当工业物联网遇上5G

面对5G的呼声越来越高，而5G显然离我们的生活越来越近，但是大多数人不了解的是，5G在工业领域会带来质变的发展。例如韩国首推5G商用服务，三大运营商的*个5G客户都是企业。

对于普通消费者来说，5G的概念可能就是更高的网速，更短的延迟。而在工业领域，情况则完全不同。5G有超高数据速率（增强型移动带宽，eMBB），可以提供极高的数据传输速率，以及极端的信号覆盖能力； 超大连接量（大规模机器类通信，mMTC），提供海量设备的数据连接能力，是物联网的基础需求；超低时延（超可靠低时延通信，uRLLC），提供超可靠低时延的通信连接服务，要求极高的可用性和可靠性、极低的时延。

工业物联网领域的各垂直领域行业特性迥异，知识壁垒很高，而且工业品制造流程对可靠性和稳定性要求非常高，目前的运营商网络还很难满足工业物联网对性能方面要求。因此物联网在工业领域的进展一直比较缓慢，还没有产生比较成熟的商业模式和相对大体量的公司。而5G这几项特点，意味着以前工业物联网的大多数设想都可以成功实现。

工业领域包括众多垂直行业，每个行业的特性差异巨大，物联网与每个行业的结合，也都要根据行业自身特性来调整。如果把物联网在行业里的应用抽象出来，基本是四个层次：数据的采集与展示、基础的数据分析与管理、深度数据分析与应用、工业控制。这四个层次根据涉及业务流程的深度，由浅入深的总结了工业物联网目前的应用和价值，越浅层次的应用，涉及到的业务流程越少，通用性会比较强，应用领域越广。

1、数据采集与展示

主要是将工业设备传感器上采集到的数据信息传输到云平台，并用可视化的方式将数据呈现出来。这个目前4G就可以做到，而他的难点在于，面对大量不同种类的*的工业设备时，设备数据协议的适配和兼容。

2、 基础的数据分析与管理

基于云平台采集到的设备数据，进行基本的数据分析，并产生一些SaaS应用，比如设备性能指标异常的告警、故障代码查询、故障原因的关联分析等。

3、深度数据分析与应用

深度的数据分析，则涉及到具体领域的行业知识，需要特定领域的行业专家来实施，具体根据设备的领域和特性建立数据分析模型。

4、工业控制

工业物联网的目的就是能对工业过程实施精准控制。这意味着可以确实地做到远程控制，工业自动化。但是目前的通信、处理技术都达不到要求，所以目前的大多数的工业控制系统仍旧部署在工业生产的当地。但是5G技术可以满足工业系统对通信能力的要求，实现工业控制的目标。