当前，“5G+工业互联网”、“5G+AI”蓬勃发展，支持大模型的5G智能工厂在全国多地拔地而起。工业和信息化部数据显示，目前全国“5G+工业互联网”项目数已超过8000个，5G已由生产外围辅助环节深入至核心控制环节。那么，5G智能工厂与制造业会产生怎样的“化学反应”，实践中还有哪些难点需要跨越？

　　12月11日，《证券日报》记者走进天津港保税区空港经济区联想创新产业园（天津）5G工厂，实探科技与传统制造碰撞下的5G智能工厂。

　　机器手臂对货物进行自动存取、5G通信“急救车”忙碌奔走，高度智能化的生产线正飞速运转，物料自动传送、元器件高效贴装……这是联想创新产业园（天津）5G工厂自动化生产线上的忙碌景象。

　　工人仅需盯着屏幕，就能随时观察采购、物料上料、检测包装、物流运输等生产线上的各个环节，通过中控平台的“智慧大脑”，实现远程“指挥”。这一“大脑”基于智能调度算法、3D视觉AI技术、数字孪生技术等，可以实现对车间生产、零碳与园区管理、智慧园区的看见、分析、感知。

　　“笔记本每条产线个工人。智能化生产车间的笔记本产线倍；智能高速贴片生产线%，其中贴片段自动化率更高，达92%，元器件贴装速度可达每小时17.2万个。”联想云网融合事业部5G智能制造业务经理李彬对《证券日报》记者表示。

　　在5G和AI技术的加速渗透下，该工厂整个智能体系排产率得到了大幅提升。“我们大概每9秒就能下线一台笔记本产品，整体提升了接近40%的效率。”联想（天津）智慧创新服务产业园项目负责人郑爱明说。

　　走进物流仓储车间，数十台自主开发控制系统的5G AGV自动货运机器人映入记者眼帘，它们穿梭于各条生产线之间，可以全自动运行并躲避人员和障碍。在24米托盘立体仓存储系统中，堆垛机和多穿车全部采用5G网络实现远程控制，在黑灯或者少灯的场景下运营，可以减少60%的电能消耗。

　　这些应用场景均是5G走向生产核心业务的蕞新实践。“通过软件定义网络和算网融合技术，算力可以通过5G网络像自来水一样供给工厂，支撑更多智能化应用。”李彬称。

　　目前，联想5G智能工厂模式正在加速复制，在全球已有30多个工厂，与2000多家供应商搭建全球体系，实现1.2亿智能设备年出货量。

　　随着AI技术在柔性制造领域加速渗透，软件也在加速定义工业系统。在联想5G智能工厂，联想与英特尔在多样化的网络与智能边缘产品组合方面展开协作。

　　一家是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商，一家是引领PC产业转型升级的头部国产企业，二者碰撞出无限火花。在芯片设计方面，除了满足工厂工业设备需求，英特尔还帮助工业系统更好满足计算传输确定性，提供芯片底层支撑，让IT、OT、CT业务在同一台设备上处理。

　　从联想建设5G智能工厂实现降本增效，到英特尔的开源工具链接工厂数控化生产，5G智能工厂加快“智改数转网联”步伐，进行多模式探索。

　　英特尔高级首席AI工程师张宇对《证券日报》记者表示表示，英特尔构建面向智能制造的IT、CT、OT融合解决方案，助力包括联想在内的生态伙伴打造未来工厂，推动制造业的数字化转型升级。“目前，英特尔通过提供开源工具套件及面向生成型人工智能广泛模型支持5G智能工厂，未来有望进一步接入更多本地操作系统。”

　　联想与英特尔的结合是5G智能工厂建设的一个典型。在5G赋能之下，天津及全国多地产业创新集群建设快马加鞭。

　　工业和信息化部近日发布《2023年5G工厂名录》，遴选产生了300家已建成的5G工厂，覆盖24个国民经济大类，建设投资总额达97.3亿元。随着5G产业生态的进一步壮大，中国制造业正加速向数字化方向发展。

　　5G时代，信息流驶入了“高速公路”。成本高、数据样板少、缺乏“杀手级”应用、AI系统没有实现自主化，成为企业在5G智能工厂建设、应用过程中亟须跨越的“大山”。

　　“目前，5G流量及终端设备成本较贵。仅从设备硬件成本来看，就比WiFi贵了20%。”李彬谈到，随着更多产业生态发展以及redcap的广泛应用，网络成本有望进一步降低，让工厂应用5G技术的各个环节平摊成本。

　　数据及应用的丰富度不够，是企业在5G智能工厂建设和应用中面临的一大难题。

　　联想集团首席研究员、云网融合事业部高级总监李瞳表示，足够多的数据支撑是智能化的一个重要基础。“AI工业领域需要大量工业数据，目前数据不足是行业面临的普遍问题。行业对样板获取和大数据积累还需要很长时间，目前大家都在摸索。随着边缘计算等能力越来越强，国内智慧工厂将在智能化道路上越走越远。”

　　此外，为应对行业周期，企业也必须借助新技术提升生产效率及创新能力。以PC产业为例，传统PC行业进入产业下行周期，市场需求不旺，但产品更新换代快，投入成本高，是典型的兼具劳动与技术的密集型产业。如何改变这一现状，让PC工厂向智能化、高端化、绿色化方向发展，联想正在联合产业链伙伴加速探索。

　　目前，5G智能工厂智能化正有序步入边缘推理、边缘训练、自主化运算三个阶段。然而，大模型更新滞后、不能及时响应是5G智能工厂面临的另一大难题。

　　“大部分5G智能工厂的人工智能运营当下还处于边缘推理阶段。推动AI在工厂等应用从边缘推理向下一步的边缘训练迈进，需要行业进一步解决小样本训练、自动化工具开发、安全隐私等问题。”张宇认为。

　　在大多数5G智能工厂的工程师看来，目前5G智能工厂还不能真正实现智能化。张宇表示，5G智能工厂要实现真正意义上的智能化生产，企业需在算力算法、及时响应等方面不断创新，才可以优化人工智能网络、实现自主化闭环、降低成本，推动工厂真正进入智能化阶段。

　　目前，5G智能工厂的应用发展已经进入深水区，但距离实现真正意义上的“智慧”还需走得更远。元禾半导体首席专家李科奕在接受《证券日报》记者采访时表示，企业要实现5G+AI+AR的一体化融合，将AI技术运用到工厂产品设计、生产、销售等全流程，从而实现有自主意识的“聪明”工厂。

　　澳门博士智库主席邓伟强认为，5G智能工厂的发展离不开提质、降本、增效、绿色发展四大重点。当前，5G智能工厂在通用设备制造、计算机、电器机械、化工等行业已有大量应用场景，发展正逐步进入规模化。在发展过程中，头部企业要积极引领中小企业数字转型并解决其5G专网的难点，推动5G全连接工厂规模化发展越来越成熟。

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