日本總務省今年推出了一部熱門短片《連接5G以后的世界》。在3分多鐘時間里，短片密集呈現(xiàn)了5G支持下超高清視頻、自動駕駛、遠程醫(yī)療、智能零售、即時翻譯、AR/VR等應用場景。雖然人們對這些概念已不再陌生，但有了5G加持，似乎夢想照進現(xiàn)實的距離又更近了一點。

值得注意的是，面向消費者的領域僅是5G賦能的一部分。5G更大的價值將發(fā)揮在并不太受公眾關注的工業(yè)領域。事實上，去年12月1日韓國全球首推5G商用服務，三大運營商的第一個5G客戶都是企業(yè)。

對于普通消費者來說，5G的概念可能就是更高的網(wǎng)速，5G大帶寬帶來的上網(wǎng)體驗提升是最直觀的，用手機可以實時觀看清晰度更高的視頻。而更低的時延與更高的可靠性對C端用戶帶來的體驗改善，相對來說就小很多，打開網(wǎng)頁的時延從50ms降低到10ms，消費者基本是感知不到差異的。

在工業(yè)領域，情況則完全不同。很多年前，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的概念就已提出，但直到移動互聯(lián)網(wǎng)如此普及的現(xiàn)在，工業(yè)領域設備聯(lián)網(wǎng)的比例還是很小，聯(lián)網(wǎng)設備涉及的應用也都還很淺。主要原因在于，目前互聯(lián)網(wǎng)在時延和可靠性方面還達不到要求。

物聯(lián)網(wǎng)的邊界

物聯(lián)網(wǎng)是一個大而泛的概念，從大的應用領域來說，可以分為消費級物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)級物聯(lián)網(wǎng)。

這兩類對物聯(lián)網(wǎng)性能的要求差別很大，消費級物聯(lián)網(wǎng)比較大的場景有可穿戴設備、共享經(jīng)濟、智能家居等，這些場景與消費者的生活息息相關，連接上以GPRS、WiFi和藍牙等方式為主，主要的性能要求是低功耗。

智能家居是最近快速發(fā)展的一個領域。一方面是交互領域技術進步帶來語音交互體驗的提升，另一方面是產(chǎn)業(yè)鏈上連接模組成本的降低，從而使得以音箱作為入口，連接并控制家庭內(nèi)部大量的電器成為可行的場景，并產(chǎn)生了像小米IoT、涂鴉、樂鑫等行業(yè)內(nèi)領先的業(yè)務或公司。

但在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領域，情況并不一樣。工業(yè)各垂直領域行業(yè)特性迥異 ，知識壁壘很高，而且工業(yè)制造流程對可靠性和穩(wěn)定性要求非常高，目前的運營商網(wǎng)絡還很難滿足工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對性能方面要求。因此物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領域的進展一直比較緩慢，還沒有產(chǎn)生比較成熟的商業(yè)模式和相對大體量的公司。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀

工業(yè)領域包括眾多垂直行業(yè)，比較大的行業(yè)有制造業(yè)、運輸業(yè)、能源、建筑業(yè)、采掘業(yè)等，每個行業(yè)的特性差異巨大，物聯(lián)網(wǎng)與每個行業(yè)的結(jié)合，也都要根據(jù)行業(yè)自身特性來調(diào)整。

如果把物聯(lián)網(wǎng)在行業(yè)里的應用抽象出來，我們可以總結(jié)為四個層次：數(shù)據(jù)的采集與展示、基礎的數(shù)據(jù)分析與管理、深度數(shù)據(jù)分析與應用、工業(yè)控制。

這四個層次根據(jù)涉及業(yè)務流程的深度，由淺入深的總結(jié)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)目前的應用和價值，越淺層次的應用，涉及到的業(yè)務流程越少，通用性會比較強，應用領域越廣。

數(shù)據(jù)采集與展示

主要是將工業(yè)設備傳感器上采集到的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)皆破脚_，并用可視化的方式將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來。

現(xiàn)在的大部分工業(yè)設備，例如數(shù)控機床、風力發(fā)電機、工業(yè)車輛等，自身就帶有大量傳感器，并提供集中的數(shù)據(jù)接口，只有一小部分老舊設備，或者有特殊的數(shù)據(jù)需求場景，需要單獨加裝傳感器和數(shù)據(jù)采集裝置。

在數(shù)據(jù)傳輸方面，廠房內(nèi)的設備，環(huán)境比較復雜，一般會使用網(wǎng)線將機床設備連接到集中的數(shù)據(jù)處理裝置上，再通過4G或者固網(wǎng)連接到云平臺；廠房外的設備，比如工業(yè)車輛，則通過內(nèi)置4G通信模塊的終端來完成數(shù)據(jù)采集和傳輸。

數(shù)據(jù)采集業(yè)務的難點在于，面對大量不同種類的品牌的工業(yè)設備時，設備數(shù)據(jù)協(xié)議的適配和兼容。最后的數(shù)據(jù)可視化，是客戶比較核心的需求，可以通過統(tǒng)一的平臺監(jiān)控在網(wǎng)設備的狀態(tài)，便于及時了解設備異常信息，提高管理人員效率。

基礎的數(shù)據(jù)分析與管理

基于云平臺采集到的設備數(shù)據(jù)，進行基本的數(shù)據(jù)分析，并產(chǎn)生一些SaaS應用，比如設備性能指標異常的告警、故障代碼查詢、故障原因的關聯(lián)分析等。

這一層的數(shù)據(jù)分析還偏向于通用分析工具的階段，不涉及基于垂直領域深入行業(yè)知識的數(shù)據(jù)分析，基于這些數(shù)據(jù)分析結(jié)果，也會有一些通用的設備管理功能，像設備的開關機、調(diào)整狀態(tài)、遠程鎖機及解鎖等，這些管理應用根據(jù)具體的領域需求而不同。

深度數(shù)據(jù)分析與應用

深度的數(shù)據(jù)分析，則涉及到具體領域的行業(yè)知識，需要特定領域的行業(yè)專家來實施，具體根據(jù)設備的領域和特性建立數(shù)據(jù)分析模型。

目前比較多應用在故障預測領域，大型工業(yè)設備的故障預測一直是難以解決的問題，比如機床、風機等，一旦有大的故障發(fā)生，帶來的影響以及隨后產(chǎn)生的修復成本都是巨大的，實時采集數(shù)據(jù)并預測設備故障，可以大幅度降低設備故障帶來的影響。

在大量數(shù)據(jù)的基礎上，使用機器學習，結(jié)合行業(yè)專家的知識，可以產(chǎn)生深度的行業(yè)應用，比如改進制造工藝，優(yōu)化制造流程等，可以提高工業(yè)設備使用效率。

工業(yè)控制

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的目的就是能對工業(yè)過程實施精準控制。

基于前述傳感器數(shù)據(jù)的采集、展示、建模、分析、應用等過程，在云端形成決策，并轉(zhuǎn)換成工業(yè)設備可以理解的控制指令，對工業(yè)設備進行操作，實現(xiàn)工業(yè)設備資源之間的精準的信息交互和高效協(xié)作。

當前大部分場景的工業(yè)控制系統(tǒng)還需要部署在本地，受通信技術和處理能力的限制，工業(yè)云平臺涉及工業(yè)控制的的深度還不夠。5G技術可以滿足工業(yè)系統(tǒng)對通信能力的要求，實現(xiàn)工業(yè)控制的目標。