5G技術與應用

1第1章AIoT技術概論23學習要求了解IoT發展背景及其定義理解AIoT形成與發展過程掌握AIoT的技術特征理解AIoT技術架構與層次結構模型1.1IoT的基本概念1.1.1IoT發展背景社會背景比爾·蓋茨在1995年出版的《未來之路（TheRoadAhead）》中描述了對“物聯網”的設想1998年,MIT的科學家描述了一個基于射頻標簽（RadioFrequencyIdentification，RFID）與產品電子代碼（ElectronicProductCode，EPC）的物聯網概念與原型系統4社會背景2005年，ITU在世界互聯網發展年度會議上發表了題為“物聯網（InternetofThings）”的報告。這份報告向我們描繪了世界上的萬事萬物，小到鑰匙、手表、手機，大到汽車、飛機、樓房，只要嵌入一個微型的RFID芯片或傳感器芯片，就能夠通過互聯網實現物與物之間的信息交互，從而形成一個無所不在的“物聯網”構想5社會背景2009年，在全球金融危機的背景之下，IBM公司向美國政府提出名為“智慧地球（SmartEarth）”的科研與產業發展報告。IBM學者認為：智慧地球=互聯網+物聯網。智慧地球將傳感器嵌入公路、鐵路、橋梁、隧道、建筑、電網、供水系統、油氣管道等各種物體中，并與超級計算機、云數據中心組成物聯網，實現人與物的融合。通過智慧地球技術的實施，人類可以更精細和動態地管理生產與生活，提高資源利用率和生產能力，改善人與自然的關系6技術背景普適計算（PervasiveComputing）又稱為泛在計算或無處不在的計算。1991年，美國Xerox實驗室的MarkWeiser提出了普適計算的概念普適計算的重要特征是“無處不在”與“不可見”。普適計算體現了信息空間與物理空間的融合。普適計算核心是“以人為本”。普適計算重點在于提供面向用戶、統一、自適應的網絡服務普適計算與物聯網從設計目標到工作模式有相似之處，普適計算研究方法與成果，對物聯網技術研究與應用有借鑒作用。物聯網的出現使人類在實現普適計算的道路上前進一大步7技術背景隨著嵌入式計算、無線通信、自動控制與傳感器技術的快速發展，信息物理系統（CyberPhysicalSystems，CPS）研究引起學術界重視CPS是“人-機-物”深度融合的系統，是“計算-通信-控制”深度融合的系統，是“環境感知-嵌入式計算-網絡通信”深度融合的系統。CPS在環境感知基礎上，形成可控、可信與可擴展的智能系統。CPS功能總結為“感、聯、知、控”CPS與IoT沿著不同的路徑發展而來，這兩條路徑之間存在很多交集。CPS研究目標正是物聯網未來發展的方向8IoT形成與發展過程91.1.2IoT的定義國際電信聯盟（ITU）的定義：IoT是信息社會的全球性基礎設施，基于現有及不斷演進、可操作的信息與通信技術，通過物理和虛擬設備的互聯互通來提供更高級的服務電氣與電子工程師協會（IEEE）的定義：IoT能夠將唯一標識的“物（things）”連接到互聯網。這些“物”具有感知/執行能力，同時可能具有一定的可編程能力。利用“物”的唯一標識和感知能力，任何對象可以在任何時刻從任何位置采集相關信息，并且可以改變“物”的狀態10我國的IoT定義2009年，《關于支持無錫建設國家傳感器創新示范區（國家傳感網信息中心）情況的報告》的定義：IoT是以感知為目的，實行人與人、人與物、物與物全面地互聯的網絡。其突出的特征是通過各種感知方式獲取物理世界的各種信息，結合互聯網、移動通信網等進行信息的傳遞與交互，再采用智能計算技術對信息進行分析處理，從而提升人們對物質世界的感知能力，實現智能化的決策與控制。這個定義更符合當前國內技術人員對于IoT的認識水平與研究現狀111.2從IoT到AIoT1.2.1AIoT發展背景社會背景2016年8月，在《“十三五”國家科技創新規劃》中，“新一代信息技術”的“物聯網”專題提出：“開展物聯網系統架構、信息物理系統等基礎理論研究，攻克智能硬件（硬件嵌入式智能）、物聯網低功耗可信泛在接入等關鍵技術，構建物聯網共性技術創新基礎支撐平臺，實現智能感知芯片、軟件以及終端的產品化”。在“重點研究”中提出“基于物聯網的智能工廠”、“健康物聯網”等研究內容，將“提升智能終端和物聯網系統芯片產品市場占有率”的作為發展目標之一12社會背景2017年4月，《物聯網的“十三五”規劃（2016-2020年）》指出：物聯網正進入跨界融合、集成創新和規模化發展的新階段。物聯網將進入萬物互聯發展新階段，智能可穿戴設備、智能家電、智能網聯汽車、智能機器人等數以萬億計的新設備將接入網絡。物聯網智能信息技術將在制造業智能化、網絡化、服務化等轉型升級方面發揮重要作用。車聯網、健康、家居、智能硬件、可穿戴設備等消費市場需求更活躍，驅動物聯網和其它前沿技術不斷融合，人工智能、虛擬現實、自動駕駛、智能機器人等技術取得新突破13社會背景2021年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》的第11章第1節“加快建設新型基礎設施”中指出：推動物聯網全面發展，打造支持固移融合、寬窄結合的物聯接入能力。加快構建全國一體化大數據中心體系，強化算力統籌智能調度，建設若干國家樞紐節點和大數據中心集群，建設大型超級計算中心。積極穩妥發展工業互聯網和車聯網。加快交通、能源、市政等傳統基礎設施數字化改造，加強泛在感知、終端聯網、智能調度體系建設。構建基于5G的應用場景和產業生態，在智能交通、智慧物流、智慧能源、智能醫療等重點領域開展試點示范。綱要明確了AIoT在“十四五”期間的建設任務，規劃了2035年的發展遠景目標14技術背景云計算（CloudComputing）不是一個全新概念。早在1961年，JohnMcCarthy預言：未來的計算資源能像公共設施（如水、電）一樣被使用。此后幾十年，學術界和產業界提出了集群計算、網格計算、服務計算等技術，云計算是在這些技術基礎上發展而來云計算作為一種利用網絡技術實現的隨時隨地、按需訪問和共享計算、存儲與軟件資源的計算模式，它具有以下幾個主要技術特征：按需服務、資源池化、泛在接入、高可靠性、降低成本、快速部署云計算平臺可以為物聯網應用系統提供靈活、可控和可擴展的計算、存儲與網絡服務，成為AIoT集成創新的重要信息基礎設施15技術背景邊緣計算（EdgeComputing）的概念出現可以追溯到2000年。邊緣計算的發展與面向數據的計算模式發展是分不開的。在早期的邊緣計算中，“邊緣”僅限于分布在世界各地的CDN緩沖服務器。隨著邊緣計算研究的發展，“邊緣”資源的概念已經從最初的邊緣節點設備，擴展到從數據源到核心云路徑中的任何可利用的計算、存儲與網絡資源2013年，5G研究催生了移動邊緣計算（MobileEdgeComputing，MEC）的發展。MEC是一種在接近移動用戶的無線接入網位置部署，能夠提供計算、存儲與網絡資源的邊緣云或微云，避免端節點直接通過主干網與云計算中心的通信，以便突破云計算服務的限制。2017年3月，ETSI將MEC更名為多接入邊緣計算（Multiple-accessEdgeComputing，MEC），將MEC擴展到其他無線接入網（如Wi-Fi），以滿足物聯網對MEC的應用需求基于MEC的物聯網“端-邊-云”的網絡結構，能夠為超高帶寬、超低延時、高可靠性的AIoT應用提供技術支持16技術背景大數據并不是一個確切的概念。到底多大的數據是大數據，不同的學科領域、不同的行業有不同的理解。大數據具備“5V”特征：大體量（Volume）、多樣性（Variety）、時效性（Velocity）、準確性（Veracity）和大價值（Value）物聯網中的大數據與一般的大數據研究有共性的一面，也有個性的一面。它們共性的一面首先表現在大數據分析的基本內容上。物聯網數據具有異構性、多樣性、實時性、顆粒性、非結構化、隱私性等特點智能交通、智能工業、智能醫療物聯網中的大量傳感器、RFID標簽、視頻監控器、工業控制系統是造成數據“爆炸”的重要原因之一。物聯網為大數據技術發展提出了重大應用需求，成為大數據技術發展的重要推動力17技術背景隨著物聯網規模的超常規發展，大量物聯網應用系統部署在山區、森林、水域等偏僻地區。很多的物聯網感知與控制節點，密集部署在大樓內部、地下室、地鐵與隧道中，4G網絡已難以適應，只能寄希望于5G技術ITU明確了5G的三大應用場景：增強移動寬帶通信、大規模機器類通信與超可靠低延時通信。其中，大規模機器類通信應用場景面向以人為中心和以機器為中心的通信，面向智慧城市、環境監測、智慧農業等應用，為海量、小數據包、低成本、低功耗的設備提供有效的連接方式。超可靠低延時通信應用主要滿足車聯網、工業控制、移動醫療等行業的特殊應用對超高可靠、超低延時通信場景需求。5G作為物聯網集成創新的通信平臺，有力地推動著AIoT應用的發展18技術背景人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多學科高度發展、緊密結合、互相滲透而發展起來的交叉學科2006年，以深度學習（DeepLearning）為代表的人工智能進入第三次熱潮。“學習”是人類智能的主要標志，也是人類獲取知識的基本手段。“機器學習”研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識與技能，不斷提高自身能力的方法。自動知識獲取成為機器學習研究目標物聯網數據是機器學習的“金礦”。物聯網智能數據分析廣泛應用了機器學習方法，它們越來越依賴于大規模數據集和強大計算能力；云計算、大數據、邊緣計算、5G技術的發展，為人工智能與物聯網融合提供了巨大動力19技術背景工業4.0促進了數字孿生的發展。2002年，數字孿生（DigitalTwin）術語出現。傳統的控制理論與方法已不能滿足物聯網復雜大系統的智能控制需求。2019年，隨著“智能+”概念的興起，數字孿生成為了產業界與學術界研究的熱點數字孿生是在物聯網、云計算、大數據與智能技術的支撐下，通過對產品全生命周期“迭代優化”和“以虛控實”方法，徹底改變了傳統的產品設計、制造、運行與維護技術，將極大地豐富智能技術與物聯網技術融合的理論體系，為物聯網的閉環智能控制提供了新的設計理念與方法20技術背景區塊鏈（Blockchain）出現于2009年，起源于虛擬貨幣。區塊鏈作為“去中心化”協作、分布式數據存儲、“點-點”傳輸、共識機制、加密算法、智能合約等技術在網絡信任管理領域的集成，能夠剔除網絡應用中最薄弱環節與最根本缺陷（即人為因素），研究人員認為區塊鏈將成為重新構造社會信任體系的基礎“物聯網+區塊鏈（BIoT）”將成為建立物聯網系統“可信、可用、可靠”的信任體系的理論基礎。目前，區塊鏈已經開始應用到物聯網的智慧城市、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易、可信云計算與邊緣計算等領域，并將逐步與實體經濟深度融合21AIoT形成與發展過程221.2.2AIoT的定義維基百科（Wikipedia）的定義：AIoT是人工智能技術與物聯網基礎設施的結合，以實現更高效的物聯網運營，改善人機交互，提高數據管理與分析能力2020年，《中國智能物聯網白皮書》的定義：AIoT是人工智能與物聯網的協同應用，它通過物聯網系統中的傳感器實現實時信息采集，而在終端、邊緣或云中實現智能數據分析，最終形成一個智能化的生態體系231.2.2AIoT的定義維基百科（Wikipedia）的定義：AIoT是人工智能技術與物聯網基礎設施的結合，以實現更高效的物聯網運營，改善人機交互，提高數據管理與分析能力2020年，《中國智能物聯網白皮書》的定義：AIoT是人工智能與物聯網的協同應用，它通過物聯網系統中的傳感器實現實時信息采集，而在終端、邊緣或云中實現智能數據分析，最終形成一個智能化的生態體系24AIoT的新內涵AIoT并不是一種新的物聯網，它是物聯網與智能技術成熟應用、交叉融合的必然產物，標志著物聯網技術、應用與產業進入一個新的發展階段AIoT推進了“物聯網+云計算+邊緣計算+5G+大數據+智能決策+智能控制+區塊鏈”等新技術與各行各業、社會的各個層面的深度融合與集成創新AIoT的核心是智能技術的應用，研究目標是使物聯網最終能達到“感知智能、認知智能與控制智能”的境界251.3AIoT技術特征1.3.1AIoT“物”的特征實體是指物理世界或虛擬世界中的一個對象，能夠被識別和被集成到通信網絡中設備是指必須具有通信功能，并可能具有感知、移動、數據收集、存儲和處理功能的裝置物聯網硬件“設備”與被監測“實體”就變成了物聯網中的一個“感知/執行”節點。在不同應用場景應用的物聯網節點，它們的共同特征是：具有唯一的、可識別的身份標識；具備一定的通信、計算與存儲能力26什么是物聯網中的“物”271.3.1AIoT“網”的特征智能物聯網應用正在從單一設備、單一場景的局部小系統，不斷向大系統、復雜大系統方向演變。無論研究人員將復雜系統劃分成多層結構，或者是劃分為多個功能模塊或功能域，多個層次或多個功能模塊或功能域之間必然要通過網絡技術互聯，通過數據與指令交互實現智能物聯網的服務功能網絡作為支撐智能物聯網應用系統的信息基礎設施，擔負著在不同功能域之間的實現數據通信，以及與外部其他系統實現資源共享和信息交互的作用。互聯網成熟的網絡系統架構設計方法，為智能物聯網系統設計提供可借鑒的成功經驗28IP網與5G網

內網與外網291.3.3AIoT“智”的特征感知智能傳感器、控制器與移動終端正在向智能化、微型化方向發展。智能傳感器是傳感器與智能技術結合，應用機器學習方法，形成具有自動感知、計算、檢測、校正、診斷功能的新一代傳感器與傳統傳感器相比，智能傳感器具有三大能力：自學習、自診斷與自補償能力；復合感知能力；靈活的通信組網能力30智能硬件人機交互采用文字交互、語音交互、視覺交互、虛擬交互、人臉識別、虛擬現實/增強現實等新技術對可穿戴計算設備、智能機器人、自動駕駛汽車、無人機等智能設備，它們在設計、研發、運行中，無處不體現機器學習的應用效果31交互智能32處理智能基于AIoT的智能工業、智能醫療、智能家居、智慧城市等應用系統中大量使用語音識別、圖像識別、自然語言理解、計算機視覺等技術，物聯網數據聚類、分析、挖掘與智能決策成為機器學習/深度學習應用最為成熟的領域之一控制智能傳統的智能控制已不適應大規模AIoT應用的需求。數字孿生引入虛擬空間，建立虛擬空間與物理空間關聯與信息交互，通過數字仿真、基于狀態的監控與機器學習，將“數據”轉變成“知識”，準確地預見未來，實現“虛實融合、以虛控實”的目標1.4AIoT體系結構1.4.1AIoT架構研究2018年，智能物聯網（AIoT）的概念問世。AIoT推進“物聯網+云計算+5G+邊緣計算+大數據+智能+控制”技術的融合創新，對物聯網技術、應用與產業推向一個新的發展階段。如何用一種簡潔的技術架構模型來表述AIoT應用系統的共性特征，并且能夠用這種架構模型指導、規劃、設計AIoT應用系統，這是物聯網研究的重要問題3334AIoT技術架構感知層感知層是物聯網的基礎，實現感知、控制與用戶與系統交互的功能。感知層主要包括：傳感器、執行器與WSN，RFID標簽、讀寫器與EPC網絡，智能手機、GPS終端、智能家電、智能儀器儀表與智能生產設備，以及可穿戴計算設備、機器人、無人機、智能網聯汽車等它們涉及嵌入式計算、可穿戴計算、智能硬件、物聯網芯片、物聯網操作系統、智能人機交互、深度學習及可視化技術35接入層接入層承擔著將海量、多種類型、分布廣泛的物聯網設備接入物聯網應用系統的功能。接入層采用的接入技術包括兩類：有線與無線技術有線接入技術包括：Ethernet、ADSL、HFC、光纖接入、電力線接入、現場總線、工業以太網等無線接入技術包括：Wi-Fi、BLE、ZigBee、WPAN、WBAN、NB-IoT、5GC-RAN等36邊緣層邊緣層又稱為邊緣計算層，它將計算與存儲資源（如微云Cloudlet、微型數據中心、霧計算節點等）部署在更貼近于移動終端設備或傳感器網絡的邊緣，將很多對實時性、帶寬與可靠性有很高需求的計算任務遷移到邊緣云中處理，以減小任務響應延時、滿足實時性應用需求，優化與改善終端用戶體驗邊緣云與遠端核心云之間協同，形成“端-邊-云”的三級結構模式37核心交換層為了提供行業性、專業性的物聯網服務，核心交換層承擔著將接入網與分布在不同地理位置的業務網絡互聯的廣域主干網的功能對網絡安全要求高的核心交換網需要分為內網與外網兩大部分，內網與外網之間通過安全網關來連接構建核心交換網內網可采用IP專網、VPN或5G核心網技術38應用服務層應用服務層為物聯網應用層需要實現的功能提供服務。應用服務層軟件通常運行在云計算平臺之上，這些云平臺既可以是私有云，也可以是公有云、混合云或社區云應用服務層提供的共性服務包括：從物聯網感知數據中挖掘出知識的大數據技術；根據大數據分析結論，向高層用戶提供可視化的輔助決策技術；通過反饋控制指令，實現閉環智能控制技術；區塊鏈為構建物聯網應用系統的信任體系提供了重要手段39應用層應用層包括智能工業、智能農業、智能物流、智能交通、智能電網、智能環保、智能安防、智能醫療、智能家居等行業應用無論是哪類應用，從系統實現的角度來看，都是要將代表系統預期目標的核心功能分解為多個簡單和易于實現的功能。每個功能的實現經歷復雜的信息交互過程，對信息交互過程需要制定一系列通信協議應用層是實現某類行業應用的功能、運行模式與協議的集合。研發人員將依據通信協議，根據任務需要來調用應用服務層的不同服務功能模塊，實現物聯網應用系統的服務功能40網絡安全網絡安全涉及物聯網從感知層到應用層的任何一種網絡，小到傳感器、執行器的接入網的局域網、Wi-Fi、BLE、ZigBee、5G或NB-IoT，大到核心交換網、云計算網絡，都存在網絡安全問題，并且各層之間相互關聯與影響網絡管理從接入網、核心交換網與后端網絡使用大量網絡設備，接入各