5G的全称为第五代移动通信技术，是指在全球范围内，移动通信技术已经发展到了第五代阶段，它是在4G技术基础上的进一步优化和扩展。当前4G已经很难满足互联网技术发展和规模扩大的需求，而新一代5G技术能为其发展提供充分的技术支持，因此5G技术将在今后的信息时代起到极为关键的作用。
01 5G的特性与优势
5G具有大容量、高速率、低延时和高移动性等特性。5G系统能够提供每平方千米超百万个设备的连接支持，为万物互联提供通信基础。5G系统将实现10Gb/s的峰值速率，可满足工业客户对于高速数据的采集、传输需求。5G系统将提供不到1ms的理想延时和5～10ms的典型端到端延时，从而支撑工业场景下的一部分实时应用。
5G系统最高可以支持每小时500km移动场景下的用户通信，相比4G以及更早的通信技术，5G技术具有显著优势。在数据传输方面，5G具有更高的速率、更短的延时和更远的传输距离，5G支持10Gb/s～20Gb/s的峰值速率和1Gb/s的用户体验速率，时延低至1ms，传输距离长达2km。在系统效率和容量方面，5G具有更低的功耗与运营成本，更高的频谱利用率和信息利用率，并且支持更多用户。5G具有更强的稳定性和加密性，可实现无卡顿浏览图片和视频，为用户带来更好的体验。5G自身的兼容性较好，可与无线、蓝牙等衔接。
02 5G能力指标与应用场景
5G利用场景来推动通信标准，5G通信场景能够实现人与人、人与物的相互衔接。国际标准化组织3GPP定义了5G系统的三大典型应用场景：eMBB(增强型移动互联网)、mMTC(海量连接物联网)和uRLLC(超低时延高可靠通信)。
2.1 eMBB
eMBB场景以提供覆盖范围内一致的用户体验为目标，需要达到Gb/s级别的高速率数据传输，并保证较低的接入时延。该场景主要承载高速率数据传输和大流量移动宽带业务，如三维/超高清视频、虚拟/增强现实、边缘计算部署等。
2.2 mMTC
mMTC场景要求网络具备超千亿连接的支持能力，需要达到每平方千米百万设备的连接密度，而且还要保证终端的超低功耗和超低成本。该场景主要承载以传感和数据采集为目标的业务，如智慧城市、智能企业、环境监测等。
2.3 uRLLC
uRLLC场景对网络提出了高可靠、低时延的要求，网络不仅要保证接近100%的传输可靠性，还必须支持毫秒级别的端到端时延。该场景主要承载实时性要求强的及时性业务，如无人驾驶、工业自动化等。另外，3GPP还定义了5G的8个能力指标以描述应用场景对5G系统的能力要求：峰值速率、用户体验速率、频谱效率、移动性、空口时延、连接数密度、网络能量效率和流量密度。5G的不同应用场景对这些指标的要求不尽相同。
03 5G关键技术
5G采用了一系列新技术，包括大规模天线技术、终端直通技术、边缘计算、新型网络架构等。
3.1大规模天线技术
大规模天线技术(Massive MIMO)能够提高无线通信系统的容量、可靠性和频谱效率。大规模天线技术在传统多天线技术的基础上将其天线数量扩展若干倍。大规模天线阵列通过波束成形将信号能量聚集到某一个方向，因此基站能够通过空分多址技术同时为同频终端提供通信服务而不会产生干扰，并且在相同的发射功率下可以覆盖更广阔的通信范围。大规模天线技术因自身的一些特性，特别适合用于异构网络和毫米波通信。
3.2 终端直通(D2D)技术
在现有的通信系统中，设备间的通信都由基站控制，无法直接通信。终端直通技术能够使终端之间由系统控制从而实现直接通信，该技术是对当前蜂窝通信的补充、支撑。当基站出现故障或处于无线网络信号质量过差而无法覆盖的区域内，设备仍然可以通过终端直通技术通信，此举扩大了小区的覆盖范围，提高了无线网络的通信质量。目前，D2D技术还存在一定的缺陷，比如无线资源管理和通信的实时性。
3.3 新型网络架构
5G的不同场景和业务对网络的要求千差万别，而传统的移动通信网络采用单一的运行模式和单一的网络架构，难以满足所有场景和业务的需求。新型网络架构采用端到端网络切片技术，将网络分割成多个逻辑上相互独立的切片，以实现各特定业务或场景下的最佳体验。网络切片技术可实现不同业务和网络间的资源共享，从而提高效率。新型网络架构基于软件定义网络、网络功能虚拟化、移动边缘计算和雾计算等技术。
3.4 异构超密集组网技术
异构超密集组网技术能够扩大无线网络的覆盖范围，提高系统的吞吐量和通信质量。在异构网络中，设备可支持多种无线接入方式(包括基站接入、中继站接入、家庭基站接入、端到端直接通信等)，并根据实际场景进行选择，因此所有异构小区可以以全复用的方式共享相同的频带资源。异构网络是超密集网络架构下有效降低移动性调度开销和提升移动用户通信体验的重要手段。
3.5 新型多址技术
随着移动物联网技术的发展，5G系统需要大幅提升频谱效率、支持海量连接、降低时延，现有的正交多址接入技术已不能满足网络的需求。为此，5G的接入方案中出现了一系列非正交新型多址技术。这些新型多址技术通过发送信号的叠加传输来提升系统的接入能力，可有效满足5G网络每平方千米千亿设备的连接需求，还可以提升系统频谱效率并降低延时。目前国内提出了3种新型多址技术，分别为华为的稀疏码分多址接入、大唐的图样分割多址接入和中兴的多用户共享接入。
3.6 高频传输技术
随着无线通信技术的发展，数据流量的暴增和用户业务及应用的快速增长对移动通信系统的设备连接数、速率及带宽都提出了更高的要求，导致现有无线通信频谱资源愈加紧张、稀缺。
6GHz以上的高频段具有更加丰富的频谱资源，且传播方向性强、抗干扰性好、安全性高、频率复用性高，但具有传播损耗大、波长较小等缺陷。如何弥补缺陷，使高频段的频谱资源也能够为无线通信所用，从而缓解当前频谱资源短缺的问题，已经成为研究热点。
04 工业互联网概述
4.1 工业互联网的概念与架构模型
4.1.1 工业互联网的概念
工业互联网(Industrial Internet)，也称为工业物联网或IIoT，是一个开放的、全球化的工业网络，将人、数据和机器进行连接，将工业、技术和互联网深度融合。工业互联网是以工业企业为主体，以工业互联网平台为载体，通过网络技术、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术与工业技术的深度融合，规模化供给智能服务与产品，推动工业企业向数字化、网络化、智能化转型，是建设现代化经济体系、实现高质量发展和塑造全球产业竞争力的核心载体，是第四次工业革命的关键支撑。“网络是基础、平台是核心、安全是保障”被视为工业互联网体系架构中的三大要素。
4.1.2工业互联网架构模型
工业互联网是四层架构模型，各层次从下至上分别为感知识别层、网络连接层、平台汇聚层和数据分析层。感知识别层是基础，用于智能物体的数据采集;网络连接层是神经，作用是数据传输;平台汇聚层是大脑，负责存储来自感知识别层的数据并提供强大的算力;数据分析层是核心，它利用平台汇聚层提供的计算资源，对感知识别层采集的大量智能物体数据进行分析(主要采用机器学习算法)。
4.2 工业互联网的现状与发展趋势
4.2.1工业互联网国内外现状
(1)国际工业互联网的发展现状
工业互联网是未来智能社会的基础设施、是必然的发展趋势和各国的竞争焦点，中国、美国、德国、日本等诸多制造大国已将其上升为国家战略。
目前，世界上大多数国家已完成了对工业互联网基础概念的普及并迈入了工业互联网应用推广阶段，且对于工业互联网的核心理念、最终目标、发展方向、技术基础和路线等方面均达成了广泛共识，但由于各国在发展基础、优势和短板上存在差异，因此针对工业互联网的具体应用和实践形成了不同的发展策略和应用模式。
(2)我国工业互联网的发展现状
总得来说，我国工业互联网发展的机遇与挑战并存。一方面，在政府政策支持、高校及研究所技术改革创新、相关产业及用户积极应用与推进的共同助力下，我国工业互联网的发展呈现良好势头;另一方面，尽管发展态势可观，我国工业互联网目前仍处于起步阶段，还存在制造业企业总体信息化水平较低且发展不均衡、互联网产业与制造业不能很好融合、工业互联网平台和生态体系不成熟、工业互联网标准不完善等问题。
(3)工业互联网时代的挑战
工业互联网在极大促进社会发展的同时，也会给社会带来新的挑战。
①就业的挑战
随着工业互联网的发展，工业互联网中机器的自动化、智能化程度会更高，现有的绝大多数工作岗位将会被机器取代。因此，如何保障人类有尊严、体面地工作和生活将成为工业互联网时代的重要挑战。
②隐私与安全的挑战
在工业互联网时代，大量智能物体将接入工业互联网，与工业互联网进行数据和控制命令的交互。在这一过程中，数据的泄露会对用户的隐私造成侵犯，更有甚者，一旦黑客控制了工业互联网平台，那么接入到平台中的设备也会被其掌控，这将对社会造成无法估量的损失。
4.2.2 工业互联网发展趋势
工业互联网的总体发展趋势大致可概括为三点：数字化、网络化和智能化。数字化是指使用数字化技术促进生产过程中各单元之间的协调与配合;网络化是指通过网络技术实现万物互联;智能化是指对海量数据进行分析，并利用分析得到的结果优化工业过程。
4.3 工业互联网与工业自动化
自动化指机器代替人力的过程。工业自动化是自动化的一部分，是指在工业领域使用自动化技术的部分。工业自动化于二战时期提出，指对工厂中的机器设备进行自动化、联网化改造，在工业生产过程中，通过内部软件操纵机器产线，使机器设备取代人工进行大规模、重复性劳动，降本增效。
工业互联网源于且全包含工业自动化，是对工业自动化的扩展和延伸。工业自动化主要解决传统粗放型生产方式低效的问题，而工业互联网更多的是解决供应链、生产制造、销售环节的基础性技术、流程性技术和模式性问题。
4.4 工业互联网与实时系统
工业互联网与实时系统的结合，是产业界的必然要求，也成为了学术界新的研究热点。为保证各种场景下工业互联网提供的服务质量，在满足功能正确的要求时，还必须满足功能执行时间上的确定性约束。这种时间约束一般是指要求在某个截止时间前完成某项任务，分为硬实时和软实时两种情况。硬实时是指一旦违背了时间约束，就会造成无法挽回的严重后果，如人员伤亡和重大经济损失等;软实时是指打破时间约束的后果可以容忍和补救。
实时系统是一种必须在规定时间内完成计算并给出正确结果的计算机系统，它的行为正确性不仅取决于其逻辑计算结果，也取决于计算结果输出的物理时间。为满足实时性要求，工业互联网应当和实时系统相结合。
05 5G应用于工业互联网
5.1 5G应用于工业互联网的必要性和优势
5G应用于工业互联网是必然趋势。一方面，工业互联网的发展离不开5G的支持。工业互联网对通信技术的高要求是当前4G技术无法满足的。而5G的特性能够满足工业互联网连接多样性、性能差异化、通信多样化的需求和工业场景下高速率数据采集、远程控制、稳定可靠的数据传输、业务连续性等要求，助力未来的工业互联网实现数字化、网络化、智能化。只有5G技术才能够对其发展予以支持，只有将5G移动通信技术和工业互联网进行深度联合，才能使工业互联网的发展更上一层楼。另一方面，工业互联网是未来5G技术落地的重要应用场景之一，应用于工业互联网才能更好地体现5G的价值。
5.1.1 实现实时监测与控制
借助5G技术能够实现对工业现场的实时监测与控制，及时掌握工业现场的情况并反馈，从而提高生产效率和安全性。
5.1.2 增强稳定性
5G技术能够改善网络状况，从而有效减少因网络状况不佳而导致工业系统瘫痪等情况的出现，更好地保证工业系统的稳定性。
5.1.3 实现全面互联互通
应用5G技术有利于实现“万物互联”，即人与人、物与物和人与物之间的全面互联互通。一方面，由于5G具有广覆盖、大容量、移动性和业务多样性等特点，可使得海量设备接入工业互联网，从而极大地扩展其覆盖范围和规模;另一方面，5G能够满足高质量、高效率、高速的数据传输，从而使工业互联网中各类型的机器、设备间的即时通信成为可能。
5.1.4 提高远程操控的精准度
远程操控可用于自动化控制，打破了空间限制，节省了时间和人力。传统通信网络具有一定的延时性，且无法保证工业系统的稳定性，因而无法满足工业生产的精准要求。而应用5G技术可以有效提高远程操控的精准度。
5.1.5 推动柔性制造变革
柔性生产的关键是实现快速自组织生产线的部署。目前大部分工业现场仍采用有线连接，频繁切换线路成本较高且存在安全隐患。5G作为一种低时延、高带宽、大连接、高可靠性的无线网络技术，能够灵活调整、重组生产线，实现在不同场景中的平滑切换，从而满足柔性制造的需求。
5.1.6 推动智能服务转型
将5G技术应用于工业互联网，可以创造出预测性维护、B2C定制等新的智能服务模式，推动工业互联网向智能服务转型。预测性维护是指将传感器实时收集的工业现场数据上传到云端平台进行分析，预测设备故障等隐患并提前维护，从而减少损失。B2C定制是指对收集的大量数据进行分析，实时、动态地预测客户的进一步需求，根据预测结果对产品进行个性化优化;另外，利用5G技术，还可以让客户参与到产品的设计和生产过程中，为客户带来高度个性化的产品和服务体验。
5.2 5G+工业互联网融合机理
数字化、网络化和智能化是工业互联网的三大主要发展趋势，与5G融合有助于工业互联网的发展。对于数字化，5G的D2D技术有助于数字化系统的互联，5G的mMTC场景能够承载数字化改造带来的海量连接;对于网络化，5G的uRLLC场景能够为工业网络提供高可靠、低时延的支撑，5G的网络切片技术使工业网络能够根据具体应用需求进行灵活、差异化部署，5G+MEC拥有接入边缘计算能力，有效降低了核心网的负载，提高了网络的运营质量和效率;对于智能化，5G能够承载大规模数据传输和计算，从而支撑工业互联网的智能化发展。
5.3 5G+工业互联网典型应用场景
5.3.1 云AR/VR
工业AR/VR对通信网络性能要求极高，为实现无延时的用户体验，工业网络的双向传输延时不能超过10ms。只有将5G与工业网络相融合才能满足这样的延时要求。
5.3.2 云端机器人
云端机器人把智能处理功能部署在云端，通过5G网络将从外部获取的信息发送至云端处理，然后从云端获得即时的处理结果。云端机器人对网络的要求非常严格，首先是低时延的要求，信息传输时间和云端处理时间总和不能超过100ms;再者是高带宽的要求，每个云端机器人应获得至少10Gb/s的带宽。
5.3.3 无人驾驶
5G网络具有低延时和大容量特性，能够为无人驾驶提供全面的、实时的道路信息和车辆状况信息，并能进行路况预测，从而提高行车效率，降低发生事故的风险。
5.3.4 资产跟踪
资产跟踪是指每个物体都被看作是一个有唯一“身份”的终端，在物流过程中通过5G技术对这些物体进行可视化跟踪、定位以及信息传输。5G技术广覆盖、深覆盖、低成本和低功耗的特点能够满足资产跟踪的需求。
5.3.5 远程控制
对于如开采煤矿、油田等危险系数较高的生产环节，可以利用远程控制系统把设备的状态及环境情况实时传输到控制中心，从而降低人们的安全风险。5G低延时、高可靠的特性可以很大程度上提高远程操控的精准度。
5.3.6 智慧港口
智慧港口将5G技术融合到传统港口的运作过程中，对其进行信息化和智能化改造，从而提高港口的工作效率，降低发生事故的风险。智慧港口对通信技术有低延时、高可靠和大带宽的要求，而5G能够满足这样的需求。目前国内典型的智慧港口应用实例有中国联通在青岛建立的智慧港口和中国移动在宁波舟山港建立的智慧港口。
5.4 5G+工业互联网发展面临的难题与挑战
5G与工业互联网融合应用虽然对工业转型升级起到重要作用，且应用前景广阔，但本身的发展受到一定因素制约，还需要花一段时间才能实现大规模推广落地。
5.4.1 投资成本高
5G网络的基础投资成本较高，主要体现在单一设备模组的采购、应用成本高，影响5G技术的全面应用，是5G技术发展过程中的关键挑战之一。
5.4.2 能耗大
5G网络在数据高速传输过程中会产生大量能耗，如何降低运行过程中的能耗是急需解决的问题。
5.4.3 需求缺乏拉动力
业务需求是5G+工业互联网应用与发展的根本驱动力，但目前市场上仍缺乏对5G+工业互联网的显著需求。造成这种需求缺乏的原因主要有如下3个方面：(1)我国企业的信息化、数字化水平总体偏低，不具备应用5G+工业互联网的基础条件;(2)目前尚未找到与5G强绑定的代表性工业应用场景;(3)5G的性价比较低，5G目前的发展和应用都还处于起步阶段，带来的性能提升并不明显，而5G的部署和应用成本、复杂性却很高。
5.4.4 供给规模不强
目前5G+工业互联网的供给规模性总体来说并不强[11]，其原因主要体现在4个方面：(1)5G部署和运营成本高，导致网络布设和应用较慢;(2)商业模式和赢利点尚不清晰;(3)同时具备IT技术和工业业务背景知识的复合型人才缺乏，导致技术与业务协同的难度较大;(4)不同行业领域的应用场景差异较大，根据不同的场景建立不同的专用网络难度高且可复制性差。
5.4.5 高频段资源应用问题
基于5G的工业互联网在通信过程中需要大量高频段资源，如何开发高频段的资源以满足其需求是一大挑战。
5.4.6 技术不完善
目前，5G还未能完全满足工业领域对现场通信的实时性、可用性、安全性(功能安全和信息安全)、抗干扰等方面的要求。
在安全性方面，5G网络和工业互联网的网络架构较为开放，且在数据传输过程中涉及大量数据、覆盖范围较广，因此安全问题是一大挑战。必须要保证在传输过程中数据不会损失或缺少，同时也要保证设备在应用过程中的用户隐私安全等。
在实时性方面，5G的性能远优于4G，可靠性达99.999%，这意味着5G能够达到≥99.999%的网络可获得性和数据连接可靠性，即网络需在99.999%的时间和99.999%的位置维持可用性并且在规定时间内，将数据包发送到目的地的成功率需达到99.999%。尽管如此，5G还是无法保证100%的可靠性，因此仍然可能导致实时系统在某段时间内出错，无法完全达到实时系统的传输要求。
5.5 5G+工业互联网推动策略与突破口
5.5.1 5G+工业互联网推动策略
(1)增强发展基础
采用轻量级基础应用普及和重量级重点应用改造相结合的方法，对我国工业企业进行数字化改造，为5G+工业互联网在企业融合与应用方面奠定基础。
对于信息化、智能化程度较低的传统企业，采用轻量级应用普及的思路，即由政府制定激励、扶持政策和规定，并培养一批技术和模式领先的工业互联网供应商以在这些企业中推广和帮助落地实施数字化、信息化改造，从而增强我国企业对发展5G+工业互联网的动力和需求。
对于信息化、智能化基础较扎实的企业，则采用重量级重点应用改造策略，即根据企业战略，重点对其开展5G+工业互联网改造和落地，将其打造为颇具国际竞争力的头部企业。
(2)加强技术研发和标准制定
联合工业各领域龙头企业、通信企业和科研机构等合作开展5G+工业互联网技术、产品、应用等的研发工作，并共同推进5G+工业互联网在核心技术、融合、应用等方面的标准体系建设。
(3)构建完善的产业生态
构建政府机构、各行业企业、科研机构及学校和相关产业联盟组织共同参与、共同促进5G+工业互联网发展和应用的产业生态至关重要。
5.5.2 5G+工业互联网突破口
(1)数字孪生
数字孪生能够实现智能制造中物理空间和信息空间之间的数据互联互通，从而促进智能制造和5G+工业互联网的建设。
(2)TSN(时间敏感网络)
“确定性时延”是未来工业互联网发展的关键技术需求之一。“确定性时延”不单指时延要足够小，还要求时延抖动的大小控制在可接受的范围，另外，它还包含了多数据流间时延协同等方面。
TSN是一种传输时延有界、低传输抖动和低丢包率的确定性实时传输技术，是确定性时延的主要标准成果，是由IEEE802.1标准构成的以太网数据链路层标准，它在传统以太网的基础上增加了包括时钟同步、低时延、预留带宽等功能，从而可提供确定性服务，满足实时通信需求。
5GTSN是当前的研究热点，包含对5G无线网和核心网进行优化，从而实现5GTSN性能，以及如何融合工业以太网TSN和5GTSN，以提供端到端TSN的性能保证。
另外，随着时间敏感网络技术的不断完善和产业的逐渐成熟，在工业领域实际应用全面铺开的过程中，时间敏感网络将与OPCUA、边缘计算等技术融合部署，为工业互联网时代工业网络的创新重构提供强大的技术支撑。
(3)MEC(边缘计算)
5G+MEC相比其他网络组合方式(如5G+公有云、4G+公有云等)在带宽、时延等方面具有显著优势，它能在很大程度上促进工业企业的互联网化和智能化改造。
5G+MEC和工业的融合催生了许多工业互联网的典型应用场景，这些应用场景均对低时延、大带宽、高可靠性和数据的安全隐私性有较高要求，如远程驾驶、远程控制、AR远程协助、预测性维护、机器视觉质检等。
未来，5G+MEC要与TSN、DetNet等技术相结合，为工业场景提供更高质量、更强确定性的网络。同时，“5G+MEC+行业智能化应用”的新技术和新网络模式也将融入各个行业和企业的发展过程，带来真正的价值提升。
(4)OPC UA
工业界OT和IT融合是技术发展的必然趋势，而OPC UA被公认为在这两者的融合和集成方面具有显著优势。
(5)大数据
移动大数据包括用户产生的数据和运营商产生的数据。5G的应用使全球移动数据流量呈倍速增长，对移动大数据进行分析可以对5G网络的发展起到优化和强化作用，如优化网络体系架构设计、提升运维效率、提升服务体验等。
5.5.3 工业互联网实时性要求解决方案
工业互联网对实时性有很高的要求。实时性有2个方面的内容，一方面是传输速度足够快，另一方面是确定性足够高，即网络服务质量较高。根据马君显教授题为《5G与工业互联网融合中的时间相关问题》的报告，工业互联网的实时性需求可通过5G通信、光纤传感网和工业互联网的深度融合获得满足。其中，光纤传感网还需要进一步提高响应速度才能满足工业应用的实时性要求。
06 结语
5G+工业互联网是未来的发展趋势和各国之间的竞争核心，已经在全世界引起了高度重视。目前，5G+工业互联网的发展势头良好，成效初现，但不可否认的是，它仍处于起步阶段，仍有许多问题需要解决。本文分析了若干5G+工业互联网必须要克服的问题，并总结了一些有利于其进一步发展和应用的推动策略和关键技术。