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专访北京移动刘南:“5G+工业互联网”还需关注个性化需求

5G与工业互联网融合 - 5G与工业互联网深度融合是扩大5G规模化应用的重要前提,目前应用场景多针对共性需求,与不同行业、企业的个性化需求契合度不够 [1][3] - 面临成本挑战,5G网络建设、设备改造及运营成本较高,对中小企业压力较大,制约大规模推广 [3] - 需求匹配挑战,工业各垂直行业需求碎片化、个性化,未来将在网络设施、技术产品、融合应用等方面演进,推动更广范围、更深程度、更高水平创新发展 [3] 5G-A的发展与影响 - 5G-A是5G向6G发展的关键阶段,仍属于地面范畴,而6G是空天地一体化,能覆盖国内54%网络未覆盖区域 [1] - 5G-A是新兴产业重要技术驱动力,如低空经济在通感一体技术加持下,促进高端技术创新、创造新经济增长点、增进民生福祉 [4] - 5G-A商用一周年为6G发展带来启示,包括技术研发层面频谱资源扩展和智能网络架构、应用场景层面垂直行业融合、产业生态层面协同合作 [5] 6G的发展方向 - 6G将实现真正的万物互联,从5G-A经验看,需注重高频段频谱利用、网络智能化发展、垂直行业深度融合及产业生态协同 [5] - 6G技术发展应以场景需求为导向,挖掘网联汽车、低空经济等领域应用潜力,强化产业协同和标准制定 [5] AI for Industry趋势 - AI for Industry将迅猛发展,与5G-A、工业互联网、算力网络等深度融合,形成"感-传-算-控"一体化智能体系,驱动制造、能源、交通等领域智能化升级 [9] - 应用场景从通信等领跑行业向制造业、能源、交通等更多行业渗透,形成智能质检、网络自优化、供应链预测等标准化解决方案 [9] - 关键问题包括数据质量与安全、算力支撑、行业标准制定、复合型人才培养 [10] 大模型行业应用 - 大模型从"通用泛化"向"领域专精"升级面临数据壁垒、算法精度、场景适配三大挑战 [10] - 数据治理先行,自主研发数据清洗、标注工具,构建全链路数据生产平台,实现高效数据转化 [10] - 算法精度优化,通过多机分布式部署提升推理效率,扩展上下文记忆,完成国产芯片适配 [11] - 生态协同共建,联合产业链上下游在物流、交通、教育等专精领域打造标杆试点应用 [12]