美国发动贸易战并针对《中国制造2025》，5G将加速第四次工业革命并已上升为国家战略地位，它们之间到底有啥关系？一篇长文，读懂背后的原因。
人类经历了三次工业革命，每一次工业革命都使人类的生产方式发生了巨大变化，也引发了不同形态的战争。
第一次工业革命源起于18世纪，开创了以蒸汽机动力代替手工劳动的时代，引发了战争从冷兵器时代进入热兵器时代；第二次工业革命发生于1870年至1914年间，开创了电力取代蒸汽动力时代，引发了战争进入机械化时代；第三次工业革命始于二战之后，信息化、数字化革命使传统工业更加机械化、自动化，战争则进入信息化时代。
第四次工业革命正在到来，这是一个智能化时代。贸易战的背景无外乎是一场智能化时代的战争。
自2008年全球金融危机爆发后，欧美传统强国经济受到重创，促使他们重新认识到制造业的重要性，纷纷提出“再工业化”振兴计划，拟通过提升高端制造技术，对制造链进行重构来带动经济发展与就业。
美国发动贸易战并非一时心血来潮，早在2011年6月奥巴马政府就启动了美国先进制造计划（AMP），提出“制造业回流”，以确保美国先进制造领导地位，并设立国家制造创新网络（NNMI），以加速科研成果落地产业应用。
德国在2011年提出了“工业 4.0”，其核心系统CPS（Cyber-Physical System）向我们描绘一个虚拟数字世界和物理世界交汇而成的黑客帝国般的场景。
我国于2012年提出的“十二五”规划中，将智能制造、新一代移动通信、三网融合、物联网、云计算列为战略性产业。2015年，我国宣布实施“中国制造2025”，力争2025年迈向制造强国行业。
其间，日本也提出了“日本产业重振计划”和机器人新战略，以重振制造业和应对人口老龄化；韩国提出“制造业创新3.0”，以鼓励制造业转型与发展，促进IT产业、主力产业、新产业的融合发展。
中国的“中国制造2025”、美国的“AMP”、德国的“工业4.0”都统称为第四次工业革命，都旨在利用科技的重大突破促进经济产业结构发生重大变化。So，什么是第四次工业革命？
以下将第四次工业革命统称为工业4.0，其核心内容可简单总结为：一化、一网、三集成。
“制造业服务化”是未来的趋势，到2025年，制造商将从服务中获得更多的收入，而不只是产品。
所谓制造业服务化，指制造商将在物流、产品设计、车间自动化和客户关系管理等整个产品生命周期中发生根本性的、颠覆性的变革，以实现价值链扩展，从单一的销售产品转向提供产品加服务。
横向集成
所谓横向集成，指从采购、生产到销售的全过程中，实现各企业间的无缝合作或价值链横向集成，以确保整个价值链的每一个环节能实时掌控，提供实时产品和服务。
这一过程将对传统的产品设计、制造、销售和维护方式产生巨大的影响，行业重新洗牌，新玩家出现，传统玩家消失，也将促使传统制造商向综合产品服务提供商转型。
这种横向集成也意味着今天的“淘宝模式”终将被淘汰。
纵向集成
一个企业内部通常是多个信息系统间相互如烟囱般垂直并立，纵向集成就是将这些“烟囱”连通，实现企业内部所有环节信息无缝连接，以提高生产效率和实现个性化定制生产。
端到端集成
端到端集成指对产品整个生命周期的集成，它通过网络与客户、售出的产品建立长期联系，不断从客户或产品反馈的数据来优化或重新设计产品，实现“以产品为中心”向“以产品服务为中心”转变。
德国提出的工业4.0的核心系统叫CPS（Cyber-Physical System，信息物理网络系统），它定义为一个虚拟数字世界和物理世界交汇而成的系统，即CPS将ICT和控制技术集成于传统产业之上，利用物联网、云计算、大数据、人工智能等技术来实现自动分析、判断、决策和学习成长，以辅助或替代人类决策。
显然CPS需要加持了大数据分析、人工智能、云计算等技术的5G网络。
5G对于工业4.0意味着什么？
高性能的无线网络连接工厂内的海量传感器、机器人和信息系统，连接产生的海量数据、优质数据不断“喂食”人工智能，并将分析、决策反馈至工厂，同时，5G广覆盖的物联网络覆盖全球，连接广泛分布或跨区域的商品、客户和供应商等，保持对整个产品生命周期的全连接，从而实现工厂内/外部的纵向、横向集成和端到端三大集成。
总之，未来的工厂是数字虚拟和物理现实相融合，ICT技术与现代制造业相融合，以提高工业生产的灵活性、可追溯性、多功能性和生产效率，为制造业开辟新的商业模式。工厂内部和外部之间的界限也越来越模糊，工厂不再是独立的封闭实体，而是庞大的价值链和生态系统的一部分，这就是所谓的“虚拟工厂”。
驱动工业4.0，主要依靠三大5G关键技术：新空口（NR）、网络切片和边缘计算。
这里指的是5G的无线连接能力，众所周知，5G定义了eMMB、URLLC和mMTC三大场景，eMMB指高速率连接，URLLC指超低时延超可靠连接，mMTC指超大规模连接，工业4.0里，这三大场景均将应用到。
我们以未来工厂的四大典型连接：移动机器人、工厂自动化、新的人机界面和物流为例，来看一看它们如何对应5G的三大场景。
移动机器人
移动机器人属于“柔性工厂”的范畴，所谓柔性工厂，指可以自由的移动机器设备、自由的重装生产工具，以保证工厂可以迅速且低成本地在不同种类的产品生产线之间转换生产，快速适应改变。
要实现柔性工厂，需用无线连接来替换工厂内现有的有线连接，只有摆脱了有线的束缚，才可以自由的设计、操作和升级互联的机器设备和机器人。
但是，众所周知，通常无线连接的稳定性逊于有线连接，因此，这就需要——超高可靠超低延迟的无线连接，即5G的URLLC场景。
工厂自动化
在自动化工厂内部，为了提高生产线的效率，需对各个子部件进行实时监控，对生产的产品质量进行实时测量，乃至对生产线进行实时优化，这就要求具有超低时延超高可靠的无线连接，同时，视觉控制机器人手臂、3D模型传送、远程数字工厂等应用需要高可靠的高带宽通信，因此，这就需要同时支持mMTC、eMMB和URLLC三大场景。
新的人机界面（HMI）
早期的人机界面是指工业控制设备中的一些串口通信，比如变频器、直流调速器、温控仪表、数采模块等都可以连接HMI，来实现人机交互功能。
未来的人机界面应用将发生颠覆性的改变，其借助工业智能与大数据的融合，使可穿戴工业设备、增强现实（AR）在人机融合中扮演重要角色，比如让工人们穿上机器人外骨骼装备，利用“可穿戴工业设备+AR技术”，将信息与真实世界场景融为一体，随时捕捉信息、接收云端指令和操作协助等，这需要网络支持eMMB和URLLC两大场景。
物流
在物流方面，从智能仓库管理到物流配送，均需要广覆盖、深覆盖、低功耗、大连接、低成本的5G物联网连接，这对应了5G的mMTC场景。
此外，虚拟工厂的端到端整合跨越产品的整个生命周期，要连接分布广泛的已售出的商品，也需要低功耗、低成本和广覆盖的5G物联网，这也对应了5G的mMTC场景。
企业内部/企业之间的横向集成也需要无所不在的、无缝的5G联网。“随时随地设计，随时随地生产”是智能工厂的雄心壮志，进而要求网络必须适应即时变化的容量和移动性要求，乃至能灵活融合各种不同的无线接入技术，因此，5G网络的包容性和支持业务的多样性不可或缺。
综上，未来工厂离不开5G的连接能力，但5G网络要一张网络支持eMMB、URLLC和mMTC三大场景，离不开另一大关键技术——网络切片。
我们应该不止一次解释过网络切片。所谓网络切片，就是将一张物理网络切成多张相互独立的、逻辑的切片子网络，这些“切片网络”共享物理基础设施，分别提供不同的服务类型，应对不同的场景。
我们经常把4G网络比喻为高速交通系统，你可以把5G网络切片比喻为一个城市综合交通系统，有公路、地铁、轻轨、BRT，还有人行道、自行车道等等，不同的交通系统应对人们不同的需求。
要创建和管理网络切片，需要NFV和SDN两大技术。
NFV，即网络功能虚拟化，其构架在横向分为三层：物理资源层、虚拟化层和服务层，纵向是NFV管理编排（MANO）层。
▲NFV构架
•物理资源层指底层的计算、存储、网络等物理资源。
•虚拟化层是指用于部署和执行网络功能的一组虚拟资源，它通过对底层物理资源虚拟化，以虚拟机（VM）的形式共享底层物理资源，一个虚拟机可包含一定数量的计算和存储资源。
•服务层由一系列由虚拟资源构建的VNF（虚拟网络功能单元）组成，VNF可以理解为是对应网络中现有物理网元的模块化的软件功能实体。
•以上三层由MANO负责编排管理，MANO根据需求分配资源，为NF（网络功能）配置物理和虚拟资源。
NFV负责各种网元的虚拟化，它将传统电信设备软硬件解耦，而SDN主要负责将每一个网络节点的控制面和数据面分离，并将控制面抽取出来组成一个独立的、集中的控制器（SDN Controller），这个控制器相当于网络的中枢大脑，它从更高的层次俯视整个网络，并下发指令统一管理网络中的多层转发，控制信令不再是口口相传，而是集中智能管理。打个比方，如果把网络比喻为人体，人身上的眼、耳、鼻、手、足等这些人体器官对应不同的NF（网络功能），那么，SDN就相当于大脑，控制各个器官协调工作。
▲网络切片原理
基于NFV/SDN技术，一张5G物理网络“切”成多个逻辑网络，服务于工业4.0的不同场景。
网络切片还有一个关键特征——端到端的QoS保障。传统的无线服务主要以“尽力而为”的方式提供，每个人共享网络和无线资源，但工业应用要求更严苛的QoS（网络服务质量），网络切片不但能提供端到端的QoS保障，还能隔离不同服务，满足未来工厂不同的服务需求。
当运营商为工业4.0创建了个性化的网络切片之后，每个网络切片满足不同的用例和行业特定需求，这就打开了全新的、定制化的网络切片即服务（NSaaS）的服务模式，也未来传统制造商向综合产品服务提供商转型，引入新的商业模式和商业生态奠定了基础。我们将看到未来更多的网络切片、网络子切片应用于工业4.0。
以上关于网络切片的介绍有点抽象，我们来举一个应用案例。
以定制化制药为例。假设某家制药厂在全球分布有10家分厂，每一家分厂内的制药流程都是一样的，即通过控制安装在机器手臂上移液器来分配药品的药物成分。与以往制药过程不同，现在叫“定制化制药”，即根据不同类型的患者来分配药物成分的类型和数量，为此，这10家分厂均要通过5G网络连接到云端，云端存储海量的患者信息数据，并通过大数据分析和人工智能确定针对不同类型患者的药物成分，在生产过程中机器手臂需实时通过5G网络连接到云端，并根据云端的指令实时的进行配药。
这一案例对应了5G URLLC场景，需依靠具备端到端QoS保障的5G网络切片才能实现。同时，在生产过程中工人们利用可穿戴设备、AR技术等新的人机界面（HMI）来监视生产过程，并实时增强显示来自云端的视频，以及生产线上安装无数传感器来实现自动化流程等，这些场景还需要其他的5G网络切片来实现。
为了保障端到端的QoS，在应对工业4.0中的超低时延超高可靠场景时，另一大关键技术非常重要——边缘计算。
边缘计算指将云端的计算和存储能力下沉到网络边缘，使之更接近用户端，不仅可降低网络时延和负荷，还能基于本地部署新的应用。
边缘计算是工业4.0的基石，也是催化剂，主要表现在以下几个方面：
•低时延
边缘计算部署在本地，意味着可提供超低时延，非常适合于工厂自动化环境，这不必多言。低时延的另一大好处是可以激发出创新应用，比如我们前面讲的利用新的人机界面引入异地协同增强现实等。
•安全性
工业4.0通过网络将工厂内的机器、资产等连接，并通过网络连接到外部云端，这提高了工厂灵活性和自动化水平，但这也意味着受到网络攻击的可能性更大，而边缘计算将尽可能多的数据存储和处理于边缘，不必发送到云端，可降低安全风险。
•集成性
边缘计算不仅无需将所有数据发送到远端云，它还能在本地与工厂车间的数据、ERP系统等无云集成，从而实现工厂纵向集成。
•低成本
智能制造从联网的传感器中收集、分析数据，并作出实时决策和预测性维护，这些数据量越来越大，给数据传输、计算、存储都带来了巨大的成本压力，边缘计算可智能收集数据，过滤无用数据，从而降低成本。
此外，未来工厂的一些设备功能可以通过虚拟实体的方式部署于边缘计算，进一步提升工厂灵活性和可扩展性。
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