5G产业报告-PDF版

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2023 年深度行业分析研究报告 目录 1 Starlink 发展历程发展历程 .4 4 1.1 Starlink 规划提出及其变更规划提出及其变更 .4 4 1.2 Starlink 卫星发射进展卫.

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2023 年深度行业分析研究报告 目录 1 卫星通信伴随各大厂商的推进已逐步实现应用.3 1.1 卫星互联网于全球居民生活多个领域实现应用.3 1.2 B 端卫星互联网具备独特优势，重点赋能特殊行业应.

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前 言党的二十大报告提出，要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、网络强国、数字中国，到2035 年，基本实现新型工业化。建设制造强国需要同发展数字经济、产业信息化等有机结合，以 5G 为代表的新一代信息通信技术为制造业数智化转型提供了关键的数字基础设施底座。基于中国移动对 5G 赋能数智工厂的最新理解，特编写本白皮书，首先分析了 5G 赋能数智工厂的发展态势，聚焦 5G 确定性的需求场景，阐述了 5G 内生确定的“确定能力内生供给、确定性能极致服务、确定可靠全局保障”核心理念，以及涵盖三大类 12 项创新能力的技术体系，并展示了在数智工厂中的应用与实践，期望为 5G 赋能数智工厂融合技术创新和产业发展提供新的思路和方向。中国移动希望与各合作伙伴通力协作，共同推动数字经济和实体经济深度融合，助力新型工业化的目标早日实现。面向新型工业化的5G赋能数智工厂发展态势0101数智工厂对5G确定性的需求场景04022.1园区级应用场景052.2车间级应用场景062.3产线级应用场景075G内生确定性关键技术12044.1确定性组网技术134.1.1确定覆盖134.1.2确定隔离134.1.3精确路由144.2确定性通信技术154.2.1确定带宽154.2.2高精度时间同步154.2.3超低时延及有界抖动164.2.4低能耗164.3确定性保障技术174.3.1指令级准确收发174.3.2业务级惯性运行184.3.3系统级容灾保障194.3.4端到端安全防护194.3.5问题精准定位205G内生确定的核心理念及技术体系09033.1核心理念103.2技术体系10目 录Contents联合发布及编制单位35缩略语列表33参考文献365G内生确定性在数智工厂中的应用与实践22055.1园区级应用案例235.1.1宁德时代：5G 内生确定赋能 AGV 跨车间移动235.1.2浙江爱柯迪：5G 内生确定赋能智慧厂区便捷数采245.2车间级应用案例255.2.1青岛海尔：5G 内生确定赋能洗衣机拖链控制系统255.2.2辽宁鞍钢：5G 内生确定助力冶金热轧厂天车无人化控制275.3产线级应用案例285.3.1荆州美的：5G 内生确定使能洗衣机过滤门冲压工位柔性生产285.3.2河北领克：5G 内生确定赋能车辆生产的柔性换线29展望3106面向新型工业化的5G赋能数智工厂发展态势012面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0新型工业化是推进中国式现代化的重要引擎。党的二十大报告提出，要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、网络强国、数字中国，到 2035 年，基本实现新型工业化。2023 年 9 月，党中央召开全国新型工业化推进大会，习近平总书记作出重要指示，新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业化是关键任务。建设制造强国需要同发展数字经济、产业信息化等有机结合。为深入贯彻习近平总书记对新型工业化的一系列重要指示精神,落实党中央、国务院决策部署，工信部等国家部委陆续出台“5G 工业互联网”512 工程推进方案 工业互联网创新发展行动计划（20212023 年）工业互联网专项工作组 2023 年工作计划相关政策规划，深入推进 5G与工业互联网融合发展1-2。以中国移动为代表的运营商积极推进 5G 等新一代信息通信技术的创新发展，为行业数智化转型构建数字基础设施底座。特别是在 5G 工业互联网领域，中国移动提出从辅助生产到融入生产再到改变生产的发展路径，全面推进 5G 赋能数智工厂高质量发展，已在工业制造、能源、港口、矿山等行业，围绕工业领域 30 多个典型应用场景，累计落地 5G 专网项目 4000 余项，已实现对工业网络的产业层、企业层、边缘层、设备层的全覆盖3，正在从工业外网的辅助生产向工业内网的融入生产逐步深入。随着 5G 与工业生产的融合融通，也将进一步影响并带动工业生产运行模式的改变。图 1工业互联网网络实施框架3面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0全面融入数智工厂核心生产环节对 5G 提出进一步的要求，期望 5G 实现三方面的演进发展。一是，增强 5G 网络的确定性覆盖和组网融通能力，实现对工业网络的一网直达；二是，提升 5G网络的确定性通信能力，满足部分工业控制场景对性能指标的苛刻要求；三是，构建 5G 网络的确定性保障体系，为数智工厂 724 小时不间断运行提供高可靠、高安全保障。数智工厂对5G确定性的需求场景025面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.05G 对数智工厂的全面赋能，需要实现对工业网络“两层三级”架构4的全连接全服务，即覆盖工厂的 IT 和 OT 的两层网络，并完成工厂、车间、产线三个管理层级中设备的互联。图 2工业网络“两层三级”架构 在 IT 层，需要 5G 网络在“广度”上，提供泛在确定的网络覆盖，助力数智工厂完成全园区数字化信息的无死角采集与配置。在 OT 层，需要 5G 网络在“深度”上，提供确定性的“通信质量”和“通信精度”，助力数智工厂实现对工业现场传感器、工业控制器、执行器的柔性化连接与确定性控制。具体到园区、车间和产线的三级网络，不同层级的不同应用场景对于 5G 确定性在组网覆盖、通信性能和可靠保障等方面的要求存在差异。2.1园区级应用场景园区级应用，是指针对工业园区进行设施管理、物流管理、人员管理、安全管理以及信息化服务的生产辅助类应用，例如，视频/环境监控、数据采集、远程诊断、信息化集成等应用，对于广泛6面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0的覆盖、便捷的组网、高可用的接入等能力有较强需求，需支持 OPC UA、TCP/IP 等协议5。在组网覆盖方面，园区级应用需要支持处理整个园区范围内的数据流量，建立车间之间的数据通信。以视频/环境监控为例，通过 5G 网络，可以实现人员/资料状态、设备性能的实时监控，同时可进行介入控制、异常警告、远程诊断等操作，有助于提高生产效率、保障生产质量和生产安全。这就需要 5G 网络能够实现从生产车间到仓库、从办公区域到室外环境的广泛覆盖，确保各种移动设备和传感器的无缝连接。在通信性能方面，园区级应用承载传感器、监控视频、通信等多种数据流，一般需要具备一定程度的低时延和低抖动的连接能力。以数据采集为例，借助 5G 可以实现产线内、产线间各种资源的数据采集，如设备状态、电能、气量、水量等，这些数据可以通过 5G 实时传输到中央数据中心，以优化排工排产、实现预测性维护，减少成本和资源浪费。通常要求时延在 100 毫秒左右，抖动控制在秒级范围，可靠性达到 99.9%。在运营保障方面，为确保生产和管理应用的连续性，降低潜在的生产中断风险，需要 5G 提供一定的高可用性能力。以建设信息化管理体系为例，通过 5G 能够更高效地整合园区管理数据、设备和资源，高效的信息化管理不仅可以提高工业园区的运营效率，还可为数据分析和预测提供强大的工具。5G 网络的高可用性对于支持上述关键业务场景至关重要，确保信息交互任务高效、稳定和可靠运行。2.2车间级应用场景车间级应用，一般指生产车间内的控制器之间、控制器与本地或远程监控系统之间，以及控制器与运营系统之间的生产管理、协同控制类应用。例如，车间的视觉检测、AGV 协同等控制管理应用，以及 SCADA/MES/WMS/APC 系统、车辆物料位置等信息管理应用，通常需支持 OPC UA、Modbus TCP、Ethernet/IP 等通信协议。在组网覆盖方面，车间级应用需支持工业生产信令在车间内的闭环，对 5G 网络的隐私性需求显著提升。以车间 PLC 北向的生产管理为例，通过 5G 工业软件可以实现生产计划、车间排程的7面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0实时更新和便捷调整，此类数据不仅是企业生产活动的计划依据，也涵盖了企业的生产组织、经营状态、生产工艺等核心要素，是企业的重要资产。5G 网络应能提供安全可靠的组网环境，保证生产数据的本地化处理，实现数据不外泄。在通信性能方面，车间级应用对于时延、带宽均有较高要求。以产线协同控制为例，需要 5G支持高分辨率视频流、大规模设备数据传输以及机器间的便捷实时通信，需通过 5G 的灵活组网实现车间级应用的高度自动化、使能生产过程高效化，从而提高产线的精确度和生产效率，减少生产中断。需 5G 提供确定性的时延和带宽保障。在运营保障方面，为维持生产设备之间的稳定通信，避免生产中断，需确保 5G 网络在大多数情况下可用，仅允许极少的中断，可靠性要求通常在 99.9%到 99.99%之间。以远程控制为例，在5G 提供确定性时延和抖动能力的基础上，叠加确定性高可靠能力，提高远程控制的效率和安全性，从而实现钢厂铁水运输车、港口龙门吊、矿山挖掘机等设备的远程操作和监控。2.3产线级应用场景产线级应用，一般指产线现场检测传感器、执行器与工业控制器等单一生产环节、业务单元的应用。例如，产线 PLC 与 I/O 设备、变频器、阀岛之间的南向控制业务，产线 PLC 与设备主 PLC或设备主 PLC 与从 PLC 之间的东西向控制业务，此类业务通常要求通信网络具备超低时延、有界抖动、超高可靠等确定性能力，同时支持 Profinet/RT/IRT、CC-Link IE TSN、Ethernet/IP 等工业控制协议6。在组网覆盖方面，产线级应用面临着工业协议多样化、环网多层次等连接难题。以变频器、阀岛等设备控制为例，通过5G网络可以实现拖链、滑环等场景的设备无线便捷连接，并进一步简化多组、多层级工业生产环网，满足产线控制、数采、质检等混合业务的实时、高速、可靠交互。需 5G 提供匹配产线级“人机料法环”要素间互联互通、便捷融合要求的网络基础。在通信性能方面，产线级应用对 5G 网络的确定性要求极为苛刻，时延、抖动、时间同步、带宽等要求异常严格，包括支持高速、高精度的生产线操作，确保设备之间的即时协作等。以安全控8面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0制为例，为保障在生产过程中人员和设备的安全，及时检测出潜在的风险并采取应对措施，需要确保安全 PLC 与安全 I/O（安全继电器、急停按钮、光幕监测系统）之间的 5G 网络通信严格控制微小波动，具备高达 99.999%的网络可靠性。在运营保障方面，为维持产线设备控制器/执行器间的稳定通信，确保生产动作连续性和安全性，控制系统和设备之间的数据传输必须实时且稳定。同时需要严格的安全防护措施，保障工控系统控制逻辑和关键数据的安全性。以运动控制为例，除通过 5G 低时延、有界抖动、高精度时间同步等保障高性能通信外，还需要 5G 提供确定性高可靠能力，保障运动控制的定位精度、运行连续性和安全性，从而实现滑环、拖链等无线替代场景下伺服电机运动控制、CIPMotion、安全 PLC 控制、安全 I/O 控制、普通 I/O 控制等全环节的稳定可靠运行。5G内生确定的核心理念及技术体系0310面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.03.1核心理念为了向工业企业提供一流的确定性 5G 专网服务，中国移动推动确定性能力从外挂式叠加向内生式供给演进，通过 5G 架构与确定性能力的深度耦合，实现内生确定性服务的一体化供给，即“确定能力内生供给、确定性能极致服务、确定可靠全局保障”。确定能力内生供给：通过对 5G 网络架构的优化调整以及网络能力的增强，内生提供组网融通、极致通信、运营保障等端到端确定性服务能力，极小化甚至无需对外部工业网络提出适配性的改造要求，实现轻量化、插件化部署。确定性能极致服务：全方位推动 5G 通信性能的极致化演进，补齐极致低时延、有界低抖动的性能短板，拉长通信大带宽、空间广覆盖的长板，锻造设备低功耗、网络高安全的新板，提供满足工业制造核心生产环节的极致性能服务。确定可靠全局保障：用全局视角构建5G适配工业网络的确定可靠安全能力，系统性提供多维度、多层级的可靠性保障手段和安全防护措施，确保工业生产的稳定运行，保障通信网络以及工业数据的安全。3.2技术体系为了实现 5G 内生确定的三大核心理念，需要贯穿 5G 赋能数智工厂的全生命周期、全流程服务，构建面向三大方向涵盖 12 大类关键技术的技术体系。确定性组网：在建网互联阶段，通过合理的网络规划，构筑一张确定覆盖、确定隔离、精准路由的 5G 与工业融合网络。即打造一网直达、无处不在的基础设施“地基”，砌筑业务保障隔离的“墙”，打通精确路由的“窗”。确定性通信：在业务服务阶段，面向工业不同层级的业务场景，提供确定带宽、高精度时间同步、超低时延及有界抖动、低功耗等多样化技术手段，实现分档分级的确定性服务供给。11面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0 确定性保障：在网络保障阶段，采用系统化思维，全面提升 5G 通信系统的可靠性及安全性，实现指令级准确接收、业务级连续服务、网络级安全防护、系统级应灾抗毁，满足工业生产724 小时业务不间断需求。图 35G 内生确定性技术体系5G内生确定性关键技术0413面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.04.1确定性组网技术4.1.1确定覆盖良好的覆盖是 5G 融入工业生产的基础要求，在柔性制造的动态环境中，更需满足设备在任意位置接入的确定性覆盖能力。工业环境复杂多样，室内、室外环境频繁交错，管线、货物不规则遮蔽，对于工业场景的确定性覆盖，重点需要解决全区域的大尺度连续覆盖和死角区域的细粒度补盲增强。5G 内生确定性覆盖可通过无线覆盖定制化和短距无线通信两种方式实现。针对全园区大尺度覆盖和大上行业务需求，可在无线网络规划的基础上，结合实际场景，综合利用无线配置调整、pRRU 冗余覆盖、RHUB 交叉等方式保障覆盖的确定性；对于死角区域的细粒度补盲，可采用 5G 星闪（SparkLink）融合通信方式，利用星闪技术的先进帧结构、Polar/RS 信道编解码技术等设计，在较小的区域内（通常小于 100 米）为工控终端提供点对点的无线通信，提升 5G 整系统的高可靠、精同步、多并发、抗突发干扰等能力。为了实现 5G 对工业园区大尺度和细粒度场景确定覆盖的一体化提供，中国移动创新设计新短距技术和 5G 网络的协议融合方案，通过协议适配和层二中继方式，实现 5G 网络对星闪短距通信域中 G 节点（管理节点）和 T 节点（通信节点）的可达、可管、可配，实现对蜂窝网络动态服务能力的补充扩展，实现确定覆盖能力的一体内生。4.1.2确定隔离工业网络通常划分为 IT 网络域、OT 网络域，OT 网络内部可根据不同业务线条的差异划分为不同的独立环网，以确保不同业务间的相互隔离，有效阻断攻击，实现网间数据的安全交换。例如，传统的制造企业中，大多数工业设备工作在网络二层，通过有线的方式接入 OT 网络域；而负责企业运营管理的 IT 网络域通常是 IP 化网络，不支持二层以太协议栈，与 OT 网络域是天然隔离的。5G 网络在服务于工业网络互联互通时，具有一网直达、简化组网的优势，但也需要通过必要的技术手段来满足不同工业网络域的隔离性要求。5G 网络内生演化支持 5G-LAN 技术，可以通过划14面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0分 5G VN 组的方式，将不同通信需求、不同业务逻辑的终端组建在同一局域网中，实现 VN 组内的广播、组播群组通信和 VN 间的相互隔离。中国移动创新设计了 5G-LAN 容灾以及精简组管理机制，在减少对网络切片、DNN 等资源占用的同时，进一步提升网络可靠性与管理便捷性。4.1.3精确路由随着工业客户对产线柔性化需求的不断增强，设备之间的链接不再是一成不变的，要求产线可以定制化调整，通信节点可以动态更新。此外，工业客户对产线数智化要求不断提升，OT 网络与IT 网络的互通与互动也将更加频密，5G 网络需要具备实时、灵活的业务流精确路由能力。精确路由可通过 UPF 本地分流和基站分流技术实现。UPF 本地分流一般通过 UPF 下沉实现流量的本地卸载，并将用户面的数据就近转发至边缘云或企业内网，一方面保障数据不出园区，另一方面可依托 UPF 构建算网一体平台提供边缘计算服务。基站分流是 UPF 本地分流的有利补充，能够低成本满足数据不出场的安全隔离需求，主要适用于部分 UPF 下沉存在困难的中小型园区。在此基础上，面向多园区互通场景，中国移动创新设计了无感漫游方案，在对终端零改造的情况下，实现跨园区的路由与漫游。图 4精准路由技术方案15面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.04.2确定性通信技术4.2.1确定带宽工业生产工艺流程复杂，业务模型差异较大，需要网络具备分档分级的确定性带宽保障能力。针对视频监控类、视觉质检类业务，需保障传输效果、避免画面卡顿；针对远程办公和视频会议，需满足视频通话的质量和流畅度；针对生产核心环节的控制类业务，要确保其控制指令和数据的优先级，优先保证带宽。面向不同业务的带宽差异化保障需求，中国移动综合利用 GBR、RB 资源预留、GBR RB 资源预留等技术细分网络调度优先级，进而提供分档分级的确定带宽保障能力，实现重保业务的差异化带宽服务，满足行业多维度、差异化需求。表 1确定性带宽分档分级保障体系保障等级保障技术保障效果应用场景等级一GBR为单用户提供最低速率保障单用户有最低速率保障要求的特需场景等级二RB 资源预留1.为一组用户提供确定性资源保障，不保障单用户速率2.提供一定隔离性，不受到其他业务和网络拥塞影响特定组用户对隔离度、带宽等性能要求较高的特需场景等级三GBR RB 资源预留1.在有大量GBR 用户的情况下，为特定的 GBR 用户提供最低速率保障2.通过资源预留提供隔离性，屏蔽其他业务影响；在隔离的基础上通过 GBR 提供最低速率的最高档保障背景业务有大量 GBR用户，对特定 GBR 用户有隔离、带宽保障需求的特需场景4.2.2高精度时间同步高精度时间同步是保证工业控制任务调度一致性的关键，广泛应用于运动控制、精细控制、反馈控制等工业核心生产环节。同步运动控制类业务传输有绝对时限要求，要保证不同设备同时执行控制指令；精细控制、反馈控制类业务的高频控制，需要时钟同步结合流量编排实现业务传输保障。5G 基站通过北斗/GPS 卫星等获取纳秒级授时，通过 SIB9 协议向 UE 授时，并通过 PTP 传输网向 UPF 授时，在 UE、基站及 UPF 之间实现亚微秒级的高精度时间同步。为支持对工业应用16面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0的授时以及时钟源信息的传递，推动 5G 支持 B 码、IEEE 1588V2、IEEE 802.1AS 等协议，以及单向、双向、透传等多种时钟授时方式，满足各种工业组网对于时间同步的多样化模式要求。针对终端用户移动带来的授时不连续问题，中国移动创新提出签约增强、灵活时钟源选择等技术方案，并写入 3GPP 国际标准，实现最优时钟源弹性选择、保证移动用户授时精度。图 5高精度时间同步系统4.2.3超低时延及有界抖动时延和抖动是影响工业核心生产控制的重要因素。工业控制类业务的指令发送与接收有严格的时间节拍要求，如果超过阈值个数的指令包到达对端超时，将直接导致业务宕机。为提升 5G 网络的超低时延和有界抖动性能，中国移动对无线、传输和核心网逐环节进行技术增强与性能优化，可实现 5G 端到端网络毫秒级的极致时延保障以及微秒级的抖动控制。其中，无线侧通过预调度、Mini-Slot、DS 帧结构、slot 重复、低码率 MCS 等创新机制，降低等待时延和数据发送时延，并通过网业协同，实现网络和业务跨层跨域的相互感知、协商，保障时延抖动范围有界，以及空口资源的精准高效使用；传输网通过 MTN 硬通道隔离降低设备转发时延；核心网可以通过 DPI 关闭、硬件加速、调度策略优化、核绑定 RT-PATCH、TSN 精准门控等手段降低用户面处理时延。4.2.4低能耗5G 终端高性能带来的高成本、高功耗是 5G 赋能数智工厂的重大挑战。为了助力 5G 在工业领17面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0域的快速拓展与广泛应用，中国移动全力推动产业支持 RedCap 技术，通过初始专属 BWP、低开销测量、终端识别及接入控制等技术，降低终端、网络的功耗及成本。相对于 5G eMBB，RedCap技术终端复杂度降低 60%，终端功耗降低 20%，相同规模时价格堪比 4G；相比 4G，其具有大容量、优覆盖、低时延、强隔离、优适配等优势，系统容量可提升 18 倍，时延可降低 70%，可有效满足数智工厂大规模应用需求。图 6移动物联网技术体系4.3确定性保障技术4.3.1指令级准确收发工业控制系统指令超过阈值的丢失、乱序或延误投递，将导致整个系统乃至整条产线的停工停产，甚至导致安全生产事故，如矿山井下远程采掘、轧钢产线控制等场景对控制指令精准收发的要求尤为苛刻。为了提升工业控制指令收发的准确性，中国移动持续对 5G 端到端网络转发机制进行创新与增强。其中无线侧通过物理层引入重复传输、小负荷 DCI 格式、低码率 CQI/MCS 表格、Multi-TRP等技术提高调制解调的容错性，并在 PDCP 层引入 PDCP 复制技术提高数据的冗余，从而提高空口数据传输的可靠性。核心网侧和终端侧配合，利用 FRER 协议通过双链路的数据包冗余传输实现双发选收，进一步提升工业通信的稳定性。18面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0图 7双发选收方案架构图4.3.2业务级惯性运行工业核心生产环节的业务通常要求 724 小时业务不中断，要求通信网络具备高可用性，即网络在面对各种异常情况时能够保持惯性运行，提供正常服务的能力。面向数智工厂，5G 网络通常采用公网专用的方式部署，即 5G 核心网控制面部署在运营商大区，用户面在工厂园区下沉部署。控制面大区和园区一般相隔较远，园区和大区间的传输故障会直接导致园区无线基站和 UPF 释放连接，所有业务中断，且难以恢复。为了提高 5G 的可用性，中国移动创新提出惯性运行技术，为园区业务提供应急接入服务。当园区与大网链路故障时，保障工厂业务不受故障影响，对已在网的业务采取惯性运行机制持续服务，实现用户不掉线、业务不中断；对于新上线业务，将园区 5G 网络的控制权平滑的由大区控制面切换至本地，使用边缘下沉 UPF 内置的应急控制面接管。当与大区网络的链路故障解除后，可以自动将相关业务管理权交还大网，实现无感回迁。图 8惯性运行示意图19面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.04.3.3系统级容灾保障与消费型互联网不同，以生产型互联网为主的行业应用对 5G 网络的容灾保障能力要求非常高，由网络故障导致的业务中断可能导致比较严重的经济损失甚至造成安全事故。随着 5G 网络赋能数智工厂应用类型的不断增加、应用规模的不断扩大，更需构建系统级的 5G网络容灾保障能力。中国移动创新提出了从链路层到网络系统层的五维保障举措，全局性地增强 5G网络的可靠性与鲁棒性。链路层：采取链路探测、双路保障等机制，实时发现异常，链路及时切换。虚拟化层：采取跨层联动可靠性协同、单臂 BFD 毫秒级故障检测等机制，提升应对基础设施故障的处理能力。功能模块层：采取能力灰度升级、UPF 热备、BBU 双核保障、RRU 冗余覆盖技术，实现网元服务的鲁棒性提升。网元设备层：采取信令风暴抑制、计划性热迁移、双活容灾等技术，提升网元的应灾抗毁以及快速恢复能力。网络系统层：采取负荷分担、系统 byPass 等技术，规避单网元故障造成的系统性故障。4.3.4端到端安全防护5G 技术的应用使得工业生产网络与通信网络在工作环境中发生了物理空间的重叠，因此需要加强设备对于复杂生产环境的安全防护能力。在数据链路方面，控制、数据采集以及 IT 通信数据的重叠现象日益突出，涉及 SCADA 等 OT 控制设备和 PLC 等生产现场设备的交织，因而对数据的加密保护能力需得到提升。工业控制领域同样面临着 IT 和 OT 控制协议、控制软件等通信路径的重叠问题，因此设备的分权和分域的安全控制能力亦需加强。同时，5G 网络的开放特性也为工业生产应用引入了安全隐患，对应用的安全加固能力提出了更高的要求。20面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0面向数智工厂安全需求场景，中国移动提出五重确定安全防护体系，构建覆盖设备、网络、数据、控制和应用的端到端安全手段。设备安全能力：确保网络设备的安全防护和完整性保护，以及全生命周期的产品安全管控。控制安全能力：包括入侵防范措施、身份鉴别控制以及控制协议的完整性保证。网络安全能力：提供满足通信性能要求的 5G 域内、5G 和工业网络域间的设备分域、防火墙保护等。应用安全能力：提供包括身份鉴别、访问控制、接口安全保护等能力。数据安全能力：提供加密防护、传输安全保障以及全面的信息系统安全审计。4.3.5问题精准定位在工业实际生产过程中，终端、网络、应用等端到端环节的波动都可能对业务运行产生影响，出现故障时对网络问题的精准定位及快速恢复至关重要。中国移动提出“定界-定位”异常时延定位体系，快速定位问题根因，助力网络故障快速恢复。图 9SLA 定位定界能力示意图在定界环节，主要包括 5G 网络外和 5G 网络内两种分段时延测量方案，逐步定界时延问题网元。5G 网络外时延定界方案主要通过 SDK/探针等技术，定界时延问题节点为 5G 网络还是业务网络。5G 网络内时延定界方案通过 QoS Monitoring 技术，测量和统计 5G 终端-UPF、5G 终端-5G基站、5G 基站-UPF 等分段时延，定界时延问题为无线网还是传输网引起，进一步锁定问题节点。21面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0在此基础上，创新空口时间戳方案，对数据包打时间戳，使得网元能够读取时间信息，实现更精准的时延统计。在定位环节，创新基于周期性状态统计和异常触发关键信息上报的秒级定位指标体系和定位方案，提供 4 大类 36 个空口时延问题根因及对应解决方案，快速定位并解决问题，高效形成问题闭环分析和处理能力，缩短故障恢复时间，保障行业高确定性网络。5G内生确定性在数智工厂中的应用与实践0523面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.05.1园区级应用案例5.1.1宁德时代：5G内生确定赋能AGV跨车间移动1）应用场景与需求宁德时代作为领先的新能源创新科技公司，已实现同时接入超千台 5G AGV 设备，配合 5G 低时延、高同步特性和先进的智能导航技术，可完成电芯自动上线、模组自动转运、线边物料循环配送等自动运输场景，提升了配送精准度和库存周转率。AGV 小车通信业务要求为 200ms80%，并通过周期性发送状态包来进行网络状态判断，若连续发包 10 次未收到网络侧回复，则判定网络侧异常并发送告警。在实际使用过程中，厂区内 AGV 小车存在偶发掉线问题，掉线后需 0.51 分钟自动恢复。AGV 掉线期间，停止运送货物，极大影响厂区整体生产效率。图 105G AGV 小车物料搬运2）方案架构及应用效果经分析发现，AGV 掉线主要受基站 RRU 异常触发 MCS 掉坑影响，从而诱发流间不平衡，并进一步导致丢包。通过 5G 内生确定性的问题精准定位技术可判断终端和基站之间的异常时延，并24面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0通过基站的单流数据发送方案规避丢包问题。表 2问题分析及解决方案问题解决方案RRU 异常RRU 升级，解决流间不平衡触发条件跨层组网基站配置单流：配置基站一流数据发送，规避流间不平衡导致的丢包问题通过长期运行验证，在实施 5G 内生确定性的精准定位和确定高可靠技术后，空口指标正常，AGV 小车掉线次数降为 0，有效解决了 MCS 掉坑和调用不平衡两流引起的掉线问题。5.1.2浙江爱柯迪：5G内生确定赋能智慧厂区便捷数采1）应用场景与需求爱柯迪作为汽车铝合金精密压铸件供应商，是典型的离散制造型企业。为了匹配整车厂商不同订单需求，爱柯迪生产线的每台机加设备每年需要调整 45 次，整年合计调整量约 1500 台次，产线调整“牵一发动全身”。传统 5G 专网的连接方式，会使运营商 5G 网络与企业网络之间存在强耦合，涉及超 500 条隧道数据配置，同时 MES 终端的开发适配，需要运营商、MES 厂家、企业等多方协同，方案部署难度大，调整周期长。图 11爱科迪 MES 数采场景25面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.02）方案架构及应用效果5G 内生确定性通过内生确定隔离的精简 5G-LAN 组网技术，减少运营商和企业之间强耦合带来的数据配置复杂问题。工厂网络加持 5G 确定性技术后，通过车间内的 5G 高速无线局域网，可构建 MES 终端和 MES 服务器间的互联网络；同时，运营商网络和企业网络完全解耦，实现了 MES终端与服务端通信免隧道配置、免 AR 路由以及 IP 灵活修改、下挂设备即插即用，更方便地实现了生产线的动态调整。图 12爱科迪 5G 智慧工厂组网方案本方案不仅实现了工厂机床作业岛和 MES 服务器之间的 5G 化局域互联，还进一步实现了设备的即插即用、免额外配置以及终端 IP 的自管理，设备联网数达 2300 多台、接入监控生产输入/输出数据点 4000 多个，共计节约 400 个热点以及 30 公里网线，是 5G 数智工厂的新型实践。5.2车间级应用案例5.2.1青岛海尔：5G内生确定赋能洗衣机拖链控制系统1）应用场景与需求青岛海尔作为全球知名的家电制造商，具备国际领先的生产工艺和技术水平。在洗衣机内桶产线制作与装配过程中，需要大量翻转、托举、夹抱、传送等动作，涉及多工站间的工序协同，工站26面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0之间的通信和控制指令通过拖链电缆传递。这种通信方式存在两大痛点问题，一是设备高速运行（达2000mm/s）下的持续拖拽和弯折，容易导致线缆故障引发通信中断，定位困难，维修成本高；二是当某一段工站间网线出现问题，所有采用串接方式的主、从 PLC 都会停止工作，致使整个产线停机，严重影响生产进程。统计显示，该工厂每个月拖链电缆平均故障 4 至 5 次，平均造成约 20 小时以上的停机。图 13滚筒洗衣机车间产线布局图2）方案架构及应用效果针对上述痛点问题，引入确定隔离的 5G-LAN 技术和指令级准确收发的双发选收技术提供拖链控制系统的确定性通信保障，满足时延和抖动性能要求。如图 14 所示，CPE 通过 2 个 SIM 卡分别发起两路 PDU 会话建立请求，并通过不同无线设备发给 UPF，UPF 在本地配置两个模组的配对关系，进行数据复制和去重。图 14双发选收解决方案27面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0通过测试验证，5G 网络稳定达到 16ms99.99%的性能指标，满足产线的时延和可靠性要求，并顺利通过 724 小时连续稳定测试验收。该 5G 内生确定赋能的生产控制网络已承担了日常生产作业，运行顺滑无故障，是 5G 融入生产的有效尝试。5.2.2辽宁鞍钢：5G内生确定助力冶金热轧厂天车无人化控制1）应用场景与需求冶金、钢厂等金属制造企业，存在现场环境恶劣、安全风险高、人工作业条件艰苦等痛点问题。辽宁鞍钢冶金热轧厂为保障生产安全、提升生产效率，对运输天车等工程设备的远程控制需求强烈，需要抖动低、丢包少、鲁棒性高的无线网络，充分保障设备间的确定性通信传输。2）方案架构及应用效果在辽宁鞍钢冶金热轧厂天车远程控制场景中，通过引入精准同步、确定高可靠等 5G 内生确定性技术，实现了天车稳定、可靠的远程控制。5G 确定性网关作为工程设备现场的 5G 网络接入节点，南向可实现现场工控 PLC、传感器、摄像头等设备的融合统一接入，并具备多路冗余传输、确定性时延控制、高精度时钟同步等多项业务保障能力；北向可通过与 5G 网络 QoS 保障能力的深度协同，实现工控数据低丢包、低时延、低抖动、高鲁棒的稳定传输，保障天车远程控制业务稳定运行。基站1基站25G核心网5G确定性控制器服务器机房冗余数据流去重边缘工控机摄像机PLC设备传感仪器远程设备视频流传感数据控制指令时钟信号远程控制系统操控设备监控设备远程控制协议视频传输协议5G确定性网关视频流传感数据控制指令时钟信号 冗余传输 确定性时延控制 差异化传输保障 全网时钟同步图 15工程设备远程控制网络架构图28面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.05G 内生确定性技术实现了厂内 14 台天车无人化控制改造，系统自部署后稳定运行，与改造前相比显著降低了热轧厂天车远控场景的故障率，减少了停工损耗，进一步助力企业达成降本增效的目标。5.3产线级应用案例5.3.1荆州美的：5G内生确定使能洗衣机过滤门冲压工位柔性生产1）应用场景与需求荆州美的洗衣机厂作为洗衣机和干衣机的专业制造商，拥有行业领先的生产工艺。洗衣机生产中的过滤门冲压工位通常采用的是一级 PLC 连接一个两轴伺服驱动器、两个机械臂以及一个冲压机协同完成。其中，伺服驱动器与机械臂用于物料夹取，将金属材料夹取至冲压机进行过滤板冲压。当面向多品种、定制化生产的产线变动需求时，这种传统有线连接网络存在工位变动不柔性、改造困难的痛点问题。图 16洗衣机过滤门冲压工位2）方案架构及应用效果5G 无线化改造可实现工位的柔性化生产，并通过网业协同、空口增强等确定低时延及有界抖动技术保障控制网络的确定性通信。机械臂通过 5G 终端接入 5G 网络，实现 PLC 全向控制无线化，摆脱有线连接的痛点，促使产线部署和控制更加灵活，赋能产线柔性制造，提升企业生产效率。29面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0图 17洗衣机过滤门冲压工位 5G 组网示意图通过测试验证，加持了 5G 内生确定性技术的控制网络时延可低至 8ms，可支持工控业务正常运行，实现了 PLC 的无线化部署，助力洗衣机冲压工位的柔性生产。图 18网络时延达标率5.3.2河北领克：5G内生确定赋能车辆生产的柔性换线1）应用场景与需求河北领克工厂建有冲压、焊装、涂装和总装四大车间，在车辆制造过程中，以车体焊接工序为例，不同型号车体加工一般通过机械臂抓手或运载设备的移动和柔性更换方式来共用同一条加工产线。这种场景普遍存在线缆拖拽易损等问题，导致产线停机。统计显示，现阶段车辆制造多为“分钟级”产线，一次线缆断链需要约 30 分钟恢复，直接导致数十台车的产量下降。30面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0图 19焊接工位现场图2）方案架构及应用效果针对上述痛点问题，基于 5G 高确定性工业基站、双发选收、精准预调度、精准门控等设备和技术对焊接工位进行改造，工业 PLC 北向通过 5G 对接高确定性工业基站，南向对接加装 5G CPE的伺服驱动器，实现控制指令在终端与控制器之间的单向通信。采用该方案改造后，针对不同型号车体生产的切换，通过无线化方式驱动工位卡槽移动，解决线缆磨损问题，并赋能柔性化生产。图 20车辆柔性换线 5G 化改造解决方案通过测试验证，5G 通信性能稳定达到伺服控制的使用要求（81ms99.99%），并顺利通过724 小时持续稳定测试要求。本次改造承载了汽车制造产线的真实业务场景，通过无线化手段实现了 5G 内生确定对工业生产的增效赋能，是 5G 网络进入工业核心控制环节的突破性尝试，为工业柔性制造提供了新的解决思路。展望0632面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0为提升 5G 网络的确定性服务能力，促进 5G 与数智工厂的深度融合，中国移动希望与合作伙伴通力协作，相互促进，强化技术突破，打破跨界障碍，推进应用创新，携手促进中国新型工业化进程。一是强化技术突破，注重自主创新和产业引领。CT、IT、OT 技术日新月异，自动化、信息化、智能化等技术的发展在持续演进，5G 内生确定性技术将持续面向数智工厂的应用需求，在保持稳定的基础上持续吸纳新型标准、技术方案，坚持高水平的创新驱动数智工厂的全面发展，以更高的质量要求支撑新产业格局的演进，赢得战略主动。二是打破跨界障碍，注重融合创新和协同发展。工业制造领域和通信网络的跨界合作正在加速，二者之间将通过资源共享、优势互补等手段打破技术壁垒，需面向 5G 融入生产、改造生产的发展愿景形成共识，鼓励不同领域的人员进行创新和合作，形成统一标准，推动创新链和产业链的深度融合，加快产业结构化升级。三是推进应用创新，注重需求牵引和标杆示范。强化需求和场景牵引，开展 5G 内生确定性技术在工厂、车间、产线的多层级应用，以实践推动 5G 内生确定性的规范约束，促进成果转化，构建新质示范场景，打造标杆工程，助力解决方案和应用经验的快速推广和规模复制，激发产业的动力和活力，发展壮大实体经济，推动产业优化升级。33面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0缩略语列表缩略语英文全称中文解释3GPP3rdGenerationPartnershipProject第三代合作伙伴计划4/5G4/5thGenerationMobileNetwork第四/五代移动通信AGVAutomatedGuidedVehicle自动导引车ARAccessRouter接入路由BBUBaseBandUnit基带单元BFDBidirectionalForwardingDetection双向转发检测BWPBandWidthPart带宽部分CTCommunicationTechnology通信技术CPECustomerPremiseEquipment客户前置设备CQI/MCSChannelQualityIndicator/ModulationandCodingScheme信道质量指示/编码调制方案DCIDownlinkControlInformation下行控制信息DNNDataNetworkName数据网络名称DPIDeepPacketInspection深度包检测DSDistributionSystem分布式系统eMBBenhancedMobileBroadBand增强移动宽带GBRGuaranteedBitRate保证比特速率GPSGlobalPositioningSystem全球定位系统FRERFrameReplicationandEliminationforReliability帧复制和帧消除机制IEEEInstituteofElectricalandElectronicsEngineers电气与电子工程师协会I/OInput/Output输入输出IPInternetProtocol网际互连协议IRTIsochronousRealTimecommunication等时同步通信ITInformationTechnology信息技术LANLocalAreaNetwork局域网34面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0缩略语英文全称中文解释MESManufacturingExecutionSystem制造执行系统MTNMetroTransportNetwork城域传输网络Multi-TRPMultipleTransmit/ReceivePoint多发送接受点OPCUAOLEforProcessControlUnifiedArchitectureOLE 过程控制统一架构OTOperationalTechnology运营技术PDCPPacketDataConvergenceProtocol分组数据汇聚层协议PDUProtocolDataUnit协议数据单元PLCProgrammableLogicController可编程逻辑控制器pRRUpicoRemoteRadioUnit皮基站PTPPrecisionTimeProtocol精确时间同步QoSQualityofService服务质量RBResourceBlock资源块RedCap5GReducedCapability5G 轻量化RHUBRemoteradiounitHub射频拉远单元集线器RRURemoteRadioUnit射频拉远单元RSReed-Solomon里所码RTRealTimecommunication实时通信SCADASupervisoryControlAndDataAcquisition数据采集与监视控制系统SDKSoftwareDevelopmentKit软件开发工具包SIBSystemInformationBlock系统信息块SIMSubscriberIdentityModule用户识别模块TCPTransmissionControlProtocol传输控制协议TSNTimeSensitiveNetwork时间敏感网络UEUserEquipment用户终端UPFUserPlaneFunction用户面管理功能VNVirtualNetwork虚拟网络WMSWMSWarehouseManagementSystem仓储管理系统35面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.0联合编制单位中移智库中国移动通信研究院黄宇红、段晓东、丁海煜、张昊、邓伟、马帅、魏彬、都晨辉、张龙、杨博涵、黄震宁、侯庆东、郑成龙、王菁、于天意、羊峰波、彭伟杰、马程然、罗达、王荣、张昊瀚北京触点互动信息技术有限公司王宇华北京东土科技股份有限公司程远北京中微普业科技有限公司袁为化烽台科技（北京）有限公司王启蒙高通无线通信技术(中国)有限公司许昌龙广州明珞装备股份有限公司姚维兵、左志军、杨锐洪广州通则康威智能田兴刚杭州必博科技有限公司谭源春航天新通科技有限公司吴少勇（排名不分先后）牵头编写单位中国移动陈怀达、魏冰、文静、杨鹏、郝森参、史家韵、侯兰霞、关延川、陈乃聪、王荷雅机械工业仪器仪表综合技术经济研究所赵艳领、王振本白皮书编制过程中，得到了产、学、研、用合作伙伴的大力支持，为白皮书的观点形成和编写提供了有力的支撑，后续本白皮书将根据技术演进和业务实践适时修订。联合发布及编制单位华为技术有限公司王健东浪潮通信技术有限公司张银霞联发科技（北京）有限公司张秋生领克汽车张家口工厂于涛，吕学刚，薛文成罗克韦尔自动化(中国)有限公司李铮美云智数科技有限公司金江、谢新宇宁波和利时信息安全研究院有限公司焦云鹏青岛海尔科技有限公司韦韬、徐文博三菱电机自动化（中国）有限公司杨凯上海诺基亚贝尔股份有限公司张晓波上海移远通信技术股份有限公司李云露深圳市宏电技术股份有限公司李杰武香港应用科技研究院曾佑佑思博伦通信科技（北京）有限公司王岩新华三技术有限公司赵云鹏英特尔（中国）有限公司陈艳庆中国移动通信河北有限公司闫卓旭、白桦、李卓中信科移动通信技术股份有限公司徐辰中兴通讯股份有限公司詹亚军紫光展锐（上海）科技有限公司张玮CC-Link 协会杨凯36面向新型工业化的 5G 内生确定技术白皮书 1.01 工业和信息化部：“5G 工业互联网”系列科普问答2 中国信通院:中国 5G 发展和经济社会影响白皮书,20223 工业互联网产业联盟（AII）：工业互联网体系架构（版本 2.0）,20204 工业互联网产业联盟（AII）：工业互联网网络连接白皮书（版本 1.0)，20185 机械工业仪器仪表综合技术经济研究所：5G 工业应用白皮书,20206 工业互联网产业联盟（AII）：5G TSN 融合部署场景与技术发展白皮书参考文献

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近年来，5G网络商用正在全球加速推进，5G已经进入了千行百业，新的业务场景对移动网络提出了新的更高的要求，5G网络演进（5G-Advanced）网络架构与主要技术随之逐步确定。在5G-A网络进一步深入行业应用之后，整体移动通信网络架构已经呈现出云网协同的趋势。同时，算力网络作为国家、社会、产业发展重要的战略需求，算力和移动网络的结合已成为了业界共识，移动通信网络和算力的融合将赋予移动网络在传统连接之外的计算能力，以算助网，提供高品质算网协同的移动联接能力。本白皮书对移动算力网络（Mobile Computing Force Network，MCFN）的产生背景、核心特征、典型场景、技术要求、架构及关键技术进行了系统性的阐释，希望联合产业各方，凝聚产业共识建设技术体系，孵化产业生态创新商业场景，坚定产业信心明确实施路径，最终推动移动算力网络的实现。前 言目录目录 IMT-2020(5G)推进组于2013年2月由中国工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立，组织架构基于原IMT-Advanced推进组，成员包括中国主要的运营商、制造商、高校和研究机构。推进组是聚合中国产学研用力量、推动中国第五代移动通信技术研究和开展国际交流与合作的主要平台。I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书移动算力网络概念典型移动算力网络场景场景需求总结及技术要求移动算力网络架构及潜在关键技术移动算力网络产业发展倡议总结和展望主要贡献单位P1P3P12P15P21P22P251I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书移动算力网络概念1.1 算力网络算力网络是面向未来计算与网络深度协同的新型网络架构。以现有网络技术为基础，算力网络通过无所不在的网络连接分布式计算节点，实现服务的自动化部署、最优路由和负载均衡。从而构建起连接 算力 能力的全新网络基础设施，保证网络能够按需、实时调度不同位置的计算资源，提高网络和计算资源利用率，进一步提升用户体验，从而达到网络无所不达，算力无处不在，智能无所不及的愿景。算力网络具备以下特征：实时、快速业务调度：基于网络层实时感知业务需求和网络、计算状态，相比于传统的集中式云计算调度，算力网络可以结合实时信息，实现快速的业务调度；保证用户体验一致性：网络可以感知无处不在的计算和服务，用户无需关心网络中的计算资源的位置和部署状态。网络和计算协同调度保证用户的一致体验；多维度协同编排：网络基于用户的SLA（Service Level Agreement）需求，综合考虑实时的网络资源状况和计算资源状况，动态编排分布式算力、存储、网络服务，双向匹配网络资源与业务需求，实现业务体验的优化及资源的全局优化。目前的算力网络的前沿网络技术研究主要关注IP承载网的算力业务感知，算力网络分析用户的算力业务需求，通过综合考虑网络实时状况和算力节点资源状态，将用户的计算任务路由到最佳的目标计算节点，以保证业务的用户体验。1.2 移动算力网络移动算力网络是以移动网络能力及基础设施为基础，并基于5G-A网络架构与算力资源共同组成的开放式算网基础设施，其目的是实现移动网络与算力的协同，以达成移动网络内算力访问的最优体验，是算力网络在移动接入场景下的具象化体现。移动算力网络和算力网络具有一致的愿景，但发展路径与节奏有所不同，体现出若干不同的特征。首先，在业务上，移动算力网络以3GPP 5G-A网络为基础，为满足业务体验和用户诉求，实现了用户、算力和应用的最佳互联，提供了用户到用户、用户到应用的最优接入路径与最佳访问体验，并且具备泛在移动接入、端网协同、体验可控、电信高稳等特征。3GPP标准下的移动网络天然支持终端用户的可移动性，并基于核心网与无线接入网的移动性管理、会话管理等能力对处于移动模式下的业务提供高效调度及QoS保障能力。因此移动算力网络可以在I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书25G-A通感场景进一步纳入算力因素后，提供高品质算网协同的移动联接能力。其次，在架构上，移动算力网络基于5G基础设施，在5G网络核心能力基础上，引入网络结合算力、网络与算力统一调度等两项关键架构能力创新，涵盖终端算力、基站算力、边缘算力等算力资源，并且充分继承分布式用户面及5G MEC（Multi-access Edge Computing）所独有的网络位置优势与成熟技术体系。其以业务为中心，借助算力调度提升5G接入业务的体验，然后逐步向广域扩大。因此移动算力网络可以做到以网助算，网随算动，优化端到端业务的算网体验，并实现移动算网资源利用率的提升。“算力化”是移动网络到移动算力网络新增的属性，由于5G移动网络自身可以闭环所有移动业务，移动网络和算力的结合将带来编排效率、能力调用等方面的强有力的优势。在符合算力网络整体布局和规划的前提下，逻辑上移动算力网络可以独立于算力网络实现具体功能。两者之间短期内优先考虑通过服务层和管理层协同实现一体化管理，充分降低边缘算网资源管理复杂度并提升云边之间资源编排效率。后续通过能力开放实现移动算力网络与算力网络之间组件互通，能力调用。而未来面向长期网络演进则进一步实现云网边端高度协同下的统一解决方案，面向行业及用户提供高质高效的一体化算网服务。图1 移动算力网络愿景构想3I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书当前部分5G应用场景已初步呈现出对移动算力网络的基础需求，而面向5G-A的新业务，尤其是以XR（Extended Reality：扩展现实）为代表的消费者业务，需要智能协同的行业业务，以及部分网络原生的优化业务能力均需要更为高效的移动算力网络服务。其中部分业务场景尚处在探索期，需要网络与业务的相互促进才能更快的催熟业务商用能力。本章给出了三类典型移动算力网络场景，分别为面向消费者的业务场景、面向行业的业务场景以及面向网络的业务场景。2.1 面向消费者的业务场景2.1.1 移动算力网络使能的普及沉浸化业务2.1.1 移动算力网络使能的普及沉浸化业务目前，AR（Augmented Reality：增强现实）、VR（Virtual Reality：虚拟现实）、MR（Mixed Reality：混合现实）等沉浸化业务市场快速增加。沉浸化业务需要网络对音频、视频、触觉、多种传感器信息等多模态数据进行传输与处理，并对传输速率、时延、可靠性等网络性能指标与处理器能力、存储能力等算力要求都具有严格的要求。目前，受限于终端算力，沉浸化应用用户体验较差，无法完全实现用户的沉浸化体验，业务卡顿、抖动情况明显。针对以上问题，移动算力网络能够提供“云-边-端”的泛在算力协作架构以提升业务体验。首先，移动算力网络能够协同感知网络泛在的云服务器、MEC、移动终端等算力，并实时监控部署位置、负载、算力服务部署情况等信息。通过原生支持算网融合网络协议，移动算力网络能够根据多模态数据差异化数据处理与算力需求，实现灵活按需的算力服务调度。其次，移动算力网络具备“云-边-端”多层统一管理与协同调度机制，能够根据业务的多模态数据类型、算网资源需求、QoS（Quality of Service）等将业务分离成不同数据流或算力任务，并将数据流分流到不同算力节点上，对分解算力任务进行统一编排与最优算网资源匹配。通过移动算力网络的多级协作，能够最大程度利用分布式算力资源，解决端侧算力缺而云端响应迟的问题，满足沉浸化业务的极致性能要求。2.1.2 边缘算力协同的Cloud VR业务容量提升2.1.2 边缘算力协同的Cloud VR业务容量提升以Cloud VR业务为例，其对网络时延的要求可按不同体验阶段分为不同等级：起步阶段需支持4K全景视频70ms，舒适体验阶段需支持8K全景视频50ms，理想业务体验则需进一步支持12/24K全景视频20ms。为满足理想业务体验下的时延要求，算力必然进一步下沉部署至住宅小区、场馆附近。但边缘算力的下沉部署会带来算力的潮汐效应等额外问题，即业务量在不同时间段将在不同区域间起伏典型移动算力网络场景需求I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书4基于移动算力网络所提供的边缘算力协同模式，则可支持Cloud VR计算任务在多个MEC节点间流动，实现灵活动态的算力分流和调度，在同等资源配置的情况下使区域业务总接入容量提升30%以上。为此需要在网络中设置算网一体协同用户面，用于UPF网元之间的计算任务分发和计算结果回传，并为按需实时创建的计算任务，提供灵活的路由转发和确定性时延保障。2.1.3 端边协同的UAV竞技等MR类新业务2.1.3 端边协同的UAV竞技等MR类新业务近年来无人机竞赛等第一人称视角的UAV（Unmanned Aerial Vehicle）遥控竞技较受欢迎。在特定场地提前布置游戏关卡后，UAV上的摄像头实时将运动画面通过Wi-Fi传送到游戏者的头显设备，游戏者则通过遥控器或平板电脑远程操控UAV穿梭或对战。但目前游戏场地搭建费时费力成本高，而且Wi-Fi路由器受限于有线宽带覆盖位置，不能随时随地开启游戏。而通过沉浸化MR技术，游戏者可自行下载喜爱的竞技场景，快速完成游戏场景布置并开启游戏。以5G大带宽低延时网络取代Wi-Fi更可为游戏者在广域范围提供泛在的无线通信，随时随地开启游戏，获得更佳操控体验。首先，此场景中游戏头显、UAV、遥控设备的算力与电池有限，移动算力网络可为终端提供必须的边缘外置算力。其次，UAV将摄像头影像/姿态/位置等上传至边缘计算节点进行物理和虚拟影像的迁移。按传统部署模式，各MEC边缘计算节点均需配置最大用户数容量以保障各时间段的峰值用户接入能力，但这种模式下在业务闲时会产生较大算力资源浪费。图2-1 Cloud VR场景中的算力潮汐效应5I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书技术上，移动算力网络需要保障用户头显、UAV、遥控器等多设备的连接会话关联及同步传输。确保同一用户的多设备接入到移动算力网络中相同的算力节点，以便实现物理世界和虚拟世界的混合渲染和游戏逻辑同步。其次，移动算力网络一方面基于各终端移动性及时迁移计算任务实例，实现算力感知的路由，保障端到端QoS不变；另一方面通过对无线波动性的感知，及时调整计算任务。此外，面向游戏运营方，需要进行算网一体化调度和编排，平衡全局最优体验，实现系统资源利用率最大化。2.1.4 移动终端算力上移，降低终端AI硬件要求2.1.4 移动终端算力上移，降低终端AI硬件要求近年来，以AI美颜、人脸识别为例的AI应用在移动终端的应用场景逐渐增多。当前终端通过训练完成的AI模型进行预测和推理。但受限于手机终端电池、存储及AI算力，端侧AI模型需要进行剪枝、压缩、优化、算子替换等特殊处理。且当前手机终端的AI处理器运算能力普遍低于服务器侧2个数量级，限制了手机终端普遍使用基于强算力的高端AI应用。但采用云服务器辅助协同模型运行则需要向云端上传终端原始数据，带来用户数据隐私安全隐患的问题。因此，3GPP SA1在R18中定义了将AI推理模型分割为二的场景。终端侧模型计算量小，主要用于数据的预处理；网络侧模型计算量大，可部署在MEC边缘计算节点运行。两者之间，终端侧模型向网图2-2 端边协同的UAV竞技等MR类新业务叠加和渲染，然后传输至头显呈现虚实融合的游戏画面。游戏者基于MR通过遥控器操控UAV的控制信令也可以经由MEC转发，并实现控制和视频的同步。移动算力网络中多个边缘算力节点通过协同可以为该类游戏提供更广的竞技空间，可以容纳更多竞技者的参与，甚至实现异地多人竞技。I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书6在此方案中，移动算力网络为UE（User Equipment）提供了网络内生的AI算力服务，增强终端AI推理能力。同时，网络将算网一体化服务开放给第三方应用商，方便其开发和部署高端AI应用。其次，核心网需要紧密协同UE与MEC间的移动性和会话管理，确保UE侧AI模型快速发现和匹配对应的网络侧模型，并保障移动场景下UE和MEC间上行数据传输时延要求。此外，当UE因移动远离初始锚定MEC，核心网需要提前感知端到端推理时延的变化，并及时为UE重新选择最佳的MEC站点并提供匹配的网络侧模型，保障AI应用体验不变。2.2 面向行业的业务场景2.2.1 面向智能终端协作的分布式学习2.2.1 面向智能终端协作的分布式学习随着产业数字化发展，智能机器人、UAV等智能终端协同工作场景逐渐增多，此类智能终端能够络侧模型上传中间数据，MEC将最终的AI推理结果及时返回发给终端。此方式同时解决了终端电池容量持续受限和算力持续弱于服务器侧的问题以及数据上传隐私保护的问题。此外，简单AI推理任务无需受限于专用芯片，提高了AI模型在终端运行的泛化性，使更多的手机可以通过端边协同推理扩展AI算力。图2-3 移动终端AI算力上移，实现端网AI协同推理7I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书进行分布式数据采集与本地AI模型训练。智能协作利用联邦学习、完全分布式学习等方法，能够在保护智能终端数据隐私的同时，通过多智能体AI模型聚合优化集群整体目标，提升智能终端决策能力。例如园区或厂房内的AGV（Automated Guided Vehicle）能够通过分布式数据采集与协同路径优化，实现精准且无人化的物流搬运。分布式学习的性能指标体现在AI模型、通信、本地算力、隐私保护等多个方面，包括与全局最优模型差距、识别准确度等AI模型指标，通信时延、迭代次数等通信或学习速率指标，本地训练次数、训练时延等算力需求指标等。智能协作任务的整体性能受到终端算力、能耗、网络环境等多维因素影响，需要基于性能优先级与各因素限制条件，选择合适的智能终端进行算力协同。针对以上问题，移动算力网络能够实时捕捉算网资源的动态信息，并根据业务性能优先级、算网资源利用率等要求，实现高效的端到端/端边协同智能终端组网，提升智能协作任务的整体性能。首先，移动算力网络能够实时感知智能终端的算力负载、电池能量以及无线网络信道状态、带宽占用情况等，并通过统一编排、灵活调度的方式进行智能协作任务的动态组网，从而在满足集群整体学习目标的同时，保证单个智能设备的能耗、算力负载、隐私保护等要求。例如，对于本地算力有限的设备，本地模型训练速度慢，可降低其模型传输聚合的频率；对于信道环境较差的智能终端，可选择将本地AI模型转移到邻近可信终端进行聚合或中继传输。其次，算网多要素融合编排可以提供业务性能需求与算网资源分配间的最优匹配，例如对于更新的本地模型与前次差别较大的终端分配更多的带宽资源，可以帮助全局AI模型实现更好的学习性能。基于此，移动算力网络能够支持智能协同任务实现高效的模型训练与模型聚合，并保证高效的算网资源利用。2.2.2 5G接入算网协同体验保障的产业园区算力专网2.2.2 5G接入算网协同体验保障的产业园区算力专网助力工业信息化、智能化转型升级，是5G产业化发展的关键方向之一。但以制造业为例，我国的工业企业在数量分布上仍以中小规模为主，在地理分布上则呈现出特色产业区域化集中的显著特征。这些中小型制造业企业在企业信息化领域普遍存在业务应用规模偏小、IT采购预算有限、IT团队技能偏弱等特质，故此对于公共信息化基础设施服务的接受度更高。基于5G-A，可进一步基于移动算力网络在特定地域内集中为多家中小型制造业企业提供可信可控的共享式产业园区算力专网。通过在产业园区内部署的共享式移动算网节点，所有园内企业均可获得一站式的5G网络连接与算力基础设施服务。各企业以多租户自服务方式按需使用算网资源，自助部署运行满足自身业务诉求的智能应用。同时，为最大程度保证关键业务应用的端到端体验，需要移动算力网络通过算网协同对网络QoS和算力资源QoS实施联动配置与保障。I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书82.2.3 面向连锁企业及分支机构的企业广域算力专网2.2.3 面向连锁企业及分支机构的企业广域算力专网与上述产业园区集中的中小企业相反，大中型企业的多地分支机构或多地连锁企业门店的信息化和智能化则需要为不同地域的办公场所、生产园区、门店提供一致性的5G接入，以及便捷经济、易用安全的本地信息化应用系统，并实现门店与总部/区域总部之间的广域组网互联。为满足上述场景需求，这类企业需要一张覆盖全国范围的广域移动算力专网。基于统一的算网基础设施，由不同企业根据自身规模及业务需求，为其分支机构/门店等选择就近租赁共享式移动算网节点资源或自建专享式移动算网节点并接入，选择最佳位置算力部署其业务应用。在此基础上，移动算力网络可将用户企业员工在任意位置发起的移动访问请求转发至适当的移动算网节点，以保障其业务使用及最佳体验。对于租赁共享式移动算网节点资源的企业，可以根据其业务要求，为其开辟算力专区，以强化其业务资源与其他租户资源间的安全隔离。为满足大型企业普遍存在的专网接入访问安全策略控制要求，可充分利用移动网络自身的接入访问控制机制，并借鉴业界SASE技术理念，在移动算力网络基础上叠加统一的智能专网访问控制与防护服务能力，以充分确保企业网络与业务安全。图2-4 算网协同体验保障下的产业园区算网9I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书2.2.4 移动网络辅助下的算力协同使能车联网2.2.4 移动网络辅助下的算力协同使能车联网随着移动通信技术的发展，其所催生的车联网应用也正在推动着交通管理模式、汽车产业形态、人们出行方式和能源消费结构的深刻变化。当前蜂窝车联网涉及协同感知、辅助驾驶、信息推送等多个场景，并存在车车协同、车路协同等不同模式。在车车协同模式下，各车辆子网系统需要同时服务车内节点及支持车辆间的通信，以支持不同汽车子网系统的干扰协调，信息交互，进一步提高系统性能和车辆行驶效率和安全。在车路协同模式下，通过车载及路边的各类摄像头、雷达传感设备，车联网应用可以获取并分析学习复制交通环境中的多维数据，推理出相应调度策略并指导车辆控制策略。为实现全场景的车路信息准确感知和处理，需要协同多维度信息，进行算网协同调度，将不同优先级算力需求的车内、车间、车路协同应用分发到云、边、端算力节点，并与车载终端协同，最终形成精准、实时的驾驶策略。图2-5 面向连锁企业及分支机构的企业广域算力专网I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书10在此场景中，一方面无线通信技术为车辆提供低时延、高可靠通信，并基于此为车辆提供与周边交通元素（车、路、人）的交互能力，实现协同感知、决策与控制，支撑智能驾驶与智能交通应用。另一方面移动算力网络需要具备广域连续性覆盖，提供可以随时随地按需获取的移动算力资源，实现各车辆及交通元素的数据及算力共享。同时移动算力网络需要实现车辆、路边设备、网络边缘、以及云端算力感知及协同，保障各应用可按优先级调度，进而实现云端超大规模模型训练及下发等高端智能能力。2.3 面向网络的业务场景2.3.1 基于算力的网络辅助路径选择2.3.1 基于算力的网络辅助路径选择5G核心网的云化部署配合愈发广泛的边缘计算，使分布式的算力资源在移动网络中逐渐重要。移动算力网络通过统一的动态分配，使海量业务能够根据各自的需求，实时调用网络内空闲的分布式算力资源。网络辅助路径选择就是算力网络保障业务性能和提升用户体验的典型场景。前期算力网络研究主要基于承载网，根据计算类业务需求，结合实时网络状况和可服务的计算资源状况，动态灵活的将计算任务路由到合适的目标计算节点并保障业务的用户体验。面向移动通信网络，将计算和移动通信网络深度融合、协同调度，结合业务对移动通信网的需求，综合考虑网络的全图2-6 移动网络辅助下的算力协同使能车联网11I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书局视图能力和计算能力，动态调度资源，可以进一步提升用户业务体验，包括将基础设施算力纳入为UE接入选择各个网络功能的过程中。在当前的网络功能选择过程中，一般对控制面功能按预设的接入码号规则结合网络功能池中的不同负载权重进行选择。后续在移动算力网络中，可纳入承载控制面网络功能的基础设施算力作为选择权重之一。而对用户面亦可通过移动算力网络，基于无处不在的网络连接，将动态分布的计算、存储资源互联，通过网络、存储、算力的多维协同调度，使应用能按需调度到泛在分布的算力资源上，并结合传输时延综合实现资源的全局优化。运营商在N6接口之后部署很多增值业务，这些增值业务采用业务链SFC(Service Function Chain)技术进行控制。后续可在业务链编排中考虑算力资源信息，将增值业务按需部署到合适的算力节点上，保证业务可用性；另一方面，业务链路由可以统一考虑算力资源及业务需求信息来选择满足时延带宽等要求的目的算力节点，甚至在业务高峰期时按需动态加载相应业务功能，提升用户体验。2.3.2 网络功能编排优化2.3.2 网络功能编排优化随边缘计算的发展，网络算力从核心网向网络边缘扩展。云原生技术能够在异构算力设备上建立更轻量化、更细粒度、更灵活的服务部署，进一步降低虚拟化开销。5G-A则在标准上使能增强的服务化架构eSBA（Enhanced Service Based Architecture）。移动通信网络各类服务的本质是利用算力和算法进行数据处理并实现特定输出，包括调制解调、数据编解码、网络控制、资源调度等。因此，结合算力与虚拟化技术，能够建立通信服务与算力服务间的映射关系，从而推动端到端网络服务化架构进程，降低网络部署与运营成本。目前，各标准网络功能尚不能基于泛在算力服务进行灵活部署及灵活编排管理，且未能充分调用通信网络之外的泛在异构算力设备。针对以上问题，移动算力网络可引入云原生、算力原生等技术，并基于对泛在算力的感知，实现对移动通信网内外部异构算力进行统一全局管理。首先，通过网络功能的标准化拆分及智能化算网编排实现移动通信网络功能的最优部署、灵活组合与按需分配，加快推进端到端服务化的网络架构愿景。其次，移动算力网络建立了算网协同感知体系，能够实时监控负载、算力服务部署等动态算网信息，并构建了算网融合的新型网络协议，具备对网络功能的算网需求统一解析的能力。最后，移动算力网络自身能够根据移动通信网络功能需求与算网状态视图，对分布式算网资源进行统一编排，建立高效的网络功能部署、弹性的网络功能组合由与最优供需匹配，提升移动通信网络服务能力。同时，结合AI等智能技术，能够推动网络功能编排的自配置与自优化，进一步提升网络功能编排效率与资源利用率，并降低网络编排与管理成本。I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书12通过对上述业务场景的分析，可以归纳得出对移动算力网络的七个主要需求领域。本章针对七个主要需求领域，给出当前对移动算力网络的技术能力要求。首先，需要在移动网络架构中引入相关的算力服务能力，并实现算力服务的可度量、可控制。其次，基于所构建的移动算力网络，实现对各类现有业务以及AI等新型业务的体验提升。最后，在全网全局层面实现算网一体的编排与能力开放，以提升网络效率及拓展产业边界。3.1 移动网络内生算力首先，移动算力网络应该不仅通过网络将业务路由至相应的算网节点，而且应具备提供内生算力的能力。这一能力可以为各类应用层业务提供泛在的计算能力，尤其在端网协同的场景下为智能应用提供通用算力，例如端网协同的AI推理能力、媒体视频超分能力等。其次，移动网络内生的算力应统一注册到网络，从而能够被其他业务发现和使用。移动终端接入网络的时候，能够向网络注册自身的计算能力需求，并且终端上的服务能够自动发现和使用网络上的算力。移动终端能够发现和使用的内生算力的类型取决于移动终端所处的位置、网络覆盖性能、边缘计算节点部署情况（位置、资源状态等）、用户签约等因素。最后，内生算力框架应为上层应用开发提供开放的API，网络侧为应用服务端提供通用的算力运行环境，端侧为应用客户端提供本地化的调用接口。3.2 多样化算力资源度量建模与状态感知当前移动网络仅支持基于物理硬件的粗粒度计算能力度量，如CPU的核数与主频。移动算力网络需要为异构硬件基础设施提供更精细化的算力统一度量与建模，包括基于多厂商CPU、GPU、NPU、FPGA、ASIC分别针对CPU的主频、内核数、内存大小，GPU的CUDA cores、显存，FPGA的Peak定点性能、Peak浮点性能等统一建模，屏蔽底层硬件差异，抽象算力服务行为。其次，不同的应用对算力的需求不同，因此也需要将应用对算力的需求进行统一度量与建模。例如，XR类沉浸化业务需要超低时延的算力服务，AI上移需要大计算量的AI模型推理等。移动算力网络应具备实时感知业务需求和网络、计算状态的能力，通过对上层应用需求的感知及解析，建立多样化业务与多样性算力资源及组合算力资源间的映射关系，进而实现算力服务的按需提供、灵活调度。场景需求总结及技术要求13I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书同时，移动算力网络还需要具备网络与应用全面的资源和态势感知，包括对云网边端各层级的资源状态、资源位置、资源变化，各算力节点上的算力负载、算力服务部署情况，以及各算力节点之间网络路径信息等进行收集与汇集。最后，移动算力网络应支持对算力资源的通告能力，包括集中式通告与分布式通告。结合上述需求能力，移动算力网络才能够形成业务层可充分理解使用，网络层可高效分配管理的能力，从而提供更好的业务体验。3.3 广域移动下用户体验一致性、服务连续性移动算力网络需要具备广域连续性算力覆盖能力，支持对无线覆盖、核心网用户面、边缘计算节点进行联合规划。在静态与动态两者不同模式下，均能够为用户及业务提供最佳业务体验。针对静态接入，移动算力网络不仅需要为UE随时随地寻址到最佳算力实例，无需UE感知算力的具体部署位置，而且为UE所选择算力实例需要以业务端到端SLA保障为目标，同时确保网络资源和计算资源利用率最大化，提升系统整体容量。而在用户动态移动的模式下，移动算力网络需要能够根据UE的移动性和无线网络质量波动，自动调整连接QoS、计算任务实例所需算力以及部署位置，以保障算力在动态环境下的业务连续性和用户体验。在弱网环境下，能够提前预测，调整算力，实现优雅服务降级和恢复。此外，移动算力网络的业务场景中往往涉及到多终端协同工作。因此，移动算力网络需要能够提供手机终端、XR头显类终端、UAV或AGV、以及各类传感器/控制器等多设备连接会话的关联和同步传输，以便实现物理世界和虚拟世界的混合渲染和应用逻辑同步。3.4 基于端边云协同的算力服务当前移动算力网络潜在的业务场景中，往往需要基于边缘计算提供算力服务。但当前5G网络架构下，仅支持单个MEC为单一业务服务。因此移动算力网络需要改变单一边缘计算接入分流的限制，支持按网络连接状态充分调用网络边缘的算力形成本地互联的MEC群组。并通过计算卸载、多点协作等方式在MEC群组中进行最优计算任务分配，解决终端算力不足与云计算通信时延长的问题，提供低时延且高可靠的算力服务。同时，移动算力网络应充分利用中心云、边缘计算、以及终端的各级算力，通过算法灵活跨层利用多级算力。例如在部分涉及AI的业务场景下实现云端超大规模模型训练及下发等，边缘计算支持较复杂的推理，而终端仅需进行少量数据预处理。I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书143.5 提供互联网与行业专网同时可获得的算网服务在面向行业的应用场景中，移动算力网络需要支持更强的算网协同能力，将算力资源与网络的便捷接入、安全管控等能力进行融合。例如，当企业用户通过宏网接入时，需要能够随时随地同时访问移动互联网及企业专网获得特定的算力服务。当前专网接入方案受限于覆盖区域和专线部署成本等因素，一般只能提供本地区域级接入和访问，无法支持用户在任意地域都同时接入到互联网和专网。又或当用户在跨省漫游时，虽然可以正常访问互联网，却无法访问专网服务。因此，需要有行之有效的关键技术来实现不同种类用户对业务和算力的多域互联的需求。3.6 移动网络算网一体化编排与联合调度移动算力网络是计算能力与网络能力的紧密结合。面向XR、移动终端AI等低时延交互业务，一方面需要核心网与无线接入网络间信息交互，提供高效网络传输；另一方面需要云边算力与移动终端算力进行协同，满足渲染、AI训练等计算能力要求。现有移动通信网对泛在算力的管理机制相对单一，缺乏对云边端算力的协同调度机制，难以应对业务动态需求与潮汐效应等问题。为满足业务端到端QoS需求，需要综合考虑网络连接状态、可用带宽、端边云异构算力类型，算力负载等算网资源信息，通过算网资源联合管理与算网服务一体化编排，按需灵活地将业务分发调度到分布式算力节点，并提供动态算网服务来保证业务质量与用户体验。随着新型融合技术发展，移动通信网将支持感知、定位等能力，在一张大网上提供多样化网络服务。同时，网络端到端服务化趋势需要将底层算力资源分离抽象为独立的网络功能，并进一步实现网络功能的灵活部署与调度，以提升网络管理效率。目前，对网络功能的编排调度局限于核心网控制面，缺少端到端网络整体服务的灵活编排与管理，造成算网资源浪费、网络运营成本高的问题。为进一步提升网络管理效率，移动算力网络需要对泛在网络与算力进行统一编排管理。根据业务需求与算网资源状态的动态变化与预测情况，高效调整网络功能虚拟化实例的算力部署策略，并结合动态路由与寻址技术提供最优服务访问路径，实现多样化业务场景的按需服务调度与网络高效运维管理。3.7 移动网络算网一体化能力开放面向未来越来越丰富的业务诉求，移动算力网络应为运营商自营服务或第三方应用提供端网协同一体运行环境。除了为在网业务提供通用的内生算力外，还应该通过屏蔽底层复杂的端网协同流程和算力资源调度机制，简化应用开发流程，使得运营商和第三方可以直接在移动算力网络上快速开发和15I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书4.1 移动算力网络逻辑架构MCFN基础设施层：MCFN基础设施层分为物理接入传输、算网用户面、算网控制三个子层。物理基础设施子层即5G/5G-A移动网络物理基础设施，含接入网、承载网、骨干网等，用于实现移动算力网络从逻辑功能上分为基础设施层、算网管理编排层、应用使能层三部分，并且可以与算力网络三层架构形成分层对应和协同关系。如图4所示。部署应用。在5G-A中，移动算力网络作为统一的基础设施层应可以通过NEF（Network Exposure Function）对AF（Application Function）提供算网统一的能力开放接口。AF根据算网信息动态调整业务部署和路由策略，AF可以是应用服务器、算力网络的算网大脑或其他域的移动算力网络。移动算力网络架构及潜在关键技术图4 移动算力网络逻辑架构I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书16物理接入与传输功能。算网用户面子层主要以5G分布式用户面及5G MEC融合的MCFN节点为主要部署形态，并在移动承载网之上构建Mesh互联的分布式计算体系，与UE形成广域下的端网边计算连续体。MCFN作为算网融合的移动算力网络节点，包括算力资源功能、移动网络流量策略控制功能、算网服务功能。同时MCFN节点可与算力网络基础设施中的边缘算力、云算力实现交互和协同。算网控制子层包括5G/5G-A控制面、边缘算力管理器和算网体验统一保障功能。边缘算力管理器主要实现算力资源的状态感知和任务调度分配，5G-A控制面需要针对大量分布式计算节点和动态的计算任务调度实现算力感知的动态移动会话管理。算网体验统一保障功能负责端到端的业务运行态体验保障，实现算力资源、网络资源、业务实例的实时监控、调度与控制，达成端到端QoS保障。算网控制子层与算网用户面子层共同实现网络与算力、应用的协同，实现最佳的连接和算力调度能力，及最优的算力、应用访问体验。MCFN算网管理编排层：MCFN算网管理编排层中的算网资源统一编排功能属于全局管理器，维护移动算网整体资源视图，实现网络功能、计算任务与网络和计算资源间的映射和编排，实现整体资源的合理化使用。另外，作为系统必不可少的部分，该层还需要考虑统一运维管控和安全管控，确保系统的可管可控可信。MCFN算网管理编排层也可以接受来自算力网络编排管理层的调度，实现云边一体化管理并提升云边之间的资源编排效率。MCFN应用使能层：MCFN应用使能层将以多租户方式以及算网统一方式对外提供能力开放服务。结合MCFN节点的算网融合基础设施，应用使能层通过统一的租户模型，为各类用户（个人用户、运营商自营业务、第三方垂直行业用户等）提供安全隔离的集成端到端移动接入的租户运行环境，并通过算网统一能力开放接口，屏蔽底层异构算力资源和复杂组网环境，方便培育移动算网应用开发生态。另外，MCFN应用使能层承担整体的算网运营以及与其他MCFN子网或者算力网络的并网协作和算力交易。移动算力网络三层逻辑架构依赖多种关键技术的支撑，图4中的10个标号对应了10个关键技术点，将在4.2章节中分别展开介绍。4.2 移动算力网络潜在关键技术4.2.1 超融合轻量化本地算力资源池化技术4.2.1 超融合轻量化本地算力资源池化技术移动算力网络的应用场景丰富多样，不同场景和业务必将导致差异化的算力资源诉求。同时，移动算网节点必定面临海量部署、深度下沉、快捷交付的典型诉求。上述背景决定了移动算网节点必须17I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书引入具备超融合轻量化特征的算力资源池化技术：1.超融合算力资源管理：算力资源池应能够在单一资源池内、相对有限的物理计算节点（服务器）上，灵活按需地提供物理计算资源，如GPU、NPU、DPU、ASIC等，以及其他多形态的计算资源隔离和分配对象，如VM、裸金属、容器、函数等。并实现各类资源的共池共节点智能混合调度，从而最大程度满足业务诉求，并最大程度减少算力资源碎片；2.轻量化资源池：与当代云OS等算力资源管理系统相比，未来的算力资源管理系统应更为简洁，自身组件资源占用更低，一方面让移动算网节点的交付工作量最小化，另一方面尽可能将移动算网节点宝贵的算力资源提供给业务应用。综上，针对移动算网节点场景的超融合轻量化资源池化技术，属于移动算力网络领域的关键技术之一，有待持续研究与突破。4.2.2 核心网用户面Mesh互联4.2.2 核心网用户面Mesh互联随着越来越多的边缘计算节点部署到网络中，提供了便捷的边缘接入云的能力。CDN业务的边缘和中心互访实现业务回源机制、2B园区业务互访等，都对核心网用户面提出了能够在地市级、区县级广域覆盖范围，实现组网上能互联，业务上能互通的要求。移动算力网络内不同节点之间的应用和算力可利用用户面网元UPF的 N9/N19接口已具备的广域互联互通能力，实现UPF拓扑灵活调整和按需路由转发，直接将广域多个分布式算力节点组网成一朵云，使能行业多子网跟随业务和算力流动，相比边缘云基于专线互通的方式节省运营商额外的专网建设成本。进一步的，移动网络可以通过Mesh互联的方式提供UE到边缘算力的连接以及UE到中心云算力的连接。从而使得应用能够灵活将服务部署到UE算力、边缘算力以及中心云算力，然后通过5GS提供的标准化接口对业务流在部署在不同算力节点的服务之间进行灵活协同和调度。4.2.3 移动网络流量策略控制4.2.3 移动网络流量策略控制移动算力网络节点既包括承载算力的边缘云，也包括承载移动接入和用户数据流转发的5G网络功能，在移动算力网络系统中需要云网两方跨越边界有效协同来为客户提供高效的云网融合能力，实现应用“一键入云”，5G边缘业务部署即可用的云网融合愿景目标。针对云网融合愿景目标，可以考虑在5G现有能力基础上构筑内生算力所需基础网络能力，使得5G核心网与内生算力实例之间的网络路由可以自动化协商，达成算力实例网络与APN之间的自动化映射。移动网路流量策略控制跨越当前网络内生算力与核心网之间的网络边界，简化了站内组网拓扑，实现UE入网即得算力服务。I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书184.2.4 算网统一资源调度及需求分解映射4.2.4 算网统一资源调度及需求分解映射移动算力网络是由海量的算网节点组成的超大规模跨地域分布式算网基础设施。在可预见的未来，移动算力网络所包含的算网节点总数很可能达到数千乃至数万量级，从而形成一个拓扑极为复杂的分布式资源网络。如何在一个如此巨大而复杂的网络上实现精准、高效的算网资源分配与调度，是当前业界尚未深入分析和有效解决的重大难题。从可商用性和用户友好性角度出发，当移动算力网络资源租户在移动算力网络上部署自有业务时，可能只会提供预期的算力资源和网络资源类型、数量与SLA诉求信息，甚至可能只希望提供一些业务应用层面能够感知到的服务体验要求。相应的，算网租户很可能既没有意愿也没有能力详细分析算网资源需求细节，并自行给出非常准确的资源申请要求。在这种情况下，移动算力网络的管理编排层必须具备将租户的高层次、大颗粒、抽象化业务诉求翻译为具体详细可实施的算网资源要求，并结合现网各算网节点的地理位置、网络条件、业务负载、算力类型等信息，实现精确化、智能化调度，并通过这种调度让租户获得的算网资源最大化满足其原始业务要求。由此可知，对用户业务意图进行分析以生成详细算网资源需求，并针对算网资源进行联合调度发放的算网统一资源调度技术，是移动算力网络实现大规模商用的关键支撑性技术之一。4.2.5 移动网络算力节点状态感知4.2.5 移动网络算力节点状态感知首先，移动算力网络管控层支持算网资源感知：移动算力网络感知移动算力网络节点及节点上算力服务的信息，如节点上的算力资源类型、算力服务类型等，同时够感知移动通信网络的业务需求，如UE注册、会话建立等；移动通信网网络节点作为提供算力方时，应能针对自身的算力能力在移动算力网络中进行注册；移动算力网络应能主动发现可用的算力资源，并实现算力资源的纳管；算力服务的能力还可包括移动通信网络特有的能力，如网元支持的最大同时接入用户数，支持的最大同时在线会话数，网元支持的上下行保证带宽，最大带宽等。其次，移动算力网络管控层支持节点资源状态监控：移动算力网络管理编排层对移动算力网络节点状态、服务负载情况等进行监控和管理，为资源编排和业务调度提供实时数据支撑。4.2.6 算力感知的移动会话管理4.2.6 算力感知的移动会话管理在边缘计算超分布规模部署场景下，当前5G网络只能根据用户位置就近选择边缘应用服务，不能依据算网整体资源情况选择，容易造成系统局部负载过高，整体系统容量不高的问题。为此，5G网络需要增加边缘算力感知能力，获取边缘计算节点部署的算力信息，包括算力实例运行状态、所处服务器的计算资源类型、运行环境、资源负载等信息，从而实现最佳的5G网络用户面和边缘应用服务器的选择，以19I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书便满足用户应用体验保障的同时，最大化5G网络资源和边缘计算资源的利用率，提升系统容量。5GC实现算力感知的移动会话管理可以考虑两种方式：1）集中式。是指5GC控制面同时感知算力信息和网络信息，根据算网资源优化目标，选择最佳的边缘计算节点以及对应的用户面，并通过控制面向选择的UPF下发用户面转发规则，创建所需移动会话。该集中式方案适用于边缘计算节点稀疏分布场景；2）分布式。是指用户面感知边缘算力信息，并在用户面直接动态生成转发规则，控制面只负责用户面的邻居关系，避免控制面频繁更新用户面转发规则带来的信令风暴。分布式方案更适合于边缘计算节点规模密集部署以及业务动态调度场景。算力感知的移动会话管理是实现算网融合下保证用户体验和系统容量最大化的关键。4.2.7 算网业协同实时调度4.2.7 算网业协同实时调度用户在移动网络中移动时，会存在基站切换、核心网用户面切换以及业务切换等情况。由于当前网络和业务运行在不同的业务域内，且只有网络侧单方向对外提供能力开放接口，网络只能被动的被业务侧调用，不能感知业务侧的变化，当业务侧发生故障造成业务迁移或重部署情况下，导致网络侧不能及时同步调整路由，影响业务体验。为了在运行态实现网络、业务和算力资源间的最佳协同调度，移动算力网络架构中应该具备一个能够感知到网业算的控制功能实体，基于网业算的互通情况、分布情况和资源情况，结合用户位置、用户访问业务的提供者和业务所需算力，做出综合的判断。在发生UE移动、业务实例迁移、业务重部署时，能够同步优化业务资源调度和网络会话管理，实时保障业务路由最佳，以及高资源利用率。4.2.8 算网体验QoS保障4.2.8 算网体验QoS保障考虑到 3GPP网络架构中定义的面向用户和业务的QoS机制满足不了对算力质量的保障，为保证移动算力网络端到端业务体验，需要考虑引入新的针对移动算力网络的QoS机制。新引入的QoS参数，可以考虑上行QoS由终端侧应用标记，基于指定的参数，网络侧翻译成端侧应用对算力资源的需求，包括：计算资源类型、计算资源大小、网络时延等级、计算时延等级，以及协助算力任务分配和算力资源调度所需的UE位置信息等。后续在5G-A的标准化过程中，可以通过直接新增QoS参数，或者新建算力QoS profile来携带相关参数进行会话建立以及算力任务分配和资源选择。算网管控层基于这些算网QoS参数来选择不同的转发路径和算力节点处理相关业务。计算类型和大小决定了算网管控层选择具备对应条件的算力节点；网络时延等级决定了选择用户面路径的圈层，例如是区县级、地市级还是省中心的用户面路径；计算时延和计算资源与要处理的业务类型有关，算网管控层应做出综合策略。同时算网QoS需具备动态调整能力以保障业务体验。I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书204.2.9 端边云算力共享服务层4.2.9 端边云算力共享服务层移动算力网络除了提供基本的网络接入与转发、不同类型的算力资源等基础设施能力之外，必须通过引入适当层次的基础设施能力服务层，让算网应用开发者可以通过近似于cloud-native的模式实现便捷高效的应用开发与适配。在充分利用移动算力网络所提供的各类接入、转发、计算资源能力的同时，最大程度降低应用开发者的学习门槛，并使能开发者以极简方式实现应用的广域协同、跨站弹性、多点灾备等高级业务能力。在此基础上，上述服务层应当能够提供极易使用的端-边通信与协同机制，帮助UE侧App开发者以IT化的开发体验和软件模式实现对算网资源和应用的调用与协同，让App开发者无需理解移动通信、移动算力网络底层技术细节，即可充分发挥移动算力网络的价值。综上，有效抽象和封装移动算网基础设施能力的服务化技术，对于吸引移动算网业务应用开发者，丰富移动算网应用生态，具有极为关键的作用。4.2.10 多租户自服务的算网一体能力开放4.2.10 多租户自服务的算网一体能力开放移动计算网络作为算网融合的基础设施，其用户包括个人用户、运营商、第三方垂直行业用户。移动算力网络通过能力开放接口为各类用户提供安全隔离的端到端移动接入的租户环境，包括算力资源类型（CPU/GPU/NPU）及形态（VM、容器、函数）、5G网络切片、终端用户群组、VPC网关等。从开发者友好性以及应用快速开发和部署角度看，移动算力网络需要能够提供算网一体的租户环境，提供符合云计算租户习惯的操作，使得用户不需要关心其租户环境的网络接入的多样性和复杂的组网逻辑。这里面临的挑战是，1）现在5G网络切片机制虽然提供了5G网络的定制化，但与云计算租户机制是分离的，需要在资源模型和操作流程上打通，使得用户在获得租户环境时，自动完成5G切片和租户网络的统一，最大化减少5G网络的学习成本；2）针对不同用户的差异化需求，移动算力网络需要能够提供分级的租户自服务能力。这里的分级自服务是指用户可以通过算网一体开放接口按需定制不同规格的移动算力网络租户环境，包括所需的计算、存储、网络、终端用户群组等资源类型和功能，并且根据用户等级，为不同用户开放不同的租户算网资源操作权限，包括对本地计算资源和网络QoS调整、用户群组管理、业务调度、访问控制等。可见，算网一体能力开放是移动算力网络作为算网融合基础设施对外提供服务、构建商业生态的关键界面和技术手段。21I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书为推动移动算力网络产业的快速发展，IMT-2020（5G）网络工作组从技术、商业、实施三个方面提出倡议：凝聚产业共识，建设技术体系。凝聚产业共识，建设技术体系。与算力网络相比，移动算力网络这一概念在业界尚属新生事物。针对移动算力网络的核心定义、产业愿景、典型场景、架构组成、能力特征、关键技术、产业标准等内容，业界亟需充分讨论，并形成普遍共识。在此基础上，才有可能建立统一、严谨、完备、开放的移动算力网络技术体系，清晰定义开放式服务化算网基础设施技术愿景，为相关产业的快速健康发展提供有力的技术引导与支撑。孵化产业生态，创新商业场景。孵化产业生态，创新商业场景。在移动算力网络产业推进的过程中，应当遵循ICT基础设施产业发展的普遍规律，坚持商业与技术双重驱动的基本理念，高度重视典型商业场景对于移动算力网络产业成4.3 移动算力网络架构形态展望移动算力网络对架构影响有以下三类潜在方案：1.通过增加新的核心网网络功能，来支持移动算力网络的新增能力。新增核心网元承担算力节点管理、算力需求分解等任务。通过控制面信令交互完成算力节点注册认证、算力状态信息感知等功能。新的网络功能需要和算网大脑进行交互，完成算力节点信息的同步，以及算力服务状态的同步等，实现算力网络与移动通信网络的实时信息交互，并通过算力网络功能模块可开放服务化接口，为移动通信网络提供算力服务。2.通过对网管系统进行增强，来支持移动算力网络新增能力。利用网管系统对硬件资源进行抽象，并进行统一调配。由管理编排系统进行算力相关信息收集，核心网网元可利用获得的算力相关信息增强现有网络。网络管理和编排系统复用了现有的NFV架构和NFV及管理接口。3.通过对应用使能层或能力开放平台增强，来支持移动算力网络新增能力。新增算力使能层或增强能力开放平台，增加算力节点管理、算力需求分解等功能，同时可以和应用侧进行更好的算力服务交互。应用层新增算力节点注册认证、算力状态信息感知等功能。通过算力网络使能层和算网大脑进行交互，完成算力节点信息的同步，以及算力服务的同步等。移动算力网络产业发展倡议I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书22目前5G-A网络架构与主要功能基本确定，但移动算力网络作为新兴技术之一仍然处于探索早期。技术的演进，尤其离不开业务场景与商业闭环。因此随着5G-A的进一步深入，在以面向消费者的沉浸化业务、面向行业的智能终端协作/产业算网、面向网络的能力优化为代表的场景牵引下，移动算力网络需要面向长期网络演进，逐步构建起完整的逻辑框架及技术体系。基于目前的研究，在基础设施、算网协同、运营管理等三个层面，移动算力网络可以在泛在异构资源池、高效本地互联、全局算力感知、算网协同实时调度、业务QoS体验保障、以及算网能力的服务化统一编排调度和能力开放提供上进一步加快研究。希望通过未来三到五年的时间，使移动算力网络成为通信产业繁荣发展的基石，真正为产业链各方的商业正循环提供助力。功的关键牵引作用，由标准组织、运营商、设备厂商、业务厂商、终端用户等生态伙伴密切协同，共同打造一系列商业价值鲜明、易于规模复制的精品商业场景，为移动算力网络的发展提供有效助力。坚定产业信心，明确实施路径。坚定产业信心，明确实施路径。移动算力网络概念的提出，是移动网络面向算网融合演进的重要方向。移动算力网络的建设与实施，与5G MEC的演进与发展同样紧密关联。5G MEC的规模建设与成功商用，必将成为移动算力网络实施与演进路径的坚实起点，并将为移动算力网络的建设与运营积攒宝贵的技术积累与商业经验。为此，运营商、设备厂商、标准组织及相关产业生态伙伴应共同坚定产业信心，积极推动移动算力网络的技术研究、场景验证与商业实践，以移动算力网络愿景目标为牵引，统筹后续发展建设规划，为整个产业的后续发展绘制清晰的产业路线图。总结和展望23I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书缩略语列表I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书24参考文献1 3GPP TS 23.288:Architecture enhancements for 5G System(5GS)to support network data analytics services.2 3GPP TS 23.548:5G System Enhancements for Edge Computing;Stage 2.3 中国移动算力网络白皮书R,中国移动通信研究院，20214 算力感知网络技术白皮书R,中国移动通信研究院，20215 ITU-T,“Requirements of Computing and network convergence Network for IMT-2020 network and beyond”,20216 ITU-T,“Use cases and requirements of computing-aware networking for future networks”,20217 3GPP TS 22.261,“Service Requirements for the 5G system;Stage 1”,Release 18.25I M T-2 0 2 0(5 G)推 进 组面向5G-A的移动算力网络需求及潜在关键技术白皮书主要贡献单位

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页 1联系我们： Sub-THz信道探测与 6G测试台的FPGA定制用于6G研究的Sub-THz测试台6G 研究尚处于襁褓阶段。国际电信联盟称为“网络 2030”的愿景还未最终定型。虽然业界距离启动标准开发尚有时日，但太赫兹以下（sub-THz）频率已经成为研究的重点。在 Sub-THz（100300 GHz）或太赫兹（300 GHz3 THz）频谱实现高吞吐量性能需要用到极大的调制带宽。研究人员需要一个灵活且可以扩展的测试台，以便在 6G 演进的同时深入了解他们的设计具有怎样的性能。是德科技白皮书 用于 6G 研究的新 Sub-THz 测试台介绍了适用于 D 频段（110170 GHz）和 G 频段（140220 GHz）的测试台，该测试台可通过误差矢量幅度（EVM）方法测量波形质量，调制带宽高达 10 GHz 占用带宽。高性能多信道设备和硬件与灵活的信号生成与分析软件相结合，可以帮助研究人员评测 6G 候选波形。Sub-THz 频率存在许多未知特性。确定这些新频段和极限调制带宽可能达到的 EVM 系统性能水平就是其中一个关键的研究领域。信道特性则是另外一个未知因素。白皮书页 2联系我们： 达到 100 Gb/s 或以上数据速率可能需要使用高符号率和大调制带宽，占用带宽可能高达 10 GHz。这些带宽受无线硬件和信道的影响，引入了非常大的线性幅度和相位损伤。自适应均衡器之类的接收机基带算法能够减轻这样的损伤。此外，您可能希望使用多路 输入/多路输出（MIMO）方法提高对信道的利用率，同时发送和接收多个独立的数据流，实现更高的吞吐量。传输多个数据流除了需要使用 Sub-THz 频率的多个硬件信道之外，还需要新的空间编解码算法。最后，业界也在考虑实现 6G 认知无线电等先进能力。实现 这些能力需要对动态空白感测算法以及共享频谱的多个用户之间的共存展开研究。通过在受控的实验室环境中测试 Sub-THz 频率的基带算法，您能够以可重复和可控的方式评测许多场景，从而在外场部署之前经济高效地发现、诊断和调试潜在问题。本白皮书介绍了如何使用是德科技的 Sub-THz 测试台在 D 频段进行大带宽的 6G 信道探测研究。测试台使用信道探测信号生成与分析软件，以及用于测量波形质量 EVM 的硬件设备，展示了如何使用同一系统满足不同研究领域的测量需求。接收机系统通常使用基带功能来减轻信道损伤。本白皮书介绍了如何定制测试台接收机的现场可编程门阵列（FPGA），从而在通过空中接口（OTA）信道传输大带宽信号的过程中 评测实时基带算法。本文进一步展示了如何定制测试台接收机来实现实时自适应均衡器和比特误码率（BER）测量。然而，定制方法不止可用于这个应用软件，还使其他 FPGA 实施能够用于 6G Sub-THz 研究和测试。页 3联系我们： 使用Sub-THz测试台进行信道探测 信道探测是测量信道对脉冲做出的响应。如果信道为线性且不随时间发生变化，您可以预测信道对输入的各种信号所做出的响应。系统将会计算对输入信号中每个脉冲做出的响应，并将输出响应加在一起，得到对信号的总输出响应。这个过程叫做卷积。信道探测过程包含三个关键步骤：1.将已知信号发往信道2.捕获从信道发过来的信号3.通过比较发射信号和接收信号来计算信道响应图 1显示了一个包含多个反射目标的自由空间环境。当天线将信道探测信号发送到这个环境中时，采集硬件会捕获到达接收天线的信号功率。您可以使用信道探测软件来分析信号功率。图 1.信道探测过程信号生成PathWave N7608C信号生成软件自定义调制软件信号分析PathWave 矢量信号分析软件(VSA)信号分析软件生成硬件通道采集硬件页 4联系我们： 6G信道探测系统概况图 2 显示了 D 频段的信道探测配置。该测试台还可以在 D 频段和 G 频段执行 EVM 测量。是德科技的 PathWave 信号生成定制调制软件负责生成信道探测信号，而是德科技的 PathWave 矢量信号分析（VSA）软件负责对信号进行分析。该软件在 AXIe 嵌入式控制器 PCKeysight M8195A 65 GSa/s 任意波形发生器（AWG）上运行。以下是设置测试台和信号流动过程的步骤：1.使用 PathWave 信号生成软件生成信道探测信号并将其下载到 M8195A 65 GSa/s AWG，从而创建 6 GHz 的调制中频（IF）信号。2.使用 Virginia Diodes Inc.（VDI）公司1的紧凑型 D 频段上变频器将 6 GHz 中频上变频至144 GHz，以便执行下一步。3.使用发射喇叭天线将信道探测信号发送至安装了反射器的电波暗室。接收喇叭天线接收信道探测信号。4.使用 VDI 紧凑型 D 频段下变频器将接收到的信道探测信号下变频到中频。5.使用是德科技的 UXR 多信道高性能示波器捕获中频信号并对其做数字化处理。6.使用 UXR 多信道高性能示波器的 PathWave VSA 软件采集数据，对数字化之后的中频信号进行信道探测分析。配有功率分离器的单个 Keysight E8267D PSG 矢量信号发生器为 VDI上/下变频器提供低相位噪声本地振荡器（LO）。如果变频器需要进一步分开以便探测信道，您可以使用单独的信号发生器。图 2.D 频段信道探测系统页 5联系我们： 电波暗室内部 具有 9 至 10 波束宽度的喇叭天线通过空中接口传输和接收信道探测信号。放置在电波 暗室内的反射器说明了图 3 中的多径效应。安装在 VDI 变频器顶部的激光指示器可以协助您将光束指向反射器。射频电波暗室内的两个反射器代表信道。测试台设备以及发射和接收天线位于电波暗室前方的桌子上。俯视图中的灰色矩形表示桌子，红色方框表示桌子上的仪器。反射器距离发射和 接收天线分别为大约 1米和 2 米。在探测信号传输期间，接收天线可以看到发射的信号在 不同时间的两次主要反射。图 3.装有反射器的电波暗室内部视图（左）和俯视图（右）RxTx1 m2 mTxRx反射计反射计反射计反射计页 6联系我们： 6G信道探测测量如需配置 N7608C PathWave 信号生成自定义调制软件（图 4），请选择“调制快捷方式（Shortcut by Modulation）”“信道探测（Channel Sounding）”，然后选择序列长度（符号数）和符号率。其他参数保持默认值。配置参数后，测试台生成信道探测信号并将其下载到 M8195A 65 GSa/s AWG。图 5 显示了在 144 GHz 处进行的信道探测测量。图 4.N7608C PathWave 信号生成自定义调制软件的信道探测设置图 5.PathWave VSA 在 144 GHz 处进行的信道探测测量页 7联系我们： 在屏幕左上角探测测量结果之前显示的是所采集数据的频谱，在左下角显示的是信道探测 测量指标。频谱有助于验证信号是否存在。测量指标可以告诉您哪些损伤可能影响信道 测量。右侧则显示了信道响应的频域（上）和时域（下）图。我们最关注的迹线是脉冲响应，即下方的迹线。这条迹线显示了对以不同时延发送到信道内的脉冲的反射。如果将迹线格式设置为显示相位，那么这一信息会包括它们相对于测量载波的时间、幅度和相位位置。峰值出现在时间=0 处，位于迹线的中心。在这个特定的测量中，有两条幅度接近的路径和几个较小的峰值。这两条路径的幅度相似但不完全一样。由于反射器是用同样的材料制成，因此幅度差异是由自由空间损耗或光束未对准造成的。如果反射器的材质是玻璃、木材或石膏板，幅度差异可能会更大。增量游标测量增量游标测量有助于测量两个峰值之间的时间差。图 6 显示了在 7 ns 处（脉冲响应测量的右上角）进行的增量游标测量的特写。电磁波在空气中的传播速度约为每秒 3 亿米，或者说每米约为 3.33 ns。两个反射器之间的路径差约为 2 米，相当于路径之间相隔约 6.7 ns。这个时间差与使用增量游标测得的 7 ns 有关系。较小的峰值可能是仪器和房间墙壁的反射。正如迹线所展示，随着信号继续在房间内反弹，功率会逐渐降低，直至没入本底噪声中。图 6.PathWave VSA 增量游标测量的特写页 8联系我们： 信道响应测量主峰值比本底噪声高 45 dB 左右。一部分噪声包括在时间上不相关的高斯噪声。您可以对多个信道响应测量值进行平均，功率不相关部分的平均值将趋近于零（矢量平均）。您可以通过增加重复次数来获取更多重复的探测信号，并在计算探测响应时对它们进行平均。测量时间会增加，但测量结果对符号时钟误差的敏感度会上升。如果测量难以与较少的 重复同步，您可以通过这个途径从噪声中提取信号。另一种执行平均的方法是在计算完信道响应后再进行平均（图 7）。选择“测量设置（MeasSetup）”“平均（Average）”“RMS 视频（指数）（RMS Video(Exponential)）”，将默认类型设置为 RMS。这种方法会对部分 VSA 结果使用 RMS 平均，对信道响应迹线 使用矢量平均。矢量平均之后的主峰值比本底噪声高 70 dB 左右，提高了25 dB。图 7.矢量平均后的 PathWave VSA 结果这个信道探测解决方案支持多个接收信道，因此您可以测量信道响应的相对差异。当天线指向不同的方向或具有不同的极化时，这种测量方法很有帮助。页 9联系我们： 定制Sub-THz测试台接收机的FPGA图 8 显示了一种改进型 Sub-THz 测试台，其中使用了 Keysight M8131A AXIe 数字化仪 代替 UXR 多信道高性能示波器。您可以使用 Keysight M8132A 640 Gb/s 数字信号处理（DSP）模块来定制测试台接收机的 FPGA。M8132A 640 Gb/s DSP 模块通过光数据接口（ODI）链路连接到 M8131A AXIe 数字化仪。图 8.用于定制 Sub-THz 测试台接收机 FPGA 的设备组合 测试台概况多通道 Keysight M8195A 65 GSa/s AWG 可生成宽带调制中频信号。M8195A 65 GSa/s AWG 具有 25 GHz 模拟带宽，但通常会为这个应用生成 4至 6 GHz 的中频。这些中频足够高，以至于能够在上变频至 Sub-THz 频率后滤除多余的图像产物；同时也足够低，可以发挥 M8195A 65 GSa/s AWG 的过采样处理能力实现更佳 EVM 性能。页 10联系我们： 紧凑型 VDI D 频段或 G 频段上变频器将来自 M8195A 65 GSa/s AWG 的 4至 6 GHz 中频（取决 于调制带宽）变频至所需的 Sub-THz 频段。上变频器为本振频率使用 6 倍频系数。配有选件UNY 的 Keysight E8267D PSG 矢量信号发生器为 VDI 上变频器提供低相位噪声本振。在接收端，紧凑型 VDI 下变频器将信号变频回 4 至 6 GHz 中频。M8131A 32 GSa/s 数据流数字化仪对信号做数字化处理。根据采样率，我们通过一到两个 ODI 端口将数字化之后的数据传送给 M8132A 640 Gb/s DSP 模块。在 16 GSa/s 模式下使用 M8131A 32 GSa/s 数字化仪需要一个 ODI 端口，而在 32 GSa/s 模式下使用则需要两个 ODI 端口。每个 ODI 端口以14.1Gbps 运行，处理 M8131A 32 GSa/s 数字化仪模块的完整采样率（M8131A 需要16 GSa/s x 10 比特=160 Gbps 的吞吐量，ODI 链路提供 12 个通道 x 14.1 Gbps=169 Gbps）。您可以串联或并联使用额外的 M8132A 640 Gb/s DSP 模块，但通过 ODI 接口的每次跳接都会在两端增加一个小的先进先出（FIFO）时延。M8132A 640 Gb/s DSP 模块包含两个 Xilinx VU9P FPGA，您可以使用用户特定的硬件描述语言（HDL）代码和 PathWave FPGA 编程环境对其进行定制。图 9 显示了系统的高级方框图。PathWave 系统设 计软件生 成 6 GHz 中频波 形并将其下载到 M8195A 65 GSa/s AWG。VDID 频段上变频器使用 Keysight PSG 信号发生器本振将中频上变频至144 GHz。喇叭天线 通过空中接口在信道中发送 144 GHz 信号。另一个喇叭天线接收该信号。PSG 信号发生器 本振将这个信号下变频回到 6 GHz 中频。图 9.Sub-THz 测试台高级方框图M8195A任意波形发生器6 GHz6 GHzODI 光链路通过 DMA 传输的FPGA 均衡器系数和符号射频144-GHz上变频器144-GHz下变频器M8131AM8132A用于生成 QPSK 信号的 PathWave 系统设计软件页 11联系我们： 一台 32 GSa/a M8131A 对 6 GHz 中频进行数字化处理，并通过 ODI 光链路将数字化样本传输至 M8132A DSP 模块。实时均衡器在 M8132A 640 Gb/s DSP 模块内运行，该模块通过直接存储器访问（DMA）将均衡的 IQ 数据和均衡器系数传输给 PC 主机以便进行后期处理。使用 PathWave 测试自动化软件构建的 6G 软件可显示这些数据。DSP模块概况M8132A 640 Gb/s DSP 模块具有两个 Xilinx VU9P FPGA（图 10）。在两个 FPGA 完成实时处理后，数据通过 ODI 光链路从 M8131A 数字化仪流向 M8132A 32 GSa/s 数字化仪 DSP 模块。用于 8 GHz 符号率实施的均衡器设计由两个 FPGA 共享。第一个 FPGA（FPGA A）包含下变频器、触发器和根升余弦（RRC）滤波器抽取模块。第二个 FPGA（FPGA B）包含均衡器和 BER 模块。图 10.M8132A DSP 模块方框图FPGA BXilinxVU9P（用户可访问）电/光 光/电电/光 光/电FPGA AXilinxVU9P（用户可访问）接口 FPGA（用户不可访问）16 x 22 Gb/sODI 1ODI 2ODI 4 或8 x 10 GbEODI 3参考时钟输入/输出触发输入/输出同步输入/输出10*GPIOAurora(32 Gb/s)Aurora(32 Gb/s)触发器 GPIO触发器 GPIO通过第三代 PCIe x8 接口连接计算机主机或嵌入式控制器的 AXle 背板页 12联系我们： 定制测试台接收机的 FPGA图 11 提供了定制 Sub-THz 测试台接收机 FPGA 的详细方框图。图 11.定制 Sub-THz 测试台接收机 FPGA 的详细方框图红 框 代 表 使 用 PathWave FPGA 定 制 的 M8132A 640 Gb/s DSP 模 块 中 的 FPGA。一 个 FPGA 本振模块将中频从6 GHz下变频至复合基带。幅度触发器将接收波形与来自 M8195A 65 GSa/s AWG 的参考波形在时间上粗略对齐。后者在均衡过程中充当参考。样本偏移模块会重新定义时间对齐，并在幅度触发后进一步将接收波形与参考波形对齐。在触发和对齐之后，RRC 滤波器将抽取四分之一的信号，以便降低符号率进行均衡。均衡器有 20 个采用最小均方（LMS）自适应更新算法的并行有限脉冲响应（FIR）滤波器。经过均衡的 IQ 符号通过 DMA 发送至 PC 主机。FPGA BER 模块从均衡后的 IQ 符号中恢复比特并将它们与参考符号中的 参考比特进行比较，从而计算未编码的 BER。由 LMS 自适应更新算法提供的 20 个 FIR 系数也通过 DMA 发送给 PC 主机。绿色框表示 PathWave 测试自动化软件的控件和软件显示程序。这个程序可以显示通过执行快速傅里叶变换（FFT）算法将 FIR 时域系数转换至频域，得到的 IQ 星座图、BER 随时间的变化以及均衡器频率响应。发射机脉冲整形滤波器RRC=0.35M8132A FPGAPathWave 测试自动化控制和可视化软件M8131A 数字化仪144-GHzOTAPSG 信号发生器频率：23 GHz电平=18 dBm32 GSa/s数字化仪中频：6 GHzFs:32 GSa/s80 个样本/时钟基带实部在 PathWave FPGA 中开发的信号处理FPGA AFPGA B均衡的 IQ 符号20 FIR 系数20 FIR 系数Fs:32 GSa/s80 个样本/时钟复基带Fs:8 GSa/s20 个样本/时钟复基带LO:6 GHzRRC 4样本偏移幅度触发FIR20FIR2FIR1BERIQ 星座图BER 图和统计数据均衡器响应图LMS 更新参考信号RAMFFTFs:8 GSa/s Fsymb:8 Gsymbol/s 样本/符号：1PathWave 系统设计软件中的基带信号生成功能调制：QPSK/QAMFs：64 GSa/s符号率：8 GHz每符号样本数：8中频：6 GHzM8195A 任意波形发生器上变频器144-GHz下变频器样本提取器样本容器页 13联系我们： 测量示例图 12 显示了在 144 GHz 处执行 OTA 测量的结果，其中使用了定制实时 FPGA 均衡器实施，且符号率为 8 GHz。上方迹线中的复合均衡器响应显示了幅度与频率的测量结果。蓝色迹线来自均衡器在初始化期间的首次高信噪比（SNR）运行，因此它是静态的。红色迹线表示当前的复合均衡器响应，因此它是动态的，并且会对通道条件的变化做出响应。显示 I 与 Q 关系的星座图位于右下方的迹线中。BER百分比与时间的测量结果显示在左下方的迹线中。如果是在时变通道上进行这些测量，您会看到复合均衡器响应、IQ 星座图以及 BER 与时间 测量结果随着通道响应发生变化。在测试运行期间，控制面板在用户界面和测试程序之间提供了实时控制功能。用于测试程序外部设置的数字控制按钮和事件按钮可在运行测试程序时激活特定操作。例如，您可以重置均衡器系数和 BER 测量值，并根据需要保持和重启均衡器系数。图 12.在 144 GHz 处使用定制实时 FPGA 均衡器实施和 8 GHz 符号率完成的 OTA 测量页 14此信息如有更改，恕不另行通知。是德科技，2021年，2021年4月23日，印于北京，7121-1062.ZHCN联系我们： 如欲了解更多信息，请访问：如需了解关于是德科技产品、应用和服务的更多信息，请与是德科技联系。如需完整的联系方式，请访问： 研究需要在 Sub-THz 频段进行信道探测，从而确定信道传播特性。实现100 Gb/s 单独速率的关键指标包括 EVM、BER 和数据吞吐量。高达 10 GHz 占用带宽的大调制带宽会通过无线硬件和信道引入较大的线性幅度损伤和相位损伤。您可以使用接收机基带算法减轻这些损伤，从而优化数据吞吐量并尽量降低 BER。除了测量波形质量（EVM）之外，是德科技的 Sub-THz 测试台还可以使用信道探测信号 生成与分析软件执行信道探测。您还可以添加 DSP 模块，从而使用自定义/专有算法打造定制的测试台接收机。本文中的示例使用了一台实时自适应均衡器和 BER，但是这种方法也支持 6G 研究和测试的其他 FPGA 实施。致谢是德科技衷心感谢 Virginia Diodes Inc.(VDI)公司提供了本白皮书中所述的 VDI D 频段和 G 频段硬件。资源点击 6G 研究的新 Sub-THz 测试台。1.Virginia Diodes,Inc.

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请务必阅读正文之后的免责条款部分 1/38 行业研究|信息技术|技术硬件与设备 证券研究报告 技术硬件与设备技术硬件与设备 行业研究报告行业研究报告 2023 年 11 月 17 日 虽为蓝海、亦为.

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证券研究报告 请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 行业深度报告通信行业深度报告通信 20232023 年年 1111 月月 2020 日日 Table_Title卫星互联网建设重要性.

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证券研究报告：通信|深度报告 2023 年 11 月 17 日 市场有风险，投资需谨慎 请务必阅读正文之后的免责条款部分 行业投资评级行业投资评级 强于大市强于大市|维持维持 行业基本情况行业基本情况.

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免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。1 证券研究报告 科技科技 一体两翼，孕育新机一体两翼，孕育新机 华泰研究华泰研究 通信通信 增持增持 (维持维持)通信设备制造通信设备制.

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证券研究报告：通信|深度报告 2023 年 11 月 15 日 市场有风险，投资需谨慎 请务必阅读正文之后的免责条款部分 行业投资评级行业投资评级 强于大市强于大市|维持维持 行业基本情况行业基本情况.

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请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容20232023年年1111月月1717日日【国信通信国信通信 行业行业专题专题】行业研究行业研究 行业专题行业专题通信通信 通信设备通信设备投资评级：超配.

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本公司具备证券投资咨询业务资格，请务必阅读最后一页免责声明 证券研究报告 1 卫星互联网行业深度报告 卫星互联网建设与应用推进，商业航天新势力整装待发 2023 年 11 月 17 日 历经多年发展，.

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从需求到实践:6G超大规模天线的技术演进中 国 移 动 金 婧2 0 2 3 年 9 月 2 6 日目 录23分布式MIMO演进之路2集中式MIMO演进之路16G新需求沉浸式云XR、全息通信、数字孪生等6G新业务的出现对网络性能指标提出了更高的要求如100Gbps级别的峰值速率、10100Gbps的用户体验速率、相比5G有23倍的谱效提升等，MIMO技术如何演进才能适配上述的极致性能需求？新业务、新场景驱动新的需求体验面向6G新的场景和需求，多天线技术仍将发挥最重要的作用6G典型场景6G网络关键能力目 录43分布式MIMO演进之路2集中式MIMO演进之路16G新需求集中式MIMO的发展现状3GSmart Antenna初步探索MIMO能力4G标准支持最高8通道5G标准及商用最高支持64通道从MIMO到Massive MIMO部署与维护成本高组网性能无法满足6G极致要求部署、维护和功耗成本均随天线数的增加而增加2466310436230200040008T32T64T 设备功耗现网宏站对密集场景及室内覆盖场景仍有性能瓶颈，尤其是FR2频段的应用并不理想，面向未来6G的极致性能要求还需持续演进从3G到5G时代，天线规模发生了显著的变化，5G超大规模天线技术具有许多优势，但面向6G的极致性能要求还需持续演进【减成本降功耗】新形态阵列和架构设计 考虑新材料、工艺的引入，设计新型阵列形态和MIMO架构，实现更低的成本、功耗p 把天线阵元在一定孔径上稀疏布置，用较少的天线数达到与均匀阵类似的性能p 均匀阵天线数越多，可稀疏的比例越高，可达50% ，而性能可以达到接近均匀阵的水平p 优势：简化结构，降低造价面向商用化的高性价比天线架构设计（性能-成本-复杂度等折中）数字通道模拟部分移相器Analog BF 1Digital BF 1UE1UE2UE3UE4p 高性价比MIMO系统架构，包括：射频与通道连接方式、数模混合架构向全数字架构演进、近场模型影响等p 达成性能-成本-复杂度的折中稀布阵天线架构设计【减成本降功耗】新形态阵列和架构设计 考虑新材料、工艺的引入，设计新型阵列形态和MIMO架构，实现更低的成本、功耗基站智能反射面控制反射面p 将原有自然不可控电磁传播环境变为人为可控的电磁传播环境p 潜在应用场景：小区边缘覆盖提升，上行增强，室内覆盖增强，小区容量增强/热点增流等p 优势：低成本、低功耗、易部署基于新型电磁超材料的阵列设计小间距天线/全息MIMO研究p 通过减小天线间距，提升天线口径效率p 初步仿真结果表明：小规模阵列（4天线、8天线）可以以更小的阵列尺寸达到与传统MIMO相近的信道容量p 优势：体积小，能效高，可应用于终端、小站【提性能扩覆盖】中低频段超大规模MIMO6-7GHz频段作为未来6G网络的主要工作频段，其信道特性对超大规模MIMO组网提出新挑战随着部署频段的不断升高，基站覆盖距离越来越小，如何在相同站址数，基站能耗不明显增加的情况下，尽可能保证和5G相同的覆盖性能覆盖问题1289956728618167512068927570200400600800100012001400160018002.6GHz 3.5GHz4.9GHz6GHz覆盖性能 单位：mPDSCH PUSCH192天线阵子，100M带宽，PL计算模型：UMa随天线规模提升而出现边际效应小区平均谱效增益边缘用户谱效增益 2.6GHz，BW=100M，ISD=500m天线数与谱效关系非线性，单纯增加天线数无法有效提高频谱效率，同时还要考虑实际现网中对面板尺寸的要求56.8150.3624.840102030405060Performance gain(%)32(4v8h)vs16(4v4h)64(4v16h)vs32(4v8h)128(8v16h)vs64(4v16h)41.3360.917.7501020304050607032(4v8h)vs16(4v4h)64(4v16h)vs32(4v8h)128(8v16h)vs64(4v16h)【提性能扩覆盖】中低频段超大规模MIMO 多维度拓展超大规模MIMO潜力，挖掘组网性能上限AI使能低功效高谱效融合设计、简化信道反馈方案，提升MIMO信道反馈方案的多场景泛化性能探究超大规模天线更灵活的部署方案，包括集中式与分布式的融合、传统天线与新型天线的融合、多频段融合等超大规模天线下波束赋型管理、近场的测量与码本设计增强近场近场远场远场球面波球面波平面波平面波瑞利距离瑞利距离2?/?【提性能扩覆盖】毫米波频段大规模MIMO 面向FR2频段的毫米波组网，5G时代的实践经验并不成熟国外商用5G毫米波的可用性偏低，产业发展并不成熟，毫米波商用之路仍有很大挑战5G商用性能有很大提升空间图片来源：Opensignal问题和挑战n 信道条件苛刻：高频段信道除路径损耗本身较大之外，还需额外考虑人体损耗、氧气及雨水影响n 组网成本高：覆盖范围相对受限，同时硬件设备成本相对较高，对组网部署及网规网优提出更大挑战n 考虑大带宽色散现象、近场模型等对系统设计的影响【提性能扩覆盖】毫米波频段超大规模MIMO 设计高性能超大规模收发架构及传输方案，提升系统谱效，利用弥补信道损失毫米波高性能大规模收发架构设计高频多用户调度方案，实现低复杂度MU-MIMO传输方案优化，克服单用户信道不满秩带来的性能限制对抗色散效应的预编码设计和调度方案，解决波束分裂带来的性能损失高效传输方案设计高效波束管理方案，以用户为中心的解决方案通道数的提升不能带来明显的性能优势调度算法优化新算法可以有效提升mu配对数及吞吐量，并体现出高通道的性能优势目 录123分布式MIMO演进之路2集中式MIMO演进之路16G新需求6G 分布式MIMO演进evolutionevolution面向热点高容量场景，6G 分布式MIMO将以用户为中心，通过多节点智慧交互与协作提升用户一致性体验6G 分布式MIMO的演进目标用户体验速率边缘用户速率网络吞吐量速率提升多频率灵活扩展按需组网灵活性提升接入时延时延降低算力降低终端移动性终端复杂度、功耗切换时延n协作MIMO以用户为中心，以多节点间智慧交互与智能协作为基础，融合多频段传输特性，使得无边界用户体验在6G网络下成为可能。TRP1簇1簇2簇3TRP2TRP3TRP4TRP5TRP6 分布式MIMO物理层技术挑战大规模协作节点范围导致MIMO预编码复杂度的急剧提升，并且在算力约束下的容量增益有限。大规模节点的时频同步和校准工作是实现协作传输的必要条件。终端如何快速接入网络并选择合适的节点进行协作传输；用户的移动性影响如何实现无感切换BBU/AAU/RRU之间可能引入交叉前传链路导致前传架构不灵活面向商用网络的分布式MIMO，需解决 高性能、低复杂度与高灵活性 之间的矛盾性能（网络能力）性能（网络能力）灵活（网络灵活（网络质量质量）算力（网络效率）算力（网络效率）bestbesttradeofftradeoff6G 分布式MIMO挑战“不可能”面向商用网络的分布式MIMO，如何在性能与算力寻求折中方案仍有多重挑战分布式MIMO-算力调度与分簇：调度：低复杂度多TRP联合调度，资源分配算法动态分簇：综合考虑UE QoS需求,干扰抑制和算力的动态分簇算法，协作站点和UE双向选择。多节点协作下的联合SSB/CSI-RS/SRS参考信号设计低复杂度协作预编码方案：簇内CJT预编码：有限交互的低复杂度预编码(BD,MMSE channen inversion)簇间传输方案：结合布网，前传时延等因素确定，独立传输，协同干扰抑制 CJT传输TRP1簇1簇2簇3TRP2TRP3TRP4TRP5TRP6TRP1 预调度TRP2 预调度TRP N 预调度联合调度算法：SU/MU paring,新传/重传,资源分配调度信息/buffer更新，空口传输调度信息/buffer更新，空口传输调度信息/buffer更新，空口传输挖掘预编码和分簇算法的性能与算力的最优边界分布式MIMO-校准与同步同步：灵活部署，多TRP CJT传输时的精准定时同步。TA联合测量上报，校准信令增强：RAR，MAC-CE.校准：异站RRU间天线校准-站间收发校准信号异站RRU间天线校准-UE辅助的校准方法RRU内残留误差校准，TDD上下行天线校准不同TRP间的频偏/时延校准簇间同步簇间同步簇内同步簇内同步考虑实际系统同步和校准问题，需寻求鲁棒性解决方案基站侧RRU自校准的特殊时隙配置方法：RRU组1特殊时隙的第5、6个符号处于发送校准参考信号（CAlibration Reference Signal，CARS）时，RRU组2处于GP和接收状态，反之亦然(符号7/8)RRU之间互相发送校准信号实际验证中，发现高频的校准要求较高，也在提一些鲁棒性的方案分布式MIMO-接入与前传新型分布式MIMO架构导致BBU/AAU/RRU之间可能引入交叉前传链路动态簇灵活变化导致前传接口吞吐量增加更加智能的预编码，调度算法降低前传数据开销。接入：按照协作TRP构建协作同步信号。终端测量不同的测量同步信号进行上报和接入，直接接入协作网络实现接入即协作动态簇1动态簇2动态簇3用户移动信息交信息交互互切换：测量阶段：测量对象分为非协作节点和协作簇的参考信号通过L1/L2信令进行测量上报和切换指示，避免通过L3 RRM流程的复杂信令和长时延。切换环节：节点/协作簇间通过前传交互协作请求和确认信息优化终端快速接入和小区切换流程，降低前传数据开销，可有效提升网络灵活性分布式MIMO与网络协作通感依托分布式MIMO网络架构优势，构建全域通感算智融合网络，丰富6G业务类型技术原理网络协作感知的优势网络协作感知的优势:多节点协作感知可提升感知定位精度利用灵活节点布置提升感知信号强度，处理能力，避免通信/感知信号干扰。基站基站1 1基站基站2 2基站基站3 3节点节点 A A节点节点 B B节点节点 C C感知信号融合算法：感知信号融合算法：“软”融合：联合处理原始感知信号后，获取目标感知信息传输数据量大，需判断各节点信号关联性“硬”融合：各节点计算获得各自感知结果后，再进行联合处理传输数据量较小，需判断各节点结果可靠性分布式MIMO-样机验证依托东南载体协作项目，构建6G分布式实验MIMO系统，实现48数据流高谱效并行传输基于中国移动商用低成本RRU构建6G无蜂窝分布式MIMO试验系统首次实现支持5G商用终端无蜂窝分布式MIMO，验证空口校准、上下行的相干多用户传输等关键技术；实现48数据流并行传输，频谱效率达到0.2Kbps/Hz，技术指标国际领先综合试验平台可支撑低时延高可靠、无蜂窝毫米波系统、通感一体化等6G技术验证

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证券研究报告证券研究报告 20232023年年1111月月1515日日 卫星互联网专题：低轨卫星开启通信变革卫星互联网专题：低轨卫星开启通信变革1中泰证券中泰证券 通信首席分析师：陈宁玉通信首席分析师.

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中国电信RedCap 场景白皮书Page 1 of 54中国电信RedCap 场景白皮书Page 2 of 54目录目录1 RedCap 概述.72 RedCap 应用场景.82.1 智慧电力.92.1.1 数采类场景.92.1.1.1 智能台区.92.1.1.2 配网 PMU.102.1.1.3 线路故障监测.112.1.2 视频类场景.132.1.2.1 电力巡检.132.1.2.2 作业安全管控.162.1.3 远控类场景.182.1.3.1 配电自动化三遥.182.1.3.2 秒级负控.192.1.3.3 配网差动保护.202.1.3.4 配网自愈.212.2 智慧工厂.222.2.1 数采类场景.232.2.1.1 MES 数据采集.232.2.1.2 SCADA 设备联机数采.242.2.1.3 AIDC 数据采集.252.2.2 视频类场景.262.2.2.1 工业视觉.262.2.2.2 仪表数据读取.272.2.2.3 生产/园区监测.272.2.2.4 危险区域巡检.282.2.3 远控类场景.292.2.3.1 智能物流调度.292.2.3.2 设备远程控制.302.3 智慧矿山.312.3.1 数采类场景.312.3.1.1 设备数据采集.312.3.1.2 作业人员数据采集.322.3.2 视频类场景.322.3.3 远控类场景.332.3.3.1 电铲远控.332.3.3.2 矿区自动驾驶.332.4 智慧港口.342.4.1 视频类场景.342.4.1.1 智能理货.342.4.1.2 安全监控.352.4.2 远控类场景.36中国电信RedCap 场景白皮书Page 3 of 542.4.2.1 场桥/岸桥远控.362.4.2.2 港区智能集卡.362.5 智慧城市.372.5.1 安防监控.382.5.2 城市治理.382.5.3 车辆管理.392.6 其他场景.402.6.1 户外监控场景.402.6.2 无人农机.402.6.3 河湖监管.403 RedCap 适配终端.413.1 智慧电力终端.413.1.1 数采类终端.413.1.2 视频类终端.423.1.3 控制类终端.453.2 智慧工厂终端.463.2.1 数采类终端.463.2.2 视频类终端.483.2.3 远控类终端.483.3 智慧矿山终端.493.3.1 数采类终端.493.3.2 视频类终端.503.3.3 控制类终端.513.4 智慧港口终端.513.4.1 视频类终端.513.4.2 控制类终端.513.5 智慧城市终端.513.6 其他类终端.524 电信策略.534.1 整体策略.534.2 5G 能力魔方.54中国电信RedCap 场景白皮书Page 4 of 54附图附图图 2-1智能台区示意图.10图 2-2配网 PMU 架构图.11图 2-3电缆型故障指示器.12图 2-4高精度暂态录波故障指示器系统.13图 2-5输电线路防外破.14图 2-6变电站巡检应用场景.15图 2-7摄像头输电线路监测.16图 2-8电力系统作业管控架构.17图 2-9电力系统现场布控球机和安全帽.17图 2-10配网差动保护架构图.21图 2-11配网自愈的模式.22图 2-12我国设备数字化和联网率的整体水平.22图 2-13SCADA 数据采集.24图 2-14园区视频安防应用.28图 2-15智能行为分析.28图 2-16远控天车架构.30图 2-17智能理货.35图 3-1嵌入式 5G 通信仓.42图 3-2PMU 型 FTU 终端.42图 3-3配电房巡检机器人.44附表附表表 2-1RedCap 三个发力的层级.8表 2-2智慧电力 RedCap 原生特性需求概览.9表 2-3智能台区通信技术要求.10表 2-4配网 PMU 场景的通信技术要求.11表 2-5线路故障监测通信技术要求.13表 2-6巡检类通信技术要求.14表 2-7作业管控通信技术要求.17表 2-8配电自动化三遥的通信技术要求.18表 2-9秒级负控通信技术要求.19表 2-10配网差动保护通信技术要求.21表 2-11配网自愈的通信技术要求.22表 2-12智慧工厂 RedCap 原生特性需求概览.23表 2-13MES 数采通信技术要求.24中国电信RedCap 场景白皮书Page 5 of 54表 2-14SCADA 设备联机数采通信技术要求.25表 2-15AIDC 数据采集通信技术要求.25表 2-16AIDC 产品分类.25表 2-17工业视觉数采的应用场景.26表 2-18工业视觉通信技术要求.26表 2-19仪表数据读取通信技术要求.27表 2-20生产/园区监测通信技术要求.28表 2-21危险区域巡检通信技术要求.29表 2-22智能物流调度通信技术要求.30表 2-23设备远程控制通信技术要求.31表 2-24智慧矿山 RedCap 原生特性需求概览.31表 2-25设备数据采集通信技术要求.32表 2-26作业人员数据采集通信技术要求.32表 2-27矿山视频场景通信技术要求.33表 2-28电铲远控通信技术要求.33表 2-29矿区自动驾驶通信技术要求.34表 2-30智慧港口 RedCap 原生特性需求概览.34表 2-31智能理货通信技术要求.35表 2-32港口安全监控通信技术要求.35表 2-33场桥/岸桥远控通信技术要求.36表 2-34港区智能集卡通信技术要求.37表 2-35智慧城市 RedCap 原生特性需求概览.37表 2-36智慧城市不同分辨率下的视频类场景典型通信技术要求.37表 2-37典型安防监控的通信技术要求.38表 2-38典型城市治理的通信技术要求.39表 2-39典型车辆管理的通信技术要求.39表 2-40其他场景 RedCap 原生特性需求概览.40表 3-1轮式巡检机器人.43表 3-2配电自动化终端.45中国电信RedCap 场景白皮书Page 6 of 54前言前言本白皮书由中国电信集团有限公司政企信息服务事业群牵头编制，修改和解释权属中国电信集团有限公司政企信息服务事业群，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本白皮书内容。主编单位：本白皮书由中国电信集团有限公司政企信息服务事业群牵头编制，修改和解释权属中国电信集团有限公司政企信息服务事业群，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本白皮书内容。主编单位：中国电信股份有限公司政企信息服务事业群起草单位：起草单位：天翼物联科技有限公司参编单位（按拼音首字母）：参编单位（按拼音首字母）：翱捷科技股份有限公司；北京智芯微电子科技有限公司；成都鼎桥通信技术有限公司；广州通则康威科技股份有限公司；华为技术有限公司；杭州必博半导体有限公司；杭州赋信科技有限公司；杭州海康威视数字技术股份有限公司；利尔达科技集团股份有限公司；联发科技股份有限公司；美格智能技术股份有限公司；南京南瑞信息通信科技有限公司；上海新基讯通信技术有限公司；上海星思半导体有限责任公司；上海移芯通信科技股份有限公司；上海移远通信技术股份有限公司；深圳市广和通无线股份有限公司；深圳市宏电技术股份有限公司；深圳市今天国际物流技术股份有限公司；深圳市三旺通信股份有限公司；深圳市有方科技股份有限公司；芯翼信息科技（上海）有限公司；紫光展锐（上海）科技有限公司；浙江大华技术股份有限公司；中科慧拓（北京）科技有限公司；中兴通讯股份有限公司中国电信RedCap 场景白皮书Page 7 of 541 RedCap 概述RedCap 概述RedCap（Reduced Capability）即缩减能力，属于轻量化 5G 的重要组成部分。5G在 Rel-15/Rel-16 定义了增强型移动宽带（eMBB），海量机器类通信（mMTC）和超高可靠低时延通信（URLLC）三大典型应用场景。随着 5G 的不断部署和广泛应用，中低端物联网方案对设备复杂度、成本、尺寸和功耗等提出了更严苛的要求。作为“轻量级”5G 技术，R17 版本 RedCap 是一种介于 5G eMBB 与 LTE Cat1/1bis之间，在成本与功能特性上取得平衡的技术。相较于 5G eMBB，RedCap 进行了多项功能特性裁减，如：带宽：RedCap 要求支持的频谱带宽更窄，在 FR1 频段只要求最大 20MHz 带宽，远小于 5G eMBB 的 100MHz。天线：RedCap 减少了发射和接收天线的数量，减少了 MIMO 层数，降低了终端RF 收发器和基带处理模块的能力要求。功耗：RedCap 引入了多项省电措施，如 e-DRX 功能和 RRM 测量放松机制，使终端可以降低功耗从而获得更高的续航能力。调制：RedCap 必选的最高阶调制方式从 256QAM 裁剪到 64QAM，但终端可以在承担一定的设计复杂度和成本提高的情况下，根据目标客户需要灵活支持上/下行 256QAM，以满足不同行业的上下行峰值速率需求。双工：RedCap 从标准上支持了半双工 FDD 的通信方案。不过经业界充分讨论，当前基本仍采用全双工 FDD 的端网部署方案。主要理由是支持半双工 FDD 方案时基站调度处理会比较复杂，而半双工 FDD 的设计对终端成本降低也不够明显。另外，根据 3GPP 协议，RedCap 不需支持载波聚合（CA）、双连接（MR-DC）、双激活协议栈（DAPS）、条件主辅小区添加或改变机制（CPAC）、集成接入回传（IAB）的能力，进一步降低了终端的设计复杂度和成本。相较于 LTE，目前 1T2R 的 5G RedCap 产品与 LTE Cat4 双天线产品相比虽然理论速率能力接近，但是由于 RedCap 具备 5G NR 接入能力，在时延、可靠性、覆盖增强、节能、切片、授时、5G LAN、定位等方面具备特性优势，在实际使用体验上相较于 LTE Cat4会有大幅提高。目前 R17 标准冻结后的 5G RedCap 基本特性可对标 LTE Cat4，而 R18 标准推进的5G RedCap 将在峰值速率、带宽上进一步裁剪，可直接对标 LTE Cat1/Cat1 bis。中国电信RedCap 场景白皮书Page 8 of 54RedCap 终端的规模化应用依赖于 5G 网络的大范围覆盖。鉴于 5G 商用网络覆盖尚未达到 4G 商用网络覆盖的广度和深度，因而在一段时间内终端支持 4G、5G 将成为主要的连接方式。由此，RedCap 终端目前应支持 5G 4G 双模制式，以提高终端的连接能力。在数据速率上，RedCap 对 5G 的信号带宽、调制方式、MIMO 层数等方面进行了裁剪，不过相比于 LTE Cat4，性能方面仍保持优势，以 FDD 为例在同等带宽下峰值速率上行提升 20%、下行提升 13%。在时延可靠性上，RedCap 继承了 5G NR 的低时延高可靠特性，相比于 LTE Cat4和 Cat1/1bis，在低时延特性上可提升近 80%，及复杂工业场景下 RedCap 可保持较高的可靠性。在功耗电流上，LTE Cat4 工作情况下为 120160(mA)、待机情况下为 1222(mA)。RedCap 通过支持新增的节电特性，对标 LTE Cat4 可进一步降低功耗。在 5G 原生特性方面，RedCap 相比 LTE Cat4 与 Cat1/1bis 拥有切片、5G LAN、高精度授时等新增特性，为特定业务的专用链路、专用局域网等需求提供保障。通过在终端上进行一定的兼容性设计，可以支持 5G 高精度定位的新特性，结合网络能力，提供室内、室外亚米级的高精度定位服务。2 RedCap 应用场景RedCap 应用场景RedCap 应用的发力分为三个层级，第一层级为电力、工业数采和安防领域；第二层级为 5G 定制网所覆盖的工业、能源、物流、智慧城市等领域；第三层级为车联网和可穿戴领域。表 2-1 RedCap 三个发力的层级三个发力层级第一层级：电力、工业数采和安防第二层级：5G 定制网覆盖的工业、能源、物流、智慧城市等领域第三层级：消费领域的车联网和可穿戴在 5G 定制网的环境下，RedCap 将基于切片、大带宽、高精度授时、5G LAN、低时延高可靠、定位等特性，以及低功耗、低成本和小体积特点，在 5G 定制网项目中得到广泛应用。中国电信将基于重点应用场景，依托 RedCap 的原生特性和网络基础打造标中国电信RedCap 场景白皮书Page 9 of 54杆项目，推动 RedCap 规模商用。2.1智慧电力智慧电力智慧电力在数采、视频和远控领域都存在重要的应用场景，数采领域主要包括智能台区、配网 PMU、线路故障监测；视频领域主要包括电力巡检、作业安全管控；远控领域主要包括配电自动化三遥、秒级负控和配网差动保护。表 2-2 智慧电力 RedCap 原生特性需求概览特性场景切片大带宽低时延高可靠授时5G LAN定位低功耗智慧电力智能台区配网PMU线路故障巡检电力巡检作业安全管控配电自动化三遥秒级负控配网差动保护配网自愈2.1.1 数采类场景数采类场景2.1.1.1智能台区2.1.1.1智能台区智能台区以优质的供电质量、高效的运营效率和优良的用户体验为目标，采用基于智能融合终端基于智能融合终端、传感网等多种先进的信息化、智能化技术、设备及运维管理手段，充分融合不同系统、不同设备数据，支撑用电主动运维、全寿命周期管理、多元负荷消纳等应用功能用电主动运维、全寿命周期管理、多元负荷消纳等应用功能，通过低压故障预判、停电事件感知和低压故障定位，提高主动检修、故障抢修工作效率，实现供电质量、运营效率和用户体验的全面提升。智能台区是分分中国电信RedCap 场景白皮书Page 10 of 54布式新能源并网和充电桩管理布式新能源并网和充电桩管理的重要环节。图 2-1 智能台区示意图表 2-3 智能台区通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数智能台区1s10k-10Mbps99.9%NA生产控制大区110 个/km22.1.1.2配网 PMU2.1.1.2配网 PMU随着大规模分布式电源和电动汽车等柔性负荷接入大规模分布式电源和电动汽车等柔性负荷接入后，配电网电力电子化趋势更加明显，运行状态更加复杂多变，传统测量面临的电气噪声急剧增加，测量装置的准确性面临挑战。用户侧出现电源和负荷交织融合的现象，配电网的潮流变化更加频繁，传统的电网监视、感知和分析手段难以满足实时高效掌控电网状态的要求。相比传统自动化系统，配网 PMU（同步相量测量设备）具有快速性、准确性、可靠性和扩展性。同步相量测量技术可快速准确掌握电网动态运行工况、支持更高效的多方互动，有效提升电网的可测、可观和可控水平。相应的，也对通信提出了更高要求，包括低时延、高可靠以及高精度时间同步等。中国电信RedCap 场景白皮书Page 11 of 54图 2-2 配网 PMU 架构图配网 PMU 的业务需求包括：1、业务隔离1、业务隔离：配网 PMU 业务属于电力生产控制大区非实时控制类（安全区 II）业务，按照国能 36 号文要求，电力生产控制大区必须和其它行业业务以及电力管理信息大区业务实现物理隔离。2、终端永久在线2、终端永久在线：当配网 PMU 装置第一次上线向主站注册时建立通信链路，此后将一直保持该 TCP 连接，以保障双方随时可以通信。3、通信速率和时延需求3、通信速率和时延需求：实时数据采集及遥调，上下行应用层速率不低于 107kbps、非实时数据采集，上下行应用层速率约在 37 kbps，取决于单数据量大小(这里设为 4Byte)；4、高精时钟同步/授时功能需求4、高精时钟同步/授时功能需求：分布式配网 PMU 终端需要根据授予的时标信息，同步获取相量数据，主站获取上传的同步时标和同步相位后，方可开展状态估计、态势感知等高级应用。相对于主网 PMU，在配网环境下，由于线路普遍较短，相角差较小，对时标精度要求较高。配网 PMU 时标信息精度（指标）1us。时标信息可通过 B 码模拟量授予配网 PMU 装置。5、海量接入需求5、海量接入需求：10km 半径范围内，接入终端 50-100 个。表 2-4 配网 PMU 场景的通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数配网 PMU50ms2Mbps99.99%1us生产控制大区X*10 个/km22.1.1.3线路故障监测2.1.1.3线路故障监测1、电缆型故障指示器1、电缆型故障指示器我国配电网错综复杂，容易发生故障，尤其是接地故障，由于其隐性特性，很难中国电信RedCap 场景白皮书Page 12 of 54查找。有时不得不通过拉分段开关并试送电来确定故障所在区域，对线路、设备运行的安全性极为不利。利用高集成度的配电终端实现配电网的故障识别、故障隔离、网络重构及配电网的无功/电压控制和优化运行等功能，这种方案当然是配网自动化一个重要选择，但安装运营起来比较复杂，成本较高，目前主要在部分城市重要区域实现。故障指示器以及基于故障指示器的配电线路故障监测系统成为配电网建设一种经济高效的选故障指示器以及基于故障指示器的配电线路故障监测系统成为配电网建设一种经济高效的选择，故障指示器能实时准确地在线监测线路状态，并将所采集到的线路负荷、故障信息、停送电状态等通过通讯终端发送到主站通过通讯终端发送到主站；主站对信息进行数据统计、分析、拓扑计算，确定故障区域，从而引导工作人员迅速准确找到故障点，有效提高线路故障检测的自动化水平和工作人员的效率。图 2-3 电缆型故障指示器2、暂态录波型故障指示器2、暂态录波型故障指示器暂态录波型故障指示器，通过对线路电流的精确测量及高速录波，可精准检测线路故障类型，并快速定位故障区段，从而缩短线路故障的响应和处理时间，提高供电可靠性。架空暂态录波型远传故障指示器由采集单元、汇集单元等部分组成，配合配电自动化主站构成故障定位系统。其中，汇集单元是核心传感单元与系统主站交互的桥梁，借助短距无线和远程无线混合组网技术，使系统具备通道监视、切换及故障报警能力，支持系统诊断、自愈以及通信中断恢复后数据续传功能借助短距无线和远程无线混合组网技术，使系统具备通道监视、切换及故障报警能力，支持系统诊断、自愈以及通信中断恢复后数据续传功能。可选采用太阳能板作为主供电源，并辅以可充电电池作为备用电源，保证系统稳定可靠运行，电力工作人员可对线路工况信息和故障信息实时监测。中国电信RedCap 场景白皮书Page 13 of 54图 2-4 高精度暂态录波故障指示器系统目前，我国配电网线路长度接近 500 万公里，按照平均每 2-3 公里一套的高水平部署来看，高精度故障指示器的市场空间接近 200 万套，百亿空间，目前渗透率尚不足 30%。高精度故障指示器的市场空间接近 200 万套，百亿空间，目前渗透率尚不足 30%。表 2-5 线路故障监测通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数线路故障监测50ms2Mbps99.99%NA生产管理大区12 个/km22.1.2 视频类场景视频类场景2.1.2.1电力巡检2.1.2.1电力巡检电网巡检、维护从检测对象维度主要可以分为发电设备类、变配电设备类和输电线路类。发电设备类发电设备类：分布式电站通常由多个设备组件组成，设备组件故障将影响正 常的电力供应，由于分布式电源集中建设于室外，部分位于山地、高原、荒漠之中，自然环境对设备影响较大，需定期巡检，如风机叶片缺损、脱落、裂纹等，光伏组件脱落、异物覆盖等。变配电设备类变配电设备类：变电和配电设备作为电力系统的关键节点，对电力系统的稳定运行有着至关重要的作用，室外变电站与室内配电设备是监测重点，且容易受极端天气影响，需定期对表计读数、开关位置、设备温度、柜体局部放电等状态进行巡检监控。输电线路类输电线路类：输电线路巡检的主要内容包括接地、基础、杆塔、绝缘子、导线、金夹具等线路本体设备；防雷、防鸟、各种监测设备等线路附属实施以及线路通道环境。输电线路的防外破，包括工程车辆识别、覆冰、山火、采挖识别等。中国电信RedCap 场景白皮书Page 14 of 54图 2-5 输电线路防外破从智能运维应用环境与场景来看，智能运维在输电、变电、配电环节均已有应用。输电线路主要结合无人机等巡检装备的巡检视频、图像无人机等巡检装备的巡检视频、图像，开展输电线路、杆塔、金夹具等装备的外观缺陷识别；变电设备主要结合巡检机器人、高清视频等装备巡检机器人、高清视频等装备的视频、图像，开展变电设备的外观缺陷识别；配电站主要结合室内巡检机器人等设备室内巡检机器人等设备，对配电站室内运行状况进行状态感知、缺陷识别。表 2-6 巡检类通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数电力巡检机器人1s4Mbps99.9%NA生产管理大区10 个/km2输电线无人机巡检控制100ms 采集1s2Mbps控制99.99%媒体99.9%NA生产管理大区10 个/km2输电线路状态监测1s100k-35Mbps99%NA生产管理大区10 个/km21、变电站巡检变电站在线智能巡视系统可利用电力机器人、高清视频设备、红外摄像头等变电站在线智能巡视系统可利用电力机器人、高清视频设备、红外摄像头等，对主设备、继保室、端子箱、构支架、消防、土建设施及站内环境等进行自主巡视，代替变电站运维人员开展日常巡视、红外测温、表计抄录等大量重复性工作，可替代人员在暴雨、台风等特殊天气下开展设备巡视，为运维人员开展远程无人巡视创造条件，从而提高工作效率，降低现场作业风险。中国电信RedCap 场景白皮书Page 15 of 54图 2-6 变电站巡检应用场景根据国网山东电力统计，通过在线智能巡视系统可节约单次巡视时间、增加巡视频率，220kV 变电站现场例行巡视频次可由 1 周 1 次提高为 1 周 7 次，单次整站例行巡视时间由人工巡视 3 小时下降至机器巡视 1 小时；500kV 变电站现场巡视频次由 3 天 1次提高为 1 周 7 次，单次整站例行巡视时间由人工巡视 4 小时下降至机器巡视 1.5 小时，大幅提高运维效率。根据国家相关规划，预计到“十四五”末，国家电网现代设备管理体系初步建成，设备智能化升级和业务数字化转型取得突破，设备安全运行水平、质量管控水平、管理精益化水平、供电保障能力持续提升。相比“十三五”末，预计“十 四五”期间，国家电网输电线路长度将增长 49%，变电容量增长 39%，配电线路增长 45%，实现 220 千伏及以上轮式巡检机器人全覆盖，并全面推广应用到 110 千伏变电站，全面推动变电站在线智能巡视系统纳入新建变电站典型设计实现 220 千伏及以上轮式巡检机器人全覆盖，并全面推广应用到 110 千伏变电站，全面推动变电站在线智能巡视系统纳入新建变电站典型设计。2、输电线路巡检初步统计全国电网 35 千伏及以上输电线路回路长度 198 万千米输电线路回路长度 198 万千米，比上年增长3.4%。随着电网快速发展，输电线路、变电站、配电网等存量规模越来越大，相应的设备也越来越多，且分布式电站数量的增多，电力设备运维的工作量越来越繁重，而基层运检部门普遍存在人员配置率偏低、人力资源结构性短缺等问题，运维班组工作负荷不断上升，设备监控集约化与管理精益化之间的矛盾日益凸显，电网运维工作也由传统运维向智能化运维发展。1、摄像头1、摄像头通过在摄像头、融合传感终端上加载线路缺陷、故障及通道隐患识别、诊断模组，中国电信RedCap 场景白皮书Page 16 of 54实现输配电线路通道隐患和本体缺陷的智能识别及预警，提升输配电线路的实时监测能力。图 2-7 摄像头输电线路监测2、无人机2、无人机无人机电力巡检是通过无人机巡检代替传统人工的方式，对输电线路设备及周边环境情况进行巡视。早期，我国电力巡检以人力巡检为主，巡检人员通过肉眼观察、望远镜瞭望、红外测温检查和登塔核实等手段了解线路运行健康状况，该方式劳动作业强度大、巡视效率低、作业风险高，对巡检人员个人经验积累情况要求较高。随后国家电网尝试过载人直升机巡线，但仍存在成本高、灵活性不足和人员安全等局限因素。近年来，得益于无人机技术的进步和应用的拓展，为了弥补人力巡检、载人直升机巡检的局限性，无人机电力巡检应运而生。无人机利用其空中平台的功能，携带高倍照相机、高清摄像机、红外成像仪、激光雷达等多种机载设备，可对输电线路设备及周边环境情况进行全光谱的快速拍摄监测和数据采集无人机利用其空中平台的功能，携带高倍照相机、高清摄像机、红外成像仪、激光雷达等多种机载设备，可对输电线路设备及周边环境情况进行全光谱的快速拍摄监测和数据采集。通过人工或智能分析，可快速发现各类设备缺陷、隐患以及线路附近可能对线路造成 威胁的各类危险源，大幅度提高巡检质量、实现快速巡检、克服视距限制、保障巡检人员安全。2.1.2.2作业安全管控2.1.2.2作业安全管控随着电网规模不断扩大，基建、网改、技改大修等任务越加繁重，作业现场点多面广，一些小型、分散、临时的工作现场安全管控力度薄弱，容易带来监控盲区，人员作业高度依靠经验，现场安全管理难度也在不断增大。电力公司为加强作业现场安全管控，要求设备、配网、基建、营销、通信、信息、后勤专业、送变电公司、外部电力公司为加强作业现场安全管控，要求设备、配网、基建、营销、通信、信息、后勤专业、送变电公司、外部中国电信RedCap 场景白皮书Page 17 of 54建设项目施工作业全面执行“无视频不作业”。建设项目施工作业全面执行“无视频不作业”。在便携摄像头便携摄像头上融合图像分析模块、传输加密模块等采集传输模组，通过作业行为图像识别分析网关，实现作业过程全面可视化，作业现场违章行为的实时分析及预警，提升作业监管的智能化水平。通过智能安全帽智能安全帽还可以远方联动“云、管、边、端”网络架构的风险管控平台，安全帽具有 SOS、录像、对讲、照明等功能，有效保障一线作业人员的人身安全，提升巡查联动能力。图 2-8 电力系统作业管控架构图 2-9 电力系统现场布控球机和安全帽作业现场管控主要是语音通话和视频类要求，具体网络指标如下。表 2-7 作业管控通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数作业现场语音通信600ms256Kbps99%NA管理信息大区按需部署作业现场视频600ms4Mbps99%NA管理信息大区按需部署中国电信RedCap 场景白皮书Page 18 of 542.1.3 远控类场景远控类场景2.1.3.1配电自动化三遥2.1.3.1配电自动化三遥配电自动化三遥主要包括：1、遥信1、遥信：其传输数据是对设备状态信息的监控，如告警状态或开关位置，阀门位置等。由终端上传到配电自动化主站系统(上行方向)；2、遥测2、遥测：其传输数据是电网的测量值信息，如被测电流和电压数值等。由终端上传到配电自动化主站系统(上行方向)；3、遥控3、遥控：通过与继电保护自动装置配合，实现配网线路区段或配网设备的故障判断及准确定位，其传输数据主要包括远程控制开关完成线路故障定位（定线、定段）、隔离（如断开开关）、恢复（如合拢开关）时的命令。由配电自动化主站下发终端（下行方向）。三遥是电网自动化的基本动作单元，通过对这三种基本单元的组合，配电自动化系统可以实现对电网运行状态的网络监测，并在此基础上通过对电网负荷、电源、故障等状态的计算分析决策，对配电网进行调度配置类高级业务。配电自动化（三遥）业务主要分为总召、遥信、遥测、遥控、监测报文（心跳）总召、遥信、遥测、遥控、监测报文（心跳）5大业务，总体的数据量较小，以网络连接需求为主。各类子业务的内容为：总召业务总召业务：由主站发起，将目的从站采集的所有设备状态信息、告警信息（遥信）、测试模拟量的信息（遥测）上报到主站，监测网络各个从站的运行状态。遥信业务遥信业务：从站设备主动上行传输到主站，主要信息为设备状态信息，如告警状态、开关分合信息等等。遥测业务遥测业务：从站设备主动上行传输到主站，主要信息为从站设备采集到的设备模拟量值。遥控业务遥控业务：由主站发起，将远程控制指令通过网络传输到从站，控制从站下属设备的状态，如闸刀的分合。监测报文（心跳）业务监测报文（心跳）业务：由主站定时下发监测各个从站的在线状态。总体来看各个业务的通讯量均不大，数据包大小的典型值250B，以连接为主要诉求以连接为主要诉求。表 2-8 配电自动化三遥的通信技术要求中国电信RedCap 场景白皮书Page 19 of 54业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数配网自动化三遥1s20kbps99.9%生产控制大区X*10 个/km22.1.3.2秒级负控2.1.3.2秒级负控负荷控制，又可称为负荷管理，其主要是用来碾平负荷曲线，从而达到均衡地使用电力负荷，提高电网运行的经济性、安全性，以及提高电力企业的投资效益的目的。电力秒级负荷控制采用集中控制方法，由负荷控制主控站按改善负荷曲线的需求，通过与客户联系的通信装置及装设在客户处的终端装置，对客户的可间断负荷进行集中控制，其负荷控制响应时间为秒级。秒级负荷控制系统可以实现电力营销监控、电力营销管理、抄收、数据采集、负控控制等综合目的秒级负荷控制系统可以实现电力营销监控、电力营销管理、抄收、数据采集、负控控制等综合目的。秒级负荷控制应用的产业生态链成熟。之前秒级负荷控制应用主要用光纤作为通信手段，联系负控终端和负控主站，但由于光纤敷设成本过高光纤敷设成本过高，秒级负控应用未能大规模推广。负荷控制终端和负荷控制主站已在电力系统应用多年。随着 5G 硬切片承载电力控制业务的试点开展，秒级负荷控制应用中只需要将 5G 硬切片管道替代原来光纤管道。秒级负荷控制应用和配电三遥业务基本相同，均采用 IEC104 规约，主要分为总召、遥信、遥测、遥控、监测报文（心跳）5 大业务，总体的数据量较小，以网络连接需求为主。各类子业务的内容包括：总召业务总召业务：由主站发起，将目的从站采集的所有设备状态信息、告警信息（遥信）、测试模拟量的信息（遥测）上报到主站，监测网络各个从站的运行状态。遥信业务遥信业务：从站设备主动上行传输到主站，主要信息为设备状态信息，如告警状态、开关分合信息等等。遥测业务遥测业务：从站设备主动上行传输到主站，主要信息为从站设备采集到的设备模拟量值。遥调/控业务遥调/控业务：由主站发起，将远程控制指令通过网络传输到从站，控制从站下属设备的状态，如闸刀的分合。监测报文（心跳）业务监测报文（心跳）业务：由主站定时下发监测各个从站的在线状态。表 2-9 秒级负控通信技术要求中国电信RedCap 场景白皮书Page 20 of 54业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数秒级负荷控制1s20kbps99.9%生产控制大区X*10 个/km22.1.3.3配网差动保护2.1.3.3配网差动保护现有配电网保护配置方式下，线路某处发生故障，将造成变电站出线开关跳闸，整条线路都会停电，然后依靠配电自动化主站进行故障隔离和供电恢复，整个过程往往持续几分钟至几十分钟，严重影响用户用电感受。随着分布式电源接入到配电网中，配电网故障电流等级、潮流方向发生了较大变化，传统的三段式过流保护已经难以满足配电网保护的要求。分布式差动保护能够实现故障区段的快速定位与隔离，但差动保护要求保护装置之间实时快速通信分布式差动保护能够实现故障区段的快速定位与隔离，但差动保护要求保护装置之间实时快速通信。配网差动保护的工作机制为：配电自动化终端 DTU 定期（可配置，一般设置为每个工频周期采用 24 次，即 24/20=0.833ms 发送一次消息）给同一条配网线路上的其它终端发送电流矢量值（Sv 原始值），DTU 终端通过比较两端或多端同时刻的电流矢量值，当电流差值超过门限值时判定为故障发生，并就地执行对应的差动保护动作；每一个保护终端都通过通信通道将本端的电气测量数据发送给对端，同时接收对端发送的数据并加以比较，判断故障位置是否在保护范围内，并决定是否启动将故障切除。中国电信RedCap 场景白皮书Page 21 of 54图 2-10 配网差动保护架构图配网差动保护场景的业务需求包括：1、业务隔离1、业务隔离：智能分布式配电自动化同样属于电力生产控制大区实时控制类（安全区 I）业务，按照国能 36 号文要求，电力生产控制大区必须和其它行业业务以及电力管理信息大区业务实现物理隔离。2、终端永久在线2、终端永久在线：智能分布式配电自动化终端同样需要保持永久在线状态，以保障配网线路上终端间随时都能实时发送业务。3、连续上行带宽需求3、连续上行带宽需求：保护终端的典型采集频率通常设置为 1200Hz，每隔 0.833ms发送一次数据，单次数据量为 245Byte，通信带宽需求为 2.36Mbps。由于配网故障发生是随机的，配网差动保护需要持续实时通信传递数据来判断和检测线路是否发生故障，因此具有持续上行带宽流量需求，并且对带宽资源保障要求高。4、高精时钟同步/授时需求4、高精时钟同步/授时需求：在差动保护业务中，如果线路两端保护终端不同步将导致线路两端差动电流 IAIB 数值计算不准确，影响差动电流计算和保护逻辑判断的准确性。因此，需要通过高精度授时等技术来实现全网设备和采集量的同步对时。配网差动保护要求对时精度优于 3us。表 2-10 配网差动保护通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数配网差动保护80ms 2.5Mbps99.99%3us生产控制大区 X*10 个/km22.1.3.4配网自愈2.1.3.4配网自愈配网自愈是指不需要或仅需要少量的人为干预，利用先进的保护、控制手段，出中国电信RedCap 场景白皮书Page 22 of 54现故障后能够快速隔离故障、自我恢复，不影响非故障用户的正常供电或将其影响降低至最小。发展到现在，主要有就地控制、集中控制、分布式控制三种模式。图 2-11 配网自愈的模式表 2-11 配网自愈的通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数配网自愈200ms0.5Mbps99.99us生产控制大区X*10 个/km22.2智慧工厂智慧工厂在智慧工厂的关键环节中，设备数字化、设备联网、生产数据采集、工艺监测、质量追溯以及物料管理等都可以由 5G RedCap 深度赋能在智慧工厂的关键环节中，设备数字化、设备联网、生产数据采集、工艺监测、质量追溯以及物料管理等都可以由 5G RedCap 深度赋能。其中，根据中国工业和信息化部定期统计和发布的设备数字化率、数字化设备联网率、关键工序数控化率三项反映指标，当前我国的装备数字化水平整体处于 40-50%的相对较低水平装备数字化水平整体处于 40-50%的相对较低水平，还有很大提升空间。国内工业企业在工业装备的数字化、联网化方面仍需加大发力，工业数据的全面采集是提升装备数字化的重要手段工业数据的全面采集是提升装备数字化的重要手段。图 2-12 我国设备数字化和联网率的整体水平中国电信RedCap 场景白皮书Page 23 of 54表 2-12 智慧工厂 RedCap 原生特性需求概览特性场景切片大带宽低时延高可靠授时5G LAN定位低功耗智慧工厂MES 数据采集SCADA设备联机数据采集AIDC 数据采集工业视觉仪表数据读取生产/园区监测危险区域巡检智能物流调度设备远程控制2.2.1 数采类场景数采类场景工业数据采集工业数据采集是利用泛在感知技术对多源设备、异构系统、运营环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚，是数字化转型的基础是数字化转型的基础。在人、机、料、法、环、测等全面联网后，便可通过人工输入、系统导入、自动感知、设备读取、视频采集、系统生成等方式，对设备数据、研发数据、生产数据、运维数据、管理数据、外部数据等各类生产运营管理所需的数据进行采集对设备数据、研发数据、生产数据、运维数据、管理数据、外部数据等各类生产运营管理所需的数据进行采集。采集到的数据应包含但不限于海量的关键价值数据、接口数据、信息化数据以及文档、图片、音频、视频等类型数据。2.2.1.1MES 数据采集2.2.1.1MES 数据采集中国电信RedCap 场景白皮书Page 24 of 54通过对海量生产数据的采集，形成模型仿真、孪生共智等数字孪生型应用的数据基础，并将相关业务分析在生产看板呈现。此类应用多基于 MES 平台，将产能预测、过程感知、转产辅助等功能与 MES 生产管理业务相结合，实现生产稳定高效运行。将产线设备的 MES 数据通过 CPE/网关接入 5G 网络。在该场景中，多个设备可以共使用1 台 CPE/网关，先通过交换机连接多台生产看板，再将生产 MES 数据通过 5G 网络与数据中心连接，将能耗数据、设备运营状况数据、产品生产质量与进度数据、库存实时状况数据能耗数据、设备运营状况数据、产品生产质量与进度数据、库存实时状况数据等，通过各类传感器采集后，通过 5G 网络实时呈现。MES 数据采集对带宽、时延要求不高，RedCap 的性能可以满足。表 2-13 MES 数采通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数MES 数据采集200ms1Mbps（数采）9 Mbps（文件传输）99.99%无X*100 个/5000m22.2.1.2SCADA 设备联机数采2.2.1.2SCADA 设备联机数采SCADA 数采型应用以生产设备联机为例。车间设备生产数据采集包括产出数据、工艺参数、设备状态信息、报警信息以及传感器的数字量/模拟量信号产出数据、工艺参数、设备状态信息、报警信息以及传感器的数字量/模拟量信号等。采集设备量大，单设备采集点多，有秒级和分级的长周期信号，也有毫秒级高速数据。多样的需求对网络时延和带宽都提出了较高的要求。图 2-13 SCADA 数据采集通过将数据采集终端基于 5G 接入 SCADA 系统，设备采集数据通过 5G CPE/网关传输到工厂的业务平台，有效的减少车间有线网络部署，优化车间布局，同时在云端实施设备状态监控，减少人员干预，降低生产和维护成本。部分 SCADA 联机数据采集对时延较高，RedCap 可以覆盖大部分需求。中国电信RedCap 场景白皮书Page 25 of 54表 2-14 SCADA 设备联机数采通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数SCADA 设备 连 机数据采集200ms（实时采集100ms；控制50ms）1Mbps（数采）9 Mbps（文件传输）99.99%无X*10 个/5000m22.2.1.3AIDC 数据采集2.2.1.3AIDC 数据采集在传统生产制造方式变革推动下，智能制造的发展将扩大对自动识别和数据采集（AIDC）技术设备的需求，通过工业手持智能终端的使用，传统生产制造方式得以变革，生产线实现无纸化作业生产线实现无纸化作业，车间内工序派工、报工、指导等环节的信息流转效率得到有效提升，生产进度得到实时监控。同时通过扫描记录条形码实时采集、上传数据建立可追溯信息库最终实现成本可控、产品总量可统计、产品档案可溯源等目的。AIDC在信息采集/追溯、仓储出入库、工艺指导、工序报工、缺陷检验在信息采集/追溯、仓储出入库、工艺指导、工序报工、缺陷检验等环节帮助生产制造企业完成信息化布局，提升企业生产效率、订单交付能力、库存周转水准三大智能制造关键指标，加快数字化升级。表 2-15 AIDC 数据采集通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数AIDC 数据采集 200ms1Mbps99.99%无X*100 个/5000m2表 2-16 AIDC 产品分类分类分类说明说明扫描枪、扫码枪主要用于条形码的扫描录入，是自动识别与数据采集行业条码追溯阶段设备手持智能数据终端（PDA）用于数据采集和智能应用，也同属于自动识别与数据采集行业条码追溯阶段设备条码打印机用于条形码的打印，是自动识别与数据采集行业条码赋码阶段设备RFID 无线射频通常被行业内划定到智能数据终端里面，是配合智能数据终端进行使用的，可以中国电信RedCap 场景白皮书Page 26 of 54设备辅 助智能数据终端达成快速扫描的目标固定设备主要为工业用固定式读码器2.2.2 视频类场景视频类场景2.2.2.1工业视觉2.2.2.1工业视觉工业视觉的应用场景主要为视觉检测与视觉引导工业视觉的应用场景主要为视觉检测与视觉引导，各行业细分应用场景不同，由于场景多变，客户需求具备“小批量、定制化”特点。表 2-17 工业视觉数采的应用场景行业主要应用场景次要应用场景行业主要应用场景次要应用场景3C 电子视觉在线（在线质检）视觉引导（自动生成轨迹）锂电池3D 缺陷检测在线质检纺织等轻工业视觉检测（质检）视觉引导（轨迹规划）仓储物流视觉引导视觉识别金属加工视觉引导（工件上料）视觉检测汽车3D 视觉检测视觉引导（工件上料）半导体视觉测量视觉检测医疗视觉引导视觉测量重工视觉引导视觉识别从工业视觉应用产品分类情况来看，2D 检测类应用产品最多，占比 50%，市场竞争更为激烈；其次是 3D 检测类，占比 20- 检测类应用产品最多，占比 50%，市场竞争更为激烈；其次是 3D 检测类，占比 20%，应用较少的是 2D 与 3D 引导定位类，占比均为 15%。以 3C、锂电、纺织和半导体行业为例，工业视觉检测的需求各不相同，定制化属性较高工业视觉检测的需求各不相同，定制化属性较高。通过 5G RedCap AI 的工业视觉解决方案，基于端 5G 网络 边缘云 云服务的协作，已成为未来智能化工厂标配解决方案，设备增加“眼睛”，让工厂质量检查和缺陷识别提升灵活性和零部件高效测量变得简单和高效。表 2-18 工业视觉通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数工业视觉检测 100-1000ms 4Mbps（单连接）99.99%无X*10 个/5000m2中国电信RedCap 场景白皮书Page 27 of 542.2.2.2仪表数据读取2.2.2.2仪表数据读取在制造生产等企业中，各位安全监控仪表数据采集和监控是数字化管理的基础，物联网系统的构建可以将设备数据进行实时采集，大大提升整体管理效率，对于异常情况进行及时报警。在构建物联网进行数据采集的过程中，往往会遇到以下的 3 大类问题，使得物联网监控系统构建受到很大阻碍：1、设备支持1、设备支持：一些传统指针仪表，并不支持数字化的采集方式并不支持数字化的采集方式，无法将模拟信号转化成数字信号，仅仅能通过仪表盘进行数据读取，无法进行物联网协议对接；2、协议开放2、协议开放：设备仪表厂家众多、协议众多，很多厂家协议并不对外开放很多厂家协议并不对外开放，往往数据对接要和仪表厂商进行进一步沟通，很难得到有效支持，阻碍了仪表设备数据对接；3、施工周期和成本3、施工周期和成本：由于受到设备协议、场地接线等影响，建设完备的物联网体系周期往往较长，由于受到设备协议、场地布线布网难度大等影响，建设完备的物联网体系周期往往较长，如表计设备多设置于管廊、地下室等偏僻地方，改造时布线布网难度较大、成本较高。通过视觉数采这类非侵入，易安装的方式实现对于各种类型仪表的图像采集，训练深度学习 AI 模型，实现对于仪表的自动化数字识别和传输，在物联网对接条件受到限制情况下，可绕开各类复杂协议、网络对接的问题，直接从图像数据中采集仪表数字通过视觉数采这类非侵入，易安装的方式实现对于各种类型仪表的图像采集，训练深度学习 AI 模型，实现对于仪表的自动化数字识别和传输，在物联网对接条件受到限制情况下，可绕开各类复杂协议、网络对接的问题，直接从图像数据中采集仪表数字。表 2-19 仪表数据读取通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数仪表数据读取100-1000ms4 Mbps99.9%无X*100 个/5000m22.2.2.3生产/园区监测2.2.2.3生产/园区监测制造园区视频监控应用主要面向园区内部道路、园区外部围墙、厂房室内安防等环境，通过视频技术，构建园区数字化管理能力，提升园区道路交通、安全安防、火灾隐患等管理手段。中国电信RedCap 场景白皮书Page 28 of 54图 2-14 园区视频安防应用5G RedCap AI 视频监控，主要场景有园区及车间的安防视频监控，产线工人日常作业规范监控。生产产线工人日常作业中，利用 5G 将产线监控视频回传到企业 AI 平台，对产线关键岗位员工作业行为进行智能分析，如动作是否标准/步骤是否缺失/动作是否超时等，加强对关键岗位作业规范的管控，从而提升产品的合格率及流程的不断优化改进。以某工厂为例，利用 5G 将产线视频监控接入生产内网，用于实时监控产线电子检漏、电气安全检测、运转测试、工序检验等多个关键岗位人员的动作，并从质量控制云进行基于 AI 的工艺行为识别，提升关键岗位工艺质量管控效果，促进生产工艺持续优化改善。图 2-15 智能行为分析表 2-20 生产/园区监测通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数生产园区监测 300ms 4 Mbps（单连接）99.9%无X*100 个/5000m22.2.2.4危险区域巡检2.2.2.4危险区域巡检巡检机器人可对现场设备、温度、环境等信息全方位实时监控，并将监控数据上传后台，经过 5G AI 大数据分析，将相关结果展示在大屏，重要告警则以短信等方式提醒相关人员处理，从而实现自主巡检、运行数据实时监测、故障报警和应急处理等中国电信RedCap 场景白皮书Page 29 of 54功能。巡检机器人搭载有红外热成像功能、摄像机功能和危险气体监测等定制化功能。基于 RedCap 巡检机器人，利用 5G 网络进行实时数据回传，以智能机器人当前作业视角查看现场影像，同步更新巡检状态和掌握巡检进度情况。异常情况及时弹窗告警，降低安全风险。同时可将机器人获取的高清影像、红外数据以及识别成果进行归档整理，并对识别的表计读数、部件温度进行统计分析。对于无人机空中巡检，可以利用无人机机动灵活、视野全面、可搭载小型检测设备等特点，对长管廊带、烟囱、火炬、塔、球罐区等难以人工到达的地方进行高空全方位巡检，结合视频 AI 分析，解决人工检查难的问题，可大大提高巡检效率，降低人员巡检安全风险。通过平台设定配送路线，实现无人机远距离配送的功能。全面提高运送效率，降低人工和时间成本。表 2-21 危险区域巡检通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数危险区域巡检 300ms4Mbps99.9%无X*100 个/5000m22.2.3 远控类场景远控类场景2.2.3.1智能物流调度2.2.3.1智能物流调度物流环节是生产制造不可或缺的业务场景，包括来料运输存储、生产零配件运输和产品仓存储运输等核心环节。由于物流设备移动性较强，基于 5G 无线通信构建工厂物流通信网络，不仅能实现业务管理扁平化，更进一步提升物流作业效率。其中，AGV/AMR/叉车是支持厂区物流的重要应用场景，RedCap 可以满足 AGV/AMR/叉车的调度需求，对接 WMS 系统，WCS 系统，实现全流程自动化。AGV 调度系统需要对缓存订单任务、对接设备信息以及系统内的各辆 AGV 状态信息进行实时交互和分析，动态调整 AGV 运行路径和任务，确保 AGV 系统能够以最快效率完成系统订单任务。常规 AGV 运行速度约 0.5-2m/s，叉车运行速度约为 5-10m/s，交互频次周期500ms，常规数据包包含与远程控制系统服务器 RCS 间关于电池，温度，电压状态以及任务信息的交互。因此，对 AGV/AMR/叉车的作业，需要考虑复杂的环境下的全覆盖，并且网络性能要满足待命点接收指令、作业开始，完成搬运、行驶、装卸再回到待命点业务流，中国电信RedCap 场景白皮书Page 30 of 54计算支持 AGV/AMR/叉车周期作业所需的网络 RTT 时延和稳定性。企业部署基于 RedCap的 AGV/AMR/叉车应用，采用 5G 网络可以提供稳定可靠低时延的无线网络，并支持大量终端的并发接入，提升作业效率。表 2-22 智能物流调度通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性安全隔离安全隔离连接数连接数智能物流调度50ms2 Mbps99.99%无X*10 个/5000m22.2.3.2设备远程控制2.2.3.2设备远程控制现场产线控制，主要包括对产线 PLC、产线 I/O、设备运动控制，其网络流量一般具备周期性特征，根据不同的控制对象，其网络时延和丢包等关键指标参数存在差异化的需求。在实际的工业生产中，有大量设备的生产数据需要通过工业网关服务器作为统一接口处理，实现海量设备协议统一后提交至 SCADA 平台，并作为应用数据计算。在业务作业的数据交互过程中，存在不同的交互周期，从而带来网络流量的不同业 务 模 型。根 据 典 型 的 SCADA 平 台 配 置 分 析，可 将 其 交 互 周 期 归 纳 为50ms/100ms/1000ms/3000ms 四类典型档位，同时超时周期可分为 50ms/100ms/1s/3s四挡。该类应用数据包较小但单车间的连接有较高密度。例如工厂中的远控天车，通过对行车进行视频远控改造，通过行车上安装的摄像头和 PLC，行车司机在中控室观看多路实时视频进行操作，完成行车所有动作如吊车吊具精准移动、抓举废钢等。5G 的大带宽低时延可实现龙门吊远程控制场景中监控视频回传，PLC 可靠通信，大幅度降低行车视频远控改造成本和改造门槛。图 2-16 远控天车架构远程控制的应用对带宽要求不高（非高清视频场景），但是对时延和可靠性要求较高，RedCap 可以满足部门远控的需求。通过 5G 高实时、稳时延的通信网络，将现场海量的 OT 数据及时传输，提高了生产稳定性，并为数字孪生构建了良好的数据治理基中国电信RedCap 场景白皮书Page 31 of 54础。表 2-23 设备远程控制通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延可靠性时延可靠性单连接速率满足度单连接速率满足度可靠性可靠性连接数连接数设备远程控制100ms200 Kbps（下行控制）4 Mbps（上行视频，单路）99.99%X 个/万 m22.3智慧矿山智慧矿山智慧矿山在数采、视频和远控领域均可使用 RedCap 进行赋能，在数采领域主要包括设备数据采集和作业人员数据采集场景；在视频领域主要包括安全监控场景；在远控领域主要包括电铲远控场景和矿区自动驾驶场景等。表 2-24 智慧矿山 RedCap 原生特性需求概览特性场景切片大带宽低时延高可靠授时5G LAN定位低功耗智慧矿山设备数据采集作业人员数据采集安全监控电铲车远控矿区自动驾驶2.3.1 数采类场景数采类场景2.3.1.1设备数据采集2.3.1.1设备数据采集主要包括对固定设备的设备信息及运行状态检测，对移动装备的位置、状态、安全情况进行状态感知。要求系统在黑暗、潮湿、多粉尘的环境条件下完成远程设备数据采集并实时传输。能够对固定设备的状态检测，对移动装备的位置、状态、安全情况进行感知和智能调度。具备预防检测服务，对设备参数、运行状态的综合分析，增中国电信RedCap 场景白皮书Page 32 of 54加井下设备批量操作、故障急速定位处理、分钟级算力监测、远程多中心操作等核心功能，保障日常运维操作。通过 Redcap 终端实现 5G 网络接入，对矿车、挖机、钻机实时监控运行状态、视频数据进行实时采集和监控，并通过遥控驾驶舱下发控制指令，将生产人员从现场撤离，避免作业风险。表 2-25 设备数据采集通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数设备数据采集200ms256Kbps256Kbps9 Mbps（文件传输）99.9%NA管理信息大区按需部署2.3.1.2作业人员数据采集2.3.1.2作业人员数据采集通过嵌入 RedCap 模组的智能终端，对作业人员的位置信息、生命体征信息、作业安全信息进行监测，在采集作业人员信息的同时，还需要对实现视频传输、通话等功能，对作业人员进行更加全面的防护和作业指导。表 2-26 作业人员数据采集通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数作业人员数据采集200ms256Kbps256Kbps4 Mbps（视频）99.9%NA管理信息大区按需部署2.3.2 视频类场景视频类场景利用通过认证的摄像头，对重点区域设备运行状态和人员综合状态进行检测。以视频图像为处理单元，实现对设备异常工况、人员三违行为（违章指挥、违章作业、违反劳动纪律）的图像识别、自动定位人员及设备隐患并感知预警，从而实现对人、移动设备之间的智能调控和作业流程监管。AI 视频业务需要 5G 的高速上下行速率的能力，并可以按需增加边缘计算能力。利用无人机，对矿山进行巡检，结合 AI 图像识别，对矿区进行日常巡检；爆破期间，爆破区域实现智能化警戒，自动识别人、动物、矿车等后，及时告警。中国电信RedCap 场景白皮书Page 33 of 54表 2-27 矿山视频场景通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数矿山视频200ms4Mbps99.9%NA管理信息大区按需部署2.3.3 远控类场景远控类场景2.3.3.1电铲远控2.3.3.1电铲远控电铲是千万吨级露天矿山主要采掘设备之一，生产率高，作业率高，操作成本低，是采矿业公认的机型。采掘工作面环境复杂，地质条件相对而言比较恶劣，水、瓦斯、顶板、粉尘等自然灾害的潜在威胁普遍存在，采掘工作面的少人化、无人化一直是矿山智能化转型的一个重要方面。电铲远控主要由控制流和视频流两种业务流构成，其中控制流需要由低时延高可靠的要求，视频流需要保障多个摄像头的上行容量，维持视频的流畅。电铲车可通过内嵌 RedCap 模组或 CPE 的方式接入 5G 网络。表 2-28 电铲远控通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时连接数连接数电铲远控50ms200 Kbps（下行控制）4 Mbps（上行视频，单路）99.99%NA按需部署2.3.3.2矿区自动驾驶2.3.3.2矿区自动驾驶地上矿卡的业务场景主要包括矿卡车辆的无人驾驶系统建设、辅助自动驾驶系统建设，用于实现矿料的自动运输，降低人员的实际参与度，增强员工安全性。无人矿卡的系统要求包括需具备实时数据采集、高精度定位、稳定运行性能；能在阴天、潮湿环境下进行稳定运行，不可产生因环境影响的长时间停车；能在特定多粉尘条件（如车辆交汇处）实现正常运行，不可产生因粉尘影响的停车，能在大雨条件下实现安全中国电信RedCap 场景白皮书Page 34 of 54停车，不可产生因大雨影响造成的行车事故；需要露天矿无人运输系统运维功能。露天矿无人运输系统在面向操作用户层面，应包含平台首页、智能调度、集成监视、统计分析、基础配置、系统设置等主要功能模块；车载无人驾驶硬件（雷达、天线、车载主控制器等）通过自身防水防尘设计或通过安装防水防尘外壳达到IP67级防水防尘；车载无人驾驶硬件（雷达、天线、车载主控制器等）通过自身设计实现-40C50C环境温度下工作等。对于无人矿卡，自动驾驶算法主要是由单车 AI 算法完成。5G 网络用于路径规划，关键数据回传。当自动驾驶算法失效的时候需要利用 5G 进行远程控制。无人驾驶矿卡可通过内置 RedCap 模组或 CPE 的方式接入 5G 网络。表 2-29 矿区自动驾驶通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时连接数连接数自动驾驶50ms2Mbps30Mbps（远程接管状态）99.99%NA按需部署2.4智慧港口智慧港口智慧港口的 RedCap 主要应用于视频和远控类领域，视频类主要包括智能理货和安全监控场景；远控类主要包括场桥/岸桥远控和港区智能集卡等场景。表 2-30 智慧港口 RedCap 原生特性需求概览特性场景切片大带宽低时延高可靠授时5G LAN定位低功耗智慧港口智能理货安全监控场桥/岸桥远程控制港区智能集卡2.4.1 视频类场景视频类场景2.4.1.1智能理货2.4.1.1智能理货中国电信RedCap 场景白皮书Page 35 of 54港口智能理货利用 OCR 技术，在装卸船、堆放、理货、验残、提箱、出关环节，识别集装箱箱号、装卸提箱状态、铅封有无、箱体残损程度等。通过 5G 网络将图像和视频数据快速实时回传至云端 AI 系统，借助智能 AI 系统自动识别与核销箱号、箱损、拖车号等海量人工重复劳动，实现理货作业信息作业自动化采集，提高准确率、效率。通过智能理货，一个理货员可同时监控和操作多个岸桥作业线，并可支持跨船舶作业；提供实时监控摄像机云台控制实时查看现场情况并进行异常介入。图 2-17 智能理货表 2-31 智能理货通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性连接数连接数智能理货200ms4 Mbps（单路）99.9%X 个/万 m22.4.1.2安全监控2.4.1.2安全监控港口监控划分为泊位、堆场、闸口、办公等多子区域系统，可实现对人流、物流的监控，及时发现异常行为，避免安全事故和违规操作的发生。摄像头可搭载 AI 功能，对异常行为进行智能识别，并通过 RedCap 上传后台。表 2-32 港口安全监控通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性连接数连接数摄像头300ms4 Mbps99.9%X 个/万 m2中国电信RedCap 场景白皮书Page 36 of 542.4.2 远控类场景远控类场景2.4.2.1场桥/岸桥远控2.4.2.1场桥/岸桥远控传统场桥/岸桥操控现场作业环境艰苦，人工成本高，安全隐患大，通过场桥/岸桥远控方案，改善工人工作环境，减少司机数量，保证安全生产，同时可以降低港口成本、提高收益。通过 5G RedCap 的改造，于港口中控室（远程控制中心）的操作人员获取 TOS（码头营运系统）下发的调度任务后，根据场桥/岸桥上实时回传的视音频数据，通过操纵杆的 PLC-PLC 通信来远程实时控制场桥/岸桥抓手的移动操作和抓手抓取/放开等操作，实现集装箱的高效、有序堆放与转运。场桥/岸桥实现远程控制后，一个操作人员可以控制多台设备，降低人员空闲时间，提升作业效率，同时可以降低安全风险。无线化方案需要保证充足的连续覆盖效果，并满足 PLC 控制业务和监控视频回传业务的带宽、时延和包可靠性等诉求，在保证安全生产的前提下提升集装箱作业的效率。表 2-33 场桥/岸桥远控通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性连接数连接数场桥/岸桥远控100ms200 Kbps（下行控制）4 Mbps（上行视频，单路）99.99%X 个/万 m22.4.2.2港区智能集卡2.4.2.2港区智能集卡港区智能集卡的基本作业流程为：1、基于 TOS 系统的任务安排，智能集卡集群调度中心指定集卡启动作业；2、集卡车辆等待岸桥吊完成集装箱装载；3、集卡车辆按照中控室调度路线行驶并反馈车辆运行信息；4、集卡车辆将集装箱运入堆场交换区；5、轨道吊将集装箱从集卡取下并放置到指定的堆场位置。其中，AGV（Automated Guided Vehicle）自动导引车是现阶段自动化码头运输集装箱的工业车辆，它可以按设定的路线自动行驶至指定地点，再用自动或人工方式装卸货物。AGV 车辆通过无线网络系统进行集中控制和调度，在全港口铺设了磁钉定位系中国电信RedCap 场景白皮书Page 37 of 54统的通道内全自动化运行。AGV 无人驾驶行走控制均由网络调度中心自动化控制。IGV（无人自动驾驶集卡）是未来港口水平运输工具一个重要发展方向。港口 IGV无人驾驶集卡利用商用集卡底盘改装，集成毫米波激光、毫米波雷达、摄像头等，利用高精度地图和定位，由控制中心监控 IGV 的位置、姿态、电量、载重等，下发车辆规划信息实现自主行驶，与 AGV 不同，IGV 不需要预埋磁钉，既可以应用于新建港区，也适用于存量港口，成本低。IGV应用需要支持车管平台调度和异常工况远程接管，IGV驾驶对通讯时延要求高，多台 IGV 在远程接管时存在视频回传需求。表 2-34 港区智能集卡通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延可靠性时延可靠性速率速率可靠性可靠性连接数连接数港区智能集卡50ms200 Kbps（下行控制）4 Mbps（上行视频，单路）99.99%X 个/万 m22.5智慧城市智慧城市智慧城市的 RedCap 主要应用于视频类领域，主要场景包括安防监控、城市治理和车辆管理等。智慧城市的 RedCap 主要应用于视频类领域，主要场景包括安防监控、城市治理和车辆管理等。表 2-35 智慧城市 RedCap 原生特性需求概览特性场景切片低时延高可靠授时5G LAN定位低功耗智慧城市安防监控城市治理车辆管理表 2-36 智慧城市不同分辨率下的视频类场景典型通信技术要求分辨率编码方式典型帧率速率时延720PH264/H265251-3Mbps1s1080PH264/H265252-8Mbps1s中国电信RedCap 场景白皮书Page 38 of 542KH264/H265254-10Mbps1s4KH264/H265306-12Mbps1s2.5.1 安防监控安防监控视频监控是安防产品的重要组成部分，也是安防行业的核心环节，其产品占整个安防产品的市场比重约为 50%。在政府一系列政策引导与“平安城市”、“雪亮工程”、“智慧城市”等项目的带动下，安防规模迅速扩大。城市安防监控主要是指公共安全和政府监督执法通过安装 5G AI 摄像头，对公共安全、违规车辆、违规作业等进行智能监控，控制中心可通过视频监控及时准确掌握现场动态，实时预警，提前干预。表 2-37 典型安防监控的通信技术要求2.5.2 城市治理城市治理1、社区治理社区治理的摄像头监管主要包括机动车/非机动车管理、高空抛物监测、垃圾分类管理、社区安全监管等。在社区治理的场景中，摄像头安装具有分布广和布点复杂等特点。2、工地管理通过摄像头在工地的部署，可以实现人员管理、作业现场管理、车辆管理、安全管理、质量管理等，满足各级监管部门、建筑开发商、施工单位和监理单位的需求，提升工地的智能化水平，降低安全风险。3、移动执法（1）城市管理部门的工作人员佩戴具有录像功能的终端，作为执法工作的重要可业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数公共安全小于 1s 4-10Mbps99%NA公安交管单独隔离大于 100 个/km2违规车辆小于 1s 4-10Mbps99%NA公安交管单独隔离大于 100 个/km2违规作业小于 1s 4-10Mbps99%NA生产大区隔离大于 100 个/km2中国电信RedCap 场景白皮书Page 39 of 54穿戴装备以提升执法的智能化水平。（2）在治理过程中，对部分重点区域需要通过搭载摄像头的无人机进行高空巡检，以提高巡检效率。4、应急管理通过摄像头，对城市设施的重要区域进行常态化监管，例如重要建筑、易内涝区域、危化品区域等。表 2-38 典型城市治理的通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数社区治理小于 1s4Mbps99%NA生产大区隔离3050 个/km2工地管理小于500ms 4-10Mbps99%NA生产大区隔离2030 个/km2移动执法仪小于 1s4Mbps99%NA公安交管单独隔离10-20 个/km2应急管理小于500ms 4-8Mbps99%NA生产大区隔离5 个/km22.5.3 车辆管理车辆管理1、公交车/班线车通过车内搭载的摄像头，可实现对司乘的安全监管，有效防止危害公共安全的事件发生。当发生危险事件时，相关信息可立刻上传管理平台，以便快速采取应急措施。2、急救车通过 5G 网络实时传输医疗设备监测信息、车辆实时定位信息、车内外视频画面，便于实施远程会诊和远程指导，对院前急救信息进行采集、处理、存储、传输、共享可充分提升管理救治效率，提高服务质量，优化服务流程和服务模式。表 2-39 典型车辆管理的通信技术要求业务名称业务名称通信需求通信需求时延时延速率速率可靠性可靠性授时授时安全隔离安全隔离连接数连接数公交车/班线车小于 1s4Mbps99%NA生产大区隔离3050 个/km2急救车小于 1s4Mbps99%NA生产大区隔离10 个/km2中国电信RedCap 场景白皮书Page 40 of 54业务名称业务名称通信需求通信需求渣土车小于 1s4Mbps99%NA生产大区隔离10 个/km22.6其他场景其他场景表 2-40 其他场景 RedCap 原生特性需求概览特性场景切片大带宽低时延高可靠授时5G LAN定位低功耗其他场景户外监控无人农机2.6.1 户外监控场景户外监控场景为了提升农林牧渔等户外偏远地区的智能化管理水平，视频监控成为技术方案的重要组成部分。但是受安装环境所限，其光纤部署和供电较为困难。当前的摄像头工作方式为太阳能电池板结合蓄电池为摄像头供电，通过 5G 网络实现视频传输。但 5G模组功耗较高，在连续阴雨天气或光照不强的区域，摄像头难以满足 7*24 小时工作。而 RedCap 的低功耗特性可以满足此类场景的需求，降低摄像头功耗，提升工作时间。2.6.2 无人农机无人农机农业机械是衡量农业现代化发展的水平的主要指标之一，目前中国主要粮食作物基本实现全程机械化，薄弱环节机械化进程也在加快推进。而利用数字化手段来提高中国农业装备的智能化程度，对于推动农业产前环节数字化进程具有重要意义。无人农机不仅可以实现智能互联，将农机工作状态数据上传管理平台，同时还可以实现农机的自动驾驶和远程控制。无人农机可通过内嵌 RedCap 模组的通信单元或外接 DTU接入 5G 网络。2.6.3 河湖监管河湖监管随着经济社会快速发展，我国河湖管理保护出现了一些新问题，例如一些地区入河湖污染物排放量居高不下，一些地方侵占河道、围垦湖泊、非法采砂现象时有发生。给河湖监管和治理带来难题，而河湖一般在郊区野外，网络和电力部署成本高，通过5GredCap 进行传输，同时使用太阳能进行供电，满足用户 7*24 小时对河湖监管的需求。中国电信RedCap 场景白皮书Page 41 of 543 RedCap 适配终端RedCap 适配终端3.1智慧电力终端智慧电力终端3.1.1 数采类终端数采类终端1、智能台区融合终端变电台区是智能电网的关键网络节点，配变终端设备（TTU）监测并记录配电变压器运行工况配变终端设备（TTU）监测并记录配电变压器运行工况，采样并记录电压有效值、电流有效值、有功功率、无功功率、功率因数等参数，为负荷预测、配电网规划及事故分析提供基础数据，集计量、电能质量监测、配变工况监测、无功补偿功能于一体。在配电台区电力物联网规划提出后，国网内部提出“一台区一终端”规划在配电台区电力物联网规划提出后，国网内部提出“一台区一终端”规划，部分台区 TTU 与集中器开始融合出现了智能融合终端部分台区 TTU 与集中器开始融合出现了智能融合终端。智能融合终端归口于国网设备部，其产品定位主要为台区供用电信息采集、电表数据收集、就地化分析决策、协同计算等智能融合终端归口于国网设备部，其产品定位主要为台区供用电信息采集、电表数据收集、就地化分析决策、协同计算等，标准归口单位是中国智能配电与物联网创新联盟。2021 年下半年，国网发布台区智能融合终端技术规范，将远台区智能融合终端和能源控制器（公变）标准归口单位统一为国网科技部，未来智能融合终端和能源控制器（公变）招标有望合二为一。新版智能融合终端和能源控制器（专变）成为国网配电网智能化改造主要终端新版智能融合终端和能源控制器（专变）成为国网配电网智能化改造主要终端。新版智能融合终端（TTU）/能源控制器满足传统用电信息采集、公共事业数据采集、新型电力系统分布式电源接入与监控、充电桩数据采集分布式电源接入与监控、充电桩数据采集、需求侧数据采集、企业能效监测、智能家居应用等多种需求，并依托智慧物联体系的“云管边端”架构，具备信息采集和边缘计算信息采集和边缘计算功能，支撑营销、配电及新兴业务，集台区供用电信息采集、各采集终端和电能表数据收集、设备状态监测及通讯组网、就地分析决策、协同计算等功能。智能融合信息终端/能源控制器通过嵌入式 5G 通信仓5G 通信仓实现 5G 网络的接入。中国电信RedCap 场景白皮书Page 42 of 54图 3-1 嵌入式 5G 通信仓2、配网 PMU 终端PMU 型馈线自动化终端 FXU 在传统 FTU 的基础之上增加了广域同步相量测量（PMU）功能FXU 在传统 FTU 的基础之上增加了广域同步相量测量（PMU）功能，可实现基于相邻终端处同步电流电压的差动原理的故障检测定位。FXU 有效克服了传统 FTU 依据单点电气量研判单相接地故障的算法“死区”，解决了高阻接地或系统电容电流水平低导致的单相接地保护拒动或误动问题，从原理上彻底破解了单相接地故障检测及保护这一难题。FXU 的故障检测具有“绝对选择性“，不存在传统级差保护配合困难、整定配置复杂等问题，可用于实现简单高效的馈线自动化（FA），完成秒级故障自愈。图 3-2 PMU 型 FTU 终端所以配网 PMU 为搭载相量测量技术的 FTU 终端，其 5网络接入方式与 FTU 一致其 5网络接入方式与 FTU 一致。3.1.2 视频类终端视频类终端1、电力巡检终端中国电信RedCap 场景白皮书Page 43 of 54表 3-1 轮式巡检机器人轮式巡检机器人可搭载可见光摄像机、红外热像仪、日盲紫外成像仪、拾音器可见光摄像机、红外热像仪、日盲紫外成像仪、拾音器等设备，支持全自主巡检。可支持 2D/3D 激光、惯性导航、自主避障及路径规划。机器人通过图像声音检测模组对电力设备温度、外观、放电、噪声等进行非接触信息采集。巡检机器人主要由智能巡检机器人本体、后台监控系统及故障诊断算法平台构成，巡检机器人本体和后台监控系统通过 WIFI、5G 等无线通信方式进行数据传输，故障诊断算法平台可与后台监控系统合并部署，也可单独部署，通过有线网络与后台监控系统通信。巡检机器人可通过内嵌 5G 模组、5GDTU 等方式接入 5G 网络。电力无人机巡检包括通道巡检和精巡检。精细巡检的对象主要为输电线路本体设备及附属设施，通道巡检的对象主要为线路通道环境精细巡检的对象主要为输电线路本体设备及附属设施，通道巡检的对象主要为线路通道环境，即架空输电线路路径所占用的土地和线路两侧一定范围内的空间区域。精巡检对输电线路绝缘子伞裙破损、销钉缺失、螺栓螺帽松脱、间隔棒损坏、防震锤移位、线夹发热 等细小缺陷进行可见光拍照或红外检测，精度可达销钉级见光拍照或红外检测，精度可达销钉级。精细巡检按照规范的作业流程和拍摄方法进行多航点路径规划，具有航线路径短、拍摄点位多的特点。单次起降巡检一般 3-5 基杆塔，每基杆塔拍摄点位一般为 20-50 个。2、配/变电房巡检终端配/变电所的主控室、通信室等房间内，由于需要监测的电气设备众多，如果采用传统的球形或者筒型的摄像机去完成状态监测，则需要部署大量的摄像机去满足可视角度的要求，而轨道机器人由于其具备轨道，可通过轨道移动加变焦的形式，针对性的观测具体设备表面，具备可视角度好，成像画面清晰，可巡检设备数量多等特点。中国电信RedCap 场景白皮书Page 44 of 54图 3-3 配电房巡检机器人轨道巡检机器人由合金轨道、巡检机器人（控制总程、升降机构、行走机构、旋转机构）、挂载（高清摄像头、红外热像仪、局放传感器、拾音器、SF6 传感器、臭氧传感器）等核心设备和辅助设备组成。为确保轨道巡检机器人在运行过程中的安全性，轨道巡检机器人搭载了激光避障模块，通过激光传感器实时探测其水平、垂直方向上的障碍物，一旦检测到障碍物，立刻停止运行，待障碍物移走后继续执行巡检任务。轨道巡检机器人通过轨道精确定位后（运动精度5mm，升降精度2mm），配合滑触线取电方式，真正意义上的实现 7*24 小时不间断高频率巡检。利用多节升降模块和双自由度云台，针对变电所内大量预标定采样点进行全覆盖检测；结合智能环境监测系统，全方位、大批量获取设备运行状态、环境信息。3、作业安全管控终端在便携摄像头上融合图像分析模块、传输加密模块等采集传输模组，通过作业行为图像识别分析网关，实现作业过程全面可视化，作业现场违章行为的实 时分析及预警，提升作业监管的智能化水平。5G 智能头盔是在传统头盔的基础上集成了录音、录像、高精度定位、语音播报、语音通话、SOS、AI 识别和多传感融合等功能的新型安全防护终端。4、摄像头线路巡检摄像头，通过在摄像头、融合传感终端上加载的线路缺陷、故障及通道隐患识别、诊断模组，实现输配电线路通道隐患和本体缺陷的智能识别及预警，提升输配电线路的实时监测能力。变电站安防监控摄像头，用于变电站的安全巡防。摄像头可直接嵌入 5G 模组。其中，摄像头也可接入边缘计算设备，通过边缘计算设备进行中国电信RedCap 场景白皮书Page 45 of 54数据处理和 5G 上传。3.1.3 控制类终端控制类终端1、配电自动化终端配电自动化三遥、配网差动保护和配网愈主要由 DTU（配电自动化站所终端）和FTU（配电自动化馈线终端）DTU（配电自动化站所终端）和FTU（配电自动化馈线终端）实现。PMU 型馈线自动化终端 FXU 在传统 FTU 的基础之上增加了广域同步相量测量（PMU）功能FXU 在传统 FTU 的基础之上增加了广域同步相量测量（PMU）功能，可实现基于相邻终端处同步电流电压的差动原理的故障检测定位。表 3-2 配电自动化终端终端名称功能分类结构分类产品功能产品应用范围网络接入方式终端名称功能分类结构分类产品功能产品应用范围网络接入方式DTU（站所终端）三遥立式、卧式、组屏式等控制开关分合闸功能，具备测量数据，状态数据的远传和远方控制功能，可实现监控开关的灵活扩展开闭所、环网柜、配电室及箱变等电力专用 CPE/网关二遥动作型嵌入式开关就地控制功能，符合越限告警上送功能，单相接地故障的检测，告警及动作功能开闭所、环网柜、配电室及箱变等二遥标准型立式、壁挂式故障检测及故障判别开闭所、环网柜、配电室及箱变等FTU（馈线终端）三遥箱式、罩式满足控制开关分合闸，数据远传及远方控制功能柱上开关、小型环网柜电力专用无线数据终端和嵌入式无线数据通信模块（板卡级）二遥动作型满足开关就地控制功能，故障自动隔离和切除等柱上断路器、负荷开关、分段开挂等二遥标准型罩式分支开关的遥信和遥测等功能柱上断路器、负荷开关、分段开挂等其中，DTU 通过 5G CPE/网关实现网络连接（电力专用 CPE），DTU 通过 5G CPE/网关实现网络连接（电力专用 CPE），电力 FTU 通过无线数传终端或嵌入式无线通信模块（罩式专用）无线数传终端或嵌入式无线通信模块（罩式专用）实现无线网络通信。2、电力负荷终端负荷管理终端（又称为专变终端）针对大用户用能表具有数据采集、负荷控制、统计数据、越限报警、主动上报、停电管理数据采集、负荷控制、统计数据、越限报警、主动上报、停电管理等功能。上行可通过 5G、4G、RS232/485、Ethernet上行可通过 5G、4G、RS232/485、Ethernet 等多种方式连接到主站管理系统，与主站前置机交换数据、接收指令。下行通过 RS485下行通过 RS485 可以同时抄读多种国内外电表，负责抄表过程的控制以及电表数据的接收、存贮、统计与传送。终端可通过内置的 5G 通信模块内置的 5G 通信模块接入 5G 网络。终端可实现大中国电信RedCap 场景白皮书Page 46 of 54用户用电量的统计，为电力营销系统提供各类电量结算数据为电力营销系统提供各类电量结算数据，对大用户的负荷进行控制和管理大用户的负荷进行控制和管理，实现“削峰添谷”有序用电，对大用户电能表运行状况进行实时监控大用户电能表运行状况进行实时监控，对用电异常，进行实时监察用电异常，进行实时监察。3.2智慧工厂终端智慧工厂终端3.2.1 数采类终端数采类终端1、工业 CPE/网关由高性能工业级的微型处理器搭载嵌入式操作系统，以及装载了独立自主 IOT 软件组成的微型主机。它具有 232/485 串口、网口、WIFI 及 GPRS 模块等物理接口，既可与智能仪表、PLC 设备、触摸屏、SCADA/DCS 通讯完成数据的读取及本地存储，也具备通过 HTTP、Socket 和 MQTT 等协议与第三方（SCADA、MES）系统平台集成。其特点包括，部署灵活多样部署灵活多样：安装时可采用导轨式，也可采用机架式，还可定位安装。采用工业防护级金属外壳、无风扇扇热、电磁兼容性强、抗震抗干扰、宽温宽压设计，能在高温、潮湿、电磁辐射、粉尘、电压不稳等复杂恶劣条件下使用，适用于复杂的工业应用场景。提供多种物理通讯接口提供多种物理通讯接口：且接口扩展性强，能适用和匹配设备的不同通讯方式。丰富的工业通讯协议丰富的工业通讯协议：网关内不仅内置 modbus、modbusTcp、TCP/IP、OPC、DTL645 等常见通讯协议，而且兼具有西门子、三菱、欧姆龙等厂家 PLC 的私有协议。可与现场绝大多数设备控制器实现通讯，具有强大数据采集及传输能力。网关内置数据库网关内置数据库：支持数据本地存储，可有效预防数据的丢失。具有与第三方系统集成的常见通讯协议及二次开发 API/SDK 接口，可实现与第三方系统（SCADA、MES 等）快速集成。网络连接可靠性网络连接可靠性：工业网关需要保障通信的可靠性，部分场景需要保障低时延。还要设计软件与硬件双重看门狗技术，自动监测上报工作状态，当网关设备偶发异常时，要智能进行软件唤醒或硬件断电重启，保障设备回复正常运行，避免宕机造成的生产延误和损失。同时网关还应该支持多级链路检测机制，自动恢复网络正常。2、工业 DTUDTU(Data Transfer unit)，是专门用于将串口/LAN 口数据转换为 IP 数据或将IP 数据转换为串口数据通过无线通信网络进行传送的无线终端设备，DTU 仅支持数据透传，不做协议和数据解析DTU 仅支持数据透传，不做协议和数据解析。DTU 的尺寸较小，重量较轻，可以十分方便的与设备进行融合，使其在不改变硬件结构的情况下，满足嵌入式小型安装需求，以快速实现联网中国电信RedCap 场景白皮书Page 47 of 54和数采。当前，DTU 是解决“哑终端”，尤其是具有移动性的“哑终端”联网的重要数采产品DTU 是解决“哑终端”，尤其是具有移动性的“哑终端”联网的重要数采产品。3、工业 RTURTU（Remote Terminal Unit）满足关键的工业数据数据采集需求，具备模拟量输入、开关量模拟量输入、开关量、多路 RS232 和 RS485 接口，系统采用安全隔离技术，支持远程管理功能和存储功能。兼容各类流量计、压力、水质分析仪、液位、工业串口摄像机、PLC、智能串口屏等仪器。一个 RTU 可以由几个、几十个或几百个 I/O 点组成，可以放置在测量点附近的现场。有些 RTU 还具备 PID 控制功能或逻辑控制功能PID 控制功能或逻辑控制功能等。由于部分行业的传感器输出的是模拟量，所以需要进行转换才能进行数据分析和传输，而 RTU 就可以实现此功能。4、边缘计算设备边缘计算可实现海量、异构的联接，满足业务的实时性要求，实现数据的优化，注重应用的智能性，同时保护安全与隐私。边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等工业数据采集场景方面有不可替代的作用边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等工业数据采集场景方面有不可替代的作用。5、PDA/扫码枪扫码枪主要用于条形码的扫描录入，是自动识别与数据采集行业条码追溯阶段设备。智能手持 PDA，用于数据采集和智能应用，也同属于自动识别与数据采集行业条码追溯阶段设备6、对讲机工业对讲机在一般对讲机的基础上，还有一些更为突出的特点。首先，工业对讲机的频率范围更宽广。由于工业环境的特殊性质，不同设备间的通讯需求也不同，因此工业对讲机拥有更广泛的频率范围，以适应不同场合的通讯需求。其次，工业对讲机的耐用性和抗干扰能力较强。在工业环境中，设备常常会遭遇到各种恶劣的条件，例如高温、低温、湿度等。而工业对讲机则能够在这些恶劣条件下稳定工作，保证通讯的顺畅进行。同时，它还可以抵抗各种电磁干扰，不易受到干扰的影响。工业对讲机还具备多信道功能。这一特点可以让用户在同一时间内，在不同的信道中进行通讯，大大提高了通讯的效率。工业对讲机的通讯距离更远。在某些大型工业现场，设备之间的距离较远，一般的对讲机很难实现远距离的通讯。而工业对讲机则能够实现较远的通讯距离，确保了现场通讯的需求。中国电信RedCap 场景白皮书Page 48 of 543.2.2 视频类终端视频类终端1、摄像头普通摄像头用于智慧工厂一般环境下的安防监控、生产监管等场景。摄像头可内嵌 5G 模组或通过边缘计算设备进行 5G 网络接入。2、特种摄像头特种摄像头应用于特殊环境，例如危化品区域、易燃易爆区域、粉尘环境、高温高适环境等，此类摄像头具有三防功能的高 IP 等级。3、工业相机工业视觉数采系统分为图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。工业相机与镜头是系统工业相机与镜头是系统成像器件，通常的视觉系统都是由一套或者多套这样的成像系统组成，如果有多路相机，可能由系统控制切换来获取图像数据，也可能由同步控制同时获取多相机通道的数据。工业相机按照芯片类型、扫描方式、分辨率大小、输出信号方式、输出色彩、输出信号速度、响应频率范围等有着不同的分类方法，种类繁多，需要根据应用需求进行选择。此外还包括光源、控制单元和图像处理计算单元。4、巡检机器人巡检机器人主要用于在危险区域代替人工巡检。机器人云台上可搭载摄像头、红外成像仪、气体传感器等装备，可以快速感知危险区域内的基本情况，并将相关数据上传至管理平台。3.2.3 远控类终端远控类终端1、AGV/叉车移动机器人在工业物流领域，按照应用环节分，具体可分为三大部分：产线物流、仓储物流以及园区物流。产线物流是指原材料、半成品等按照工艺流程在各个加工点之间不停顿地移动、转移的过程。产线物流规划是为生产作业服务的，必须服从生产作业对物流的整体要求。随着柔性制造能力需求的增强，智能化产线运输成为关键环节，AGV/叉车移动机器人通过智能移动和负载，为产线物流提供了高效的物料搬运能力。在此过程中，AGV/叉车需要与管理系统紧密交互并接受调度，其数据量不大，但对可靠性有一定要求。中国电信RedCap 场景白皮书Page 49 of 542、PLCPLC，即可编程逻辑控制器，其在微处理器的基础上，融合了计算机技术、自动控制技术和通讯技术，是生产控制中最核心的控制装置，按 I/O 点数可分为小（256 点以下），中（2562048 点），大（2048 点以上）。3、边缘计算设备边缘计算设备除可应用于工业数采外，也可用于低时延应用的边缘端控制场景，通过边缘侧进行 AI 数据分析，并发送控制指令。边缘计算设备是在网络的边缘进行高效计算，从而解决远离云端服务器带来的数据处理延迟问题。在 AI 边缘计算设备中，最重要的部分是计算单元。这个单元负责处理和分析海量的数据，它包括一些处理器、内存和存储等硬件资源。这些设备也需要配备各种传感器接口，以便与各种传感器进行交互，从而实时获取环境数据。另外，它们也需要有网络接口、WiFi、5G 等，以实现与云端服务器的快速通信。为了保证设备的可控制性，它还配备了一系列输入和输出接口，包括 GPIO、I2C、SPI 等。最后，为了确保设备的稳定运行，它们都配备了电源接口。3.3智慧矿山终端智慧矿山终端3.3.1 数采类终端数采类终端1、CPE/网关/边缘计算设备矿山内的各类传感器通过 CPE 或网关的形式接入 5G 网络，若在数据侧需要进行分析，则引入边缘计算设备，在边缘侧进行数据处理和分析后，再上传系统平台。矿山作为工业生产的重要场所，对于工业网关的要求十分严格。在矿山环境中，首先，矿山工业网关必须具备高度的稳定性。由于矿山的工作环境十分恶劣，包括各种复杂的地形地貌和气候条件，因此工业网关必须能够稳定地工作，不受外界环境的干扰，保证数据传输的可靠性和稳定性。其次，矿山工业网关需要具备高效的数据传输速度。在矿山生产过程中，需要实时传输大量的数据，比如监控视频和传感器数据等等。第三，必须具备严格的安全性。由于矿山生产过程中存在各种安全隐患，因此工业网关必须能够保障矿山生产过程的安全可靠，能够实时监测和防范各种安全风险，预防事故的发生。第四，需要具备耐用性。由于矿山环境的特殊性，设备很容易受到磨损和破坏。因此，工业网关必须具备优良的耐用性，能够在长期使用过程中保持稳中国电信RedCap 场景白皮书Page 50 of 54定的性能表现，不需要频繁更换和维护。最后针对存在爆炸性气体的矿山，工业网关还需要具备防爆功能，能够保障在易燃易爆环境下的人员和设备安全。通过采用防爆设计和技术手段，工业网关能够在高风险环境下安全运行，从而为矿山安全生产提供有力的支持。2、智慧安全帽5G 智能安全帽通过集成智能传感、人工智能、高精度定位等技术，实现对作业人员的安全监管和远程指导，拥有的功能包括智能传感：支持佩戴检测、生命体征检测、高度检测、电压感知、跌落碰撞检测等功能；智能记录：支持录像、拍照、录音、实时视频录制等功能；智能识别：支持二维码识别、射频识别、人脸识别、行为识别等功能；平台联动：支持远程指导、电子围栏、风险预警、大数据分析等功能；安全管理：支持人员绑定、高精度定位、SOS 等功能。3、智能手表矿工专用智能手表可以实现生命体征监测、行为监测、实时语音和高精度定位等功能，为矿工提供充分的安全防护。4、防爆手机本安防爆手机是一种特殊的手机，它可以在煤矿、化工等危险环境下使用。手机采用了更加坚固的外壳和更加安全的电路设计，能够有效防止因意外碰撞、高温、火花等原因引起的爆炸或火灾事故。防爆手机还可以用在石油化工等危化品生产、运输和仓储等领域。5、智慧矿灯集成Redcap模组的智慧矿灯不仅是矿工必备的安全照明工具，还可以集人员定位、集群通话对讲、视频记录仪、健康监测、有害气体检测等多功能于一体。从而推动作业标准化，实现作业的可视、可管、可回溯，助力矿山用户解放员工双手，保护员工安全，提高生产效率3.3.2 视频类终端视频类终端1、特种摄像头智慧矿山由于环境特殊，安装的摄像头需要通过“煤安”/“矿安”认证，拥有一定的三防等级。2、巡检无人机中国电信RedCap 场景白皮书Page 51 of 54巡检无人机搭载摄像头，可以对矿区整体进行巡视，对危险区域进行无人化重点巡视。3.3.3 控制类终端控制类终端1、电铲车电铲车是矿山采掘的核心装备，智能化是电铲车的重要发展方向。电铲车可以基于 5G 网络条件，通过摄像头、防撞雷达、倾角仪、陀螺仪等设备将电铲的数据信息反馈至远程控制室，再通过控制数据流进行电铲车的远程遥控。2、无人矿卡/宽体车无人矿卡/宽体车通过激光雷达、毫米波、相机多传感器深度融合网络技术，实现环境感知。感知系统可确保在矿区粉尘、雨雪雾、剧烈震动和极端低温等恶劣工况的使用需求，实现车辆颠簸行驶过程中的高鲁棒性多目标的检测和跟踪。无人驾驶卡车具备复杂场景智能决策与自主路径规划能力，引导车辆安全完成作业任务，可适用于实际生产中的各种极端装载、卸载道路条件，确保在生产过程中的高效和安全。3.4智慧港口终端智慧港口终端3.4.1 视频类终端视频类终端港口的视频类终端主要包括摄像头。由于港口的特殊环境，根据工作位置，智慧港口所用的视频类终端需要具备盐雾、高湿、台风、暴雨等气候条件的适应性。3.4.2 控制类终端控制类终端港口控制类终端主要包括智能集卡和场桥/岸桥。智能集卡可以通过 CPE 接入 5G网络，依托车机进行集卡的远程控制。场桥/岸桥通过 CPE 接入 5G 网络，根据视频的回传信息，通过 PLC 进行远程控制。3.5智慧城市终端智慧城市终端1、摄像头城市安防监控和社区治理的终端主要为摄像头，部分摄像头需要搭载 AI 功能，例如高空抛物、人/车识别、垃圾分类、行为监测等。摄像头可以通过直接内嵌 RedCap模组或边缘设备接入 5G 网络。公交车/班线车等车辆可通过车载监控主机（MNVR）终中国电信RedCap 场景白皮书Page 52 of 54端接入 5G 网络，急救车可通过 CPE 接入 5G 网络。2、音视频记录仪视音频记录仪是集超高清视频录制、视频回传、语音对讲、实时定位、轨迹记录、智能巡查等功能于一体的数字化记录设备，可实时捕获工作现场动静态数据。为满足行业客户多样化需求，可选择性提供 AI 智能识别、智能防抖、多业务并发传输等能力。产品关键功能：1)智能识别：支持视频智能算法，具有目标识别、目标检测、特征值提取等功能。2)智能广角：支持广角镜头设计，可提供 4K 高清视频画质传输能力；3)智能防抖：支持智能防抖算法，视频压缩算法，可提供移动场景下稳定拍摄能力；4)自动关联：支持通过蓝牙、NFC、二维码等方式的业务单与视音频证据文件自动关联；5)多端协同：支持协同管理、异设备互通、实时融合指挥调度等功能；6)安全保障：支持数据加密、安全传输等功能。应用范围：适用于市政、交通、能源等多个行业领域。典型应用场景：公安执勤执法、市政执法、危险识别、线路巡检等应用场景。3、视频 NVR/5G近年来，安防监控在城市治理及社区安防管控中已有较多的监控设备部署，投入较大，为节省改造时间和改造成本，通过将原有的 IP 有线摄像头接入 5G NVR 或者 AI视频盒，不仅能最大限度地利旧以节约投入，还能快速地将普通的安防监控设备接入5G RedCap 网络，实现无线化及智能化改造。3.6其他类终端其他类终端1、太阳能摄像头太阳能摄像头搭载光伏板和蓄电池，一般用于户外场景，对 IP 等级有一定要求，同时对功耗要求严格。2、无人农机农机种类较多，包括耕整地机械、种植施肥机械、田间管理机械、收获/后处理机械、搬运机械、排灌机械等。通过嵌入 RedCap 通信模组或通信单元，可以对农机实现中国电信RedCap 场景白皮书Page 53 of 54智能化管理和控制。3、安全帽建筑工地：各省市的工地监管平台要求重要人员上传定位信息考勤，重要事项（如隐蔽工程）需要录像并上传平台集中存储电网检修：电网临时作业，线路施工要对现场的作业动作进行记录，远程监控铁路巡检：铁路巡检需要对现场巡检过程进行记录，远程监控通过在安全帽摄像机嵌入 RedCap 通信模组或通信单元，实现视频的实时查看和回传。4 电信策略电信策略4.1整体策略整体策略RedCap 的产业推进将以场景方案为牵引，以生态建设为基础。RedCap 的产业推进将以场景方案为牵引，以生态建设为基础。RedCap 将作为 5G方案的重要组成部分，以满足场景客户的多样化需求。通过场景方案的牵引，RedCap可实现快速落地和规模复制，进而推动产业链加速成熟。RedCap 场景方案的规模应用需要产业界通力合作，产业链环节缺一不可，否则将无法形成全栈式解决方案。通过生态建设的夯实，RedCap 可实现芯模端网全栈式协同发展，助力场景方案规模落地。可以看到，场景方案和生态建设相互促进，共同推进产业不断演进。首先，在场景方案上，形成从场景需求挖掘到场景标杆打造，再到场景规模复制的发展路线，不断推动基于 RedCap 的端到端解决方案与场景应用深度结合首先，在场景方案上，形成从场景需求挖掘到场景标杆打造，再到场景规模复制的发展路线，不断推动基于 RedCap 的端到端解决方案与场景应用深度结合。具体而言，在 5G 数字化转型项目的基础上识别和挖掘 RedCap 需求，基于需求在重点场景打造标杆，深度淬炼 RedCap 解决方案，将终端、连接和平台形成标准化产品体系。依托重点场景的标杆效应和方案积累，快速形成规模复制能力，并持续拓展应用场景，将 RedCap更加广泛地融入到千行百业的 5G 数字化转型项目建设中。其次，在生态建设上，以检测认证、行解孵化和生态汇聚为抓手，促进产品优化和加强各方深入合作，打造双赢局面。其次，在生态建设上，以检测认证、行解孵化和生态汇聚为抓手，促进产品优化和加强各方深入合作，打造双赢局面。对于检测认证，积极制定 RedCap 模组及终端检测标准，按需发布与滚动更新规范，并依托标准组织各方开展多个实网环境下试商用模组和终端的端网兼容性测试，以及围绕重点行业应用场景开展相应终端产品的重要功能、性能试点测试和入库测试认证。同时针对 RedCap 检测展开培训和整改服务，根据测试中国电信RedCap 场景白皮书Page 54 of 54过程中发现的问题制定终端侧优化解决方案（包括并不限于产品的标准化、产品的性能）和网络侧优化解决方案，推动 RedCap 终端与平台和解决方案的适配。针对端侧认证入库测试，携手仪表和网络设备商搭建 RedCap 芯片认证和模组/终端入库测试实验室环境及勘测现网测试路线。对于行业解决方案孵化，联合生态伙伴进行模组和终端研发以及解决方案打造，形成针对重点行业的全栈 RedCap 解决方案。同时，依托场景客户需求和 5G 数字化转型项目，通过实验室、现网的测试和方案验证，支撑 RedCap 在重点场景的应用落地。对于生态汇聚，通过 RedCap 生态平台搭建和活动组织充分为生态伙伴提供交流空间，为产业界的共同发声和方向引导提供支持；通过资源对接和RedCap 能力输出为合作伙伴赋能；通过生态合作体系的构建，为集团与 RedCap生态伙伴的合作打通渠道。4.25G 能力魔方5G 能力魔方为了满足行业对于 5G 网络定制化程度高、性能差异大的业务需求，进一步释放 5G应用规模发展的潜能，中国电信发布了 5G 能力魔方，通过拉通 5G 定制网项目六个业务维度，实现行业应用可视、性能需求可读、技术方案可译、商务模式可解的灵活组合业务方案能力；同时，基于 600 余个项目的实践经验，5G 能力魔方归纳提炼远程控制、工业视觉、智能巡检等行业应用场景需求解析模型 40 余个，电子制造、港口、急救等行业及通用场景能力模型 10 余个，以及网络容量、覆盖模型等业务经验模型，可面向 5G 全连接工厂、智能交通、卫健医疗、智慧教育等行业提供更灵活的 5G 定制网项目售前服务和可推广的优秀案例经验，有力的展现出“百案千面”的规模效应。同时，5G 能力魔方积极推进 5G 与行业系统及装备的融合应用能力构建，形成 5G AGV、5G AR/VR、5G 双域专网等 5G 融合应用、网络及终端的产品方案体系，促进 5G 在实体经济和民生服务领域中更广范围、更深层次、更高水平的深度融合。5G 能力魔方包括业务需求面、技术参数面、原子能力面、标准产品面、业务方案面和商业模式面。通过六维积木式组合，实现场景精准适配、能力多维构建以及方案快捷交付，规模复制。RedCap 作为中高速 5G 物联网的重要拼图，将成为 5G 能力魔方的关键组成部分之一。

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