今年夏天，江蘇移動5G智能制造采訪團走訪省內多個5G智能制造合作項目，記者參觀到了這一幕“速度與激情”：在一個質檢設備上，多角度高速相機正連續不停地拍攝產品高清圖片，并通過移動5G網絡回傳至云端進行AI識別，1-2秒就能同步完成1個精密產品的瑕疵檢測。而在一墻之隔的傳統生產線上，一個工人全神貫注的在顯微鏡設備的輔助下，在20秒內熟練地檢測完了同一個精密產品。墻內墻外，因一道網隔開了兩道“風景線”。

10倍加速！從“人工”走向“人工智能”

江蘇精研科技股份有限公司（以下簡稱精研科技）是密集型制造行業。在過去，廠區里近六成的人力成本投入都是用來質檢細微零部件，用肉眼去檢測每一個零部件的好壞，這樣的工作看似簡單其實枯燥，所以流動性極大，經常會出現“招聘難”。“引入移動5G，用高速網絡使得原有的人工質檢變為機器質檢，更為靈活的檢測手段帶動了智能制造，從而提升效率節約成本，”參與“5G+AI質檢示范車間”項目的常州微億智造科技有限公司首席運營官侯大為介紹到，“通過生產方式上的優化轉變，從而實現企業數字化升級，這是精研科技最迫切的需求。”

5G+AI質檢示范車間內，視覺識別機器人正在對零部件進行質檢。

江蘇移動常州分公司與精研科技簽署戰略合作框架協議，正式啟動江蘇“5G+智慧工廠”項目，并發布 “5G+AI質檢示范車間”。常州移動政企客戶部 5G應用及物聯網班王達介紹到，“在這個車間，以江蘇移動的5G+機器視覺賦能質量檢測，讓產品質檢生產線從‘人工’轉變為‘人工智能’，不僅大大降低了誤檢漏檢，更將檢測效率提高了近10倍，這些正是精研科技想要的‘升級’。”

據了解，精研科技共擁有20條生產線，每條產線需配備24名質檢工人，每個質檢工都需要培訓3個月左右才能熟練應付高強度的質檢工作。“以往，在高峰生產期，我們經常遇到因人力不夠而‘爆單’。遇上今年疫情期間的這種‘用工荒’，要不是當時我們已經將部分產線升級為5G+AI質檢產線，那后果真的不能想象。”侯大為介紹到，“現在精研科技擁有的這個‘5G+AI質檢示范車間’，現有35臺機器，勞動量相當于300多個傳統質檢工，以平均10萬元/人的成本來測算，人力成本一年3000多萬元。這是個非常可觀的數字。”

“高配”5G網絡，更高速度打造更“大”舞臺

在精研科技，記者還發現了“隱藏彩蛋”：江蘇移動常州分公司在與精研科技簽署戰略合作并發布的“5G+AI質檢示范車間”，是基于4.9GHz 5G網絡打造的首個5G“超級上行”樣板工程。而這個4.9GHz的5G網絡到底意味著什么？

5G很快，常規2.6GHz頻段的5G網絡上行速率大概是4G網絡的10倍。而4.9GHz頻段的5G網絡上行速率約為2.6GHz頻段 5G網的1.5倍，達到700Mbps，擁有真正的上行“極速”。

據介紹，精研科技的“診斷系統”需要大量的數據采集和數據存儲：一個零件拍攝13張照片，而廠區每天平均檢測量有200萬個零件，就相當于每天至少要上傳并存儲2600萬張照片，龐大的數據處理量只有足夠快的5G網絡才能支撐，移動的4.9GHz頻段5G網絡成為了不二之選。在未來的工業4.0時代里，這必將成為智能制造的‘黃金配置’。

江蘇移動為精研科技配備了4.9GHz 5G網絡。

借由這樣的“黃金配置”，智能制造有了更多的衍生發展，“5G+AI在線智能檢測，是通過在生產線上或巡檢機器人終端部署工業相機代替人眼做測量、檢測和控制，采集圖像上傳到云端進行分析。同時，依托江蘇移動打造的5G+邊緣計算（MEC）專網，所有質檢數據處理、存儲也下沉至廠區的管理云平臺，確保數據傳輸安全不出廠，并結合大數據分析進行智能化監控與處理，建立起專家“診斷”系統，對異常數據進行識別并診斷分析。”侯大為介紹到，“基于 5G網絡的大帶寬、低時延，所有的信息量得以收集，不僅全面而且可追溯源頭，抓取到次品產生的 ‘病灶’，由此可優化生產線，形成良性生產閉環，從而使后續生產的良品率大幅提高，也同步減少損耗。”

而記者也了解到，精研科技的5G生產線是江蘇移動4.9GHz頻段5G網絡的“首秀”，輕松實現了工業制造場景中多路超高清圖像的實時上傳，滿足高速率與大容量數據分析需求。“未來，4.9GHz頻段5G網絡將極大滿足當前制造行業對上行大帶寬業務的迫切需求。”常州移動政企客戶部5G應用及物聯網班王達介紹到。

5G網絡支撐下的機器視覺識別逐步代替傳統的人力識別，現已廣泛應用在工業生產中。在此次的江蘇智能制造走訪中，記者在捷普電子（無錫）有限公司，無錫貝斯特精機股份有限公司均看到了企業運用“5G+機器視覺”解決方案為其產線賦能，降本增效。而精研模式的5G+AI機器視覺識別模式同樣適用于3C電子、食品飲料、汽車配件、新能源（太陽能、光伏）等行業。

江蘇移動與常州精研科技合作打造的“5G+AI質檢示范車間” 。（外部）

未來，運用5G網絡深化制造產業合作，持續探索5G智能制造的更多應用場景，這將成為一種“潮流”。
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