5G時代，工業4.0和車聯網將迎來新的春天

從2G到3G，飛馳的速度推動了移動互聯網的發展；而從3G到4G，物聯網以及車聯網也成為了現實。無疑，每一次通信行業的技術變革，都讓世界發生了翻天覆地的改變。

5G亦會是如此，而它所帶來的震動又何止移動互利網那麼簡單。事實上仰賴於低時延、超高速連接的網路，5G還將帶動車聯網以及工業領域的進步，曾經我們暢想的實時車輛網、工業4.0的萬物時代，即將正式到來。

這可不是空口無憑的胡謅，以高通為首的通信方案解決公司，已經將它們變成了現實。

LTE無法實現的車聯網，5G做到了

汽車與現代人的生活已經密不可分，它不僅是一台單純的代步工具，它同樣可以看作是普通人可移動的「家」。一直以來，汽車廠商都在討論如何讓汽車保持持續通訊的能力，這不僅意味著汽車能提供實時娛樂性能，同時基於感測器的實時數據收集，也能進一步降低行駛過程中的事故概率。

比如，汽車本身能夠通過攝像頭以及智能演算法實時與伺服器相連接，以通過雲端數據實時判斷司機在駕駛過程中的狀況，當司機出現疲勞駕駛或是其他身體狀況時，及時讓車輛停止運作，甚至切換自動駕駛模式以確保乘客和司機的安全。

同時，當汽車實現了實時互聯，還能更及時的為司機提供詳細路況和環境信息。

車聯網的好處是如此之多，但在LTE時代，想要實現它卻並不容易。雖然LTE網路的帶寬已經達到了100Mbps甚至更高，但它的時延卻無法達到實時連接的要求，當路面干擾過多時，高達數百甚至上千的延時令很多功能受到了限制。而在5G時代，這些暢想都可以成為現實。

與LTE主要側重人與人通信不同的是，5G網路的高帶寬足夠讓端到端的通訊成為可能。更高的帶寬頻來了可達20Gb/s的傳輸速率，它也提供了不到10ms的時延以及更高的可靠性，這些都確保了在同一區域內，5G網路能夠承載更多終端的實時連接，當前LTE無法做到這一點。而這些數據都意味著更高的安全性，毫秒級的時延對於駕駛事故的提前預判和處理往往意味著生到死的距離，5G確保了車聯網能具備更高的時效性。

從當前高通的測試來看，在毫米波或是6GHz以下的5G網路下，車聯網的時延能低至10ms以下，而在LTE網路下，這一數據往往在500ms左右。無論是碰撞的提前預判還是路況的實時提醒，5G網路都能更好地提供服務，最終，它也將加速自動駕駛時代的到來。

C-V2X，當汽車有了自主聯網的可能

在5G時代，汽車聯網並不僅僅藉助於移動網路，行業通訊規範同樣重要——C-V2X就是重要的標準。

用更通俗的話來說，C-V2X即是車聯網的全部，藉助移動互聯網通信，汽車需要實現與人、與路、與雲端服務平台以及與同行車輛的連接，而C-V2X正賦予了汽車這樣的能力。其中C代表了Cellular，即移動蜂窩數據，而V代表了Vehicle汽車，X則傳達了Everything的含義。

在過去，C-V2X基於LTE網路，V2N、V2V以及V2I已經具備了非常實用的使用場景，比如車載導航、路況實時更新以及車載娛樂系統都基於於此。而如今在高通以及一大批通訊方案解公司的努力下，它已經能夠順利地演進至5G網路。目前，藉助5.9GHz ITS頻段通訊，C-V2X已經能夠不通過運營商蜂窩網路實現通訊，並將時延降低到最低，這意味著車輛在沒有運營商的幫助下，能夠實現自主連接的數據交換，這將進一步完善C-V2X的應用場景。

針對C-V2X在5G時代的商用化，高通也不斷地努力著。事實上在3GPP完成第一個完整LTE-V2X標準後，高通就推出了業界首款C-V2X晶元組 9150，它提供了出色的V2X能力，比如拓展通信範圍，提升設備間的連接效率，並提供更高的可靠性以及非視距演算法，以確保搭載這一新片的設備在自動駕駛過程中的安全性。

當9150 C-V2X晶元組得到廣泛推廣，將會很大程度降低交通擁堵或是道路事故的數量。舉個例子，一輛裝載有9150 C-V2X晶元組的汽車行駛在路面上，它會實時接收到周邊裝載有同晶元信號指示燈傳遞的路況信息，而周邊車輛也會不斷向他發送過去路線情況，這意味著在擁堵之前你的車就已經能掌握路線的狀況，從而推斷出更節省時間的路線信息；同時，若車輛發生事故，它也能第一時間發出救援信息，並提醒周圍車輛避讓。

無疑，在C-V2X推廣的道路上高通並不孤獨。在去年，高通已經與知名車企成立了業界首個5G汽車聯盟，其中包括有賓士、寶馬、奧迪等品牌，而高通也正與品牌進行著緊密的實裝實驗，以拓展C-V2X標準在日常的實用案例。這意味著在不久的將來，或許C-V2X將會真正得以應用，並在5G時代發光發熱。

工業4.0最終落地，5G 人工智慧才是幕後推手

5G的影響又何止在汽車領域，在工業領域，它同樣在醞釀一場全新的變革。比如我們暢想的工業4.0，就將在5G時代實現。在過去十年，工廠從生產到倉儲再到物流，聯網的設備已經呈幾何倍數的增加，仰賴於Cat-0低速連接，它們已經能實現基本的通訊能力，但隨著無人化萬物互聯需求的到來，低速網路的帶寬容量已經很難滿足這些設備共同運轉，但依靠5G網路的高帶寬和低時延，這些問題都將不復存在。

舉個例子，在德國漢諾威的國際工業博覽會上，蔡司就展示了基於5G技術的車身檢測系統——通過安裝在機械臂上的感測器，它會對汽車生產過程中的部件進行全方位掃描，最終得出精確的三圍立體視圖。最終，這些視圖的數據會通過5G網路傳輸至服務並於樣本相對比，從而確定生產和檢測的車輛部件是否符合標準。

基於感測器的高速檢測以及5G網路的實時傳輸特性，幾乎無需人力，系統已經能精確完成整個檢測步驟。這意味著傳統工人流水線的抽檢手段將成為過去，因為基於5G的生產檢測是一種全樣本的分析檢測，它不僅將會為企業降低人力成本，同時也將大大提高生產的可靠性。

事實上，5G所帶來的高帶寬和低時延除了確保設備在無線環境下的通訊順暢，更為重要的是，它給人工智慧演算法提供了更通暢的「高速公路」，讓AI能夠更好地幫助人類來分析生產過程所遇到的各類問題。比如上述的例子中，雲端AI的樣本分析模型已經能夠對建模的樣本進行比對，從而高速監控的工程師檢測樣本本身可能存在的差異和問題。事實上AI在工業生產中所扮演的角色已經越來越重要，諸如安全監控，物流倉儲都離不開它。

也正因如此，用於雲端的AI解決方案才會成為近幾年的明星。NVIDIA於去年推出了用於商用市場的ASIC加速晶元，而高通也在今年早些時候帶來了Cloud AI 100運算平台。相比之下，高通的性能優勢無疑更為明顯。在伺服器端，這塊7nm打造的加速晶元能夠實現相較高通驍龍820移動平台50倍以上的AI運算性能，擁有超過350TOPS以上的運算能力。同時，Cloud AI 100也提供了完整的軟體框架支持，比如PyTorch、Glow、TensorFlow、Keras和ONNX等等，完整的編譯環境意味著用戶能夠很好地將過去加速晶元的實用案例移植至Cloud AI 100上。

5G將推動全球變革。

從最初提出想法到最終實現，5G終於來到了我們面前，可以想見，它不僅會在普通人的生活中發光發熱，對於物聯網、AI人工智慧以及汽車領域都將有著深遠的影響。在高通等一大批通信行業公司的推動下，它必定將會再次推動全球的變革。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！