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5G賦能 行業應用與創新

為了解決agv機器人的問題，作者劉耕蘇鬱 這樣論述：

隨著5G技術的快速發展，5G應用已成為各界熱議的話題，很多行業陸續開展了相關的實踐探索。   《5G賦能行業應用與創新》站在科技發展的前沿，探討了5G在物聯網、人工智慧、無人機、醫療、農業、教育、工業互聯網、新媒體及物流行業的應用。值得指出的是，書中以中國移動（成都）產業研究院等機構在5G領域的實踐為主線，對5G行業應用做了詳細的講解。 《5G賦能行業應用與創新》適合政府、企業、科研機構人員，以及對5G行業應用感興趣的人員閱讀。 劉　耕 中國移動（成都）產業研究院院長 工學碩士、管理學博士、高-級工程師 四川省委省政府決策諮詢委員會委員 成都資訊通信產業促進會理事長 多

年來，劉耕主要從事管理工作，始終把創新作為發展的動力，對科技創新工作具有極大的熱情。主持、參與多個創新項目並獲獎，如“大規模安全虛擬雲桌面系統關鍵技術研究及應用”榮獲2016年四川科技進步二等獎、“移動手機貸”獲工信部“2017年電信大資料SMART獎”、“基於運營商大資料的金融征信和風控技術研究及應用”獲2017年中國通信學會科學技術獎（科技進步類）三等獎。 劉耕先後任職于成都電信局、四川移動，目前任職於中國移動（成都）產業研究院。中國移動（成都）產業研究院主要面向5G、人工智慧（AI）和下一代網路，致力於教育、醫療、農業等領域數位化服務產業發展，推動打造5G產業合-作生態。2019年，劉

耕被中國電子學會評為科技工作者。 蘇　鬱 中國移動（成都）產業研究院副院長，教授級高-級工程師，工學博士，政府特殊津貼獲得者，四川省“千人計畫”專家，中國移動技術諮詢委員會無線專家組成員，2017年度國家技術發明二等獎獲得者。 第1章　掌握5G：內容+ 特點+ 技術 // 1 1．1　5G 的內容 // 3 1．1．1　5G 是什麼 // 3 1．1．2　5G 移動通信技術的發展 // 4 1．1．3　5G 的頻譜資源 // 6 1．2　5G 亟待解決的關鍵問題 // 7 1．2．1　網路架構部署方式的選擇 // 7 1．2．2　5G 網路覆蓋能力 // 7 1．2．3　

無線傳輸需求 // 8 1．2．4　5G 天線部署方案 // 8 1．2．5　5G 供電挑戰 // 8 1．3　5G 五大關鍵技術 // 9 1．3．1　高頻段傳輸 // 9 1．3．2　新型大規模天線陣列 // 10 1．3．3　D2D // 11 1．3．4　密集網路 // 13 1．3．5　新型網路架構 // 15 第2章　5G + 物聯網：讓物聯網真正連接萬物 // 19 2．1　5G 解決物聯網的實現阻礙 // 21 2．1．1　龐大資料連接、集合 // 21 2．1．2　回應機制帶來的延遲 // 23 2．2　5G 與物聯網的結合 // 25 2．2．1　減少超高的物聯網維護成本

// 26 2．2．2　實現物聯網的去中心化 // 28 2．3　利用5G 搭建物聯網平臺 // 30 2．3．1　中國移動：OneNET 物聯網平臺 // 30 2．3．2　諾基亞：IMPACT 管理平臺 // 33 2．3．3　通用電氣：雲平臺Predix // 36 2．3．4　三星：SmartThings 智能平臺 // 38 2．4　智能家居：讓設備更“懂”你 // 40 2．4．1　5G 為智慧家居帶來的改變 // 40 2．4．2　5G 網路下的智慧家居 // 42 2．4．3　家庭安防迎來大發展 // 44 2．4．4　打破感測器標準隔閡 // 46 第3章　5G + 人工

智慧：終端AI + 通信網路 // 49 3．1　5G 場景下的終端AI // 51 3．1．1　終端AI 實現“網隨人動” // 52 3．1．2　5G 與AI 的融合讓網路靈活多變 // 54 3．2　5G + AI 提升通信網路能力 // 56 3．2．1　網路自下而上天然融合 // 56 3．2．2　解決網路複雜性 // 59 3．2．3　5G 與人工智慧：網路重構的最好搭配 // 60 第4章　5G + 無人機：助力無人機多場景應用 // 63 4．1　5G 在無人機領域的應用場景 // 65 4．1．1　5G + 無人機的技術及特點 // 65 4．1．2　無人機分類及應用場景

// 66 4．1．3　5G + 無人機通用能力 // 68 4．1．4　無人機雲平臺 // 69 4．1．5　低空覆蓋 // 70 4．1．6　U-Box // 72 4．1．7　安全應用 // 73 4．2　無人機應用案例 // 75 4．2．1　通信及能源巡檢 // 76 4．2．2　高層消防 // 76 4．2．3　物流配送 // 82 4．2．4　城市安防 // 84 4．2．5　農林植保 // 86 4．2．6　環境監測 // 89 4．2．7　宣傳媒體 // 90 4．2．8　旅遊文化 // 92 第5章　5G + 醫療：重塑醫療體驗 // 97 5．1　5G 電子病歷：醫療效

率更高 // 99 5．1．1　歷史醫療資料共用 // 99 5．1．2　醫療資料庫為患者提供便利 // 100 5．1．3　即時接收，有效調整治療方案 // 102 5．2　看病新方式 // 103 5．2．1　“一站式”預約看病 // 103 5．2．2　遠端虛擬護理服務 // 104 5．3　急救：更快速地挽救生命 // 106 5．3．1　5G 急救通信系統：5G 網路保證反應與運行 // 106 5．3．2　視頻通信：車上完成監測和資料獲取 // 109 第6章　5G + 農業： 打造未來智慧農業 // 111 6．1　智慧農業概述 // 113 6．1．1　智慧農業的發展 //

113 6．1．2　智慧農業面臨的主要挑戰 // 116 6．2　5G + 雲計算+ 大資料+ AI 為智慧農業帶來新動能 // 118 6．2．1　5G 賦能智慧農業 // 119 6．2．2　網路切片賦能智慧農業 // 119 6．2．3　邊緣計算賦能智慧農業 // 120 6．2．4　AI 賦能智慧農業 // 121 6．3　智慧農業綜合服務平臺及主要服務 // 123 6．3．1　智慧農業綜合服務平臺 // 123 6．3．2　精准種植 // 126 6．3．3　畜牧養殖 // 130 6．3．4　水產養殖 // 131 6．3．5　智能農機 // 133 6．4　智慧農業典型案例 /

/ 134 6．4．1　精准種植案例：大田精准種植和大棚精准種植 // 134 6．4．2　畜牧養殖案例：生豬精准飼喂系統 // 136 6．4．3　水產養殖案例：智慧漁業管理雲系統 // 138 6．4．4　智能農機：超級拖拉機1 號 // 139 6．4．5　智慧農業未來展望 // 140 第7章　5G + 教育：推動教育行業變革 // 143 7．1　緊跟5G 步伐，提高教學品質 // 145 7．1．1　加緊研發教育硬體設備 // 145 7．1．2　與VR、AR 融合，學習場景更現實 // 147 7．1．3　均衡優質師資，促進教育公平化 // 148 7．2　基於5G 場景的VR

教育 // 150 7．2．1　創造場景教學，進行安全培訓的模擬演習 // 150 7．2．2　模擬教學培訓，直面教學難點 // 151 7．2．3　還原真實場景，助力科普教學 // 153 第8章　5G + 工業互聯網：助力製造業轉型 // 155 8．1　智慧製造為什麼需要5G // 157 8．1．1　智慧製造需要通信技術 // 157 8．1．2　智慧製造：以端到端資料流程為基礎 // 160 8．2　基於5G 場景的智慧製造 // 162 8．2．1　助推柔性製造，實現個性化生產 // 162 8．2．2　工廠維護模式全面升級 // 164 8．2．3　智慧型機器人成為“管理層”

// 165 8．2．4　按需分配，提高資源利用率 // 166 第9章　5G + 新媒體：促進媒體產業升級 // 169 9．1　媒體亟待轉型升級 // 171 9．1．1　新媒體市場前景可觀 // 171 9．1．2　5G 是媒體行業的強心針 // 172 9．2　5G 如何賦能媒體行業 // 173 9．2．1　超高清視頻 // 173 9．2．2　VR 全景視頻 // 174 9．2．3　AR 影像 // 175 9．3　5G + 新媒體解決方案 // 175 9．3．1　5G + 超高清視頻制播 // 176 9．3．2　5G + VR 全景視頻制播 // 177 9．3．3　5

G + AR 影像通信應用 // 178 9．4　5G + 新媒體業務發展案例 // 179 9．4．1　央視春晚5G + 4K 直播 // 179 9．4．2　重慶馬拉松5G + VR 直播 // 180 9．4．3　雲棲大會5G + 8K 直播 // 181 9．4．4　5G + 智慧博物館 // 182 第10章　5G + 物流：實現全流程優化 // 183 10．1　傳統物流中存在的問題 // 185 10．1．1　資源整合力度不夠 // 185 10．1．2　物流服務功能單一 // 187 10．1．3　標準化程度低 // 188 10．2　物流設備和軟體 // 190 10．2．

1　倉儲AGV 機器人 // 190 10．2．2　快遞配送機器人 // 191 10．2．3　智能叉車 // 193 10．2．4　物流系統：AIoT + EPR + WMS // 194 10．3　物流運輸 // 198 10．3．1　保障貨物安全，避免爆倉丟包 // 198 10．3．2　優化運輸路線和排程 // 201 10．3．3　即時追蹤，及時交付 // 202 第11章　5G 的廣闊未來 // 205 11．1　我們的未來生活 // 207 11．1．1　智慧設備成為主流 // 207 11．1．2　改變社會管理和服務 // 208 11．1．3　打造國際化資料通道 // 20

9 11．2　5G 的發展現狀與前景 // 210 11．2．1　資金陸續注入 // 210 11．2．2　傳統行業將被洗牌 // 211 11．2．3　深化佈局行業新藍海 // 213 11．3　5G 在各大企業中的發展 // 214 11．3．1　中國移動：實施5G +，共迎新未來 // 214 11．3．2　華為：提供端到端全系列產品解決方案 // 215 11．3．3　愛立信：不斷推進5G 研發進程 // 215 11．3．4　諾基亞：深化佈局5G // 216

agv機器人進入發燒排行的影片

基於深度影像深度學習之任務導向型自主移動機器人自動駕駛系統

為了解決agv機器人的問題，作者陳煒智 這樣論述：

為滿足自主移動機器人於室內封閉路廊之移動需求，故提出基於深度影像深度學習之任務導向型自動駕駛系統的架構，其架構主要宗旨為依路線規劃之任務，達成自主移動機器人執行點到點之間的移動，其職責在於接收路線規畫之有順序的任務，任務有三個種類，直走任務、左轉任務、右轉任務，以此完成機器人移動之要求。其移動期間遭遇之情境需由機器人自主決策並做出行動，並且符合人類社會規範，如：靠右行走、閃避障礙物由左側閃避並回歸靠右，偏離目標線自主回歸靠右行走，以符合人類社會之行徑邏輯。為設計具任務導向的架構，其架構主要以影像辨識為主，藉由深度相機擷取實時深度影像後，藉由預先訓練完成之卷積神經網路模型辨識深度影像，並以辨識

結果為依據做出行動。其行動依據任務各有不同之設想情境，預先分析並建立設想情境充分涵蓋移動中可能遭遇之情境，使用深度學習令架構具有良好的泛化能力。本論文使用的神經網路為殘差神經網絡(ResNet)，並且對模型進行資料集驗證、測試以及進行實際路跑測試，並由上述測試不斷優化資料庫作模型優化修正。