5G基站已突破5万个!深圳联手中国电信,间智能调度研究方面取得新进展

2021-11-26 03:04:34 文章来源:网络

2020年8月,深圳宣布成为全球首个5G独立组网全域覆盖的城市。一年多来,深圳抢抓发展机遇加快网络、数据中心等新型基础设施建设,加快实施“5G+8K+AI+云”新引擎战略,推动5G牵引产业链和赋能千行百业。如今,5G正日益渗透到生活的方方面面,不断为生活添彩、为经济赋能。

下一步深圳的5G网络将如何部署?运营商又将如何发挥自身优势参与深圳信息化建设?11月25日,深圳市人民政府携手中国电信广东公司,签署加快“十四五”信息化建设战略合作框架协议,共同打造全球数字先锋城市。

深圳5G应用遍地开花

创新应用点亮千行百业

居家时,拿出5G手机,一部高清电影几分钟内便轻松下载;外出时,戴上5GVR眼镜,博物馆和图书馆“近在眼前”;工作中,5G+工业互联网让设备实时交互、控制,在云端精准监控生产状态……

随着一座座5G基站的建成,一张无形大网织密、延伸,改变了人们原有的生产、生活方式。“买了5G手机,办理了5G套餐,在5G网络覆盖的场所体验了超高的下载速度,5G时代的新生活,真是越来越近了!”深圳市民李先生感叹道。

建设5G特色应用场景,深圳正在不断刷新记录。

今年1月15日,全国第一张5G政务专网在深圳市坪山区正式运行。28日,深企AutoX在坪山设立了国内首个全无人驾驶运营中心。全国第一张5G政务专网、全国首个5G智慧机场、全国首个5G体验街区、深圳首个5G智慧校园……回顾5G商用一年多进程,除了政务和无人驾驶,深圳的“5G+”还体现在医疗、工业互联网、教育、娱乐生活等各领域,形成各领域遍地开花之势。

深圳电信能力中心总经理倪凌告诉深圳卫视&壹深圳客户端记者,为了使5G赋能千行百业,中国电信在深圳打造了100多个智慧升级的案例,诞生出了不少在全国领先的应用案例。在“十四五”期间还将继续在平台赋能角度,持续以5G为引领来带动深圳整体数字化能力的提升。

根据深圳市人民政府与中国电信广东公司签署的框架协议,双方将充分发挥深圳市在中国特色社会主义先行示范区建设方面先行先试的政策优势和资源能力,以及中国电信广东公司在5G/云计算/大数据/物联网/网络安全等领域的优势,本着“优势互补、合作共赢”的原则,于“十四五”期间,中国电信广东公司共投入150亿元在以5G为首的新型基础设施建设、智慧城市、数字经济、科技创新、城市安全等领域。

合作内容主要围绕推进智能化综合性数字基础设施、全力打造数字化中台服务产业生态、深入推进“5G+千行百业”应用、推动城市运转更聪明更安全等方面。

深圳累计建设5G基站5万个

5G手机用户占比全国第一

各类应用走深向实的同时,深圳5G基础设施建设也领跑全国。截至目前,全市范围内已累计建成5G基站5万个,实现了5G网络全覆盖和独立组网,5G基站密度全国领先;在全国所有城市中,深圳5G手机用户占比位居第一。

不仅如此,为协同开展共性技术研发和科技成果产业化应用示范,今年以来,5G产业创新生态运营中心、国家5G中高频器件创新中心先后落户深圳。

国家5G中高频器件创新中心首席科学家樊永辉表示,创新平台建设之后,将会对通讯领域的关键核心器件,例如功率放大器、滤波器等进行核心技术研究;与此同时,还将在新材料、新器件、新工艺方面实现更进一步研究,目标就是要做到关键领域有自主知识产权,更长远的要做到处于国际领先地位。

深圳是全国首批5G规模组网和应用示范城市,加快数字化转型为这座创新之城的高质量发展持续赋能。日前公布的深圳前三季度经济数据显示,软件与信息技术服务业增加值同比增长15.9%,高于同期GDP增速8.8个百分点。

面向未来,深圳还将出台《加快推进5G全产业链高质量发展若干措施意见》和《推进新型数字基础设施建设行动计划》,以更大力度支持5G全产业链发展、加快数字化转型,打造5G全球标杆城市。

深圳市工业和信息化局无线电管理处处长张文平表示,深圳5G网络的建设和应用方面在全国来说都是领先的,下一步将着重做好深度覆盖,同时要在5G精品网络建设方面加大力度,着重推进行业特色应用,推动一批规模化应用可复制的标杆项目,让老百姓有更多的获得感。

记者 / 黄涛

来源:深圳卫视深视新闻

IT之家 11 月 21 日消息,据中国科学院官网,近日,中国科学院沈阳自动化研究所在车间智能调度方面取得新进展,基于深度强化学习方法,实现了动态订单下可重构车间对动态生产调度和车间重构的实时优化和智能决策。

据介绍,车间调度问题多属于 NP 难问题,传统元启发式算法只能在多项式时间内求得近优解。对大规模问题,元启发式算法的求解时间难以满足动态生产环境下实时决策的需求。

另外,小批量定制化的生产模式,要求车间满足动态可重构。如何对可重构车间的生产调度和车间重构进行实时优化和动态协同是研究难点。

科研人员基于深度强化学习方法,将生产调度和车间重构的决策过程建模为马尔科夫决策过程,建立了调度和重构系统的深度强化学习模型,设计了奖励函数、状态空间和行为空间等。

训练后,决策智能体在求解质量和求解时间上取得了比 2 种元启发式算法(迭代贪婪算法和遗传算法)更优的结果。智能体对单个工件的决策时间仅为 1.47ms,可用于动态生产环境下可重构车间的实时优化和智能决策。

▲基于深度强化学习的智能调度和重构系统架构

IT之家了解到,相关研究成果发表在 International Journal of Production Research 上,研究工作得到国家自然科学基金和辽宁省自然科学基金项目的支持。

来源:IT之家

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