内容来源：3月18日，中国信息通信研究院与GSMA联合发布了《中国5G垂直行业应用案例2020》，Soo56摘选其中“三一重工5G+MEC云化 AGV 项目”的应用案例供行业交流与探讨，推动5G在物流和制造领域的应用落地。

项目背景

2019 年，三一重工、中国电信、华为联合开展基于 5G 的智能网联云化 AGV 项目，将 5G 、MEC 和 AI 技术同 AGV 相结合，通过将 AGV 激光雷达导航向基于 5G 上行大带宽的视觉导航迁移、将深度学习算法向 5G 边缘计算 MEC 平台迁移，从而极大降低了 AGV 单机功能复杂度和成本，提高 AGV 车智能化和标准化水平，给三一重工节省人力成本 的同时，提升了生产效率，助力企业实现数字化、智能化转型。

目前云化 AGV 已经完成测试验证和业务上线，并正在面向行业推出下一代商用级 AGV 产品。

行业挑战

三一重工生产园区均为大型生产园区，单生产车间面积为 4 万 5 千平米，主要生产重型装备。为成为全球智能 制造的领先者，企业在打造智慧工厂、实现数字化转型过 程中面临网络改造和降本增效两大挑战。

挑战 1: 网络需求复杂

现有网络采用传统的固网建设、维护和改造成本高， 线路改造复杂;现有车间各部门部署自有 WiFi，相互之间存在干扰，故障定界定位困难，并且不具备移动性切换连续性;厂区有大量物联设备，有多种类型的数据上传诉求， 当前网络上行带宽能力有限;

数据安全有强隔离要求，核心数据不出园区，安全 要求较高。

挑战 2: 降本增效需求突出

物料周转作为生产车间的关键流程，当前多采用传统解决方案叉车人工操作，存在以下劣势: 

人力成本高、生产效率低、存在安全隐患;整个生产流程无法做到物料的追踪和溯源。

传统 AGV 车多采用磁条、导轨、激光反射板等形式进行导引，路径固定，无法满足产线柔性生产以及灵活 多变的调度需求。

传统 AGV 向实时感应、安全识别、多重避障、智能决策、自动执行等多功能的新型智能工业机器人发展，采用传统本地计算与单机智能感知模式的 AGV 成本高、 调度管理复杂。

行业内对 AGV 小车“赋智”的主流方案是对小车 本身进行改造，为小车增加激光 / 视觉 SLAM 导航、感知 等能力，但 AGV 车空间、电池容量有限，引入激光雷达 SLAM 需要增加 10~30 万 / 台成本;视觉 SLAM 单体集 成 GPU，也会导致 AGV 成本高，运行不稳定等问题。

解决方案

为解决上述挑战，华为联合中国电信、三一重工积极开展 5G 、MEC 及 AI 同 AGV 相结合的研究及技术验证，于 2019 年 5 月在三一重工北京南口厂区完成了 4 个 5G 宏站和 30 多个 5G 数字化室分的部署，2019 年 9 月在南口厂区实现智能网联云化 AGV 的真实设备落地。同时，在南口厂区和回龙观厂区之间建立 5G 网络专线，实现回龙观厂区实时观察南口厂区 AGV 小车的生产运行情况。

目前，已经实现三一重工两个园区 5G 全覆盖，一个边 缘计算平台建设，一个场景的核心算法上线。其中，对带宽 要求为稳定上行 40Mbps，实测值为 131Mbps;对时延要求 为 40~50ms，实测值为 ~19ms，可以满足本地 1m/s 速度行 驶下兼具 12cm 精度的避障。

此项目 AGV 导航转型分 2 个阶段:

1) 先通过将 AGV 端侧的多线激光雷达替换为高清相机、单线雷达等多种传感 器；

2) 将雷达去掉，完全依靠视觉 SLAM 导航。

2019 年采用了双目摄像机，80% 依靠视觉 SLAM 导航; 2020 年计划采用六目摄像机，100% 依靠视觉 SLAM 导航; 摄像机采集的数据通过 5G 大上行网络回传到核心网下沉园区的 MEC 边缘侧服务器上。在 MEC 侧部署三一重工 自主研发的视觉感知、深度学习等算法进行实时计算，实现了对工厂作业场景的智能和大数据分析，真正实现了工厂物流作业的自动化，节约了企业的人力成本。

5G 应用价值

01 连续移动性

5G 替代有线，解决固网布线难、改造维护成本高等问题，为工业园区提供无处不在的无线覆盖，以满足移动 连续性的需求。

02 上行大带宽

AGV 集成多台高清摄像头，要求上行达到 20-50Mbps 带宽。5G 提供超高可靠通信和超级上行带宽，并通过 SLA 保障满足多种数据上行带宽诉求，以及支持 高并发的海量终端通信，实现 5G 终端全接入。

03 低时延
5G 通过 MEC 平台实现低时延的端到端通讯保障，实测时延数据 ~19ms，远远满足 AGV 实时图像处理要求 的 60ms 时延。

04 数据安全
5G 通过核心网 MEC 下沉建立虚拟专网，企业数据不出园区，满足企业对数据安全的要求。

05 边缘计算
MEC 平台集成 GPU 实现算力共享，降低 AGV 单机的复杂度和成本。MEC 平台集成的 AGV 视觉感知算法可 深度学习不断迭代，可满足厂区 200+ 台 AGV 协同调度， 且无需对工厂现有环境进行改造，可实现柔性化生产。

06 降本增效
初步估算基于 5G 视觉 SLAM 的 AGV 成本仅为激光SLAM 的 1/9, 大大降低了成本，具备规模推广价值。

项目总结

目前云化 AGV 产品正在和华为的 5G 模组进行结合，计划于 2020 年 Q1 生产出商用产品。同时，该项目是全国第一个将 MEC 应用在工业场景的项目，在UPF 上增 加了MEP，实现了一个边缘计算平台和一套视觉导航核心算法的上线。

通过该项目，进一步明确了工业场景中的痛点需求， 以及 5G 的功能应用场景，包括;

工业场景需要上行具有较大的带宽、以及联合开发的“超级上行”能力；

需要具备确定性低时延，可利用 MEC 和切片的特性。

2020 年，三一重工、中国电信、华为将继续进行基于5G 的联合创新，包括 AIoT 平台、智能视频监控、低速无人驾驶平台等，具体内容包括:

基于 6 目相机，以及 5G 网络保证稳定的上行速率40Mbps，实现 100% 纯视觉导航;

基于 AGV 视觉导航能力延伸集成到平板车、叉车，落地低速无人驾驶服务平台，与 V2X 结合管理自主移动 机器人设备;

基于 5G 进行厂区视频监控和智能分析，主要用于机器视觉质检、物料识别、工厂 6s 管理，从而构建可视 化车间;

5G 网联 AGV、5G 智能视频监控落地三一重工灯塔工厂;

探索商业模式，实现 5G 面向智能制造的商业闭环， 并可全球规模复制。