5G与工业互联

       5G 是新一代的移动通信技术，它的网络结构、网络能力和要求都与传统的通信模式有很大不同，有大量技术被整合在其中，5G 的关键技术包括：基于正交频分复用技术优化的波形和多址接入，实现可扩展的间隔参数配置以及加窗提高多路传输效率等。作为新一代移动通信技术，5G开启了万物广泛互联、人机深度交互的应用新时代，利用 5G 技术可以搭建更宽、更广、更快和更可靠的机器视觉基础设施。传统的通信技术受到数据通量低，数据延时高，频段信号干扰等问题的困扰，难以实现自由高速的数据通信，使机器视觉系统的应用受到极大地限制。5G 通信技术为机器视觉技术的数据同步提供了保障。

（1）缓解了数据通量问题

       在自动驾驶行业中，5G 技术可以使传输速率由 4G 下的 100Mb/s 提升至 10Gb/s，这种数据通量的提升解决了机器视觉系统采集图像的实时传输问题，使车辆面对复杂路况时有更多时间进行应急处理，为无人驾驶的产业化提供了保障。

（2）降低了信号时延

      在自动控制行业中，机器视觉系统对数据进行连续测量，数据通过网络传输到系统的执行设备以完成高精度的控制、生产和运营。典型的闭环控制过程的周期时间在毫秒量级，传统的通信技术由于带宽不足经常会造成控制系统停滞，影响产能。5G 通信技术解决了通信速度问题，使视觉系统与控制系统的交互作业更为协调。

（3）避免了信号干扰

       在智能工厂中，机器视觉系统经常会受到有线传输的布线问题和线路老化问题，以及无线网络传输中的信号干扰问题，导致视觉机器人无法在智能工厂中大范围普及，5G 技术通过无线网络传输，解决了有线网络的布线困难和传统无线网络的信号干扰问题，使无线相机以及运输机器人等器件在工厂中被广泛应用。数字经济已成为全球经济发展的新动能和我国重大战略部署。在过去几年，我国的数字经济规模不断扩张、贡献不断增强，数字产业化支撑更加坚实、产业数字化步伐加快、数字化治理深入推进，数据价值化试点破局，数字贸易加速发展，数字经济国际合作务实推进。然而，与数字经济高质量发展要求相比，与国际先进水平相比，我国数字经济在技术基础、数字化转型、数字化治理水平等发面还有不少差距。因此，数字经济技术仍然需要快速稳定的发展，这也为机器视觉注入新的发展活力。