正值 5G 牌照發放一周年，想在這個特殊的時間節點，對重點行業企業進行深度訪談，挖掘其物聯網應用的亮點，撰寫一系列 5G 應用案例文章，制作行業經典案例集，以展示 5G 在 2020 這個特殊年份中取得的成就。這是其中的第四篇——《5G IoT 案例集之超高清融合通訊系統篇》。

“要想富，先修路”，在“新基建”大潮的助推下，5G 的高速公路越修越快。然而，路修好了，究竟哪些車能夠在 5G 的高速路上馳騁？這是業界一直密切關注的問題。

5G 具備的高帶寬、低時延等特性，一方面可以打破 4G 對傳輸速率的限制，帶動整個視頻產業數據采集、制作、播放內容的升級；另一方面，也能進一步推動 AR/VR 這類對畫質和時延要求較高的新型應用的發展。因此，5G+超高清視頻已經成為優先落地的首批 5G“殺手級應用”——5G+超高清融合通訊系統正是其中的典型。

5G+超高清視頻不僅在直播領域帶來了很好的應用，還在智慧教育、智慧醫療、工業巡檢等領域發揮了不可或缺的重要作用。

5G 賦能 4K/8K 超高清直播

在全國人大會議開幕式中，新華社新媒體中心采用了“5G+8K”超高清直播系統，同樣在兩會期間，中央廣播電視總臺利用 5G 網絡開展超高清視頻直播連線，攝制的 8K 實時視頻同步在新媒體平臺和全國各大城市的 40 多萬個超高清大屏展示。這是超高清視頻直播首次應用于全國兩會新聞報道中。除此之外，大型會議直播、賽事直播、演唱會直播、vlog 等場景也讓 5G+超高清視頻鋒芒畢現。

5G+超高清視頻直播雖然能為觀眾帶來更清晰、更富沉浸感的觀看體驗，但若想大規模應用，還需克服兩大困難：一是成本，二是技術。在這一垂直領域，從事超高清視頻通訊產品研發、銷售與服務的北京奧維視訊科技有限責任公司有著明顯的優勢。其基于深度學習的視頻編碼算法和異構多鏈路融合通訊技術保持行業領先，通過自主研發的硬件+云的全棧產品線可以為政企、金融、廣電、司法、教育、醫療、通信、工業等行業用戶提供 5G+8K+AI 的全場景解決方案，并擁有強大的定制化能力。

在成本方面。目前媒體開展的 4K 直播，一般都是攝像機+轉播車的方式，通過轉播車與微波接力、衛星通訊將信號回傳到演播室，成本高昂。除了大型電視臺之外，小電視臺、小企業以及分散的單個記者類新聞工作者一般不具備此類條件。

而基于 5G 網絡，奧維視訊的終端設備能夠高效輕松地解決企業及單兵記者的移動外采 4K 直播信號回傳問題。4K/8K+5G+AI 場景分析與壓縮+多鏈路傳輸，將極大提高市場化 4K/8K 專業直播的效率，大大降低成本。

在技術方面。我們知道，視頻通訊產品的核心技術在于視頻編碼和數據傳輸，奧維視訊自主研發的 5G 視頻通訊終端融合了一對多、多對一、多點雙向的通訊功能，采用 4G+5G+固網+Wi-Fi 的異構多鏈路聚合傳輸算法 ，根據不同場景下的網絡條件采用不同的傳輸調度算法，可以將多條鏈路帶寬聚合在一起，進而提升終端的數據吞吐能力，提供更穩定、更快速、更安全的用戶體驗。最終實現超高清、低延時的雙向互動通訊能力。

在通訊終端這一側可以提供多路 4K 視頻編解碼能力，甚至可以支持 10bit 的 8K HEVC 編解碼性能，終端支持 4 個 5G 通訊鏈路，1TB 容量的 NVMe 高性能存儲系統和 4Tops 的邊緣計算能力；在云端這一側可以提供支持混合組網的集群化架構的服務器軟件，既可以部署在公有云上，也可以部署在邊緣云上，用于支撐多個硬件終端的實時數據通訊，設備管理，參數配置以及融合通訊鏈路聚合服務。

商場如戰場，面對瞬息萬變的市場，誰優先推出產品，誰就極有可能占據市場主動權。5 月中旬，搭載廣和通 FG150（W）/FM150（W） 5G 系列模組的奧維視訊 AURORA-X 8210W 5G+4K 移動單兵視頻通訊系統正式商用。據悉，廣和通的 5G 系列模組搭載了高通驍龍 X55 5G 調制解調器。驍龍 X55 是業界首個并且是目前唯一的 5G 調制解調器及射頻系統整體性解決方案。大大提高了奧維視訊的研發速度，產品得以更快推向市場，搶占先機。

此外，驍龍 X55 是一個真正全球化的 5G 解決方案，能夠全面完整地支持全球幾乎所有主要 5G 頻段及其組合，滿足 5G 終端在全球各個地區和國家的設計需求。這對于奧維視訊開拓海外市場具有重要的戰略意義。

5G 賦能智慧醫療

2020 年面對突發的疫情，在全國人民的支持下，醫療系統抵抗住了這次災難，同時疫情也推動了我國醫療領域的應急變革。今年 3 月份，國家發展改革委辦公廳、工業和信息化部辦公廳發布了《關于組織實施 2020 年新型基礎設施建設工程（寬帶網絡和 5G 領域）的通知》，《通知》中重點強調了面向重大公共衛生突發事件的 5G 智慧醫療系統建設。

建設指標中要求：要建設應急救治網絡的 5G 智慧醫療示范網，針對醫療急救車進行信息化改造，開展遠程虛擬現實（VR）急救、急救車現場急救、無人機遠程急救等不少于 3 種急救應用。

5G 超高清視頻傳輸，保證了動態、超高清的醫療設備影像在傳輸過程中不會出現 4G 時代的畫面卡頓、延時或丟失的現象，從而避免誤診、漏診。

奧維視訊抓住了醫療行業的變革的時機，快速推出 5G 醫療應急系統方案。奧維視訊 5G 醫療應急系統包括 5G 智慧急救車、5G 應急會診、5G 遠程心電、超聲。采用 4G+5G+固網+WiFi 的異構多鏈路聚合傳輸，可以有效保障醫療影像和超高清視頻的實時傳輸。支持多路 4K 視頻和音頻的采集、編碼、解碼、顯示、存儲、傳輸、調音混音、導播切換等功能，可同時傳輸多路醫療影像數據。內置 AI 算法，可以為應急醫療提供 5G+AI 的定制，AES 全比特流加密的能力高度保障了醫院數據的安全。

5G 賦能應急指揮

據了解，我國的應急指揮分屬于各個行業的政府系統，全國政府應急管理部門（包括政務、地震、水利、交通等）約 4.5 萬個，每個部門均要配備應急指揮系統（災備系統）。而應急指揮設備衛星電話在極端天氣或云層較厚的情況下，信號會受到影響。

隨著 5G 網絡建設的開展，在應急通信中的應用研究已成為智慧應急建設中迫切需要關注的焦點。相比傳統的應急網絡系統，5G 網絡低時延、高帶寬、大連接的特點，可以在應急指揮系統中發揮看得準、看得清、看得全優勢，滿足應急指揮實況獲取、協調聯動、應急處置的需求。

利用 5G 網絡，在應急現場增加無人機、5G 背包、移動指揮車等設備，全方位、多角度進行現場直播。可以從空中視角進行高清直播，確保災情、警情上報和指揮調度暢通；5G 背包方便快捷，應急人員背上直播設備即可開始現場直播，尤其遇到抗震救災、突發事故時，該方式能發揮較大作用；移動指揮車機動性強，可以在現場附近甚至深入現場內部，兼任直播和現場指揮的雙重角色。

因此，奧維視訊推出的應急指揮設備包括 5G+無人機、5G 背包可通過在應急現場架設 5G 基站，與承載網、骨干網相連，連接攝像機和終端設備，將應急前線的音視頻數據回傳到應急指揮中心，發揮 5G 在應急指揮“看得準、看得清、看得全”的優勢。

5G4K+無人機視頻通訊系統已交付客戶商用，人臉識別跟蹤超清畫質，相對于傳統 PC 機+CPE 方式傳輸更加穩定、安全可靠。

5G 賦能工業巡檢

“超高清視頻的實時通訊是 5G 應用側率先爆發的剛性抓手，除了傳統的廣電，教育，醫療三大存量市場外，基數更大的工業物聯網市場更具有想象空間”，奧維視訊 CEO 王宇表示。

工業是另一個 5G 技術可以大展身手的領域，尤其是對工業巡檢的賦能。傳統人工巡檢的方式，已經不能適應當下精細化高效管理工作需求，主要存在以下弊端：

安全保障弱，危險區域不能去

耗時耗力，工作量太大

有問題難以第一時間發現

難以掌控全局，應對突發情況能力弱

機器人、無人機等替代人工巡檢是 5G 環境下的工業巡檢剛需。利用 5G 的高可靠性和低延時優勢+超高清視頻通訊實現網聯巡檢+排障機器人的遠程閉環控制，既解決了在高危生產環境下人類巡檢的不安全性，又能全面把控整個巡檢流程，及時應對突發情況，大大提高了巡檢效率和質量。

緊緊抓住此行業痛點，其工業巡檢 5G+4K 移動單兵視頻通訊系統已交付客戶商用，并在今年 5 月正式應用于工業巡檢領域。

在運營商 5G 網絡下，利用 5G 高速率、大帶寬、毫秒級時延的特點，實現實時音頻、4K 視頻的采集和廣域無線傳輸。結合高清大屏作為后臺管理設備對所有的移動終端進行統一的管理和控制。

5G+4K 移動單兵視頻通訊系統，既保障了工業巡檢作業安全，又突破傳統指揮系統無法做到實時可視化指揮，進一步掌控全局，第一時間應對突發情況。

基于專用硬件的 5G 超高清視頻通訊系統會在廣電 / 教育 / 醫療的頭中部存量市場進一步構建人和人之間的視覺連接，讓視頻通訊超清化，移動化，臨場化，虛擬化；同時會在基部最大的工業物聯網市場構建機器視覺和人類視覺的連接，構建機器視覺和人工智能（算力）的連接，拉動和開拓一個萬億級規模的新興藍海市場。

展望未來

2020 年下半年將陸續推出支持 8K 能力和邊緣計算能力的 5G 融合通訊產品線，模塊化的軟硬件設計模式使得奧維視訊的 5G 融合通訊產品線擁有數百種功能組合，真正做到軟件定義 5G 融合通訊。

首先，將于 7 月底率先推出支持 8K 視頻能力的 5G 視頻通訊終端和低延時端到端系統解決方案，該產品將使用 4 個 5G 獨立鏈路進行甚高碼率的視頻通訊；同時，將陸續量產支持 5G 融合通訊的終端產品，該系列產品不僅具有超高清視頻的通訊能力，還同時具備強大的數據通訊能力，可以把固網和工業串行總線的數據通過 5G 鏈路進行傳輸；最后，還將推出具有邊緣計算能力的 5G 智能通訊終端，該產品線具備 4Tops 的 AI 算力，支持人臉識別和復雜背景下的目標提取和跟蹤等一系列高性能算法。
責任編輯：tzh