5G边缘计算技术示范应用，应用场景有哪些？

2021-06-17 08:59:43 作者：奶茶不加糖 2678

5G边缘计算技术示范应用(应用场景)

下面主要是工厂当中典型的5G+边缘计算应用场景，在5G+边缘计算的技术融合下，AI视频监控、工业视觉、多机器人协作和AR远程协助等场景都可以很快速的实现。

AI视频监控主要分成了安防监控和生产线监控这2大场景，其中就包括了园区办公室监控、仓库监控、园区出入监控、生产线设备异常、操作人员行为、是否戴安全帽、车间人员是否按规定路线行走等等，除此之外，还可以在生产过程当中对生产线设备和操作人员行为异常进行识别，使得产线安全和可靠性进一步的得到加强。

AI视频监控场景会对园区当中的大量信息进行记录，所以，对数据的隐私性有一定的要求，与此同时，还需要对大量的视频来进行实时的分析，所以对宽带和延迟有着非常高的要求，所以，借助5G+边缘计算技术，企业的管理者就可以对现场进行视频监控部署，并在边缘侧进行实时数据分析比对，快速的辨别出异常事件。

5g移动边缘计算示范应用

2、工业视觉

工业视觉用于自动检验、工件加工和装配自动化以及生产过程的控制和监视的图像识别，通过4K、8K等高清摄像头、工业相机采集生产线上产品的图像信息，将图像进行处理、分析和理解，以识别各种场景下的目标和对象，实时检测生产线上产品的质量，这里就包括了外观缺陷检测、尺寸检测、图案检测等等，以此来达到对产品质量检测的高精度、实时性、高效率的目的，这样能够最大程度的代替人工质检，使得企业的成本得到降低，最终使得质检的效率和效果得到提升。

工业视觉需要采集和分析大量图像信息，并且对此做出实时反馈控制，所以对带宽和低时延有很高的的要求，所以，需要结合5G+边缘计算。

3、多机器人协作

工厂当中用来作业的工业机器人、物料配送的移动机器人等等都是具有内部传感器和感知周围环境的外部传感器的，能够通过融合C2C技术进行信息交互和自主决策，完成复杂的作业，最终实现人机、机机之间的有效配合，保证安全、可靠的工作。

在多机器人协作的过程当中，需要进行两类信息的传输，一种是状态类信息，另外一种是控制类信息。

状态类信息包括了机器人的状态及环境信息，例如关节的位置、速度，这种信息是从底层机器人端到控制端的反馈或机器人之间的信息传递，信息量较大，实时性要求高。

控制类信息，从控制端到机器人的控制命令信息，这种信息对数据的安全性和可靠性的要求比较的高。

所以，多机器人协作的主要需求便是低时延、高可靠、实时反馈，恰好与5G+边缘计算配对。

4、AR远程协助

AR远程协助能够支持员工学习、培训、交流，提供操作示范、导引，提醒生产过程注意事项及操作细节，边缘计算平台能够提供转码、渲染、三维重建、物体识别、AR内容管理等能力，为AR远程协助提供业务的近端实时处理和低时延保障，5G能够保证AR远程协助大的大带宽需求。

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