编辑: 645135144 2016-02-17

? 传输网络可以根据应用数据特征自适应的选择传输方式;

? 提供端到端的隐私保护能力;

3 AR/VR AR/VR(Augmented Reality/Virtual Reality,增强现实/虚拟现实)以计算技术 为核心,在一定范围内构造虚拟环境,生成逼真的视觉、听觉等,未来还会延伸 至触觉等感知体验, 用户可以与虚拟环境中的事物进行交互,以此获得身临其境 的感受与体验.AR/VR 有望成为未来网络的杀手级应用,但目前由于移动终端 计算能力较低、 传输能力不稳定、 网络服务时延大等原因, 难以满足移动 AR/VR 的信息处理与传输要求,用户体验差强人意.AR/VR 早期多用于军事,航空航 天等领域,近年来逐渐向个人应用领域发展. AR/VR 应用可分为两大类,一类为弱交互式 AR/VR,这类应用中终端用户 没有与虚拟环境直接交互, 其视觉效果是预先计划好的,用户可以选择不同的观 察点和位置;

一类为强交互式 AR/VR,主要用于视听互动,一般情况下其延迟 范围在 7~15ms,同时保证 250Mbps 的数据率和不高于 20ms 的声音延迟.根据 强弱交互的不同,其不同阶段对网络的需求如表

2、表3所示[2] . 表2弱交互式 AR/VR 需求[2] 入门级 AR/VR 高级 AR/VR 终极 AR/VR 数据率 40Mbps(2D) 63Mbps (3D) 340Mbps 2.34Gbps RTT 30ms (2D) 20ms (3D) 20ms 10ms 丢包 2.40E-5 1.00E-6 1.00E-6 阶段

2 年内 3-5 年6-10 年表3强交互式 AR/VR 需求[2] 入门级 AR/VR 先进 AR/VR 数据率 120Mbps(2D) 200Mbps (3D) 1.40Gbps RTT 10ms 5ms 丢包 1.00E-6 1.00E-6 阶段

2 年内 3-5 年4工业 4.0 工业 4.0(Industry 4.0,或Fourth Industrial Revolution)的目的是实现更高水 平的运营效率和生产力,以及更高水平的自动化.工业 4.0 的关键基本原则包括 云/内联网,数据集成,灵活适应,智能自组织,互操作性,制造流程,优化,安 全通信和面向服务.由于工业 4.0 中适应性,资源效率和供需过程的整合得到改 善,因此工厂、生产、城市和潜在的智能设备和物体变得智能化.网络作为工业 4.0 的强大支撑,涉及的关键技术包括移动计算,云计算,大数据和物联网,其 中移动计算和云计算通过集成工业物联网网络,为工业 4.0 提供强大而准确的数 据和服务. 工业 4.0 的五大特征: (1) 数字化,优化和生产定制;

(2) 自动化和适应;

(3) 人机交互(HMI,Human Machine Interface) ;

(4) 增值服务和业务;

(5) 自动数据交换和通信. 工业 4.0 的主要应用: (1) 智能工厂和制造业 (2) 智能产品 (3) 智慧城市 工业 4.0 的网络需求[6] : ? 延迟:低于 5ms ? 电池寿命:至少

10 年?连接数:每个 AP 连接

300000 设备 ? 可靠性:99.99% ? 数据率:1~10Gb/s

5 参考文献 [1] Modernizing the grid to make it more resilient and reliable through technology. Texas Instruments. Oct.

2018 [2] Network slicing use case requirements. Future Networks Programme. GSMA. April,

2018 [3] Design and Implementation of Network Transfer Protocol for Big Genomic Data. Parallel Computing and Data Science Lab Technical Reports. Western Michigan University.

2015 [4] Large Genomic Data Transfer Methods. GNET: Technical Report. University of California, Santa Cruz.

2011 [5] '

Big data'

, Hadoop and cloud computing in genomics. Journal of Biomedical Informatics

46 (2013) 774C781 [6] Varghese A, Tandur D. Wireless requirements and challenges in Industry 4.0[C]//Contemporary Computing and Informatics (IC3I),

2014 International Conference on. IEEE, 2014: 634-638. [7] Langmead B, Nellore A. Cloud computing for genomic data analysis and collaboration[J]. Nature Reviews Genetics, 2018, 19(4): 208. ........

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