值得注意的是，面向消费者的领域仅是5G赋能的一部分。5G更大的价值将发挥在并不太受公众关注的工业领域。事实上，去年12月1日韩国全球首推5G商用服务，三大运营商的第一个5G客户都是企业。
本期「CBC洞见」特邀宽带资本副总裁宋鹏飞来谈谈「工业物联网」，结合案例为大家分析企业存在的痛点与需求，以及与之契合的5G应用场景。
文章主要围绕以下话题展开：
工业物联网应用的四个层级解析
对于普通消费者来说，5G的概念可能就是更高的网速，5G大带宽带来的上网体验提升是最直观的，用手机可以实时观看清晰度更高的视频。
而更低的时延与更高的可靠性对C端用户带来的体验改善，相对来说就小很多，打开网页的时延从50ms降低到10ms，消费者基本是感知不到差异的。
在工业领域，情况则完全不同。很多年前，工业互联网的概念就已提出，但直到移动互联网如此普及的现在，工业领域设备联网的比例还是很小，联网设备涉及的应用也都还很浅。主要原因在于，目前互联网在时延和可靠性方面还达不到要求。
物联网的边界
物联网是一个大而泛的概念，从大的应用领域来说，可以分为消费级物联网和工业级物联网。
这两类对物联网性能的要求差别很大，消费级物联网比较大的场景有可穿戴设备、共享经济、智能家居等，这些场景与消费者的生活息息相关，连接上以GPRS、WiFi和蓝牙等方式为主，主要的性能要求是低功耗。
智能家居是最近快速发展的一个领域。一方面是交互领域技术进步带来语音交互体验的提升，另一方面是产业链上连接模组成本的降低，从而使得以音箱作为入口，连接并控制家庭内部大量的电器成为可行的场景，并产生了像小米IoT、涂鸦、乐鑫等行业内领先的业务或公司。
但在工业物联网领域，情况并不一样。工业各垂直领域行业特性迥异 ，知识壁垒很高，而且工业制造流程对可靠性和稳定性要求非常高，目前的运营商网络还很难满足工业物联网对性能方面要求。因此物联网在工业领域的进展一直比较缓慢，还没有产生比较成熟的商业模式和相对大体量的公司。
工业物联网的现状
工业领域包括众多垂直行业，比较大的行业有制造业、运输业、能源、建筑业、采掘业等，每个行业的特性差异巨大，物联网与每个行业的结合，也都要根据行业自身特性来调整。
如果把物联网在行业里的应用抽象出来，我们可以总结为四个层次：数据的采集与展示、基础的数据分析与管理、深度数据分析与应用、工业控制。
这四个层次根据涉及业务流程的深度，由浅入深的总结了工业物联网目前的应用和价值，越浅层次的应用，涉及到的业务流程越少，通用性会比较强，应用领域越广。
1、数据采集与展示
主要是将工业设备传感器上采集到的数据信息传输到云平台，并用可视化的方式将数据呈现出来。
现在的大部分工业设备，例如数控机床、风力发电机、工业车辆等，自身就带有大量传感器，并提供集中的数据接口，只有一小部分老旧设备，或者有特殊的数据需求场景，需要单独加装传感器和数据采集装置。
在数据传输方面，厂房内的设备，环境比较复杂，一般会使用网线将机床设备连接到集中的数据处理装置上，再通过4G或者固网连接到云平台；厂房外的设备，比如工业车辆，则通过内置4G通信模块的终端来完成数据采集和传输。
数据采集业务的难点在于，面对大量不同种类的品牌的工业设备时，设备数据协议的适配和兼容。最后的数据可视化，是客户比较核心的需求，可以通过统一的平台监控在网设备的状态，便于及时了解设备异常信息，提高管理人员效率。
2、 基础的数据分析与管理
基于云平台采集到的设备数据，进行基本的数据分析，并产生一些SaaS应用，比如设备性能指标异常的告警、故障代码查询、故障原因的关联分析等。
这一层的数据分析还偏向于通用分析工具的阶段，不涉及基于垂直领域深入行业知识的数据分析，基于这些数据分析结果，也会有一些通用的设备管理功能，像设备的开关机、调整状态、远程锁机及解锁等，这些管理应用根据具体的领域需求而不同。
3、深度数据分析与应用
深度的数据分析，则涉及到具体领域的行业知识，需要特定领域的行业专家来实施，具体根据设备的领域和特性建立数据分析模型。
目前比较多应用在故障预测领域，大型工业设备的故障预测一直是难以解决的问题，比如机床、风机等，一旦有大的故障发生，带来的影响以及随后产生的修复成本都是巨大的，实时采集数据并预测设备故障，可以大幅度降低设备故障带来的影响。
在大量数据的基础上，使用机器学习，结合行业专家的知识，可以产生深度的行业应用，比如改进制造工艺，优化制造流程等，可以提高工业设备使用效率。
4、工业控制
工业物联网的目的就是能对工业过程实施精准控制。
基于前述传感器数据的采集、展示、建模、分析、应用等过程，在云端形成决策，并转换成工业设备可以理解的控制指令，对工业设备进行操作，实现工业设备资源之间的精准的信息交互和高效协作。
当前大部分场景的工业控制系统还需要部署在本地，受通信技术和处理能力的限制，工业云平台涉及工业控制的的深度还不够。5G技术可以满足工业系统对通信能力的要求，实现工业控制的目标。
工业物联网应用案例
制造业按其产品制造工艺过程的特点，总体上可分为离散制造业和流程制造业。
离散制造业的产品往往是零部件由多道不连续的工序加工装配而成，比如3C产品、汽车、机械等，生产过程是离散的。而流程制造业则是原材料按照固定的工艺流程，经过一系列设备和装置加工而形成产品，生产流程自动化程度很高，比如石油、化工、天然气、造纸等等。
离散制造业涉及的整个生产链条很长，而生产链条上的各个环节相互独立，产能差异很大，这样就会造成各环节衔接出现问题，而影响最终产品的生产。比如手机制造领域，有时候新机发布后产能却跟不上，可能就是因为生产链条中，某个部件良品率过低导致的。因此，在离散制造业领域，提供统一的物联网平台，从信息层面把生产的各个环节联通起来，就显得非常有意义。
具体到生产制造环节，大多时候涉及到的设备都是机床，目前国内也有一些公司，在机床信息联网这个方向上探索，这也是工业物联网里一个比较典型的应用。
通过采集与管理数控机床和相关传感器的信息，可以实现两个方面的价值：
设备层面
获得设备性能的数据，可以对设备后面的二手定价起到帮助，另外也可以获得设备故障信息代码，及时了解设备故障情况，方便后续维修。
管理层面
可以将车间的操作人员与生产过程连通起来，方便对人员的管理，这种自下而上的数据，可以解决车间现场管理靠人的问题。
通过SaaS层面的应用，一方面可以将设备的状态信息清晰的展示出来，另一方面，也可以开发一些管理和控制方面的应用，提高机床和工厂生产效率。离散制造业链条上各个环节都通过统一的物联网平台联通之后，可以从全局的角度更加方便对整体制造流程的管理。
工程机械领域也是工业物联网的一个行业应用，工程机械设备加装物联网接入终端之后，可以及时获取设备的位置和状态信息，提高设备使用和管理效率。物联网接入服务一般包含两部分，第一部分是提供物联网接入终端，第二部分是工业物联网大数据平台。
物联网接入终端主要包含定位模块和通信模块，一般采用GPRS或者4G的接入方式。其主要的功能是获取设备的位置信息，将其部署到工程机械设备里面，也可以获取设备的部分状态信息，并将这些信息及时传送到云平台。
