在近日召开的首届世界5G大会期间，中兴通讯高级副总裁、首席战略官王翔出席“5G与数字经济新动能高峰论坛”，并作《加强5G创新，共创数字未来》主题发言，他介绍了中兴通讯助力5G产业数字化的思考和实践。中兴通讯聚焦十大领域，联合各行业龙头开展5G应用创新，共建开放合作的产业生态，助力数字经济发展再上新台阶。
以下是王翔演讲原文：
非常荣幸分享中兴通讯关于5G在数字化转型上的一些想法。
首先分析一下当前阶段推动经济发展的主要努力方向。在上一个经济周期，我们的努力方向是激活闲置的劳动力和流量，让更多的人参与到社会的价值创造当中，人口红利和流量经济的“量变”是支撑我们上一个经济周期快速发展的关键要素。到了当前周期，人口和流量红利都逐渐见顶，这个周期我们的主要努力方向是要通过创新来改变经营运行的效率，通过企业提效以及经济提效的“质变”是我们推动整个经济发展的主要的目标。
再看如何提效？历史上几次重要的工业革命都来自创新，都和三大生产要素相关：能源、信息和交通，通过这三个要素的组合或者是关键要素的技术提升形成创新并引发工业革命。第一次、第二次工业革命主要与能源进步相关，第三次和本轮的工业革命主要与信息进步相关。从信息技术的发展历程看，以前我们1G到4G主要是解决人的交流和体验问题，从4G到5G ICT行业也意识到单纯沿着一条路线去走已经到了一个瓶颈，所以标准组织在5G标准定义的时候，把三个场景做了抽象，把工业场景核心要素和指标做了提取，并把这些指标作为5G的实现标准，因此5G在定义之初就融入了工业领域的关键能力，也为工业革命的创新提供了基础的生产要素。
我们接着分析一下如果要提升工业领域的效率需要解决什么问题？我们把数据按传递的过程进行分解，在工业领域里信息的流动包括采集、传送、处理和应用四个主要环节。我们用“拟人化”来比喻，信息采集相当于人的五官，用来感知世界；信息传送相当于人的神经，把信息传送到核心处理单元；信息处理相当于大脑，用来分析和决策；信息应用相当于手脚，根据大脑决策的指令进行反馈和执行。
以往的工业领域里面，四大环节存在短板，最短板就是神经，由于神经传递不畅，反过来影响到信息采集环节功能发育不全。大脑依托IT进步，能力很强，拥有非常强大的计算能力，但从另外一个角度上来说大脑智商却不够，所谓智商不够就是一方面行业知识的理论模型没有预制到大脑当中，而行业知识的经验模型由于缺乏数据而无法完成训练。所以说大脑有天赋但没有很好的开发。另外一块就是我们的手脚，工业领域的发展历史上，手脚一直是我们最努力提升的要素，当前阶段手脚很灵活，但是缺乏大脑的指挥而无法充分利用。
在5G时代我们要设法解决前面谈到的几个问题，解决四大环节的协同发展。
首先要解决连接的无处不在的课题，以前工业场景的通讯连接绝大部分是有线方式，我们要通过5G解决它的移动性问题。
其次，要解决移动性中的响应问题，传统的1G到4G都没有解决可控的响应问题，信息传送是尽力而为，这种方式无法满足工业领域的要求。
第三，要解决工业场景细分的问题，每一个工业领域都是一个细分市场，单独为细分市场规划就无法产生规模效益，所以5G需要把它抽象化、切片化，能够满足不同场景的细分化问题，同时也能兼顾规模效益。
第四，要解决创新的赋能问题。传统工业领域是封闭式的，由供应商端到端提供业务，创新受限于供应商的能力，在5G时代我们需要开放式创新，让大众来帮助企业进行创新。为了实现这一点，我们需要对业务的创新进行赋能。
5G时代创新可依序而行，我们首先强健神经系统（引入5G），进而提升大脑的智商（增强AI），再反过来刺激感官系统的演进（进化感知），同时充分发挥现在的手脚能力（智能控制），通过这样的创新优化循环来促进行业的持续改进。
5G的业务特性需要整个5G网络协同实现。我们需要根据不同的应用场景，把5G中的关键生产要素进行组合，包括5G网络、边缘计算、网络切片、云计算、AI及大数据、以及业务使能平台等等，才能真正实现工业互联网上的创新。
5G系统（接入和控制）实现5G定义的关键物理特性，这部分实现的核心理念是大道至简，通过优化和融合实现成本和效能的提升。
边缘计算涉及到成本、性能和安全的平衡问题。什么时候用边缘计算？边缘计算提供了业务响应的保障和更好的物理安全特性，这是工业领域方面的重要需求。但从另外一个角度看，边缘计算有可能会比云计算在某些场景下的成本更高，这就涉及到方案的经济选择问题。我们需要通过针对业务服务等级、安全以及综合成本的平衡来获得整体边缘计算位置和负载云边分配的最优解。
端到端切片在工业领域十分关键。5G涉及端到端经过的设备非常多，需要进行端到端的协同，通过切片功能，满足差异化的工业场景的服务保障与共存。
5G系统、边缘计算和切片构成了5G网络的基础设施，构成了5G服务工业领域的关键要素。但还需要解决业务创新问题才能促进行业的发展。业务使能平台，AI及大数据平台就是通过把5G能力和AI能力开放来促进业务的创新。
以往的工业创新体系过于封闭，导致工业领域跟互联网比其创新速度慢得多，迭代次数也少的多，所以需要通过业务使能平台改变工业领域的创新模式，把5G中的关键生产要素开放出来，让整个社会能够利用这些生产要素进行组合和创新。
AI是实现工业智能化的关键，但AI的能力并不是每个企业都有，大企业像京东、百度、阿里可以提供自己的AI平台，但大众创新的时候并不是每个初创企业都有AI平台，这就需要在整个网络中搭建AI平台，让中小微企业和个人创业者能够利用AI平台进行创新。
AI的使用内外略有差别，在运营商内部主要通过AI进行网络运营提效和客户价值挖掘；对外部开发者则是创新应用赋能，通过AI和行业的结合让一些中小企业，甚至一些有点子的很小的开发者能够使用AI来创新。
前面专家的发言提到边缘计算的实现路径问题，开放还是封闭？我个人认为两者各有各的优势和不足。开放路线上，IT这块相对来说它的对外接口更强，初期在业务不确定的时候灵活性更加重要，这是开放路线的优势。但同时也有不足，因为当一个场景成熟固化之后，采用通用设备和专用设备之间的性能差异有可能是10倍甚至更多，专用设备的效率和成本更有优势。这个时候就是一个经济的选择问题，当初始实验的时候通过通用方案会更加的快速，但一旦场景定型的时候专用方案会更加有效。