網、5G+智慧紡織、5G+智慧黃酒、5G+智慧珍珠、5G+智慧醫藥、5G+智慧交通、5G+智慧旅游、5G+智慧圖書館。

3.1.1 支撐5G+工業互聯網方向的下游產業

該方向需要實現的功能包括AI監控、AI生產、AI搬運、機器學習。AI監控功能的實現需要大量的傳感器來實時傳回數據，也需要自動化的數據處理技術來將傳感器傳回的數據進行清洗、整理、可視化呈現;AI生產功能的實現需要自動化控制系統、自動化加料設備;AI搬運功能的實現需要智慧化倉儲系統、AI機器人;機器學習的功能主要是實現工業產品生產、搬運的自動化、不間斷優化。該功能的實現需要在終端就傳感器的數據，依據優化模型進行自主優化，要用到邊緣計算技術。支撐的下游產業包括傳感器、自動化數據處理、自動化控制系統、自動化加料設備、智慧化倉儲系統、AI機器人、邊緣計算[9]。

3.1.2 支撐5G+智慧紡織方向的下游產業