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鄔賀銓:解讀5G技術關鍵點

2019-08-13 11:20:51  來源:雷鋒網

前者使物聯網(IoT)進化到智聯網(AIoT),從單一的連接能力拓展到復雜的應用能力,這類似移動互聯網時代的功能機向智能機的跨越;后者為智聯網進一步深入諸如家居、工業、城市建設等復雜場景提供了網絡基礎,使得萬物互聯,甚至萬物智聯成為可能,同時也使得智聯網從面相消費應用擴展到面相產業應用,這類似智能手機從3G時代向4G時代的跨越。

從原有的WiFi技術,窄帶物聯網技術,到現在的5G技術,隨著網絡技術的進化,整個物聯網技術體系有怎樣的變化?尤其5G的到來,為AIoT的應用帶來了怎樣的機遇和挑戰?

近日,在由物聯網智庫主辦的首屆“摯物·AIoT產業領袖峰會”上,中國工程院院士鄔賀銓詳細解讀了5G技術關鍵點,如何為5G業務發展做準備,以及AIoT技術及標準在5G時代如何演進等關鍵問題。

以下為鄔賀銓院士的現場演講內容,雷鋒網作了不改變原意的編輯及整理:

5G的網絡架構和技術特性

隨著2019年6月6日工信部正式向中國電信、中國移動、中國聯通和中國廣電四家運營商頒發5G商用牌照,我國5G商用落地正式展開。就5G技術層面而言,又可以分為多層來看。

上至云端,下至終端之間,5G網絡又可以劃分出無線接入網、光纖傳輸承載網、轉發面技術、業務互聯網技術,其中最重要的轉發面技術又可以分為L1.5、L2、L3三層:

L1.5:靈活的以太網交叉連接(FlexE);L2:MAC層幀交換,基于以太網的時延敏感網路(TSN);L3:IP層無連接選路,面向連接的源選路(SR)。這樣的網絡架構形成的5G網絡需要超密集組網、大規模天線陣、全頻譜接入、新型多址技術及網絡技術的支撐,這也使得5G網絡得以擁有增強移動帶寬、高可靠低延時、廣覆蓋廣連接的特點及相應應用場景,使得5G網絡相較于上一代的4G網絡在諸如峰值速率、用戶體驗數據率、頻譜效率、移動性、無線接口延時、連接密度、能效、流量密度等性能參數上都有數倍,乃至數十倍的提升(具體性能對比見下圖右表)。

鄔賀銓院士認為,也正是由于5G的以上技術特性,使得其應用場景得以從面相消費應用擴展到面向產業應用。

5G時代,AI帶來的「網絡功能虛擬化」和「軟件定義網絡」

傳統互聯網發展進程中,初期網絡不夠穩定,包括傳感器數據、語音數據、視頻數據等數據業務,所有業務都以IP包方式獨立選路,以IP包為單位在路由器中轉發。實際上,這樣并不科學。

以長視頻為例,一個長視頻需要分割成無數個IP包,每個IP包需要重復進行選路。鄔賀銓將這樣的大數據量的傳輸比喻為搬家:“如果點快餐,我們可以找外賣小哥來送;但是如果搬家,我們并不會請數百上千位快遞小哥來做這樣的工作。”

所以5G需要在傳輸層做改進,需要有在不同層次的多種轉發單元,以適應不同規模的業務流。即不僅可以在路由器中做IP包的交換,還需要能夠在交換機、交叉連接點層上做交換。根據業務模塊數據量大小,選擇不同交換方式。

這一被業內公認的網絡傳輸方式為當下5G網絡帶來了兩方面的挑戰:

一方面是在轉發面實現功能多樣性。不同時間段會用到路由器、交換機,甚至同一時間段對傳感器鏈路用路由器轉發,對視頻鏈路用交換機連接,如何在同一時間表現不同功能就成為一大難題。傳統方法使用單獨的軟件和硬件來實現。現在的5G網絡,硬件上采用通路的硬件,即網絡功能虛擬化(NFV),通過軟件定義實現硬件功能定義,實現功能的多樣性。

另一方面是實現管理智能化。傳統互聯網是個“傻瓜”,不用區分是什么鏈路,不管是什么業務,都會分割成IP包進行傳輸。而現在需要區分業務、區分功能,這就需要智能化網絡。沒有人工智能,5G也無法實現網絡功能虛擬化。

鄔賀銓在會上解釋稱,“傳統路由器收到IP包需要先打開IP包查一下地址,然后按最短路線送到旁邊的路由器,因而整個傳送鏈路是逐個路由器轉發的過程,現在我們希望通過網絡的整個操作系統對全網進行大數據分析、人工智能分析,最終得出一個全網從起點到終點最優路徑。這一定不是逐個路由器轉發,而是面向連接,從源端已經將到達終端的路由器的整個路徑已經選好,而不是每個路由器單獨選路,這種方式使5G可以做到低時延、高可靠。”

以上提到的選路方式,正是通過軟件定義網絡(SDN)來實現的。

SDN可以實現業務控制層和傳送承載層分離,基于大數據和人工智能形成可彈性擴展即插即用的資源池,實現端到端選路,可繞開有安全風險的路由。

5G關鍵技術之網絡切片

5G網絡既需要支持百公里時速的高鐵上的高速應用場景,同時也要滿足80%左右時間是“坐在家里或辦公室使用手機”的相對靜止的應用場景。這使得5G需要擁有切片能力。

在實際應用場景中,多數場景中使用手機需要的是KB的網絡傳輸能力,同時也有對GB級傳輸能力有需要的車聯網等應用場景;有智慧醫療、工業互聯網這樣對高可靠有要求的應用場景,也有消費領域對高可靠并沒有強烈需求的場景。

面對這樣復雜應用場景的需求,此前的網絡是通過改變物理網絡來實現不同的應用,當下5G網絡則是使用同一個網絡,通過邏輯上的切片組織針對不同業務的專用網絡,以實現對大帶寬、廣連接、低延時高可靠有不同需求的網絡構建,未來物聯網的業務在5G網絡中也會有各自單獨的通道。

網絡切片能夠很好地滿足各類應用場景對于網絡能力的特定需求,同時也對網絡構建帶來了一定的挑戰,以業務切片的安全為例,需要考慮以下安全需求:

切片授權與接入控制;切片間的資源沖突;切片間的安全隔離;切片用戶的隱私保護;以切片方式隔離故障網元。

5G技術推進邊緣計算的應用

5G的切片能力帶來面向不同業務需求的專用網絡,與此同時,5G也會強力推進邊緣計算的應用與普及。

為適應工業互聯網、視頻業務、VR/AR、車聯網及遠程醫療的低延時需求,需要將這些業務的存儲和內容分發下沉到邊緣計算來處理。

雖然5G的空口時延減少到了1ms,但是如果在地面上長距離傳輸到中心云的話,延時還是會很大。對于AR/VR、遠程醫療這類需要快速相應的應用場景,5G為了實現低時延、高可靠,需要將云端能力從中心云分解到邊緣云,邊緣云負責處理對時間要求敏感的業務,同時過濾掉一些數據,再送到中心云,中心云收集到若干邊緣云的數據后會做優化學習,然后下發數據模型到邊緣云。

在5G時代,利用邊緣計算可以過濾和壓縮數據,通過邊緣云的模式,可以節省核心網絡資源,成本僅為單獨使用云計算的39%。

據IDC預測數據,2020年會有50%的數據都會在邊緣云處理。邊緣云作為物聯網的基礎設施,會占到真個基礎設施支出的18%。

與此同時,邊緣計算也將是整個物聯網的基礎設施的一部分。

如何為5G業務發展做準備

什么是5G最熱門的應用場景?

“現在我們說5G有三大應用場景。但是誰也說不出來5G最熱的應用場景是什么。”鄔賀銓解釋道,“3G剛開始應用的時候還沒有智能手機,也沒有微信;4G剛落地應用的時候,微信還不能做移動支付,也不支持視頻通話;在4G網絡提速降費后,抖音、快手短視頻才出現。可見,所有移動互聯網的業務是在移動互聯網能力具備后才出現的。所以我們現在無法說哪種應用最熱門,但是不等于說我們不為未來5G業務的發展做準備。”

如何為5G業務發展做準備?

這是個不確定的情況。假設在座每個人的手機都是同一個型號,但這并不能說明每個人的手機的能力都一樣的,因為每個人的手機下載的APP不一樣。

5G網絡也將采用類似的業務模式,以APP方式生成定制單元,這類APP可以是運營商定制的,也可以是第三方開發者定制的。這使得5G網絡能夠靈活適應未來不確定的業務。

另外,傳統的移動通信協議是專用協議,5G采用的將全部是物聯網的協議,這使得物聯網中所有應用可以直接嫁接到5G上,給5G帶來業務的靈活性。

但是這種方式有一定風險,原來運營商的協議是專用的,運營商的能力是封閉的,現在將其開放,就容易產生網絡安全問題。因而,如果將4G的安全能力再次沿用到5G上,那么,5G網絡將不再安全。因而需要提升5G的安全能力。相關組織目前正在增強5G的安全能力,相關能力也在逐步完善過程中。

盡管如此,但是毫無疑問的是,5G對AIoT的應用將是極為有利的因素。

NB-IoT、eMTC納入5G技術標準中

部分大企業希望使用非許可頻段的LoRa來建內部網絡,與此同時,對于大量中小企業,自建物聯網并不經濟,工作在授權頻段的NB-IoT可以為企業提供一個通過多載波方式、承載在公眾通信網上的專用物聯網,這一網絡支持多個20KB或250KB的信道上,有以下四大特點:

廣覆蓋:比GSM覆蓋面積大百倍;大連接:比移動網絡稿50-100倍;低功耗:終端模塊功耗為2G的1/10;低成本:單個連接模塊目標在1美元。

“預計今年年底,三大運營商在全國二三四線城市大部分地區都能實現全面覆蓋。”鄔賀銓在會上表示。

盡管如此,NB-IoT網絡還是有三個明顯的缺點:

第一,帶寬只有20K\250K,低也低不下去,高也高不上來;第二,NB-IoT傳感器是固定位置的,不支持移動部署,而工業應用的工件、機器人及網聯車的傳感器是移動的;第三,NB-IoT的模塊無法實現與人的交互。

為此,行業中除了NB-IoT還在開發新的物聯網標準,例如支持1M帶寬、支持移動部署、可以實現與人交互的eMTC;支持160bps帶寬,可以實現大連接的mMTC。

本來這些都與5G無關,但是近期,3GPP通過仿真向ITU提交報告,說明在LTE和未來5G頻段工作的NB-IoT和eMTC滿足5G的連接密度要求(5G的大連接要求:100萬/1k㎡設備聯網;傳輸時延10秒內;不高于1%的丟包率;一定的連接效率),因此,NB-IoT和eMTC可納入5G低功耗廣域網(LPWAN)物聯網標準。

新的5G物聯網已經將工作在5G頻段的NB-IoT、eMTC和未來的mMTC全部納入到5G物聯網標準中。

5G、AI、IoT的技術融合

從互聯網、移動互聯網,走到物聯網、泛在物聯網,以及現在的智能物聯網(AIoT),其中,AIoT可以說是AI和IoT二者的融合,將人工智能技術應用到物聯網中。

IoT和AI之間是什么關系?

IoT解決底層連接和數據傳輸問題,AIoT關注的物聯網的應用形態,強調應用服務,強調后端處理能力。

AI和IoT相輔相成,IoT為AI提供了深度學習所需要的大量訓練數據,IoT場景化互聯也為AI快速落地提供了基礎;AI將連接后產生的海量數據經分析、決策轉換為價值,反過來指導IoT的正確應用和效率提升。

5G和AI、IoT之間是什么關系?

5G是將AI和IoT連接起來,成為一個可靠的高帶寬、大連接、低時延的通道。

通過5G將IoT提升到人工智能的層面,體現IoT的價值;同時,5G幫助AI與IoT結合,產生落地效應。

諸如在語音識別、人臉識別、步態識別中的應用:

貴州80%以上的按鍵都運用了“人像大數據系統”;騰訊優圖人臉識別能力兩年來已幫助上千個家庭找到了走失的家人;香港2019年7月發生暴力事件,暴徒幾乎都戴口罩和頭盔來躲避人臉識別,需要使用步態識別技術,通過身高、腿骨、肌肉、關節等人體體型特征好走路姿態進行步態識別。……AIoT的應用領域:智能家居、智慧城市、智能產業

AIOT首先的應用領域是智能家居。

智能家居有多種入口,諸如智能手機、智能音箱、智能電視、智能門鎖,以及未來的智能機器人。“這些都是智能家居的控制中心,未來可能會有更多類別,實現更好的控制。”而5G+邊緣計算能夠更好地支撐這樣的場景應用。

據IDC報告預測,到2020年,全球AI系統將為家電企業帶來收入超過470億美元,成為產業發展的下一個風口。

智能城市對AIoT也有很好的應用,諸如:

智能路燈,通過AI攝像頭檢測到道路上的行人情況,從而實現亮度自動調節,降低了40%的綜合能耗;智能井蓋,可以在1分鐘感知到井蓋的位置是否異常,比如被人挪動、偷走等,從而消除存在的安全隱患;智能垃圾桶,能夠實時檢測垃圾桶的情況,在溢滿時自動通知,可替身30%的垃圾清理效率;……“此外,產業的智能化更是我們所需要的。”

例如工廠的數字化,將工廠中的數控機床、生產設備連接起來,對于新建工廠而言,光纖是最好的選擇,然而對于大量存在的老的工廠用光纖很難替換。

因此,大家想到通過無線技術將這些設備連接起來。然而,現有的WiFi技術的帶寬、可擴展性、抗干擾能力很難滿足工廠環境的實際應用需求,WiFi連接在工業領域的利用率不到6%。

5G在可靠性、抗干擾能力上可以滿足工廠環境需求,因而可以用在企業外網和企業內網中。其中,在企業內網中的應用又可以分為5G公網和5G專網。

5G公網是指用運營商的基站,在自己工廠中建設網絡系統,還有很多工廠干脆把控制部分也交給運營商來做。

5G專網是指工廠自建5G專用網。歐盟認為可以為工業應用預留出76M專用頻段,很多工廠可能不會有機會用到專用頻率,而且這樣的網絡對周圍網絡也有干擾。

其中,現在應用較多的公用網絡上的5G是一種利用TDD的模式,在某個頻率上根據時序的不同分為上行下行,工業互聯網中,需要上傳的帶寬高,回傳指令的帶寬低,TDD的下行較上行時隙多。

這其中,機器人將來會大量應用,“5G+8k+移動邊緣計算”可以讓機器人反映更敏感。商飛公司用8K高清攝像頭掃描飛機蒙皮鉚接質量,通過5G寬帶快速連接企業的云平臺,顯著提升效率與檢測質量。商飛還利用5G的低時延同步兩個攝像頭,將從兩側獲取的視頻合成飛機精確的3D視像;

機器視覺也將得到廣泛應用,據前瞻產業研究院數據顯示,中國每天在產線上進行目視檢查的工人超過350萬,其中僅3C行業就超過了150萬人。但人工檢測準確度不高。機器視覺需要借助邊緣計算與中心云的大規模AI比對分析能力,5G為云連接提供寬帶和快速通道。

AIoT的產業鏈、發展階段和面臨的挑戰

AIoT本身是一條很長的產業鏈,其中包括硬件/終端(占比25%),通信服務(占比10%),平臺服務(占比10%),軟件開發/系統集成/增值服務(55%)。可見,軟件開發和系統集成業務占比較高,達55%。AIoT相對拓展了IoT原有的產業鏈,同時AIoT在產業鏈上更強調AI芯片和AI能力開發平臺,因而將軟件開發和系統集成業務占比進一步提高。

鄔賀銓認為,AIoT將經歷3個發展階段:

單機智能階段:單機系統需要精確感知、識別、理解用戶的各類指令,如語音、手勢等,并正確決策、執行和反饋。而這個過程中設備與設備之間是不發生相互聯系;

互聯智能階段:采用集中的云或邊緣計算控制多個終端(感知器)的模式,構成互聯的產品矩陣,打破了單機智能的孤島效應,對智能化體驗場景進行了不斷升級和優化。當用戶晚上在臥室對著空調說出“睡眠模式”時,客廳的電視、音箱,以及窗簾、燈等都自動進入關閉狀態;

主動智能階段:智能系統根據用戶行為偏好、用戶畫像、環境等各類信息,自我學習、主動提供適用于用戶的服務。例如清晨伴隨著光線的變化,窗簾自動緩緩開啟,音箱傳來悅耳的起床音樂,空調調整到適應白天的溫度。

目前對于智能家居,AIoT基本還處于單機智能階段;對于智能產業,AIoT已經進入到互聯智能階段。

AIoT發展還面臨很多的挑戰,包括算力、算法、平臺兼容性、安全性四個方面:

算力。普通計算機的計算能力有限,利用其訓練一個模型往往需要數周至數月的時間。密集和頻繁地使用高速計算資源面臨成本壓力;

算法。AI的訓練所需的時間非常長,目前僅訓練一些簡單的識別尚需數周時間,面對未來應用場景的豐富性,有必要在算法層面予以增強。此外,基礎算法非常復雜,應用的企業開發者能力不足;

平臺兼容性。物聯網產品碎片化,而各AI公司生態之間又缺乏協同,本地算力、網絡連接能力、平臺間的不兼容,要把框架里的算法部署到數量眾多的物聯網設備上,大規模部署問題重重;

安全性,人工之鞥呢決策的正確性受IoT數據的精確度影響,AI的分析結構還缺乏可解釋性,AIoT還存在被攻擊而成為僵尸物聯網的風險。

由此可見,未來AIoT的發展,仍然需要標準化推動,企業間合作提升兼容性,需要威脅情報共享,從而增強安全保障能力。

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