2019-08-26

中国移动5G云端机器人研究报告读后感

主要应用领域在安防、工业、物流、医疗、公共与家用服务机器人。美国优势在于特种和医疗机器人，日本基于社会发展现状和问题，惠及中小企业解决老龄化问题。欧洲发布一系列机器人研究计划，民间融资期望快速见效，主要是产学研结合的形式。中国习近平主席在2014年提出发展机器人战略。全球机器人技术和相关服务支出占1850亿美元。

按照对无线网络需求强烈程度划分机器人种类，首先是安防机器人，No2是工业机器人，亚洲市场最具潜力，但市场份额高度集中，技术壁垒较高，体现在机器人四大家族，FANUC,安川，ABB,库卡，目前人机共融技术和个性化设计的快速发展，依靠网络的低时延特点有希望扩展工业机器人的应用领域。No3是物流机器人，智能化成本以及无线网络依赖度，室内外导航与定位技术。No4是手术机器人领域，康复与辅助机器人，医疗服务机器人的信息安全要求高，研发成本高和研发周期长。No5是公共服务机器人，例如日本HonDA的人形机器人，ToB相比ToG市场体量更大，世界上有一系列的ToB软件服务商，SAP，ORacle,salesforce等，目的在于构造完整产业链生态，供应链管理，人力资源管理，客户关系管理，优化财务运作，管理层支持，合规化管理，供应商关系管理，项目管理等。

机器人发展痛点，1，本体成本高昂，目前在打价格战，随着国内机器人核心零部件的关键技术突破，本体成本会大幅下降。2、交互，感知，协作和智能化水平不足。3、产品研发不以消费者需求为导向。4、商业模式有待创新，目前仍然是服务售卖的模式。

云端机器人是未来发展的趋势，云端在于数据收集，学习和积累，之后便有了技术下沉的能力，训练成熟场景固话化，下沉到边缘服务器，缩短应答时间。其定义来自于CMU的James Kuffner.（谷歌云端大脑用于抓取规划，目前主要还是learning的内容）。未来机器人发展路线有本地智能和云端智能两部分。本地智能中联网的主要目的是下载机器人运行的相关资料与程序或者本体配置数据，并非处理AI算法的实时数据。云端智能中机器人需要实时在线。本地智能能应用在工业流水线这种，医疗手术机器人等。在通用场景中需要使用云端智能，本体与大脑之间的通信就成为云端智能机器人必不可少的一部分。

学术界关于云端机器人实验成果一是服务领域，医护领域，勘探和物流。但首先是安全问题，但通信问题仍然非常巨大，对时延要求很苛刻（例如无人驾驶团队），机器人是移动的，网络是高度动态的，有效的协议在某些场景下很困难和不切实际，如何满足云端机器人对通信网络的高速率，低时延，大容量的要求，保证用户体验，是网络考虑的首要问题。MEC存放区域特性相关的，通用的，相对成熟的数据处理算法，既可以保证云端机器人对时延地要求，也可以降低网络负载。

云端机器人产业链分析：原材料与零部件供应商（+AI芯片与通信模组），本体制造商，系统集成商（机器人软件系统的开发和集成），连接服务提供商（运营商和ICT企业），云服务提供商，机器人平台商（对机器人的连接、设备进行管理和控制及根据生产者和使用者的需求，进行业务应用的二次开发平台上有丰富的、可调用的图像识别，语音识别，体感技术等AI技术，有效帮助解决方案的实现），解决方案提供商。

看来自己主要面向机器人智能感知技术的平台商。

通用业务能力：高清图传与精准定位，远程操控，自主学习和信息安全。端到端的用户数据安全保护。

增强移动带宽（eMBB）,海量机器通信（mMTC）,超高可靠低时延通信（uRLLC）

1、超密集组网2、频率扩展 3、频效提升

Massive MIMO 空分能力更强，垂直角度可调。MEC是Multi-access Edge Computing的缩写

IMT 2020推进组白皮书

IMT-2020推进组，连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠四大场景。后两者是5G新拓展的业务场景。空口时延是1ms，端到端时延在ms量级。可靠性接近100%.

5G关键技术在于无线和网络技术两方面。

无线：1、大规模天线阵列 2、超密集组网 3、新型多址技术 4、全频谱接入

网络：1、

低时延高可靠场景与5G关键技术的关系：应尽可能降低空口传输时延，网络转发时延和重传概率，以满足极高的时延和可靠性要求。需要更短的帧结构和更优化的信令流程，引入支持面调度的新型多址和D2D技术以减少信令交互和数据中转，并运用更先进的调制编码和重传机制以提升传输可靠性。在网络架构方面，控制云通过优化数据传输路径，控制业务数据靠近转发云和接入云边缘。

每一代移动通信系统都可以通过标志性能力指标和核心关键技术来定义。

Gbps 用户体验速率，一组关键技术包括无线和网络两部分。有新空口和4G演进两条技术路线。