乐发lv官网 - 乐发lv走势图

来源：乐发lv客户端2024-09-07 17:48

乐发lv官网

干货！5G如何与行业融合发展？******

　　5G与行业融合的“绽放”之路

　　我国5G应用蓬勃发展，进入规模化探索新阶段。目前，国民经济20个门类中有15个行业，97个大类中有39个行业均已应用5G。5G与行业融合过程中，受行业自身发展规律、5G技术及产业发展规律和宏观发展环境等多重因素影响，呈现梯次性导入、渐进式发展趋势。由于不同行业5G发展呈现明显的阶段性，应分类施策推动5G与行业融合发展。

　　5G应用蓬勃发展，进入规模化探索新阶段

　　随着工业4.0时代的到来，数字化转型已成为各行业发展的必然趋势。作为新基建的重要组成部分，以5G为代表的新一代信息技术逐步与行业基础设施相融合，形成新型行业信息化基础设施。我国在国家政策、应用探索、产业融合等多方面积极推动5G与行业融合发展。

　　在政策方面，2020年3月，中共中央政治局常务委员会会议强调“加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度”；“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确提出“构建基于5G的应用场景和产业生态”。

　　为落实党中央、国务院的决策部署，多项鼓励5G发展与应用的政策或通知陆续出台。2021年7月，工业和信息化部等十部门印发《5G应用“扬帆”行动计划(2021-2023年)》(以下简称《行动计划》)。该《行动计划》提出8大专项行动及32个具体任务，明确了我国未来三年重点行业的5G应用发展方向，并系统性地部署相关推进工作。各地方政府也将5G应用作为地方经济的重要支柱型产业，纷纷出台相关产业支持政策。截至2021年8月底，全国省、市、区共出台5G政策569个，其中省级67个、市级259个、区县级243个。

　　在产业探索方面，从2019年我国5G网络正式开始商用，5G与行业融合试点项目的范围和规模逐步扩大，以三大运营商为代表的ICT(信息和通信技术)产业界加速与各垂直行业开展5G应用探索。据统计，工业和信息化部举办的“绽放杯”5G应用征集大赛项目数量从2018年的330个增长到2021年的超过1.2万个，涉及工业互联网、医疗健康、智慧交通、智慧金融、文体娱乐等20多个行业领域，近7000家政府机构、企业、科研院所、行业协会等单位参与，覆盖我国31个省(自治区、直辖市)及香港特别行政区。

　　从5G应用项目成熟度和商业落地情况来看，我国5G应用已实现从“0”到“1”的突破。2021年第四届“绽放杯”5G应用征集大赛近半数项目实现落地，15%以上的项目实现“解决方案可复制”，我国5G应用已进入“1”到“N”的发展阶段。下一步的探索方向是如何在不同行业实现规模化应用。

　　5G与行业融合梯次性导入，呈渐进式发展趋势

　　5G与行业融合发展进程遵循着客观发展规律，这个规律受到行业自身发展规律、5G技术及产业发展规律和宏观发展环境三方面的影响。

　　从行业来看，目前处于数字化转型的关键期，其对数字化技术的接受度在快速提升，原有的生产系统、产业体系、经营管理模式、商业模式等也在发生急剧变革，这为5G快速融入提供了良好条件。但是，由于不同行业有不同的产业发展周期、发展节奏，也会导致5G与不同行业融入的深度、广度和速度存在差异性。

　　从需求侧来看，首先需要明确行业场景需求，解决“为什么”用5G的问题，还要考虑行业原有数字化基础，解决“如何用”5G的问题。目前我国的第一、二、三产业数字化基础发展差异性较大，基础设施数字化率整体占比不高，影响了5G融入行业的速度。同时，企业对新技术的接受度、应用效果的显性度、探索的积极性等都影响5G在行业的发展进程。从供给侧来看，移动通信系统从5G开始才真正为垂直行业服务，3G、4G等都是面向消费者市场，发展周期和发展驱动力受消费者影响。消费者用户是统计型需求且消费是冲动型，因此在技术和产业发展节奏、网络更新速度等方面，ICT企业的话语权较高。但行业客户不同，行业客户具有局部聚焦、决策理性等特征，内部具有选择和决策机制，这就要求5G网络进入行业时，要能经受住行业选择流程的考验，如应用效果带来的经济价值测算、对未来转型发展影响等。原有5G技术和产业发展节奏要及时适应不同行业诉求，原来“需求发现-技术研究-国际标准化-国内标准化-产业化”的5G技术和产业迭代周期一般在两年及以上，再考虑应用场景适配、应用推广等时间，这些都将导致5G在行业的应用会是渐进式的。目前5G网络是基于R15版本的，主要满足大带宽需求，在超低时延、超高可靠保障上尚无法满足，这使得5G应用主要是在生产辅助环节、管理环节和非硬实时(10ms以上)控制场景；在R16版本对5G传输时延、可靠性进行增强后，5G会逐步渗透到生产核心控制环节；在R17阶段，随着精简化5G芯片商业化，5G终端及模组成本直线式下降，将极大推动5G行业应用规模化推广。

　　从发展环境来看，产业政策、商业模式、产业融合环境、宣传力度等，都会对5G应用发展起到助推作用，目前我国已经形成从国家到地方的系统性政策体系。

　　总体来看，受到三大因素的影响，5G与行业融合应用呈现渐进性和梯次导入发展规律，不同行业不同领域发展节奏存在一定差异性。

　　分类施策推进5G与各行业融合

　　5G与行业融合整体遵循预热、起步、成长和规模发展四个阶段。在预热阶段，ICT和行业初步接触，共同探索一些应用场景；起步阶段是双方真正开始一些小规模场景验证；成长阶段是明确场景及需求，逐步进入商业探索阶段；规模发展阶段是从大型企业向全行业企业复制推广阶段。

　　由于不同行业数字化基础、行业需求及探索热情不同，其发展进度和发展节奏也不相同。

　　总体来看，行业变革和创新意愿较强、数字化基础较好、经济条件较强的行业，其5G应用已经明确了应用场景、消除了需求不确定性，发展速度较快，进入成长期，这些行业属于先导行业，他们主要进行5G与行业系统融合和适配，承载越来越多的应用，如采矿业、工业、电力、医疗、港口等行业；对于数字化水平一般，但行业探索、创新意识和行业转型诉求较强的行业，其正在积极探索5G应用场景，挖掘5G带来的更多价值，属于潜力行业，如文旅、智慧城市、智慧物流、交通运输等行业；对于数字化水平较低，对5G应用需求不清晰，5G对其行业发展价值和作用尚不明确的行业，属于待培育行业，他们主要进行应用场景的探索，处于5G融合起步阶段，如智慧教育、智慧农业、智能油气等行业；对于数字化水平较高、有很好的数字化基础，但行业对5G需求不明确、对5G诉求也不强烈，尚未消除5G技术的不确定性，在5G应用场景、5G价值等方面尚需进一步深入挖掘，如金融、水利等行业。

　　5G与行业融合的价值和作用已经被越来越多的行业所认可，但受限于数字化基础条件、产业发展节奏及行业变革周期等客观发展规律，5G与行业融合不会一蹴而就。要对5G应用既给予探索热情，又保持足够耐心，这样5G融合应用才能越做越好。

　　作者：杜加懂中国信息通信研究院5G应用创新中心副主任

　　来源：《中国网信》2022年第5期

【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”？******

　　中新网成都1月17日电 (记者贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间，中国地质科研工作者如何从无到有，建立地震诱发滑坡预测模型？如何撬开震后灾害的“盲盒”？中国地灾防治如何走到世界前列？

　　围绕上述问题，2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访，对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。　唐启浩摄

　　有哪些因素可能诱发震后地质灾害？

　　范宣梅介绍，余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完，震区容易发生较强余震。在余震影响下，一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样，震后强降雨，也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

　　为了预测这些可能发生的地质灾害，成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

　　“我们除了大范围搜集卫星遥感数据，还会在雨季前后，对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示，如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨，那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器，观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。　受访者供图

　　为什么要建立地震诱发滑坡预测模型？

　　汶川特大地震发生后的十余年间，范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线，搜集宝贵的影像和数据，并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据，结合最新的人工智能算法，建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

　　“汶川特大地震发生后，主要救援力量第一时间前往了汶川，而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出，地震诱发滑坡预测模型最大的用途，就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白，给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。　受访者供图

　　范宣梅介绍，卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位，而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时，有一颗卫星恰好正在震区上方，那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话，那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方，才能拍到震区受灾影像。甚至有时候，一张好的卫星影像拿到时，距地震发生时已经过去了一个月。

　　“如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情，大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示，地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能，根据本次地震信息，快速判断哪些地方地质灾害最为集中，哪些地方房屋道路受损最严重，让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。