边缘人工智能在工业物联网中的5G支持

边缘人工智能在工业物联网中的5G支持

I目录

■CONTENTS

第一部分5G助力边缘AI在工业物联网的应用..................................2

第二部分低延迟和高带宽增强边缘AI效能....................................4

第三部分网络切片技术隔绝不同应用干扰....................................6

第四部分边缘云计算平台支持边缘AI部署....................................8

第五部分5G毫米波提升边缘AI数据传输速率................................II

第六部分5G新空口技术优化边缘AI通信效率.................................13

第七部分边缘AI赋能工业物联网智能化转型.................................15

第八部分5G与边缘AI协同构建工业物联网未来...............................18

第一部分5G助力边缘AI在工业物联网的应用

关键词关键要点

[5G加速边缘AI在工业物

联网的应用】1.增强连接性和可靠性：5G提供卓越的连接性和可靠性，

确保工业物联网设备之间无缝数据传输和通信，从而提高

边缘AI系统的总体效率和可靠性。

2.低延迟和高吞吐量：5G技术具有超低延迟和高吞吐量，

使边缘AI系统能够实时处理大量数据，实现对工业物联网

设备的快速响应和控制。

3.扩展覆盖范围：5G的广泛覆盖范围和穿透力，使得边缘

AI系统能够部署在工业环境的偏远或难以覆盖的区域，从

而实现更全面的设备监控和控制。

【5G促进边缘AI的部署】

5G助力边缘A1在工业物联网的应用

引言

边缘人工智能（AI）与工业物联网（HoT）的融合正在革新工业运营。

5G技术作为关键推动力量，通过其低延迟、高带宽和可靠性，为边缘

AI在HoT中的应用提供了强有力的支持。

5G支持边缘AI的机制

5G技术通过以下机制支持边缘AI在HoT中的应用：

*低延迟：5G的低延迟，通常小于1毫秒，可实现实时数据处理和

响应。这对于需要快速决策和控制的HoT应用至关重要，例如预防

性维护和远程监控。

*高带宽：5G的超高带宽可支持传输大量数据，包括图像、视频和传

感器数据。这使边缘设备能够处理复杂算法和训练机器学习模型。

*可靠性：5G的高可靠性确保了设备之间的稳定连接，即使在恶劣

环境中也能保持数据传输的可靠性。这对于工业环境中关键应用的稳

定运行非常重要。

边缘AI在HoT中的应用场景

在5G的支持下，边缘AI正在IIoT中创造各种创新应用场景，包括：

*预测性维护：边缘设备可通过实时监控传感器数据，识别设备故障

的早期迹象，并主动触发预防性维护。这可以减少停机时间，提高设

备可靠性。

*远程监控：通过边缘AI将传感器数据传输到云端，远程运营商可

以实时监控和控制设备，无论其位置如何c这简化了管理过程，并使

专家能够远程解决问题。

*质量控制：边缘设备可利用图像识别和计算机视觉技术进行实时质

量检查。这可以提高生产效率，减少缺陷产品。

*资产追踪：基于5G的边缘设备可实现对资产的实时追踪，无论其

位于何处。这有助于优化物流和库存管理，提高供应链可见性。

*安全监控：边缘AI可通过分析摄像头数据识别安全隐患，从而增

强工业场所的安全c实时警报和通知可立即响应安全事件。

优势和挑战

5G支持的边缘AI在IIoT中的应用提供了以下优势：

*自动化和效率提升：自动化边缘AI决策和实时响应可显著提高生

产效率。

*降低成本：通过预防性维护和减少停机时间，企业可以通过边缘AI

降低运营成本。

*改善安全：边缘AI的实时监控和响应能力可增强安全，减少事故

低延迟和高带宽增强边缘人工智能效能

在工业物联网(IIoT)中，边缘人工智能(AI)设备从物联网传感器

收集和处理数据，以实现实时决策和控制。5G网络提供低延迟和高带

宽，显著增强了边缘AI的效能，使其能够应对工业应用的挑战。

L低延迟支持快速决策

5G网络的低延迟特性，即从设备到云端传输数据的毫秒级时间，对于

时效性至关重要的工业应用至关重要。在制造业中，机器故障或停机

可能导致巨大的经济损失。通过减少延迟，边缘AI设备能够快速分

析数据，并在异常情况发生时立即采取补救措施，防止生产中断。

2.高带宽促进大数据处理

工业物联网系统产生大量数据，包括来自传感器、机器和自动化设备

的数据。处理这些数据需要高带宽，以避免瓶颈和数据丢失。5G网络

的超高带宽，即每秒千兆位(Gbps)的数据传输速率，使边缘AI设

备能够实时处理大量数据，并快速识别模式和趋势。

3.提升图像和视频分析能力

在工业应用中，图像和视频分析对于质量控制、安全监测和故障诊断

至关重要。5G的高带宽支持高分辨率图像和视频的传输，使边缘AI

设备能够进行复杂的分析。这增强了设备检测缺陷、识别异常行为和

实时响应的能力，从而提高了运营效率和安全性。

4.优化预测性维护

预测性维护是5G和边缘AT相结合的强大应用。边缘AI设备收集和

分析来自机器传感器的数据，以识别磨损和故障迹象。通过5G网络

将数据传输到云端，可以进行进一步分析，创建预测性模型并预测机

器故障。这使得工业企业能够在问题升级为昂贵停机时间之前主动采

取维护措施，从而最大限度地提高设备正常运行时间和生产力。

5.赋能远程监控和控制

5G的低延迟和高带宽使远程监控和控制成为可能。边缘AI设备可以

在偏远或难以访问的地点部署，并通过5G网络连接到云端。这使操

作员能够实时监控工厂运营、远程控制设备，并对异常情况做出快速

响应，从而提高运营效率和降低成本。

结论

边缘人工智能在工业物联网中发挥着至关重要的作用，5G网络的低

延迟和高带宽特性显著增强了其效能。通过快速决策、大数据处理、

图像和视频分析、预测性维护和远程监控，5G使边缘AI能够解决工

业应用的复杂挑战，提高生产力、安全性和运营效率。随着5G技术

和边缘AI能力的不断发展，它们将继续成为工业物联网成功的关键

驱动力。

第三部分网络切片技术隔绝不同应用干扰

关键词关键要点

网络切片技术隔绝不同应用

干扰1.网络隔离：网络切片技术通过创建虚拟网络切片，为不

同应用分配独立的网络资源，包括带宽、延迟和安全性，

有效隔绝了不同应用之间的干扰，确保了关键应用的稳定

性和性能。

2.按需定制：每个网络切片都可以根据应用的特定需求

进行定制，提供针对性的网络性能。例如，低延迟切片可

用于工业自动化，高带宽切片可用于视频监控，从而优化

网络资源分配，提高整体效率。

3.灵活性：网络切片技术具有高度的灵活性，可以根据应

用需求动态调整切片的容量和配置。当应用负载发生变化

时，网络切片可以自动扩展或缩减，确保资源的合理分配

和成本效率。

多接入边缘计算（MEC）降

低时延1.边缘部署：MEC将网络计算和存储功能部署到靠近设

备的边缘位置，减少了数据传输距离和时延。工业物联网

设备产生的海量数据可以在边缘进行快速处理，实现实时

响应和决策。

2.超低时延：MEC将计算资源置于网络边缘，极大地降

低了时延，满足了对实时响应要求苛刻的工业物联网应用，

如工业自动化和远程控制。

3.本地处理：MEC支持将数据处理任务卸载到边缘设备，

避免了将数据传输到远程云端的必要性，进一步降低了时

延，提高了网络效率。

网络切片技术隔绝不同应用干扰

网络切片技术是5G网络关键特性之一，它通过将物理网络资源划分

为多个虚拟网络切片来实现。每个切片专用于支持特定应用或服务,

具有自定义的性能、安全和可靠性要求。

在工业物联网（IIoT）场景中，不同应用对网络性能、延迟和可靠性

有不同的要求。例如，自动化控制系统需要确定性延迟和高可靠性,

而视频监控系统则需要高带宽和低延迟。

网络切片如何隔离应用干扰

网络切片通过以下机制隔离不同应用的干扰：

1.资源隔离：切片将物理网络资源（如频谱、处理能力和存储）划

分为多个孤立的资源池。每个切片都有自己的专用资源，确保不同应

用不会竞争资源，从而减少延迟和丢包。

2.优先级调度：网络切片支持优先级调度机制，允许为关键应用（如

自动化控制）分配更高的优先级。这确保了关键应用即使在网络拥塞

的情况下也能获得必要的资源，从而保持其性能和可靠性。

3.隔离路由：网络切片允许为不同切片创建独立的路由路径。这消

除了不同应用之间的干扰，即使它们在物理上共享相同的网络基础设

施。

实际示例

在工业环境中，以下是网络切片如何隔离不同应用干扰的示例：

*自动化控制切片：分配给自动化控制系统，提供确定性延迟、高可

靠性和低抖动，确保机器控制的准确性和安全性。

*视频监控切片：分配给视频监控系统，提供高带宽和低延迟，确保

视频流的流畅性和清晰度。

*远程维护切片：分配给远程维护操作，提供中等带宽和中等可靠性,

用于诊断和故障排除目的。

通过隔离不同应用的网络流量并为每个应用提供定制的性能和安全

级别，网络切片技术在HoT场景中有效地防止了干扰。这对于确保

关键应用的可靠性和性能，以及优化整个工业网络的效率至关重要。

第四部分边缘云计算平台支持边缘AI部署

关键词关键要点

【边缘云计算平台支持边缘

AI部署】1.边缘云计算平台提供必要的资源，例如计算能力、存储

和网络连接，以支持边缘AI设备的部署和运行。

2.这些平台可实现边缘AI设备的集中管理，包括设备注

册、配置、软件更新和远程监控。

3,通过提供标准化的接二和工具，边缘云计算平台简化了

边缘AI应用程序的开发和部署，降低了开发难度和维护成

本。

【边缘AI与云端AI的协同】

边缘云计算平台支持边缘AI部署

边缘云计算平台通过提供基础设施和服务，在边缘设备上部署和运行

边缘AI应用程序方面发挥着至关重要的作用。这些平台将云计算能

力扩展到边缘，使设备能够访问强大的计算资源、存储、网络、安全

性和管理工具。

基础设施支持

边缘云计算平台提供必要的硬件和软件基础设施来支持边缘AI部

署。这包括：

*计算资源：强大的处理能力，使边缘设备能够执行复杂的AI任

务，例如图像识别、自然语言处理和预测分析。

*存储：充足的存储空间，用于存储训练数据、模型和应用程序。

*网络连接：高速网络连接，确保边缘设备能够与云端和彼此无缝通

信。

服务支持

除了基础设施支持外，边缘云计算平台还提供各种服务，简化边缘AI

部署和管理。这些服务包括：

设备管理：集中管理和监控边缘设备，包括固件更新、安全补丁和性

能监控。

应用程序部署：简化的应用程序部署过程，使开发者能够轻松地将边

缘AI应用程序推送到边缘设备。

数据采集和分析：收集和分析来自边缘设备的传感器数据，以提供见

解和优化应用程序性能。

安全和身份验证：多层安全措施，包括身份验证、加密和访问控制,

以保护数据和应用程序免受未经授权的访问。

平台优势

边缘云计算平台为边缘AI部署提供了以下优势：

*降低延迟：将AI计算转移到边缘，减少数据传输到云端的延迟,

从而实现实时决策。

*提高效率：减少云端处理工作负载，从而提高整体效率和响应能力。

*降低成本：通过在边缘处理数据，减少云端计算成本。

*提高隐私：保持敏感数据在本地，减少隐私泄露的风险。

*扩展性：轻松管理和扩展边缘AI部署，以满足不断增长的需求。

实际应用

边缘云计算平台在工业物联网中支持边缘AI部署的实际应用包括:

*预测性维护：在机器出现故障之前检测异常，从而提高设备正常运

行时间和生产率。

*质量控制：实时识别产品缺陷，以提高质量和减少返工。

*库存优化：优化库存水平，减少库存成本和提高客户满意度。

*实时监控：监控资产和环境状况，以便于快速响应事件和保护安全Q

结论

边缘云计算平台是边缘人工智能在工业物联网中成功部署的关键使

能器。它们提供了基础设施、服务和优势，使设备能够以低延迟、高

效率、低成本和高安全性地运行AI应用程序。通过利用边缘云计算

平台，企业可以从边缘AI技术中获得全盖好处，从而提高运营效率、

降低成本和增强决策制定。

第五部分5G毫米波提升边缘AI数据传输速率

关键词关键要点

5G亳米波提升边缘A1数据

传输速率1.5G毫米波具备超高带宽，可显著提升边缘AI数据传输

速率。毫米波频段拥有数GHz的频谱资源，能够提供千兆

比特甚至吉比特级别的传输速率，满足边缘AI高吞吐量数

据传输需求，加速模型训练和推理过程。

2.毫米波波束成形技术增强数据传输可靠性。毫米波波束

成形技术可将天线波束聚焦在特定区域，有效降低传输干

扰，提升信号质量和稳定性，确保边缘AI设备之间的数据

传输平稳可靠，避免因网络波动导致模型训练或推理出现

异常。

3.毫米波低时延特性支樨实时边缘AI应用。5G亳米波的

低时延特性对于时效性要求高的边缘AI应用至关重要，低

时延可缩短边缘AI设备响应时间，实现对实时数据的快速

处理和反馈，在工业场景中支持预测性维护、缺陷检测等任

务，保障生产过程的稳定性和效率。

5G毫米波提升边缘AI数据传输速率

随着边缘人工智能(AI)在工业物联网(IIoT)中的应用不断增长,

对数据传输速率和可靠性的需求也相应提高。5G毫米波(mmWave)

技术通过提供极高的频谱带宽和数据速率，成为满足边缘AI数据传

输要求的关键推动力。

毫米波技术概述

毫米波是指频率范围在30吉赫兹至300吉赫兹之间的电磁波。与

传统蜂窝频段相比，毫米波具有更高的频谱带宽和更短的波长。这使

得它能够支持更高的数据速率和更小的波束宽度。

边缘AI中的毫米波应用

在边缘AI应用中，毫米波技术的主要优势在于其极高的数据传输速

率。例如，在工业自动化中，基于边缘AI的系统需要快速高效地传

输大量传感器数据，以便实现实时决策和控制。毫米波技术可以通过

提供高达数千兆比特/秒的速率来满足这一需求。

此外，毫米波技术还可以通过以下方式增强边缘AI应用：

*低延迟：毫米波的短波长和高频特性使其能够实现低延迟的数据传

输，这对于需要即时响应的边缘AI应用至关重要。

*高分辨率：毫米波的窄波束宽度可以实现高分辨率定位，使边缘AI

系统能够精确感知其周围环境。

*抗干扰：毫米波频段与其他无线技术重叠较少，这使其不易受到干

扰。因此，它提供了更可靠的数据传输。

5G毫米波的独特优势

5G标准包括了对毫米波技术的支持，为边缘AI数据传输提供了多

种独特优势：

*更高的频段分配：5G标准分配给毫米波频段超过20吉赫兹的频

谱，提供了比传统蜂窝频段更宽的频谱带宽。

*波束成形技术：5G毫米波系统使用波束成形技术，将无线信号集

中到特定的方向。这不仅可以提高数据速率，还可以增强信号强度和

覆盖范围。

*多输入多输出(MIMO)天线：5G毫米波设备通常采用MIMO天线,

使用多个天线同时发送和接收信号。这进一步提高了数据速率和抗干

扰能力。

案例研究

在工业物联网的实际应用中，5G毫米波技术已证明可以显著提高边

缘AT数据传输速率。例如：

*在一家制造工厂中，基于边缘AI的质量控制系统利用5G毫米

波连接将高质量图像从生产线传感器传输到云端进行分析。与传统的

Wi-Fi连接相比，5G毫米波技术将数据传输速率提高了5倍，从而

实现了更快速的质量检测和决策。

*在一个石油和天然气设施中，基于边缘AI的预测性维护系统使

用5G毫米波技术传输高分辨率振动数据。这使得系统能够更准确地

检测设备异常情况，从而避免代价高昂的停机事件。

结论

5G毫米波技术通过提供极高的数据传输速率、低延迟和高分辨率，

为边缘人工智能在工业物联网中的应用提供了强大的支持。随着5G

毫米波网络的持续部署，我们可以预期边缘AI系统将能够更有效地

处理大量数据，提高效能并提高决策速度。

第六部分5G新空口技术优化边缘AI通信效率

关键词关键要点

[5G新空口PHY层技术优

化边缘AI通信效率】1.采用OFDM调制技术，实现高频段大带宽传输，提升边

缘AI通信数据吞吐量和时延性能。

2.灵活的子载波配置，支持不同边缘AI应用对带宽和时

延要求的动态调整，优化边缘AI通信资源利用率。

3.先进的编码方案，增强边缘AI通信信道的鲁棒性，提高

数据传输可靠性和稳定性。

【5G新空口MAC层技术优化边缘AI通信效率】

5G新空口技术优化边缘AI通信效率

5G新空口(NR)技术通过以下方式提高边缘人工智能(AI)在工业物

联网(IToT)中的通信效率：

1.灵活的上行链路调度

NR使用灵活的上行链路调度算法，可根据边缘AI设备的需求和网络

条件动态调整资源分配。这允许边缘AI设备有效地传输数据，即使

在网络拥塞的情况下也能保持低延迟。

2.超可靠低时延通信(URLLC)

5GNR支持URLLC,可提供高可靠性和低延迟通信，对边缘AI应用至

关重要。URLLC确保关键任务数据的可靠传输，例如来自传感器网络

或控制系统的实时数据。

3.多天线技术

5GNR利用多天线技术，如大规模多输入多输出(MIMO),来提高数据

吞吐量和信号质量。这使边缘AI设备能够在恶劣的环境中有效地发

送和接收数据，即使存在干扰或阻挡。

4.网络切片

5GNR提供网络切片功能，允许运营商创建虚拟网络，针对特定边缘

AI应用进行优化°这使边缘AI设备能够获得量身定制的连接，满足

其特定的性能要求，例如高带宽或低延迟。

5.边缘计算

边缘计算将计算和存储资源靠近边缘AI设备，减少了数据传输延迟。

5GNR支持边缘计算，通过将计算密集型任务转移到边缘，提高了边

缘AI通信的效率和响应能力。

6.高速率数据传输

5GNR提供高速率的数据传输，高达理论上的10Gbps。这使边缘AI

设备能够快速传输大量数据，例如高分辨率图像或视频流，以进行实

时处理和分析。

7.高能效

5GNR通过使用节能协议和改进的功率管理技术提高了能效。这对于

边缘AI设备非常重要，因为它们通常由电池供电，并需要长时间运

行。

具体数据

*5GNR的URLLC可提供低于1ms的延迟。

*5GNR的网络切片功能可将边缘AI应用的延迟降低50%。

*5GNR与边缘计箕相结合可将数据传输延迟减少70%。

总之，5GNR技术通过灵活的上行链路调度、URLLC、多天线技术、网

络切片、边缘计算、高速率数据传输和高能效，优化了边缘AI在IIoT

中的通信效率。这使边缘AI设备能够以更低延迟、更高可靠性和更

低的功耗传输和接收数据，从而提高HoT应用的性能和效率。

第七部分边缘AI赋能工业物联网智能化转型

关键词关键要点

【边缘AI赋能工业物联网

智能化转型】1.实时数据处理和分析：

-边缘AI设备在设备层面处理数据，无需将数据传输

到云端，从而实现实时响应和决策。

-减少延迟，提高设备的响应速度和效率。

-优化流程，实现预测性维护和故障检测。

2.本地化决策制定：

-边缘AI设备处理数据并做出决策，无需依赖云端连

接3

•减少对云端的依赖，提高系统弹性和可靠性。

-增强设备自主性，实现更灵活的控制和操作。

3.优化资源利用：

-边缘Ai设备仅处理设备相关的数据，减少不必要的

数据传输和存储。

-降低带宽需求，节省网络资源和成本。

-延长设备和网络的寿命，提高整体系统效率。

【边缘AI与工业物联网融合的趋势】

边缘AT赋能工业物联网智能化转型

边缘人工智能(EdgeAT)将人工智能(AI)算法和模型部署到网络

边缘，可以显著提升工业物联网(IIoT)设备的智能化水平，推动其

智能化转型。

数据处理时延降低

传统的云端AI需要将数据上传至云端处理，再将处理结果下发至边

缘设备，导致数据处理时延较高。边缘AI则将AI算法部署在边缘设

备上，实现在本地数据处理，极大降低数据处理时延，满足工业物联

网实时性要求。

计算能力增强

边缘设备通常计算能力有限，无法处理复杂AI算法。5G技术提供高

带宽、低时延特性，支持边缘设备实时与云端通信。通过云边协同，

边缘设备可以将数据处理任务卸载至云端，实现边缘设备计算能力的

增强。

自适应性提升

工业物联网设备的工作环境复杂多变，需要AI模型具备自适应性。

边缘AI模型可根据边缘设备反馈的数据进行在线学习和调整，提升

模型在不同环境中的适应性。

具体应用场景

预测性维护：边缘AI算法可分析设备传感器数据，预测潜在故障，

提前采取干预措施，提高设备可靠性。

质量控制：边缘AI通过图像识别和机器视觉等技术，实时检测产品

缺陷，提升产品质量。

远程监测：边缘AI赋能边缘设备实现远程监控，采集设备运营数据，

为设备管理和决策提供支持。

能源管理：边缘AI算法可根据设备使用情况预测能耗，优化能源分

配，提升能源效率。

数据分析：边缘AI在边缘设备上进行数据预处理和分析，提取有价

值信息，为工业物联网设备提供决策依据。

案例研究

预测性维护：西门子在工厂中部署了边缘AI解决方案，分析设备传

感器数据，预测设备故障概率，实现了设备的预测性维护。

质量控制：博世在生产线上部署了边缘AI算法，通过图像识别技术

检测汽车零部件缺陷，提高了产品质量。

远程监测：通用电气在风力涡轮机中部署了边缘AI设备，实时监测

涡轮机运行状态，及时发现故障，提高了涡轮机利用率。

影响与展望

边缘AI赋能工业物联网智能化转型，提升了设备智能化水平，降低

了运营成本，提高了生产效率。未来，5G技术的持续发展将进一步增

强边缘AI能力，推动工业物联网向更高水平智能化发展。

第八部分5G与边缘AI协同构建工业物联网未来

5G与边缘AI协同构建工业物联网未夹

5G网络和边缘人工智能(AI)的融合为工业物联网(IIoT)的未来提

供了广阔的前景。工业物联网的发展将从根本上改变制造、能源、交

通和其他工业领域的运作方式。

5G技术

5G技术提供超高速率、超低延迟和超大连接能力.这些特性使5G成

为HoT的理想技术，因为它能够满足工业应用对实时数据传输和处

理的高要求。5G网络还具有更高的可靠性和安全性，这对于工业环境

至关重要。

边缘AI

边缘AI是一种AI技术，它将数据处理和分析从云端转移到设备边

缘。这消除了云计算带来的延迟问题，并使设备能够实时对数据做出

响应。边缘AI特别适合IIoT应用，因为它可以处理大量传感器数据

并快速生成有意义的见解