全系列現(xiàn)貨出售1762-OB16 低速高轉(zhuǎn)矩輸出

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洞察4：“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展駛?cè)肟燔嚨?/p>

5G是驅(qū)動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是5G規(guī)?；瘧?yīng)用的主陣地。近年來，“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展駛?cè)肟燔嚨馈?/p>

從產(chǎn)業(yè)規(guī)模來看：5G正式商用近四年以來，中國在5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面取得舉世矚目的成就。工信部數(shù)據(jù)顯示，截至2023年3月底，我國累計(jì)建成5G基站超過264萬個(gè)，5G移動(dòng)電話用戶達(dá)6.2億戶，移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)用戶達(dá)19.84億戶，5G應(yīng)用已覆蓋52個(gè)國民經(jīng)濟(jì)大類。與此同時(shí)，我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模已超過1.2萬億元，較上年增長(zhǎng)了15.5%。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)解析體系覆蓋31個(gè)?。▍^(qū)、市）和40個(gè)行業(yè)，服務(wù)企業(yè)超過了25萬家；形成綜合型、特色型、型的多層次工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)體系，重點(diǎn)平臺(tái)連接設(shè)備超過了8100萬臺(tái)（套）。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已覆蓋45個(gè)國民經(jīng)濟(jì)大類、166個(gè)中類，覆蓋工業(yè)大類的85%以上。

圖表 5  中國5G和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展概況（截止2023年Q1）

數(shù)據(jù)來源：工信部

從技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)來看：2020年7月3日，3GPP官宣了5G R16標(biāo)準(zhǔn)的凍結(jié)，定義了5GLAN這一推動(dòng)5G向垂直行業(yè)擴(kuò)展的重要加速劑，拉開了“工業(yè)5G時(shí)代”的大幕。在此之前，工廠的網(wǎng)聯(lián)化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型大多依賴“有線+WiFi”的組合來為終端設(shè)備提供通信保障，其局限性也顯而易見——一方面是工廠環(huán)境復(fù)雜，有線網(wǎng)絡(luò)路由難規(guī)劃、部署成本高，而且易造成線纜過多、混亂；另一方面是WiFi網(wǎng)絡(luò)抗干擾性與移動(dòng)性差，同時(shí)基于WiFi的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也不具備邊緣能力，無法承擔(dān)部署在邊緣節(jié)點(diǎn)的潛在故障分析、數(shù)據(jù)快速回傳等工作。而5G則像是一把鋒利的剪刀，成功為工業(yè)制造完成了“剪辮子”的轉(zhuǎn)變。在進(jìn)入R16時(shí)期后，5GLAN一舉打通了工業(yè)IT與OT融合的“任督二脈”，使5G直接進(jìn)入到工廠內(nèi)網(wǎng)，跟工業(yè)網(wǎng)絡(luò)之間形成融合。2022年6月，5GR17標(biāo)準(zhǔn)凍結(jié)，在uRLLC（超可靠低延遲通信）增強(qiáng)項(xiàng)目中，對(duì)時(shí)延敏感的工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的空口同步精度在R16的±540納秒，進(jìn)一步提升到R17的±145納秒至±275納秒，可有效解決工業(yè)控制的同步精度問題。同時(shí)，輕量級(jí)5GRedCap的凍結(jié)則為工業(yè)傳感器連接場(chǎng)景提供了支撐。

從頂層設(shè)計(jì)來看：“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”相關(guān)政策呈現(xiàn)出逐年清晰、完善、具體的趨勢(shì)。自2019年我國正式商用5G后，工業(yè)和信息化部便出臺(tái)了《“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”512工程推進(jìn)方案》，有針對(duì)性地推進(jìn)5G和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展。2021年7月，十部委聯(lián)合頒布《5G應(yīng)用“揚(yáng)帆”行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023年）》，在行業(yè)融合應(yīng)用深化行動(dòng)中將“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”作為重點(diǎn)，提出要聚焦“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展重點(diǎn)行業(yè)，打造典型應(yīng)用場(chǎng)景，持續(xù)開展“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”試點(diǎn)示范，支持5G在質(zhì)量檢測(cè)、遠(yuǎn)程運(yùn)維、多機(jī)協(xié)同作業(yè)、人機(jī)交互等智能制造領(lǐng)域的深化應(yīng)用。2022年9月，工信部印發(fā)《5G全連接工廠建設(shè)指南》，提出“十四五”時(shí)期，主要面向原材料、裝備、消費(fèi)品、電子等制造業(yè)各行業(yè)以及采礦、港口、電力等重點(diǎn)行業(yè)領(lǐng)域，推動(dòng)萬家企業(yè)開展5G全連接工廠建設(shè)，建成1000個(gè)分類分級(jí)、特色鮮明的工廠，打造100個(gè)工廠，推動(dòng)5G融合應(yīng)用縱深發(fā)展。

智次方研究院匯總了部分企業(yè)的5G全連接工廠案例，如下所示：

中國信息通信研究院發(fā)布的《2022中國“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展成效評(píng)估報(bào)告》顯示，全國4000余個(gè)“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”項(xiàng)目已覆蓋41個(gè)國民經(jīng)濟(jì)大類，5G全連接工廠種子項(xiàng)目中，工業(yè)設(shè)備5G連接率超過60%的項(xiàng)目占比超一半，5G技術(shù)與工業(yè)融合的廣度和深度不斷拓展?！?G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”創(chuàng)新發(fā)展，不僅帶動(dòng)了企業(yè)提質(zhì)、降本、增效、綠色、安全發(fā)展，而且開辟了傳統(tǒng)工業(yè)技術(shù)升級(jí)換代的新路徑，加速人、機(jī)、物全面連接的新型生產(chǎn)方式落地普及，成為推動(dòng)制造業(yè)高端化、智能化、綠色化發(fā)展的重要支撐。

洞察5：生成式AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的落地尚存爭(zhēng)議

2022年11月，美國人工智能公司OpenAI推出ChatGPT對(duì)話模型，迅速并快速迭代，在不到4個(gè)月后發(fā)布能力更強(qiáng)大的GPT-4，隨后又推出了聯(lián)網(wǎng)和第三方應(yīng)用插件功能，不斷刷新生成式AI帶來的變革。目前，國內(nèi)外已經(jīng)涌現(xiàn)了部分關(guān)于生成式AI應(yīng)用于智能家居、流程自動(dòng)化、智慧安防、機(jī)器人等領(lǐng)域的思考和初期實(shí)踐，但由于工業(yè)領(lǐng)域的特殊性，生成式AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的落地尚存爭(zhēng)議。

在接受智次方研究院調(diào)研的企業(yè)中，接近30%是生成式AI技術(shù)的堅(jiān)定“支持者”，他們認(rèn)為雖然生成式AI在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用還不成熟，但其改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、推動(dòng)制造業(yè)未來數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)已經(jīng)勢(shì)不可擋。

過去，工業(yè)AI通常著重于故障檢測(cè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)等用例，但2023年的一個(gè)新趨勢(shì)是生成式AI將深入制造企業(yè)的流程優(yōu)化。尤其是在產(chǎn)品開發(fā)階段，生成式AI能夠壓縮設(shè)計(jì)和迭代的過程，從而帶來顯著的效率提升。初創(chuàng)公司Divergent3D使用生成式AI為英國的豪華跑車制造商阿斯頓·馬丁設(shè)計(jì)的概念車打造后車架，從設(shè)計(jì)的提出、對(duì)比分析，到評(píng)估其可制造性，在短短一個(gè)小時(shí)之內(nèi)就可進(jìn)行30~40次迭代。無獨(dú)有偶，MonolithAI公司在2023年工博會(huì)上帶來其機(jī)械工程仿真解決方案，基于該方案，創(chuàng)建者依靠實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)每次進(jìn)行仿真都會(huì)開發(fā)一個(gè)模型，省去許多測(cè)試程序，該公司的目標(biāo)是到2026年將100000名工程師的產(chǎn)品開發(fā)時(shí)間縮短50％。

除了研發(fā)，數(shù)據(jù)追蹤和分析的流程或許也將被重塑。對(duì)制造業(yè)管理者而言，實(shí)時(shí)了解生產(chǎn)進(jìn)度是重中之重。在一些比較傳統(tǒng)的中小制造企業(yè)車間里，生產(chǎn)流程的記錄往往依靠紙質(zhì)單據(jù)或者Excel表格，生產(chǎn)信息整體傳遞滯后。為了解決這類問題，不少企業(yè)開始部署數(shù)字化系統(tǒng)，但卻存在周期長(zhǎng)、成本高等痛點(diǎn)。而生成式AI可以使用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的儀表板上，甚至紙質(zhì)數(shù)據(jù)和表格中讀取數(shù)據(jù)（GPT-4已經(jīng)具備了識(shí)圖能力），并快速提取有用的特征和信息。國外的一位博主進(jìn)行了這樣的嘗試，他為ChatGPT提供了Zerynth儀表板的鏈接，生成式AI立即就讀取了儀表板中的數(shù)據(jù)和圖表，實(shí)時(shí)提供了正在發(fā)生的事情的概覽。雖然分析結(jié)果很膚淺，但這的確有助于初步分析和了解工廠的運(yùn)行情況，包括哪些機(jī)器運(yùn)行情況良好，哪些指標(biāo)值得關(guān)注等。

在接受智次方研究院調(diào)研的企業(yè)中，超過70%是生成式AI技術(shù)的“觀望者”，在他們看來，生成式AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地還很遙遠(yuǎn)，甚至可能是個(gè)“偽命題”。

首先，當(dāng)前大多數(shù)生成式AI模型主要關(guān)注文本和圖像，只有非常少量的模型關(guān)注將傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，同時(shí)，工業(yè)場(chǎng)景中的很多數(shù)據(jù)是不可讀取的，或者即使讀取了也需要一個(gè)翻譯和解讀的過程才能理解；第二，工業(yè)領(lǐng)域?qū)Π踩?、穩(wěn)定、可靠有著非常嚴(yán)苛的追求，而生成式AI的技術(shù)原理往往是尋找一種“有可能”的答案，相關(guān)結(jié)果并不一定能夠應(yīng)用于生產(chǎn)經(jīng)營場(chǎng)景；第三，工業(yè)制造細(xì)分領(lǐng)域眾多，各領(lǐng)域在生產(chǎn)流程、工藝、生產(chǎn)線配置、原材料及產(chǎn)品類型上均具有較大差異，強(qiáng)調(diào)的是細(xì)分行業(yè)的機(jī)理融合和行業(yè)知識(shí)，沒有海量數(shù)據(jù)標(biāo)簽，因此工業(yè)領(lǐng)域基本上不可能形成類似GPT這樣的通用大模型。

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