為指導長沙經濟技術開發區（簡稱“長沙經開區”或“園區”）制造企業有針對性地建設一批實用可行的5G場景，不斷提G企業數字化、網絡化、智能化發展水平，帶動提升園區G質量發展水平，現結合實際制定本指南。

一、發展背景

近年來，長沙經開區工程機械、汽車制造及零部件、電子信息“兩主一特”產業發展迅速，孕育了一批行業L軍企業，建設了一批智能制造、工業互聯網標桿示范項目，吸引了一批相關L域服務商和供應商集聚，制造業轉型升級取得階段性成效，創造了良好的經濟效益和社會效應。當前，以5G、AI為代表的新技術連鎖突破，與先進制造技術加速融合并大規模應用，不僅將催生一批新興產業，更可能從根本上改變傳統制造業的技術基礎、組織模式和商業形態，進而導致價值鏈、供應鏈和產業鏈的重新分解與組合，終促進經濟發展方式的深刻變革，充分釋放經濟增長潛力。在此背景下，園區 “兩主一特”企業迎來新的發展機遇。

同時，受制于技術不成熟、基礎設施不完善等因素，5G、AI等新技術在園區制造企業中應用尚處于初期，場景涉及核心制造環節較少，且多以點狀應用為主。具體來看，主要難點如下：

一是技術基礎較為薄弱。目前5G標準尚未制定完成，5G模組、AI芯片也未完全成熟，基于5G和AI的融合性工業產品和裝備研發進度較慢。企業應用面臨無標準、無網絡、無裝備的挑戰，基礎設施需單獨建設，大量軟硬件需自主研發。

二是應用方案尚未成熟。5G、AI等新技術方案復制推廣較難，單個應用開發成本G。同時，現階段能夠系統整合5G、AI、區塊鏈等新技術和傳統工業系統建設的供應商和系統集成商較為稀缺，加大了新技術應用的難度。

三是應用人才存在缺口。目前制造業從業人員對5G、AI技術理解還不夠充分，既懂制造又熟悉5G和AI，還能進行應用開發的復合型人才較為稀缺。

二、發展思路

為搶抓發展機遇，積J應對挑戰，推進5G、AI等新技術真正解決長沙經開區“兩主一特”發展過程中的核心痛點問題，園區新技術應用將按照“分級分批”推進的思路，以5G等新型基礎設施建設為引L，通過實施一批“5G+”標桿項目，切實發揮新技術發展帶來的巨大效果，短期內推進園區制造企業進行新技術點狀應用探索，中長期推動形成一批面向未來制造的新模式。

1-2年內，將5G等新技術作為基礎工具，面向制造業G帶寬、遠程化和移動性需求，作用于單環節點狀場景。主要集中在產品質量檢測、低時延控制、準確定位、移動無人巡檢、設備數據采集與監控、輔助裝配與設備維護、產品遠程操控與無人駕駛等L域。切實提G企業生產效率和經濟效益，培育一批復合型新技術應用人才。

3年內，圍繞設計、生產、管理等環節衍生出一系列制造新模式。5G等新技術體系以疊加的方式融合進傳統制造體系中，逐步形成獨立的數據處理閉環，支撐企業整體發展，催生柔性生產、創成式設計、共享制造、數據服務等新模式、新業態。

三、重點應用場景

結合現有5G應用典型場景，綜合長沙經開區制造業應用基礎現狀與應用訴求，制造企業可以從以下三個主要方向，聚焦10大應用場景，深化5G在工業場景中的應用。

（一）5G+人工智能

1.基于5G的設備智能控制與參數優化

面向“兩主一特”產業龍頭企業，聚焦企業生產效率提升等核心訴求，基于5G的移動性、低時延特點，利用5G模組、5G+CPE等方式連接工業設備PLC單元、數控系統、上位機等，實時采集現場工業設備產生的大容量數據，數據匯聚后接入5G網絡，將車間實時生產數據、加工數據、制品表面監測等設備運行數據傳輸到企業邊緣計算、私有云或公有云平臺，在云端或邊緣運行人工智能算法實現對生產裝置的智能管控、實時監測與作業調度。5G保證了控制指令端到端時延平均在20ms以下，網絡下行帶寬達到200MB，準確性達到99.999%，設備工藝參數能夠根據現場生產狀況進行實時調整和優化，生產效率大幅提G。

2.基于5G+機器視覺的質量檢測

面向“兩主一特”產業龍頭企業，聚焦產品質量檢測量大、檢測準確度要求G等現實要求，基于5G大帶寬、低時延的特點，將終端設備采集的產品及部件大容量G清圖片與視頻信息上傳到云端并利用AI機器視覺與知識圖譜技術與云端數據庫進行比對，基于云端監測算法準確判斷質量缺陷，提G檢測速度，同時將圖片與視頻信息傳送云端入庫，實時完善AI知識圖譜，為算法訓練、特征標定、數據切片提供依據�，F場G清影像分辨率可以達到4K-8K，基于工業相機的AI機器視覺5G上行帶寬在1000MB，時延在10-30ms，能夠滿足基于云平臺架構的AI機器視覺–質量缺陷檢測系統和目檢系統在工廠的推廣應用，應用后產品良品率和檢測準確性獲得J大提升，漏檢率大幅下降。

3.基于5G+機器學習的預測性維護

面向“兩主一特”產業龍頭企業，針對設備維護工作量大，維修人員要求G，維修滯后而造成的產能損失和材料浪費等問題，基于5G大帶寬、移動性等特點，通過設備、車間、廠房安裝的大量傳感器和智能數據采集模塊搜集海量生產運營監控數據，如工程機械行業大型生產裝備的實時運行數據、損耗數據等，以5G網絡承載，實時傳輸到云端平臺進行綜合分析和存儲，利用AI機器學習將多種來源與類型的歷史數據進行建模分析并與數據庫運維故障信息進行比對，實現產品異常提前診斷和維護，將被動維修升級為主動預測性維護。5G的上行大帶寬提供了實時大數據樣本，結合AI云化處理分析技術大幅提升預測準確度與實時預警能力，有效規避由于設備故障導致的生產運營事故，使技術人員可以優化維護活動并在故障發生數月之前進行維修，維護成本有效降低。

（二）5G+VR/AR

1.基于5G的物料及零部件識別與管理

面向工程機械、汽車及零部件產業龍頭企業，結合其物料和零部件種類繁多、生產量較大、難以準確識別和有效管理的特點，基于企業的物料零部件管理系統，利用5G大帶寬特性，在5G網絡環境下通過手持終端實時采集實物圖像并對實物進行三維建模和全息建模并保存到管理系統中，通過AI神經網絡及深度學習技術分析3D建模信息和圖像信息，判斷物料零部件的形狀、功效、是否符合生產標準等，利用5G網絡將物料信息實時反饋到VR/AR終端，輔助現場人員合理分配和檢測物料、強化生產與運營管理。5G滿足了VR/AR技術作為G帶寬和低延遲應用的主要需求-帶寬在250MB,時延在15ms。相比于人工識別，基于5G的智能識別系統識別效率較G，生產執行效率提升顯著，運營管理效率也將大幅改善。

2.基于5G網絡的準確輔助運維

面向汽車及零部件、電子信息產業龍頭企業，結合設備數量多、故障復雜且難以定位、運維人員技術水平較低等問題，基于企業的故障監測和設備維護管理系統，結合5G和AR技術實現G清影像實時呈現，員工可以使用移動終端自由獲取需要檢查的設備的各項尺寸、角度和相關指標，快速定位產品故障點，利用5G低時延（15ms以內）特性，將現場檢測數據實時傳輸到系統，系統自動判斷檢測結果是否符合標準要求，同時配合準確故障信息系統或遠程專家指導輔助現場檢修人員快速有效地實施故障零部件更換等維修操作，從而大幅縮短設備平均修理時間與故障應急響應時間，返修率降低，檢修質量一次合格率明顯提升。

3.基于5G網絡的實時協同設計

面向工程機械、汽車及零部件產業龍頭企業，針對產品研發設計周期長、研發效率低、與生產制造環節難以有效貼合等問題，基于企業協同設計系統或平臺，在5G保障G帶寬、低時延數據傳輸基礎上，利用VR技術構建各類零部件或整車產品的虛擬設計場景并進行虛擬仿真，檢驗人員與研發人員對構建的仿真模型進行協同設計，并通過VR設備將新設計的部分疊加到已有部件上來驗證設計效果，使設計環節更有效地貼合實際產線的生產與裝配，提G設計效率。5G技術可以保障虛擬場景中的人員交互時延在15ms以內，設計研發時間大幅縮短，工作效率得到J大提升。

4.基于5G網絡的新型輔助裝配

面向工程機械、汽車及零部件產業龍頭企業，針對裝配效率低、漏裝錯裝等問題，基于企業輔助裝配系統，在5G網絡G清影像實時傳輸的保障下，利用AR實時渲染技術，結合實際裝配場景在整車或成品各部位清晰標注裝配部件、裝配步驟、裝配工具和裝配位置，快速進行模擬裝配，提前發現裝配問題，避免出現零件錯裝或漏裝，對裝配體是否符合規程要求進行控制和預警。整體實時渲染和交互時延在15ms以下，因裝配導致的產品及零件質量問題大幅減少。

（三）5G+智能產品

1.基于5G的云化移動AGV調度

面向工程機械、汽車及零部件產業龍頭企業，針對廠內物流復雜、傳統AGV調度依賴固定軌跡難以有效協同聯動等問題，通過5G 網絡接入，解決云端平臺與大量AGV 車輛的實時通信問題，部署基于5G的視覺導航+云化AGV調度系統，利用5GG速率、低時延等傳輸特點，通過云端控制系統將指令快速、G效、穩定地傳遞給AGV車輛，使AGV在工廠車間的任何位置都能接收到信號指令，D一時間到達指定工位。解決傳統部署WiFi 方案接入數量受限、信號干擾切換失敗、車輛停駛等難題，物流配送的靈活性得到充分改進，工廠現場整體運營效率和穩定性獲得顯著提升。

2.基于5G的機器人自動巡檢

面向“兩主一特”產業龍頭企業，針對巡檢復雜、巡檢工作量大、巡檢周期長等問題，在工廠車間配備帶有超G清攝像機的5G智能巡檢機器人或無人機，自主檢測現場生產、物流與運營情況，實現自主導航和全自動巡檢，采集廠內外G清視頻，上傳云端后自動識別工作區，判斷產線生產與物流情況，結合AI技術進行各類異常的自主判斷。巡檢效率顯著提升，成本大幅降低，同時保障作業人員人身安全。

3.基于5G的產品智能化操控

面向工程機械產業龍頭企業，結合其產品裝備技術復雜、操作專業化門檻較G、部分場景人工操作條件較差等特點，在產品上安裝5G CPE、5G工業模組等，利用5G網絡實現智能化遠程控制中心與生產現場車載終端相連，通過5G網絡承載PLC、數控系統等控制信息，替代光纖通信，操作員通過超低延時的監控畫面實時操控位于特定生產作業環境的無人駕駛裝載機，同步回傳真實作業場景及全景視頻實況。對一般非低速的工作場景，5G網絡端到端時延能保證在20ms以下，連接可靠性達到99%以上。駕駛員的工作環境得到有效改善。

四、保障能力建設

長沙經開區制造企業可從三個方面構建5G應用基礎支撐能力，保障5G應用實施效果。

（一）基于5G的工廠內外網絡改造

在工業內網方面，通過5G、TSN、WiFi 6等新型網絡連接方式將工業傳感器、控制器、執行器、G清攝像機或控制面板等多種設備進互聯，使設備可以感知環境并實現多個單位的實時共同協作。在工業外網方面，加強廠區5G微基站建設與宏基站網絡覆蓋，與通信運營商實現廣域網對接，推廣應用5G網絡切片技術，加強工廠內外網絡互聯互通。

（二）5G與生產運營信息系統的對接

在系統連接方面，通過構建G效、G可靠的工廠內外5G網絡，將企業現有MES、APS、ERP等生產運營信息系統相互連接并提升系統之間的低時延聯動協同能力，強化信息系統之間的耦合，保證生產運營數據的實時分析、共享與展示。在系統能力提升方面，運用5G+MEC，實現工業現場設備采集數據邊緣側處理，并配合生產運營信息系統進行動態優化，在毫秒級時延內反饋給執行系統管控現場設備，實現工業現場閉環控制，有效降低回傳帶寬消耗和系統訪問時延。

（三）基于5G的工業互聯網平臺優化

在平臺基礎連接層面，利用5G技術保障工業互聯網平臺的G可靠連接。通過設置5G CPE、5G工業模組等方式，將設備、車間、廠房及企業采集的海量底層數據接入5G網絡，保證大容量工業數據實時向云端平臺的安全可靠傳輸，構建G效的平臺架構交互與連接能力。在平臺應用層面，通過應用5G網絡切片等技術對不同工業場景進行G可靠的獨立組網，減輕平臺微服務組件及工業APP開發、部署、調試的復雜度，降低平臺應用落地的技術門檻。

本指南由長沙經濟技術開發區管理委員會經濟發展和企業服務局負責解釋。