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        產出可跨行業賦能最新成果,海爾卡奧斯發力5G邊緣計算

        青島日報2021年5月8日1版



        海爾卡奧斯發力5G邊緣計算

        多個創新平臺和場景實現從實驗室孵化到工廠落地的成果轉化

        工業互聯網要以更高的效率賦能千行百業,迫切需要5G邊緣計算技術的加持。近日,在東莞華為松山湖研發基地舉行的“海爾-中國移動-華為5G邊緣計算創新基地合作論壇”上,海爾卡奧斯COSMOPlat聯合華為、中國移動共同發布了在5G邊緣計算領域最新落地的創新合作成果。

        據了解,自今年1月海爾、中國移動、華為聯合成立的“5G邊緣計算聯合創新基地”正式啟動以來,針對工業互聯網領域的應用需求,這一強強聯合的創新基地在機器視覺、智能安防和AR數字化三個領域進行5G應用場景的創新和商業化推進。截至4月底,該創新基地已完成5G機器視覺應用創新平臺、5G視頻監控應用創新平臺和5G+AR應用創新平臺三個平臺及5G+AR工業頭顯等終端設備的孵化,并在海爾互聯工廠進行了應用,完成了從實驗室到工廠的落地。

        創新生態解決行業痛點

        大帶寬、低時延、高算力,是人們對于5G時代的期待。要想實現這一期待,邊緣計算不可或缺??梢哉f,邊緣計算(MEC),承載了5G時代萬物互聯的夢想。實現產業鏈全流程互聯互通,也是工業互聯網發展的必然要求。

        具體到工業互聯網的應用場景,無論是在數字化工廠,還是在供應鏈管控上,都迫切需要5G以極低的時延處理海量的數據。要想實現這一點,最行之有效的方法就是縮短數據傳輸的距離,更加靠近終端設備,把提供服務的節點從中央下放到網絡邊緣。這就是邊緣計算技術的意義所在。

        卡奧斯COSMOPlat相關負責人介紹,“邊緣計算就像章魚的神經系統。它的大腦作為中央節點只處理40%的信息,主要負責總體協同,剩余60%的信息則由8條觸手就近處理,章魚的‘觸手’,就相當于邊緣節點,可以靈活高效地就地處理信息?!?/p>

        目前,在5G和工業互聯網融合的方向上,還存在大規模應用缺乏、核心技術積累不足和缺乏開放合作生態等發展痛點。今年1月,在此前三方合作的基礎上,海爾和華為、中國移動攜手成立創新基地,就是為了聚合一流資源,在5G行業終端、5G邊緣計算、工業互聯網場景等領域協同創新,互為生態。

        創新基地成立當天,商湯科技、北京海研自動化科技有限公司、北京微視新紀元科技有限公司等在各自領域具備相當技術優勢的資源方就已經加入。這一創新生態的形成,就是要突破行業在網絡、計算、場景等領域的壁壘,加快價值場景的產業化、商業化,打造行業樣板示范,加速產品和解決方案在工業場景落地。

        產出可跨行業賦能最新成果

        系統謀劃5G+工業互聯網融合發展圖景,“5G邊緣計算聯合創新基地”在成立之初,就圍繞場景、平臺、網絡、終端+生態等設計了一系列的創新路線,目前,已有多項成果在海爾互聯工廠進行了落地和初步實踐。

        據介紹,在工廠質量監測環節應用的5G機器視覺應用創新平臺,采用了5G+MEC新方案,實現數據、算法的多工位共享,滿足四碼合一、外觀檢測等多種需求,從而實現了質量檢測云化管理。

        同樣采用5G+MEC新方案的5G視頻監控應用創新平臺,則充分利用原有90%的攝像頭,借助5G回傳高清視頻流,實現廠區內“人、車、物”實時監測、異常報警、信息推送,處罰依據留存,真正做到事前預防、事后有據。

        而5G+AR應用創新平臺的成效則體現在能夠實現AR操作的定制化,即由用戶結合自身需求自定義AR應用。以首件封樣為例,結合5G邊緣計算確保檢測的全流程數字化和云存儲,可以有效杜絕封樣過程中可能存在的篡改造假問題。

        在5G工業終端設備的探索上,該創新基地聯合研發了首款交互式體驗工業用AR眼鏡;另一方面,為解決傳統設備終端接入5G網絡問題,在原5G產品基礎上融合5G超級上行壓縮技術,打造了卡奧斯COSMOPlat“新蟻鏈”。

        據卡奧斯COSMOPlat相關負責人表示,創新基地現階段成果,不僅可以為海爾內部互聯工廠的5G+工業互聯網應用場景提供平臺化服務,同時也可以通過卡奧斯將5G工業互聯網的能力跨行業賦能給更多企業。

        未來,創新基地將針對不同連接需求的場景制定不同的創新策略,吸引更多優勢資源進入,積極參與到需求收集分析、解決方案制定和產品研發,再到平臺化場景在各個工廠的推廣落地等各個環節,打造出一系列可落地、可復制的應用場景和創新成果,推進人工智能、大數據等新技術與產業的融合,從而提升工業制造領域的數字化水平,加速中國新型工業化進程。(青島日報/觀海新聞記者 楊光)

        責任編輯:王逸群

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