消息 4月26-27日，華為分析師大會在深圳舉辦，在此次會議上，華為發布了業界首個面向行業的5G室內定位商用解決方案。該解決方案成功解決了在復雜場景下定位難、增加信標部署等工程難題，可提供1~3米@90%的精準定位能力。

同時，通過開放標準化接口，有效支撐對接行業應用，為企業提供高可靠高安全，差異化本地部署的5G定位端到端解決方案，為5G賦能行業數字化注入新動能。

市場發展迅猛 華為推出首個面向行業的5G室內定位解決方案

據華為無線網絡室內數字化產品線總裁陳傳飛介紹，室內定位市場在全球發展非常迅猛，在國外已經形成了比較高的規模，國內從2017年開始引入相關的室內定位的技術，最早是藍牙的技術，后來藍牙進一步在往上演進，過去幾年中，專用的室內定位技術整個產業鏈在不斷前行，也不斷引入新的創新，并且在國外已經形成了一個規模的產業。

據其表示，預計到2025年該產業可能達到70多億美金/年的新增產業規模。國內到2025年有可能達到100多億的產業規模，現在推動5G定位圈子里面的合作伙伴有很多也是在現有的5G定位技術當中做得非常出色的一些產業主體。

據介紹，5G定位在toB和toC不同的場景里面都有相應的需求和應用。比如在制造工廠里面員工防呆，比方這個員工屬于C10工位，它就不允許跳到C12這個工位上去，也許C11可以，如果跳到C12很有可能這條產業線會失去，所以它對人員過站就是典型的應用管理。對這個應用精度要求沒有那么高，到三米就夠了，但是它要求比較準確實時能把員工過站迅速識別出來。

還有物料定位，物料欄在什么時候應該到一個什么位置，這個位置信息跟時間的因素也相關，它在整個規劃的物料序當中，比如上料的管理，比如提前5分鐘什么料應該到什么樣的位置，整個過程中在現代化工廠中在逐漸實現自動化，這種自動化有沒有按照時間的要求，在指定的時間片內到一個指定的位置，這也是物料的到站管理。

再如導航，比如說AGV，不管是用于室外園區，比如碼頭上看到的各種運轉車，包括國內大型做物流的企業宣傳自己的無人化的物流倉庫。坦白說這些物流的導航當前主要還是以磁釘、二維碼，包括用多路攝像頭在運轉車上通過它來實時建立一個室內的或者室外的一個空間的畫像，迅速地找到自己的位置。這些應用要想用到室內導航，這個精度要求極高，指定的位置，樂道指定的工位要送一個物料欄，它的要求是厘米級的偏差，這個現在應該說我們還是更多的是基于固定的磁釘或者二維碼。

整體看來，華為面向不同行業定位的需求還是非常廣泛的，應用還是非常具體，通常跟時間相捆綁。在不同的應用場景里面，對精度的要求也有差異，比方說電子圍欄，它的精度要求更高，這是我們看到的各行各業拿定位來干什么。

毫無疑問，整個行業的需求確實是客觀存在的，5G技術作為迅速發展，包括中國5G無論是從解決方案還是從商用的部署，網絡實際面向最終用戶提供的網絡感知都是真正的領跑全球。

據介紹，5G定位在3GPP R16版本發布，室內定位精度目標3米@80%。陳傳飛表示：“華為5G室內定位解決方案已經在制造、倉儲、交通等多個行業進行試點驗證，定位精度可達LOS（Line of Sight ,視距）1-3米@90%，優于3GPP目標，滿足行業大部分應用對人員、設備、物資的定位需求，后續將隨3GPP標準持續演進，未來提供亞米級定位，滿足行業對更高精度定位的需求。”

而華為5G室內定位解決方案包含無線LampSite EE(Enterprise Edition)和入駐式5G核心網LCS(Location Service )模塊，第三方定位平臺或應用通過與核心網LCS標準化開放接口對接，向企業提供定位服務。

該解決方案提供UTDOA(Uplink Time Difference of Arrival)、無線指紋和場強三種定位技術，滿足LOS和NLOS不同場景定位需求。華為通過RadioSLAM(Radio Simultaneous Localization and Mapping)和AI大數據聚類時延修正算法兩大創新技術，實現定位指紋庫自動生成和UTDOA定位免信標時延修正，解決人工指紋采集和信標部署兩大推廣難題。

據陳傳飛解釋，要想實現5G的定位能夠跟行業迅速建立連接，就要實現開放的接口，讓行業現有的定位應用能快速跟5G定位的能力相銜接。這里面包括開放的接口，標準化的定位平臺，以及跟現有的定位服務之間進行連接。

兩大技術突破 助力5G室內定位商用更完美

而據華為云核心網產品線副總裁胡春哲表示：“華為5G室內定位解決方案經過長期的積累和實踐，在多場景部署形態、平臺開放性和業務可靠性方面都緊跟行業需求。多場景部署方式滿足差異化本地處理要求，標準化開放接口支持不同行業專業定位平臺對定位能力的靈活調用，同時定位服務高可用性滿足行業對業務穩定性的要求。”

據胡春哲介紹，華為的定位系統是一個基于5GtoB、toC方案的增值解決系統，華為部署一套針對在企業內5GtoB的網絡當中，既可以解決通信問題，也可以解決定位問題。

這些問題主要包括三大方面：首先是要解決定位的精度要求；其次是是場景化的要求，包括定位網絡的高可用性、對于企業來講要求數據不出園區等；其三則是開放性的要求。而要解決上述問題，則主要在于兩大技術難題得到了突破。

首先就是領先的室內的定位測量技術。在傳統的UTDOA、場強、指紋定位基礎上，華為解決了兩大業界難題，具體的是用人工智能的兩大算法：1、RadioSLAM指紋自動生成的技術；2、免信標部署。

還有基于核心網方面，核心網在定位里面主要解決兩大關鍵的功能：1、定位信息的存儲。2、定位信息的解碼+計算。除此之外，華為還會對外提供一些開放的接口。

而無線的定位技術包括精準定位和基礎定位，它們的差別在于，對于精準定位來講，不僅是精度的提升，它對這個場景是有一定的要求，室內的障礙物比較少，不能經常會有移動的障礙物去干擾這個定位。

而在這種情況下，只能用LOS的方案，但不管是哪種技術，它的核心傳統技術就三種：1、三角定位通過時間差來進行定位；2、指紋，先對室內進行2×2方格的劃分面積，在這個面積內用人工的方式一對一、點對點地去采集相關的指紋信息；3、場強定位。

但這三個技術在實踐應用當中遇到了很多的困難，具體來講就是兩個難題：首先就是場景適應性問題。對于指紋采集來講存在關鍵幾個問題：1、成本高。它需要兩名專業人士，一名核心網，一名無線人，并且是比較精通的工程師去現場進行采集。2、準入困難，很多室內的解決方案在實際部署的時候，業主是不希望你的工程技術人員去他的企業內部。

其次就是部署的便捷性。放一個信標，這個信標本身的供電就是難題，把它懸在空中，擱在地上怎么都不適合，對企業的生產造成干擾。

為了解決上述難題，其采用了RadioSLAM解決方案，且從LOS到NLOS全場景通用。因為有了上述AI的技術以后，一個非專業的人士拿著華為專業的測量終端，在定位區域走上幾圈以后就可以對信息進行自動采集，采集結束以后，利用華為專有的圖優化和遺傳算法可以自動進行指紋優化，并且在網絡的設備部署發生了變化、設備老化以及功率發生變化進行調整的時候，還可以進行自動修正，就是把以前需要專業的人干專業的事情，通過人工智能技術大大簡化。

第二個突破則是免信標技術。華為通過AI算法來自動修正到達時延誤差。具體是用兩類聚合技術：1、分類層聚合技術。對面積進行九宮格的部署，在過程當中針對這個人在九宮格內進行行走，行走過程當中對這些數據進行采集，把它初步的進行歸類。2、歸了類以后再用人工智能和聚合算法形成聚合層俱樂，在這個里邊針對采集的這些點，以及它所在定位精度的歸屬以后，對它進行一個信標的跟蹤。有了這樣兩個技術的時候，這個信標技術是不需要的，并且這個技術可以進行動態的調整。

實際上，除了解決上述的測量技術，在部署的時候仍然遇到了挑戰，具體有三類：第一類就是LCS大區集中部署。比如說一個商場的定位系統，根據這個定位系統給進入商場的推送相關的廣告信息或者促銷的信息，或者在一些公共的場合，比如說港口、碼頭，公共場合人的位置信息不需要有太大干擾的情況下，在這種情況下可以集中式進行部署，這種部署的好處就是部署比較便捷，也不需要對部署的地方形成大的干擾。

第二類就是定位信息的采集是可以集中進行處理，提升效率，但是定位的結果需要放在本地。一個典型的例子博物館的定位信息是非常關鍵的信息，相關文物的定位信息對于博物館是非常重要的信息，園區希望把這些信息留在本地進行使用，你就必須得把它相關的位置結果計算出來的結果放在本地。

第三類則是高精計算的場景，它不僅數據的采集需要放在本地，計算的結果也需要放在本地，比如與華為合作的飛機的制造和維修的工廠，它要求所有信息全部在這個園區內。

那么，解決這三類場景能不能用一張網絡共享技術一起去解決？答案是肯定的，胡春哲表示：“那就是用華為的方案，結合LCS不同區域的部署位置，我們成功地解決了這樣的問題，也得到了業界廣泛的好評。”

最后，胡春哲強調：“現在我們也在跟上海移動產業研究院、深圳的北斗定位平臺以及中海達服務平臺都開放了類似的接口。同時華為也有自己融合定位的平臺，當然，我們做這個平臺更多是服務于我們的合作伙伴，更好地為他們去做解決方案初期的研發、定制，我們希望能夠成就我們的合作伙伴。”（校對|wenbiao）

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