超硬材料网

        在人工智能、5G等新领域，中国企业与国外同行处于同一起跑点，部分领域中国甚至还取得了较领先的地位。中国制造的转型升级面临着一次历史性机遇，这是越来越多中国人来到汉诺威的重要原因。

       希腊传说中，掌管集市与交易的神赫尔墨斯发明了钻木取火、尺子、数字以及字母，这可能算是那个神话时代人类所能掌握的最尖端的技术。

       4月初的汉诺威，赫尔墨斯的侧头像遍布全城：这是一年一度的汉诺威国际工业博览会（下称工博会）的标志，已有73年历史的汉诺威工博会是“工业4.0”这一概念的发源地，也是观察全球工业技术最新动向的风向标。

       首次并入了CeBIT（汉诺威国际消费电子信息及通讯博览会）的汉诺威工博会上，出现了更多ICT技术的身影，工业技术与ICT技术正在发生着深度交融。

       工业5G与工业智能是本届工博会最大的亮点。德国工程院院士Michael Abramovici和Otthein Herzog明确指出，5G与AI正在赋予“工业4.0”这一来自2013年汉诺威工博会的概念更丰富的内涵。

       以“万物互联”为愿景，坐拥千亿级别容量、10Gbps速率以及低至1毫秒时延的5G在工业领域具有无尽的想象空间。它能实现对生产过程实时的全样本检测，5G的无线连接也为更柔性的生产提供了可能，而工业5G也面临着更严峻的网络安全挑战。

       随着传感设备的广泛应用，工厂正获得更丰富的工业数据，而算法上的突破正推动人工智能在工业领域的落地，制造业的智能化转型正面临一次难得的历史机遇。

       5G竞技场：无线连接新机遇

       5G无疑是本届汉诺威工博会最热门的技术，在“众星捧月”的汉诺威展馆C位——16号馆，主办方专门设置了“5G Arena”（5G竞技场）展厅。诺基亚和高通在此搭建了一个真实的5G网络，一众竞技者展示了一系列5G在工业领域的应用。

       德国蔡司公司展示了基于5G的车身检测系统：安装在机械臂上的传感器通过发射蓝色脉冲光线对汽车部件进行全方位扫描，得出车身关键部位的钣金厚度、接缝宽度、表面粗糙度、激光焊接点质量等多个指标，并通过5G网络，将数据实时传输至APP上。

       在5G环境下，这形成了包含数百个质量参数的可视化三维点云数据，质量工程师可以借此实时识别产品损坏或者生产运行不准确的情况，也可以通过5G将数据实时反馈给产线上的冲压、焊接等工序。

       更重要的是，基于5G的生产检测是一种全样本的分析监测，相较以往汽车生产线上的随机抽样检测，这大幅提升了生产过程的准确性和可靠性，也提高了汽车产品的合格率。

       不同于消费互联网，5G的三大场景中mMTC（海量机器通信）和URLLC（低时延高可靠通信）均是物联网场景；千亿级别的容量、10Gbps的速率以及低至1毫秒的时延更使5G在工业领域具有无尽的想象空间。

       西门子股份公司管理委员会成员兼数字化工业集团CEO何睿祺指出，当5G应用到工业领域，将极大地改变企业形成决策、制造产品和运营工厂的方式。

       “工业5G使生产、维护与物流网络的全面无线化成为可能。强大的宽带传输以及可靠性、超低的延迟将大幅提升工业价值创造的效率和灵活性。”

       5G竞技场中，生产线运转不止，机器臂摆动不休。但与传统车间不同的是，它们都是通过5G网络接收指令，而非传统的电缆。

       华为成都研究所室内数字化领域副总裁孟士帷在展台上告诉21世纪经济报道记者，工业领域的连接数量正呈现爆炸式的增长，传感器越来越多、越来越细分，这势必要求通过工业5G实现“无线”连接。

       “一方面，越来越小的部件不可能再像以前一样全部用物理线缆连接，无线连接发展潜力巨大，5G海量的连接能力能满足这些需求；另一方面，无线连接也是工业深度柔性化的客观需要，以前的生产线都是固定的，而未来很多生产线上运动的都是可随时调整运动路径AGV小车，从而实现产线快速调整，产品快速迭代。”

       博世力士乐展示了一个未来“无线工厂”的“样板”：车间内看不到走线，所有设备都通过5G连接，并互相“交流”。比如，机器人抓取物品后可实时判断载具位置，并将物品置于载具上，数台载具同时在车间移动，互不干扰。

       现场工作人员介绍，“工业4.0”时代强调“柔性制造”，即根据客户需求进行小批量定制化生产，针对市场变化快速精准地调整生产线。然而，车间走线的规划和施工往往需要较长周期，耗资不菲。一旦要改变生产，调整线路就将成为一项大工程。而基于5G的“无线工厂”让“柔性制造”成为可能。

       工业5G面临安全与成本挑战

       赛迪顾问通信业高级分析师李朕告诉21世纪经济报道记者，作为公共移动网络，5G在工业领域的应用面临着更低的容错率，工业领域一个数据包出错不但会影响生产，更可能带来生产安全的问题。数据安全也是很多工业企业在应用5G时普遍存在的疑虑。

       比如当设备提供商通过5G实现对工厂的远程维护，对交通网络的监控，对能源、水和燃气等基础设施网络的控制时都会面临更严峻的网络安全挑战。

       西门子数字化工业集团公司工厂自动化部首席执行官Ralf-Michael Franke接受21世纪经济报道记者采访时指出，新技术在工业领域的应用，过去一般存在十年的创新周期，5G作为一种由消费类产品推动的高速迭代的技术，正在渗透到工业领域，它有可能将这一周期缩短，但这毕竟需要一个过程。

       此外，他指出，在工业场景中，已经存在多个基于工业安全标准体系的通信方式，5G非常好，但并非必须的通信方式，在可预计的未来，5G将与PROFINET（新一代基于工业以太网技术的自动化总线标准）等有线通信以及虚拟局域网等技术一起推动未来的生产自动化。

       何睿祺介绍，相较于5G的带宽，他更关注的是时延，未来将推进工业5G与TSN（时间敏感型网络）与OPC UA（统一架构的工控通信）的融合发展。

       致力于推动5G在工业领域应用的5G-ACIA在展会上介绍，目前5G标准已经发布到第15版，可满足消费级5G网络的使用；到2020年第16版发布后，5G的性能可以达到工业级的应用水平。

       另一个挑战在于成本：由于频率更高，运营商需要铺设更密集的基站，还要在室内安装相关设备，企业也需要相应的改造投资，这将增加了5G网络的建设和维护成本。

       孟士帷指出，华为正在推进5G与WiFi共同铺设，从而节约成本。

       李朕指出，5G进入工业意味着，原来移动通信的B2C商业模式将逐渐转向B2B模式，工业企业的需求既是5G应用的牵引，也将成为5G重要的收入来源，这是一片有待探索的价值蓝海。

       汉诺威工业展主办方德国会展公司董事长科克勒表示，工业界是5G世界的“半壁江山”，“汉诺威工业展展示的不仅是5G网络在工业领域的巨大潜力，更将打响工业5G的发令枪。”

       诺基亚副总裁Robrecht也坚信，“5G竞技场”中的技术将是两年后工业世界的缩影。

       工业智能：当AI走入工厂

       如果说5G是未来工业的神经网络，那么人工智能就是其大脑。

       今年汉诺威工博会的主题是“工业智能”，聚焦人工智能和机器学习在生产和能源行业中方兴未艾的应用。展会展出了100多个机器学习在工业领域的应用，包括利用AI实现人机协作、预测故障、优化机器运行等案例，相较往年，人工智能的应用明显增多。

       展台上，四只机械臂举起了一辆汽车，操作人员站在传感器前分别做出移动、抓取、捏握等不同的动作，一组类似人类双臂的机械臂在汽车底盘上做出同样的动作。这是德国企业IBG展示的人机协作。

       与此类似，FESTO的仿生机械臂能实时效仿人类在传感器前做出“石头、剪子、布”等各类手势，工作人员称，通过机器学习，这类机械臂也可以实时做出赢得这个简单游戏的手势；思爱普研发的控制系统能通过眼球来操控机械臂，机械臂上的传感器还可以实时追踪人的眼球，从而“看眼色行事”。

       西门子也演示了一系列人工智能的案例：不论零件在何处、形状如何，机器人通过机器学习都能独立地找到零件；采用灵活系统结构，机器人能自主制造电动车电池，并自动将电池与底盘组装起来。

       何睿祺指出，人工智能为自主生产系统开辟了全新的可能性。机器人以前需要在熟悉的物体上进行长时间的训练，每个动作都需要被定义并进行极其详细的编程；而人工智能则使它们能够识别未知的物体，并计算出最合适的抓握点。这在汽车等复杂产品的全自动装配线中颇具价值。

       德国信息技术、电信和新媒体协会在展会期间发布的报告显示，半数工业公司认为机器学习会给现行的商业做法带来广泛改变。其中，47%的公司预测生产率会提高，39%的公司认为会将人工智能用于“预防性维护”。上述协会会长阿希姆·贝格表示，约有12%的工业公司已在使用人工智能技术，人工智能在工业领域的快速应用有可能会带来一场新的工业革命。

       算法与数据驱动制造业转型

       算法与数据是人工智能在工业领域落地的两个支点。

       近年来，深度学习算法不断突破，加上边缘计算的兴起，分析利用机器设备的结构化数据和非结构化数据正在成为可能；而随着通信技术的进步以及生产设备感知原件的广泛应用，大量工业数据的获取也日渐便捷。这正在驱动制造业的深度变革。

       中国生物科技公司凯赛在汉诺威展示了一件灰色的球衣，鲜有人能料到其原料并非传统的石化，而是来自其旁边金黄的玉米棒。

       相较造成严重环境污染的化学工艺，生物制造具有原材料可再生、绿色环保等优势，但也面临着生物反应可控性差、目标产物收率低的挑战。

       “如果能从实验、筛选、试错过程中积累更多的数据，那么就可以从中找出不同菌种、不同反应条件和目标产物产出率之间的关系，从而提高生物反应的效率。”凯赛董事长兼首席执行官刘修才称。

       为此，他在新疆建立了全新的数字化生产基地，通过软硬件的控制把整条生产链集成起来，自动收集、处理、分析数据，再将分析结果反馈于生产，这使该工厂生产效率获得了跨越式的提升。

       “多数情况下，实验室一年试验50多万个样品，最后可能只有1个符合工业化生产的要求，实验人员必须不停重复筛选过程，而借助SIPAT软件的智能数字化分析，研究人员可以直接找到某些重要参数和最后产率之间的关联性，从而极大简化了繁杂的筛选工作。”

       值得注意的是，中国拥有世界上最完整的工业体系，如能实现数字化转型，将产生最庞大的工业数据，这将成为驱动工业智能的不竭动力。

       SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强则指出，近年来中国工业的智能化水平有非常明显的提升。“第一，中国企业数字化、智能化投资的意愿不断增强；第二，中国出现了大量的物联网设备制造商，芯片、传感器等成本大幅降低，这使中国企业可以以较低的价格快速实现设备数字化与智能化。”

       他表示，在人工智能、5G等新领域，中国企业与国外同行处于同一起跑点，部分领域中国甚至还取得了较领先的地位。

       中国制造的转型升级面临着一次历史性机遇，这是越来越多中国人来到汉诺威的重要原因。

       来参加汉诺威工博会时，中煤科工的技术研究人员杨林和他十余名同事已在汉诺威进行了为期数月的全职访学，他告诉21世纪经济报道，国内有一大批企业存在着迫切的转型升级的需要，像他一样赴德访学的中国企业为数众多。

       “我知道的光在汉诺威的全职访学团就几十个，三个月的、半年的、一年的都有，智能制造是中国制造业转型的一个大方向，汉诺威是一个很好的观察窗口和学习平台。”

       实际上，在汉诺威工博会上，很容易就能看到这些来自中国企业的访学团。流连于汉诺威展台上的这些中国青年或是驻足参观、或是低声交谈，这是转型升级背景下中国制造的一个时代缩影。