在人工智能、5G等新領域，中國企業與國外同行處于同一起跑點，部分領域中國甚至還取得了較領先的地位。中國制造的轉型升級面臨著一次歷史性機遇，這是越來越多中國人來到漢諾威的重要原因。

       希臘傳說中，掌管集市與交易的神赫爾墨斯發明了鉆木取火、尺子、數字以及字母，這可能算是那個神話時代人類所能掌握的最尖端的技術。

       4月初的漢諾威，赫爾墨斯的側頭像遍布全城：這是一年一度的漢諾威國際工業博覽會（下稱工博會）的標志，已有73年歷史的漢諾威工博會是“工業4.0”這一概念的發源地，也是觀察全球工業技術最新動向的風向標。

       首次并入了CeBIT（漢諾威國際消費電子信息及通訊博覽會）的漢諾威工博會上，出現了更多ICT技術的身影，工業技術與ICT技術正在發生著深度交融。

       工業5G與工業智能是本屆工博會最大的亮點。德國工程院院士Michael Abramovici和Otthein Herzog明確指出，5G與AI正在賦予“工業4.0”這一來自2013年漢諾威工博會的概念更豐富的內涵。

       以“萬物互聯”為愿景，坐擁千億級別容量、10Gbps速率以及低至1毫秒時延的5G在工業領域具有無盡的想象空間。它能實現對生產過程實時的全樣本檢測，5G的無線連接也為更柔性的生產提供了可能，而工業5G也面臨著更嚴峻的網絡安全挑戰。

       隨著傳感設備的廣泛應用，工廠正獲得更豐富的工業數據，而算法上的突破正推動人工智能在工業領域的落地，制造業的智能化轉型正面臨一次難得的歷史機遇。

       5G競技場：無線連接新機遇

       5G無疑是本屆漢諾威工博會最熱門的技術，在“眾星捧月”的漢諾威展館C位——16號館，主辦方專門設置了“5G Arena”（5G競技場）展廳。諾基亞和高通在此搭建了一個真實的5G網絡，一眾競技者展示了一系列5G在工業領域的應用。

       德國蔡司公司展示了基于5G的車身檢測系統：安裝在機械臂上的傳感器通過發射藍色脈沖光線對汽車部件進行全方位掃描，得出車身關鍵部位的鈑金厚度、接縫寬度、表面粗糙度、激光焊接點質量等多個指標，并通過5G網絡，將數據實時傳輸至APP上。

       在5G環境下，這形成了包含數百個質量參數的可視化三維點云數據，質量工程師可以借此實時識別產品損壞或者生產運行不準確的情況，也可以通過5G將數據實時反饋給產線上的沖壓、焊接等工序。

       更重要的是，基于5G的生產檢測是一種全樣本的分析監測，相較以往汽車生產線上的隨機抽樣檢測，這大幅提升了生產過程的準確性和可靠性，也提高了汽車產品的合格率。

       不同于消費互聯網，5G的三大場景中mMTC（海量機器通信）和URLLC（低時延高可靠通信）均是物聯網場景；千億級別的容量、10Gbps的速率以及低至1毫秒的時延更使5G在工業領域具有無盡的想象空間。

       西門子股份公司管理委員會成員兼數字化工業集團CEO何睿祺指出，當5G應用到工業領域，將極大地改變企業形成決策、制造產品和運營工廠的方式。

       “工業5G使生產、維護與物流網絡的全面無線化成為可能。強大的寬帶傳輸以及可靠性、超低的延遲將大幅提升工業價值創造的效率和靈活性。”

       5G競技場中，生產線運轉不止，機器臂擺動不休。但與傳統車間不同的是，它們都是通過5G網絡接收指令，而非傳統的電纜。

       華為成都研究所室內數字化領域副總裁孟士帷在展臺上告訴21世紀經濟報道記者，工業領域的連接數量正呈現爆炸式的增長，傳感器越來越多、越來越細分，這勢必要求通過工業5G實現“無線”連接。

       “一方面，越來越小的部件不可能再像以前一樣全部用物理線纜連接，無線連接發展潛力巨大，5G海量的連接能力能滿足這些需求；另一方面，無線連接也是工業深度柔性化的客觀需要，以前的生產線都是固定的，而未來很多生產線上運動的都是可隨時調整運動路徑AGV小車，從而實現產線快速調整，產品快速迭代。”

       博世力士樂展示了一個未來“無線工廠”的“樣板”：車間內看不到走線，所有設備都通過5G連接，并互相“交流”。比如，機器人抓取物品后可實時判斷載具位置，并將物品置于載具上，數臺載具同時在車間移動，互不干擾。

       現場工作人員介紹，“工業4.0”時代強調“柔性制造”，即根據客戶需求進行小批量定制化生產，針對市場變化快速精準地調整生產線。然而，車間走線的規劃和施工往往需要較長周期，耗資不菲。一旦要改變生產，調整線路就將成為一項大工程。而基于5G的“無線工廠”讓“柔性制造”成為可能。

       工業5G面臨安全與成本挑戰

       賽迪顧問通信業高級分析師李朕告訴21世紀經濟報道記者，作為公共移動網絡，5G在工業領域的應用面臨著更低的容錯率，工業領域一個數據包出錯不但會影響生產，更可能帶來生產安全的問題。數據安全也是很多工業企業在應用5G時普遍存在的疑慮。

       比如當設備提供商通過5G實現對工廠的遠程維護，對交通網絡的監控，對能源、水和燃氣等基礎設施網絡的控制時都會面臨更嚴峻的網絡安全挑戰。

       西門子數字化工業集團公司工廠自動化部首席執行官Ralf-Michael Franke接受21世紀經濟報道記者采訪時指出，新技術在工業領域的應用，過去一般存在十年的創新周期，5G作為一種由消費類產品推動的高速迭代的技術，正在滲透到工業領域，它有可能將這一周期縮短，但這畢竟需要一個過程。

       此外，他指出，在工業場景中，已經存在多個基于工業安全標準體系的通信方式，5G非常好，但并非必須的通信方式，在可預計的未來，5G將與PROFINET（新一代基于工業以太網技術的自動化總線標準）等有線通信以及虛擬局域網等技術一起推動未來的生產自動化。

       何睿祺介紹，相較于5G的帶寬，他更關注的是時延，未來將推進工業5G與TSN（時間敏感型網絡）與OPC UA（統一架構的工控通信）的融合發展。

       致力于推動5G在工業領域應用的5G-ACIA在展會上介紹，目前5G標準已經發布到第15版，可滿足消費級5G網絡的使用；到2020年第16版發布后，5G的性能可以達到工業級的應用水平。

       另一個挑戰在于成本：由于頻率更高，運營商需要鋪設更密集的基站，還要在室內安裝相關設備，企業也需要相應的改造投資，這將增加了5G網絡的建設和維護成本。

       孟士帷指出，華為正在推進5G與WiFi共同鋪設，從而節約成本。

       李朕指出，5G進入工業意味著，原來移動通信的B2C商業模式將逐漸轉向B2B模式，工業企業的需求既是5G應用的牽引，也將成為5G重要的收入來源，這是一片有待探索的價值藍海。

       漢諾威工業展主辦方德國會展公司董事長科克勒表示，工業界是5G世界的“半壁江山”，“漢諾威工業展展示的不僅是5G網絡在工業領域的巨大潛力，更將打響工業5G的發令槍。”

       諾基亞副總裁Robrecht也堅信，“5G競技場”中的技術將是兩年后工業世界的縮影。

       工業智能：當AI走入工廠

       如果說5G是未來工業的神經網絡，那么人工智能就是其大腦。

       今年漢諾威工博會的主題是“工業智能”，聚焦人工智能和機器學習在生產和能源行業中方興未艾的應用。展會展出了100多個機器學習在工業領域的應用，包括利用AI實現人機協作、預測故障、優化機器運行等案例，相較往年，人工智能的應用明顯增多。

       展臺上，四只機械臂舉起了一輛汽車，操作人員站在傳感器前分別做出移動、抓取、捏握等不同的動作，一組類似人類雙臂的機械臂在汽車底盤上做出同樣的動作。這是德國企業IBG展示的人機協作。

       與此類似，FESTO的仿生機械臂能實時效仿人類在傳感器前做出“石頭、剪子、布”等各類手勢，工作人員稱，通過機器學習，這類機械臂也可以實時做出贏得這個簡單游戲的手勢；思愛普研發的控制系統能通過眼球來操控機械臂，機械臂上的傳感器還可以實時追蹤人的眼球，從而“看眼色行事”。

       西門子也演示了一系列人工智能的案例：不論零件在何處、形狀如何，機器人通過機器學習都能獨立地找到零件；采用靈活系統結構，機器人能自主制造電動車電池，并自動將電池與底盤組裝起來。

       何睿祺指出，人工智能為自主生產系統開辟了全新的可能性。機器人以前需要在熟悉的物體上進行長時間的訓練，每個動作都需要被定義并進行極其詳細的編程；而人工智能則使它們能夠識別未知的物體，并計算出最合適的抓握點。這在汽車等復雜產品的全自動裝配線中頗具價值。

       德國信息技術、電信和新媒體協會在展會期間發布的報告顯示，半數工業公司認為機器學習會給現行的商業做法帶來廣泛改變。其中，47%的公司預測生產率會提高，39%的公司認為會將人工智能用于“預防性維護”。上述協會會長阿希姆·貝格表示，約有12%的工業公司已在使用人工智能技術，人工智能在工業領域的快速應用有可能會帶來一場新的工業革命。

       算法與數據驅動制造業轉型

       算法與數據是人工智能在工業領域落地的兩個支點。

       近年來，深度學習算法不斷突破，加上邊緣計算的興起，分析利用機器設備的結構化數據和非結構化數據正在成為可能；而隨著通信技術的進步以及生產設備感知原件的廣泛應用，大量工業數據的獲取也日漸便捷。這正在驅動制造業的深度變革。

       中國生物科技公司凱賽在漢諾威展示了一件灰色的球衣，鮮有人能料到其原料并非傳統的石化，而是來自其旁邊金黃的玉米棒。

       相較造成嚴重環境污染的化學工藝，生物制造具有原材料可再生、綠色環保等優勢，但也面臨著生物反應可控性差、目標產物收率低的挑戰。

       “如果能從實驗、篩選、試錯過程中積累更多的數據，那么就可以從中找出不同菌種、不同反應條件和目標產物產出率之間的關系，從而提高生物反應的效率。”凱賽董事長兼首席執行官劉修才稱。

       為此，他在新疆建立了全新的數字化生產基地，通過軟硬件的控制把整條生產鏈集成起來，自動收集、處理、分析數據，再將分析結果反饋于生產，這使該工廠生產效率獲得了跨越式的提升。

       “多數情況下，實驗室一年試驗50多萬個樣品，最后可能只有1個符合工業化生產的要求，實驗人員必須不停重復篩選過程，而借助SIPAT軟件的智能數字化分析，研究人員可以直接找到某些重要參數和最后產率之間的關聯性，從而極大簡化了繁雜的篩選工作。”

       值得注意的是，中國擁有世界上最完整的工業體系，如能實現數字化轉型，將產生最龐大的工業數據，這將成為驅動工業智能的不竭動力。

       SAP全球高級副總裁、中國區總經理李強則指出，近年來中國工業的智能化水平有非常明顯的提升。“第一，中國企業數字化、智能化投資的意愿不斷增強；第二，中國出現了大量的物聯網設備制造商，芯片、傳感器等成本大幅降低，這使中國企業可以以較低的價格快速實現設備數字化與智能化。”

       他表示，在人工智能、5G等新領域，中國企業與國外同行處于同一起跑點，部分領域中國甚至還取得了較領先的地位。

       中國制造的轉型升級面臨著一次歷史性機遇，這是越來越多中國人來到漢諾威的重要原因。

       來參加漢諾威工博會時，中煤科工的技術研究人員楊林和他十余名同事已在漢諾威進行了為期數月的全職訪學，他告訴21世紀經濟報道，國內有一大批企業存在著迫切的轉型升級的需要，像他一樣赴德訪學的中國企業為數眾多。

       “我知道的光在漢諾威的全職訪學團就幾十個，三個月的、半年的、一年的都有，智能制造是中國制造業轉型的一個大方向，漢諾威是一個很好的觀察窗口和學習平臺。”

       實際上，在漢諾威工博會上，很容易就能看到這些來自中國企業的訪學團。流連于漢諾威展臺上的這些中國青年或是駐足參觀、或是低聲交談，這是轉型升級背景下中國制造的一個時代縮影。