裴郁杉，唐雄燕，黃 蓉，李瑞華（中國聯(lián)通研究院，北京 100048）

0 引言

我國5G產(chǎn)業(yè)具有優(yōu)勢，但是工業(yè)現(xiàn)場產(chǎn)業(yè)處于競爭劣勢，隨著5G 網(wǎng)絡(luò)的廣泛部署、工廠自動化產(chǎn)線柔性需求的持續(xù)增大和智能應(yīng)用的持續(xù)增長，5G已經(jīng)成為智能制造的關(guān)鍵要素，5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)在工業(yè)制造中獲得了多種應(yīng)用試點(diǎn)，為工廠信息化提供了基礎(chǔ)。

但是擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（Extended Reality，XR）、工業(yè)感知與工業(yè)控制等多種工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的持續(xù)發(fā)展，對網(wǎng)絡(luò)提出了更多需求，網(wǎng)絡(luò)需要在獲取、處理多維感知信息的同時，滿足高帶寬、低時延、精準(zhǔn)定位等多種性能要求。

此外，設(shè)備層連接占工廠整體連接的90%以上，但目前工業(yè)現(xiàn)場控制與感知數(shù)據(jù)采集具有多種協(xié)議，且控制與感知數(shù)采網(wǎng)絡(luò)形態(tài)各異，網(wǎng)絡(luò)過程節(jié)點(diǎn)較多，無法保證工業(yè)確定性服務(wù)，且難以滿足工廠產(chǎn)線的柔性需求。業(yè)務(wù)感知、人工智能和邊緣計算等技術(shù)進(jìn)步，使得網(wǎng)絡(luò)有可能獲知業(yè)務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)資源及算力資源，并通過增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)與計算能力，使能工業(yè)設(shè)備的無線接入與控制，解決目前工廠內(nèi)協(xié)議繁雜、成本高的問題，實(shí)現(xiàn)5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的確定服務(wù)。

目前學(xué)術(shù)界提出在未來6G 中感知、連接、計算一體化的方案，滿足復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下確定性服務(wù)要求。文獻(xiàn)［1］闡述了通信、感知、計算融合的愿景、關(guān)鍵技術(shù)、技術(shù)挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向。文獻(xiàn)［2］側(cè)重介紹了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中感知、通信、控制3要素間的復(fù)雜耦合關(guān)系，綜述了國內(nèi)外關(guān)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)感知通信控制協(xié)同融合技術(shù)的研究現(xiàn)狀和面臨的問題，圍繞工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中感知通信控制協(xié)同融合問題對未來的研究方向進(jìn)行了總結(jié)和展望。文獻(xiàn)［3～11］則分別在通信感知、感知計算和通信計算兩兩融合的可行性方面進(jìn)行了驗(yàn)證。為了更好地支撐新型智能業(yè)務(wù)，還需要更進(jìn)一步地將通信、感知、計算三者進(jìn)行融合。

在面向5G+工業(yè)應(yīng)用中，業(yè)界提出充分利用云網(wǎng)端邊廣泛存在的算力、采用分布式算力協(xié)同，通信感知一體化等方案提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中多維感知信息的處理時效。本文首先對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的新型業(yè)務(wù)場景與網(wǎng)絡(luò)需求進(jìn)行描述，闡述在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中考慮通感算一體化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)信息多維感知、協(xié)作通信、智能計算功能的深度融合的必要性和通感算一體化在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的愿景。其次，介紹通感算一體化網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)及其在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用前景。

1 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的新型業(yè)務(wù)場景與網(wǎng)絡(luò)的需求

目前工業(yè)園區(qū)專網(wǎng)的數(shù)字化需求旺盛且需求種類眾多、差別大，包括智慧園區(qū)、智能制造、智慧工廠、車輛管理、無人駕駛、智慧倉儲、視頻監(jiān)控、能耗管理、AGV小車、5G無人機(jī)等多樣化業(yè)務(wù)。而這些業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)的需求差異巨大，表1 所示為部分工業(yè)園區(qū)對通信網(wǎng)絡(luò)的要求。

由表1 可知，園區(qū)專網(wǎng)業(yè)務(wù)對網(wǎng)絡(luò)時延與帶寬的需求有很大差別。此外，工業(yè)園區(qū)專網(wǎng)業(yè)務(wù)對通信的可靠性要求也不同，如在岸橋遠(yuǎn)控場景中，PLC控制業(yè)務(wù)的時延要求小于20 ms，視頻業(yè)務(wù)的時延要求小于300 ms，兩項業(yè)務(wù)的通信可靠性都要求99.99%；而在園區(qū)定位場景中，通信時延和可靠性的要求可以放松到秒級和99.9%，但是具有高精度的定位要求。因此5G 原有的eMBB、uRLLC 和mMTC 的三大場景已不能完全滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)需求。此外，工業(yè)現(xiàn)場的設(shè)備層連接占工廠整體連接90%以上，但目前工業(yè)協(xié)議繁多且互不相同、控制與感知數(shù)據(jù)采集的協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)形態(tài)各異、網(wǎng)絡(luò)過程節(jié)點(diǎn)較多，無法保證工業(yè)確定性服務(wù)。因此5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要能夠智能感知工業(yè)設(shè)備狀態(tài)與所用協(xié)議，從而智能適應(yīng)工廠產(chǎn)線的柔性需求。

表1 部分工業(yè)園區(qū)對通信網(wǎng)絡(luò)的要求

其次，工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境通常較為復(fù)雜，從而造成現(xiàn)場無線傳輸環(huán)境的不確定性?，F(xiàn)場設(shè)備對無線信號的遮擋和金屬屏蔽，會使得5G網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)場覆蓋情況無法達(dá)到原有的部署規(guī)劃目標(biāo)，并且設(shè)備的震動、高溫及大量的電子噪聲都會進(jìn)一步惡化現(xiàn)場的無線傳輸環(huán)境。并且由于柔性生產(chǎn)的需要，工業(yè)現(xiàn)場的產(chǎn)線可能發(fā)生結(jié)構(gòu)變化，但是網(wǎng)絡(luò)不能夠及時跟隨變化等。而這些因素都會降低網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃?。因此工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境對5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提出了智能感知無線環(huán)境，提升傳輸可靠性的新型需求。

因此，在復(fù)雜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，需要考慮通感算一體化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)信息多維感知、協(xié)作通信、智能計算功能的深度融合，提升網(wǎng)絡(luò)傳輸效率、可靠性和業(yè)務(wù)確定性。

2 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中通感算一體化的愿景

以往的無線工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對業(yè)務(wù)提供了過高的QoS保障，一方面浪費(fèi)了網(wǎng)絡(luò)資源，另一方面由于網(wǎng)絡(luò)資源不足導(dǎo)致其他業(yè)務(wù)無法滿足。而在未來的工業(yè)場景中，智能化的無線設(shè)備使得業(yè)務(wù)需求激增，網(wǎng)絡(luò)的通信資源和算力資源顯得更加有限。因?yàn)樵谕ǜ兴闳诤系墓I(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，需要對復(fù)雜工業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行智能感知，基于AI進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練、協(xié)同決策，從而使網(wǎng)絡(luò)能夠在業(yè)務(wù)全生命周期內(nèi)，提供精準(zhǔn)的通信QoS 保障和算力QoS 保障。圖1 為通信感知計算融合技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景中的愿景。

圖1 通信感知計算融合技術(shù)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景中的愿景

2.1 感知

在工業(yè)場景中，需要對現(xiàn)場環(huán)境、業(yè)務(wù)特征、無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)能力等重要信息進(jìn)行感知，具體如下：

a）現(xiàn)場環(huán)境：現(xiàn)場設(shè)備的位置與運(yùn)動狀態(tài)、溫度、震動等，幫助識別判斷現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和判斷目標(biāo)的位置等；目標(biāo)設(shè)備的新增或刪減以及所用工業(yè)協(xié)議，幫助自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)管理與維護(hù)。

b）業(yè)務(wù)特征：業(yè)務(wù)的QoS 要求，主要包括時延及抖動要求、通信速率要求、可靠性要求、算力要求等；幫助確定網(wǎng)絡(luò)通信資源及算力資源的優(yōu)化調(diào)度。

c）無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境：包括周邊電磁環(huán)境與干擾水平、信道狀態(tài)等。

夜晚的布萊德湖在燈光和燭光的點(diǎn)綴下，顯得十分絢麗多彩。欣賞完湖景，不妨品嘗一下頗具當(dāng)?shù)靥厣牟既R德奶油蛋糕。薄薄的糖霜下是層層酥皮，酥皮之下是甜而不膩的奶油和滑爽的芝士蛋糕，蛋糕的口感一層比一層香醇，是很受歡迎的傳統(tǒng)點(diǎn)心。

d）網(wǎng)絡(luò)能力：對網(wǎng)絡(luò)的通信資源和算力資源的感知。

2.2 計算

為網(wǎng)絡(luò)的智能感知和資源優(yōu)化迭代提供計算處理能力。

事實(shí)上，網(wǎng)絡(luò)中，終端、邊緣云、基站、核心網(wǎng)及云等每一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)均具備一定的計算能力。這就給云網(wǎng)邊端協(xié)同訓(xùn)練、協(xié)同決策提供了算力資源基礎(chǔ)。

2.3 通信

完成感知信息的交互，協(xié)助完成協(xié)同智能感知與分布式計算。

基于智能感知信息，實(shí)現(xiàn)對通信資源的優(yōu)化部署與調(diào)度，精準(zhǔn)滿足業(yè)務(wù)的QoS要求；實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能部署與運(yùn)維，降低工業(yè)網(wǎng)絡(luò)成本。

2.4 云網(wǎng)邊端協(xié)同的通感算融合

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中，一方面工業(yè)現(xiàn)場中會存在大量的數(shù)據(jù)感知和采集，單點(diǎn)感知往往不能夠達(dá)到最優(yōu)性能；另一方面，工業(yè)云負(fù)責(zé)完成數(shù)據(jù)的全量存儲、管理以及中心決策，造成業(yè)務(wù)處理時延增大，通信傳輸負(fù)載高的問題。因此，充分利用網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各個節(jié)點(diǎn)能力，開展分布式的協(xié)同感知，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的計算能力，進(jìn)行分布式的數(shù)據(jù)存儲、處理與決策，提升感知性能、通信效率和決策性能，降低業(yè)務(wù)的時延與網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。

如圖2 所示，現(xiàn)場感知終端根據(jù)能力不同進(jìn)行協(xié)同感知，并根據(jù)感知數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特征和終端計算能力，可在終端側(cè)進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)的預(yù)處理，如在終端側(cè)集成AI 訓(xùn)練模塊及計算功能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器視覺、圖像識別等大數(shù)據(jù)預(yù)處理，降低需要通信傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量和時延。

圖2 云網(wǎng)邊端協(xié)同的通感算融合

基站側(cè)，通過將多個節(jié)點(diǎn)的分布式感知數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同傳輸與協(xié)同處理，實(shí)現(xiàn)感知能力的動態(tài)部署與感知數(shù)據(jù)的協(xié)作處理，在復(fù)雜的現(xiàn)場環(huán)境中有效地提升感知性能和通信效率。

云將端側(cè)和基站側(cè)預(yù)處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一納管，并進(jìn)行進(jìn)一步計算處理。根據(jù)業(yè)務(wù)的實(shí)時性和帶寬需求選擇在現(xiàn)場級邊緣云、園區(qū)邊緣云或核心云上進(jìn)行處理，云、網(wǎng)、邊、端協(xié)同，算力層層解化，在降低通信、算力網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的同時，實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)QoS 的精準(zhǔn)保障，增強(qiáng)業(yè)務(wù)的確定性。

3 通感算一體化的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)

3.1 通感一體化

工業(yè)現(xiàn)場中，智能生產(chǎn)與柔性生產(chǎn)的需求使得現(xiàn)場環(huán)境和無線環(huán)境的感知越發(fā)重要，成像、定位等感知數(shù)據(jù)也隨之更加繁雜，5G/6G 網(wǎng)絡(luò)仍然不能夠完全滿足業(yè)務(wù)需求。另一方面，隨著5G 毫米波和6G 太赫茲技術(shù)的研究與應(yīng)用，移動通信采用的頻率已與定位、成像等感知技術(shù)用頻趨同［11-13］，使得復(fù)用通信和感知架構(gòu)與信號可能進(jìn)行一體化設(shè)計，開展通信感知一體化技術(shù)，在滿足現(xiàn)場環(huán)境與無線環(huán)境的感知需求的同時可以極大地減少系統(tǒng)的冗余部署。

通信感知一體化技術(shù)已經(jīng)成為5G+和6G 的重要研究方向，其關(guān)鍵技術(shù)主要包括：

a）一體化波形設(shè)計。一體化波形設(shè)計是將通信和感知完全或者高等級融合，采用一種波形設(shè)計同時滿足通信與雷達(dá)信號的波形需求。

b）一體化波束賦形技術(shù)。感知與通信對于波束賦型具有不同的性能要求。一體化的波束賦型技術(shù)需要具有按需靈活可控的特性，在進(jìn)行有效的波束成形進(jìn)而通信的同時，能夠產(chǎn)生快速大范圍掃描的感知波束，感知周圍環(huán)境，滿足多種應(yīng)用場景需求。

c）一體化干擾消除技術(shù)。干擾消除技術(shù)用以消除同頻雙工條件下，接收感知回波信號和上下行通信信號間的干擾問題，以提高感知精度。

3.2 通感算一體化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與協(xié)同機(jī)制

通感算一體化的網(wǎng)絡(luò)是一種全新的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上將產(chǎn)生較大的改變，需要考慮到云原生、智能化等先進(jìn)技術(shù)，支持無線通信與感知功能的服務(wù)與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)通信資源與計算資源的有效組織和聯(lián)合優(yōu)化。

文獻(xiàn)［12］提出了實(shí)現(xiàn)通信感知計算一體化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（如圖3），主要包括了網(wǎng)絡(luò)大腦（網(wǎng)絡(luò)智能與控制中心）、感知控制功能、通信控制功能、計算控制功能、用戶控制功能、業(yè)務(wù)控制功能等功能實(shí)體，以及計算節(jié)點(diǎn)、通信節(jié)點(diǎn)（接入轉(zhuǎn)發(fā)）、感知節(jié)點(diǎn)和終端節(jié)點(diǎn)等資源實(shí)體。其中，網(wǎng)絡(luò)大腦基于全局感知進(jìn)行全局通信與算力資源的決策調(diào)度，實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)需求的精準(zhǔn)保障。感知控制功能根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能力，將感知需求調(diào)度分布到各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)上，形成協(xié)同感知能力。

圖3 通信感知計算一體化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

3.3 通感算一體化的能力開放

如表1所示，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的業(yè)務(wù)特征千差萬別，智能機(jī)器人控制、人員/設(shè)備及未來新興業(yè)務(wù)在對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)提出通信要求的同時，也提出了定位、成像等感知需求，以及傳輸感知信息到計算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時/分布式處理，進(jìn)行智能化處理、決策和工業(yè)控制等需求。

這將要求網(wǎng)絡(luò)能夠面向客戶與業(yè)務(wù)需求，制定個性化的通感算能力要求，包括感知性能、通信性能、算力性能等多個維度的QoS 指標(biāo)，進(jìn)行多維能力和資源的靈活分布與調(diào)度，在滿足行業(yè)對設(shè)備耗電、成本部署等要求的同時，實(shí)現(xiàn)對業(yè)務(wù)提供確定的QoS能力。

4 通感算一體化在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的潛在應(yīng)用

通感算一體化在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中有如下的潛在應(yīng)用場景。

a）高精度定位。通過通信感知一體化實(shí)現(xiàn)高精度定位，可以將定位精度提升到厘米，可廣泛應(yīng)用于接近檢測、智能機(jī)器人運(yùn)動控制、智能物流管理、人員/設(shè)備位置管理等應(yīng)用中。此外與邊緣智能計算相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時的高精度定位，使能實(shí)時運(yùn)動控制和工業(yè)控制等業(yè)務(wù)。

b）設(shè)備/環(huán)境管理?；谕ǜ幸惑w化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場環(huán)境與設(shè)備性能的感知，并與人工智能和云/邊端分布式計算相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)場設(shè)備與環(huán)境的管理，如機(jī)器狀態(tài)識別、環(huán)境狀態(tài)識別、身份與手勢識別、缺陷識別等。

c）云化控制。通過采用無線網(wǎng)絡(luò)將感知信息快速傳遞到（邊緣）云中心進(jìn)行計算，可以將終端需要解決的問題進(jìn)行云化，從而降低對現(xiàn)場終端的要求，簡化現(xiàn)場的有線部署。通過云邊端協(xié)同，實(shí)現(xiàn)感知數(shù)據(jù)—控制決策—控制執(zhí)行等實(shí)時數(shù)據(jù)的快速通信，此類應(yīng)用包括云化機(jī)器人、云化PLC控制等場景。

5 總結(jié)

隨著工廠數(shù)字化、無人化、智能化的進(jìn)一步發(fā)展，工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境將出現(xiàn)柔性可變的趨勢；而越來越多智能設(shè)備的出現(xiàn)，也將對網(wǎng)絡(luò)提出低時延、高精度的感知能力、通過感知信息的分布式協(xié)同傳輸與決策等要求，以實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)與控制。這就需要網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)通信、感知、計算一體化，對現(xiàn)場環(huán)境、無線環(huán)境、業(yè)務(wù)特征和網(wǎng)絡(luò)通信及算力資源進(jìn)行快速協(xié)同感知與決策，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)通信資源與算力資源高效靈活的管理，提高網(wǎng)絡(luò)資源的利用率和減少能源消耗，滿足對業(yè)務(wù)QoS的精準(zhǔn)保障需求。