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5G时代,工业4.0和车联网将迎来新的春天

日期: 2019-05-01
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从2G到3G,飞驰的速度推动了移动互联网的发展;而从3G到4G,物联网以及车联网也成为了现实。无疑,每一次通信行业的技术变革,都让世界发生了翻天覆地的改变。

5G亦会是如此,而它所带来的震动又何止移动互利网那么简单。事实上仰赖于低时延、超高速连接的网络,5G还将带动车联网以及工业领域的进步,曾经我们畅想的实时车辆网、工业4.0的万物时代,即将正式到来。

这可不是空口无凭的胡诌,以高通为首的通信方案解决公司,已经将它们变成了现实。

5G时代,工业4.0和车联网将迎来新的春天

LTE无法实现的车联网,5G做到了

汽车与现代人的生活已经密不可分,它不仅是一台单纯的代步工具,它同样可以看作是普通人可移动的“家”。一直以来,汽车厂商都在讨论如何让汽车保持持续通讯的能力,这不仅意味着汽车能提供实时娱乐性能,同时基于传感器的实时数据收集,也能进一步降低行驶过程中的事故概率。

比如,汽车本身能够通过摄像头以及智能算法实时与服务器相连接,以通过云端数据实时判断司机在驾驶过程中的状况,当司机出现疲劳驾驶或是其他身体状况时,及时让车辆停止运作,甚至切换自动驾驶模式以确保乘客和司机的安全。

同时,当汽车实现了实时互联,还能更及时的为司机提供详细路况和环境信息。

车联网的好处是如此之多,但在LTE时代,想要实现它却并不容易。虽然LTE网络的带宽已经达到了100Mbps甚至更高,但它的时延却无法达到实时连接的要求,当路面干扰过多时,高达数百甚至上千的延时令很多功能受到了限制。而在5G时代,这些畅想都可以成为现实。

与LTE主要侧重人与人通信不同的是,5G网络的高带宽足够让端到端的通讯成为可能。更高的带宽带来了可达20Gb/s的传输速率,它也提供了不到10ms的时延以及更高的可靠性,这些都确保了在同一区域内,5G网络能够承载更多终端的实时连接,当前LTE无法做到这一点。而这些数据都意味着更高的安全性,毫秒级的时延对于驾驶事故的提前预判和处理往往意味着生到死的距离,5G确保了车联网能具备更高的时效性。

从当前高通的测试来看,在毫米波或是6GHz以下的5G网络下,车联网的时延能低至10ms以下,而在LTE网络下,这一数据往往在500ms左右。无论是碰撞的提前预判还是路况的实时提醒,5G网络都能更好地提供服务,最终,它也将加速自动驾驶时代的到来。

C-V2X,当汽车有了自主联网的可能

在5G时代,汽车联网并不仅仅借助于移动网络,行业通讯规范同样重要——C-V2X就是重要的标准。

用更通俗的话来说,C-V2X即是车联网的全部,借助移动互联网通信,汽车需要实现与人、与路、与云端服务平台以及与同行车辆的连接,而C-V2X正赋予了汽车这样的能力。其中C代表了Cellular,即移动蜂窝数据,而V代表了Vehicle汽车,X则传达了Everything的含义。

在过去,C-V2X基于LTE网络,V2N、V2V以及V2I已经具备了非常实用的使用场景,比如车载导航、路况实时更新以及车载娱乐系统都基于于此。而如今在高通以及一大批通讯方案解公司的努力下,它已经能够顺利地演进至5G网络。目前,借助5.9GHz ITS频段通讯,C-V2X已经能够不通过运营商蜂窝网络实现通讯,并将时延降低到最低,这意味着车辆在没有运营商的帮助下,能够实现自主连接的数据交换,这将进一步完善C-V2X的应用场景。

针对C-V2X在5G时代的商用化,高通也不断地努力着。事实上在3GPP完成第一个完整LTE-V2X标准后,高通就推出了业界首款C-V2X芯片组 9150,它提供了出色的V2X能力,比如拓展通信范围,提升设备间的连接效率,并提供更高的可靠性以及非视距算法,以确保搭载这一新片的设备在自动驾驶过程中的安全性。

当9150 C-V2X芯片组得到广泛推广,将会很大程度降低交通拥堵或是道路事故的数量。举个例子,一辆装载有9150 C-V2X芯片组的汽车行驶在路面上,它会实时接收到周边装载有同芯片信号指示灯传递的路况信息,而周边车辆也会不断向他发送过去路线情况,这意味着在拥堵之前你的车就已经能掌握路线的状况,从而推断出更节省时间的路线信息;同时,若车辆发生事故,它也能第一时间发出救援信息,并提醒周围车辆避让。

无疑,在C-V2X推广的道路上高通并不孤独。在去年,高通已经与知名车企成立了业界首个5G汽车联盟,其中包括有奔驰、宝马、奥迪等品牌,而高通也正与品牌进行着紧密的实装实验,以拓展C-V2X标准在日常的实用案例。这意味着在不久的将来,或许C-V2X将会真正得以应用,并在5G时代发光发热。

工业4.0最终落地,5G+人工智能才是幕后推手

5G的影响又何止在汽车领域,在工业领域,它同样在酝酿一场全新的变革。比如我们畅想的工业4.0,就将在5G时代实现。在过去十年,工厂从生产到仓储再到物流,联网的设备已经呈几何倍数的增加,仰赖于Cat-0低速连接,它们已经能实现基本的通讯能力,但随着无人化万物互联需求的到来,低速网络的带宽容量已经很难满足这些设备共同运转,但依靠5G网络的高带宽和低时延,这些问题都将不复存在。

举个例子,在德国汉诺威的国际工业博览会上,蔡司就展示了基于5G技术的车身检测系统——通过安装在机械臂上的传感器,它会对汽车生产过程中的部件进行全方位扫描,最终得出精确的三围立体视图。最终,这些视图的数据会通过5G网络传输至服务并于样本相对比,从而确定生产和检测的车辆部件是否符合标准。

基于传感器的高速检测以及5G网络的实时传输特性,几乎无需人力,系统已经能精确完成整个检测步骤。这意味着传统工人流水线的抽检手段将成为过去,因为基于5G的生产检测是一种全样本的分析检测,它不仅将会为企业降低人力成本,同时也将大大提高生产的可靠性。

事实上,5G所带来的高带宽和低时延除了确保设备在无线环境下的通讯顺畅,更为重要的是,它给人工智能算法提供了更通畅的“高速公路”,让AI能够更好地帮助人类来分析生产过程所遇到的各类问题。比如上述的例子中,云端AI的样本分析模型已经能够对建模的样本进行比对,从而高速监控的工程师检测样本本身可能存在的差异和问题。事实上AI在工业生产中所扮演的角色已经越来越重要,诸如安全监控,物流仓储都离不开它。

也正因如此,用于云端的AI解决方案才会成为近几年的明星。NVIDIA于去年推出了用于商用市场的ASIC加速芯片,而高通也在今年早些时候带来了Cloud AI 100运算平台。相比之下,高通的性能优势无疑更为明显。在服务器端,这块7nm打造的加速芯片能够实现相较高通骁龙820移动平台50倍以上的AI运算性能,拥有超过350TOPS以上的运算能力。同时,Cloud AI 100也提供了完整的软件框架支持,比如PyTorch、Glow、TensorFlow、Keras和ONNX等等,完整的编译环境意味着用户能够很好地将过去加速芯片的实用案例移植至Cloud AI 100上。

5G将推动全球变革。

从最初提出想法到最终实现,5G终于来到了我们面前,可以想见,它不仅会在普通人的生活中发光发热,对于物联网、AI人工智能以及汽车领域都将有着深远的影响。在高通等一大批通信行业公司的推动下,它必定将会再次推动全球的变革。



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