浅谈5G+AI技术深度融合下的应用场景分析

（广东省机械技师学院 广东·广州 510000）

0 引言

5G作为通信工具，是一种接入方式，它具有速度快，容量大，时延低的特点；如果4G的速度是汽车，5G相当飞机；5G+AI相当于给人工智能插上了飞翔的翅膀，5G使万物互联成为可能，大数据、云计算更上一台阶；人工智能在5G的应用下，应用场景更加广阔，更加智能化；加速旧产业升级、新产业的形成。

1 人工智能产业链

根据人工智能大生态中不同企业提供的技术、产品与服务侧重点的不同，将人工智能产业链大致分为基础层、技术层和应用层三个环节。

基础层：为人工智能产业提供基础的软硬件和数据支撑，包括技术平台（云平台、开源框架、开发工具等）、基础硬件（芯片、激光雷达、传感器、服务器等）、数据及相关管理技术、通信设备等。

技术层：包括以计算机视觉、自然语言处理、生物识别、人机交互、机器学习、知识图谱、AR/VR等人工智能核心技术为驱动的算法和解决方案提供商及相关技术平台。技术层是目前人工智能商业化的主力，大量“AI+”方向的人工智能应用场景由技术层企业来推动落地。

应用层：是从具体场景来看人工智能，既包括人工智能技术厂商主导推出的各种“AI+”的解决方案，也包括由传统行业或当前较为成熟的商业主动地引入人工智能技术来为产业赋能的“+AI”。从应用领域来看，人工智能应用层的跨度非常大，几乎渗透到各个产业的各个环节。

具体应用层包括智慧安防（智慧城市、智慧校园、智慧社区等）；

智慧金融（身份认证、智能风控、智能客服、识别支付、智能监管等）；

智慧教育（AI辅助教学工具、智能学科教育、自适应教育等）；智慧医疗（医学影像分析、智能诊疗、健康管理、医疗机器人等）；智慧交通（自动驾驶、智慧交通系统等）；智慧营销（AI创意营销、大数据营销、文娱电商等）；机器人（工业机器人、服务机器人等）；

智慧农业（精准施肥与病虫防治、科学农业管理等）。

2 5G+AI应用场景

下面列举5G+的应用场景，描述了AI+的应用场景，以及新一代信息技术。（见表1）

表1：5G+AI应用场景分析

根据表1（5G+AI应用场景分析）和人工智能产业链，选择各个层级典型应用场景。（见表2）

表2：人工智能应用场景

3 典型应用场景分析

3.1 自动驾驶汽车

自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或出行机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能网联汽车。它依靠人工智能、视觉计算、智能传感器、车联网和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。根据系统对驾驶状态的干扰程度，SAE（美国机动车工程学会）将智能辅助驾驶分为1-5五个等级。（见表3）

表3：自动驾驶等级情况

2015年在《中国制造2025》中第一次提到要将无人驾驶作为汽车产业未来转型升级的重要方向之一。2017年12月14日，国家工信部为落实《新一代人工智能发展规划》，正式发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》（2018-2020），在智能网联汽车的发展的文件中提到：要建设支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。那么，到2020年，我国要达到HA级（L3）的自动驾驶，2020年将成为自动驾驶元年。

自动驾驶是如果工作的呢？自动驾驶是通过传感器收集全面的环境信息，再对信息融合处理，并作出接近100%安全性决策。自动驾驶的传感器有以下几种。

（1）摄像头；它是自动驾驶必备的传感器，包括前视、后视和360度摄像系统，后视和360度摄像头主要提供360度外部环境呈现，前视摄像头主要用于识别行人、车辆、道路、交通标志等。

（2）雷达；其功能是无线探测和测距，主要用于盲点检测、防碰撞、自动泊车、制动辅助、紧急制动和自动距离控制等应用。

（3）激光雷达；它是一种基于激光的系统，除发射器（激光器）外，系统还具备高灵敏度的接收器。车顶的“水桶”形装置是自动驾驶汽车的激光雷达，它能对半径60米的周围环境进行扫描，并将结果以3D地图的方式呈现出来，给予计算机最初步的判断依据。

自动驾驶的数据融合就是将不同传感器（如雷达、摄像头和激光雷达）数据进行智能化合成，实现不同信息源的互补性、冗余性和合作性，从而做出更好、更安全的决策。比如摄像头具有分辨颜色（识别指示牌和路标）的优势，可易受恶劣天气环境和光线的影响，但雷达在测距、穿透雨雾等有优势，两者互补融合可作出更精确、更可靠的评估和判断。

自动驾驶对技术安全的要求相当苛刻，需实现接近100%的安全性。但这种单凭本地端实现的方式存在一些局限性。比如当汽车横穿十字路口时，自动驾驶能预知从左侧高速驶来的大卡车？由于易受雨、雪、雾、强光等环境影响，摄像头能始终准确识别指示牌和红绿灯？要实现100%安全性，自动驾驶需要弥补本地传感器所欠缺的感知能力。本地传感系统让汽车实现了“眼观六路”，但自动驾驶还需要“耳听八方”。要实现“耳听八方”就需要“基于蜂窝网络的车联网技术”（CV2X）。

车联网技术（C-V2X）与雷达、激光雷达等传感器不同，我们可以把V2X视为一种无线传感器系统的解决方案，它允许车辆通过通信信道彼此共享信息，它可检测隐藏的威胁，扩大自动驾驶感知范围，能预见接下来会发生什么，从而进一步提升自动驾驶的安全性、效率和舒适性。C-V2X被认为是自动驾驶的关键推动因素之一。

随着4G向5G的技术演进，在未来自动驾驶领域发挥关键的作用。基于5G近实时的高清视频传输，让自动驾驶不仅能“眼观六路”，还能“耳听八方”，实现100%安全性。

3.2 机器人

机器人是一种可编程和多功能的操作机。机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术，是当代研究十分活跃，应用日益广泛的领域。机器人应用的情况，是一个国家工业自动化水平的重要标志。

机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。国际机器人协会（IFR）按照机器人的应用场景将其分为工业机器人和服务机器人两类。考虑到机器人在高空、水下、自然灾害等特殊环境下的应用现状，我国业内将机器人分为工业机器人、服务机器人和特种机器人三类。具体分类及应用如下。（见表4）

表4：机器人分类

下面对常见机器：工业机器人和移动机器人进行分析。

3.2.1 工业机器人

工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。工业机器人在解决劳动力不足、提高生产率、改进产品质量和降低生产成本方面，发挥着越来越显著的作用。从全球角度来看，欧美、日本等发达国家的工业机器人研制与应用已有五十余年历史，形成了庞大的产业规模。世界著名机器人厂商包括瑞典的ABB，日本的FANUC、YASKAWA以及德国的KUKA，四大企业在全球工业机器人市场的占有率超过50%，被称为工业机器人“四大家族”。

在我国，50%的工业机器人应用于汽车制造业，其中50%以上为焊接机器人；同时也应用于电子电气行业；机械加工行业；食品行业；化工行业；玻璃行业；家用电器等行业；工业机器人的使用已经深入到实体经济的各行各业中。

未来工业机器人的发展趋势：

（1）工业机器人性能不断提高（高速度、高精度、高可靠性、便于操作和维修），单机价格不断下降。

（2）机械结构向模块化、可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化；由关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人整机。

（3）工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化、网络化；器件集成度提高，控制柜日见小巧，且采用模块化结构；大大提高了系统的可靠性、易操作性和可维修性。

（4）工业机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，装配、焊接机器人还应用了视觉、力觉等新型传感器。

（5）随着先进制造技术的发展，工业机器人已从当初的柔性上、下料装置正在成为高度柔性、高效率和可重组的装配、制造和加工系统中的生产设备。在这样的生产线上，多机器人协作，从刚性自动化向柔性制造系统发展。

3.2.2 移动机器人

移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统。随着机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围大为扩展，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在城市安全、国防和空间探测领域等有害与危险场合得到很好的应用。因此，移动机器人技术已经得到世界各国的普遍关注。

移动机器人根据移动方式可分为：轮式移动机器人、步行移动机器人（单腿式、双腿式和多腿式）、履带式移动机器人、爬行机器人、蠕动式机器人和游动式机器人；按工作环境可分为：室内移动机器人和室外移动机器人；按控制体系结构可分为：功能式（水平式）结构机器人、行为式（垂直式）结构机器人和混合式机器人；按功能和用途来分为：医疗机器人、军用机器人、助残机器人、清洁机器人。按作业空间分为陆地移动机器人、水下机器人、无人机和空间机器人。环境感知、自主定位和路径规划是移动机器人的三大关键技术。

根据上述分析，机器人应用场景所涉及的技术如表5所示。

表5：机器人涉及技术列表

5G作为新一代信息通信技术是实现万物互联的关键信息基础设施、经济社会数字化转型的重要驱动力量。5G既是网络强国建设的重要内容，也是制造强国的基础性支撑。加快5G商用，对于加快“两个强国”建设、加快数字经济发展意义重大。选择典型应用场景的实践，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，推动制造强国，助力实体经济转型升级。