工业5.0：AI、量子、XR重塑未来制造

1.引言

2.工业4.0：基础概念与支柱  

• 2.1 工业4.0的定义与历史背景

工业4.0（又称第四次工业革命）被构想为一项战略政策倡议，而非有机技术演进的结果。它最早由德国政府在2010年代初提出，并于2011年汉诺威工业博览会上正式推出。该倡议旨在通过全面数字化改造传统制造业，使德国成为高科技工业生产的领导者。自此，该概念引起全球关注，促使许多国家制定自身工业系统数字化转型的战略。从根本上讲，工业4.0代表了将智能数字技术融入制造业和工业环境。它通过实现物理资产与数字系统之间的实时交互，在前几次工业革命的技术进步基础上进一步发展。这一转型由信息物理系统（CPS）、IoT、云计算和大数据分析等技术的融合推动，这些技术共同支持系统级连接、持续监控和自主决策。

工业4.0的主要目标是提升生产力、效率和响应能力，特别是在制造业。传统生产模式往往缺乏应对动态市场条件和个性化客户需求的敏捷性。相比之下，工业4.0促进了高度适应性和可重构的制造系统，能够快速、规模化地生产定制产品。这一转变反映了向去中心化、数据驱动和智能化生产环境的更大趋势，模糊了产品设计、制造和服务交付之间的界限。

工业4.0并非由单一创新定义，而是本质上具有整体性。它包含了一系列核心设计原则，指导智能生产系统的开发和运行。这些包括：

• 互操作性：机器、设备、传感器和人员通过IoT等连接技术进行通信和协作的能力；

• 虚拟化：创建数字孪生和仿真模型以实时呈现物理世界，支持预测分析和可视化；

• 去中心化：将决策权下放至自主CPS组件，减少对集中式控制系统的依赖；

• 实时能力：能够即时收集、处理和响应数据，实现系统性能的快速调整；

• 服务导向：使用“服务互联网”来提供和消费价值链中的数字服务；

• 模块化：能够灵活重构生产系统以满足多变的运营或市场需求。

这些原则通过智能工厂实现，而智能工厂是Industry 4.0的最高体现。由信息物理生产系统（CPPS）驱动，智能工厂在整个制造生命周期中实现自组织、自主学习和自适应响应。

• 2.2 工业4.0的九大技术支柱

• (1)IoT是指具有传感器、软件和连接能力的物理设备网络，能够实现实时数据采集和通信。物联网利用实时感知、无线通信和智能数据处理技术，将传统制造环境转变为互联、数据驱动的系统。这实现了预测性维护，提高了能源效率，并通过机器与数字平台之间的无缝数据交换支持自适应生产。

• (2)云计算：云计算是一种先进的计算范式，能够以较低成本提供高性能处理能力。它提供对计算资源、存储和按需服务的弹性访问，支持集中式数据处理，促进与AI和IoT的集成，支持分布式协作，并降低基础设施成本，从而成为灵活可扩展的工业4.0系统的关键使能者。

• (3)自适应机器人：先进机器人和自动驾驶车辆日益由AI、传感器和计算机视觉驱动，可以执行复杂的制造和物流任务，所需人工干预最少。这些系统提升了工业运营中的敏捷性、精确度和安全性。

• (4)大数据分析：工业4.0系统产生的海量数据通过大数据分析和机器学习转化为可操作的洞察。这些工具支持预测性维护、流程优化、质量改进以及运营的实时监控。

• (5)信息物理系统（CPS）整合物理设备与计算和通信能力，实现实时感知、数据处理和自主控制。与传统嵌入式系统不同，CPS在多个时空尺度上运行，促进机器、软件和人类之间的智能交互。CPS是智能工厂的技术基础，实现去中心化决策和生产系统内的无缝协调。

• (6) 网络安全：工业4.0的广泛互联带来了重大漏洞。必须采取强有力的网络安全措施，以保护数据、系统和网络免受内部故障和外部威胁。保障工业组件间的安全通信是维持运营完整性的基础。

• (7) 仿真/数字孪生：数字孪生是物理资产或系统的虚拟复制品，利用实时数据模拟并优化性能。它们使工程师能够在无风险的环境中测试变更，提升决策能力、效率和适应性。

• (8)系统集成（横向与纵向）：系统集成确保整个价值链中的无缝数据交换与协调。横向集成连接供应商和合作伙伴，而纵向集成将车间操作与企业级系统连接。二者共同实现同步决策与运营透明度。

• (9)增材制造（3D打印）：基于数字设计逐层构建部件，实现快速原型、大规模定制和减少材料浪费。它支持分散式生产，促进制造业可持续发展。

3.研究方法

为探究工业4.0及Beyond中新兴使能技术的研究现状，本研究采用文献综述方法。文献检索于2025年4月至5月进行，重点检索了涉及工业4.0/5.0及其相关新兴使能技术的同行评审期刊文章和会议论文集。为确保与本综述中分析的技术类别保持一致，检索查询中纳入了与工业4.0/5.0相关的术语以及代表六项重点技术的关键词。最终使用的检索式为：（“Industry 4.0” OR “Industry 5.0”）AND（“artificial intelligence” OR “AI” OR “machine learning” OR “extended reality” OR “AR” OR “VR” OR “MR” OR “collaborative robot” OR “cobot” OR “brain-computer interface” OR “quantum computing” OR “5G” OR “6G)。

以下纳入标准适用：

• 以英文撰写的出版物。

• 发表于2025年5月及之前。

• 同行评审的期刊文章或会议论文。

• 聚焦于至少一项与工业4.0/5.0相关的新兴使能技术。

• 涵盖与AI、XR、cobots、BCIs、量子计算或5G/6G相关的技术基础、工业应用、集成机制或未来研究方向。

• 排除全文或短篇论文（社论、摘要及非学术材料）。

• 为确保全面覆盖，选取了三个被广泛认可的主要学术数据库：Google Scholar、IEEE Xplore和Web of Science。

4.工业4.0及未来的新兴技术：变革性作用与应用  

随着工业系统向工业5.0及未来演进，重点正从纯粹的自动化转向以人为本的创新、可持续性和超互联性。在接下来的章节中，我们将探讨推动这一变革的关键新兴技术，重点阐述其作用、应用及对工业生态系统未来的潜在影响。

• 4.1. AI  

AI——广义上被定义为在机器中形式化再现人类推理——其概念根源于图灵（1950）的早期工作，并正式定义为一个领域。第一波浪潮，即20世纪50年代至80年代的符号AI，依赖于形式逻辑、基于规则的系统和符号搜索算法来模拟专家知识和推理。这一波浪潮支撑了早期专家系统如MYCIN和XCON，广泛应用于诊断和配置任务。第二波浪潮出现在1990年代，标志着统计和概率方法的转向，引入了贝叶斯推断、隐马尔可夫模型和支持向量机。这些技术使系统能够从经验数据中识别模式，从而将重点从手动规则编码转向数据驱动的学习。第三波浪潮由2000年代中期开始的深度学习革命推动。多层神经网络、反向传播算法以及GPU的应用带来了重大突破，使得从图像、音频和文本等非结构化输入中学习层次化表示取得了显著进展。这一时期见证了卷积和循环架构的快速发展，使计算机视觉、语音识别和自然语言处理领域的性能达到最先进水平。当前的第四波人工智能浪潮以基础模型的出现为特征——这些大规模神经架构通过自监督学习在海量数据集上预训练，并通过基于人类反馈的强化学习进行微调。这种范式以基于Transformer的模型如BERT、GPT及其后续模型为代表，展现出在推理、代码生成和自然语言对话方面的涌现能力。这些模型显著区别于特定任务AI系统，提供了可跨领域适应的通用智能组件。

在这些浪潮的基础上，当代AI研究围绕几个关键学习范式展开，包括监督学习、无监督学习和强化学习。近期进展进一步凸显了自监督学习的重要性，尤其是在使用未标记数据和对比目标进行大规模模型预训练方面。这些范式为广泛的AI能力提供了方法论基础，支撑着NLP、CV、概率推理和具身机器人等关键功能领域。随着产业从工业4.0向以人为本、可持续的工业5.0愿景转型，这些能力通过三层架构实现：基础设施层包括IoT传感器、5G/TSN网络、边缘-云计算和AI芯片；技术层承载机器学习平台、模型生命周期编排、联邦学习和知识图谱；应用层则在网络安全、智能家居、远程医疗、e-commerce和自动驾驶汽车等领域嵌入智能服务。高级接口——语音识别、3D重建和具身对话——实现了自然的人机交互。

生成式AI的兴起是这一轨迹的关键转折点。这类计算模型能够基于大规模数据集学习到的模式，生成看似新颖且有意义的内容，例如文本、图像、音频、视频或软件代码。与传统判别模型将输入分类到预定义类别不同，生成式模型旨在学习数据的潜在分布，从而能够创建新的合成数据样本。GPT-4、Stable Diffusion和Gemini等工具的快速普及，体现了此类模型的广泛应用，尤其是基于Transformer架构并通过Reinforcement Learning from Human Feedback等技术训练的模型。由OpenAI开发的ChatGPT是基于GPT架构的生成式模型之一，因其生成类人响应并通过图灵测试的能力而广受全球关注。Transformer模型是大多数LLMs的基础，通过自注意力机制高效捕捉序列中的上下文依赖关系，从而实现这一能力。早期的生成式模型，如受限玻尔兹曼机、深度信念网络和生成对抗网络，虽奠定了基础原理，但通常缺乏现代LLMs中展现的泛化能力。

近期的AI研究越来越关注开发不仅准确、可扩展，而且可泛化、可解释且符合社会价值观的系统。其中一个重要方向是基础模型——在海量数据集上训练的大型神经架构，能够跨领域执行多种任务。这些模型在语言理解、视觉-语言对齐和代码生成方面表现出色，但也引发了关于效率、可控性及伦理使用的新问题。另一个活跃领域是多模态与具身AI，旨在整合语言、视觉和行动以支持更类人的感知与交互。同时，研究人员正在重新审视符号推理和因果推断，以提高透明度和决策可靠性，尤其是在安全关键型应用中。除了这些技术目标外，负责任AI也日益受到关注，其核心原则强调公平性、鲁棒性以及符合人类价值观。图2展示了这一历史进程及现代格局，描绘了AI的演化轨迹与当代生态系统。

AI已在教育、医疗、商业和创意产业等领域得到广泛应用。例如，它被用于生成学术论文、营销内容和个性化学习材料。

• 4.2. 人机协作

4.2.1. 扩展现实（XR：AR、VR、MR）  

扩展现实（XR）涵盖真实与虚拟环境的整个连续体，通过沉浸式技术促进人机交互。XR包括虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR），它们在现实-虚拟连续体上占据不同位置。XR在工业4.0框架内通过显著增强人机交互变革工业流程。VR提供完全模拟的数字环境，使用户完全沉浸其中，同时与现实世界隔离。用户通常佩戴头戴式显示器（HMD），体验计算机生成的图像和声音世界，并可通过控制器操作对象和移动。AR则通过实时叠加数字内容（如文本、图像和音频）来增强操作员的现实环境，促进数字系统与物理工作空间之间的无缝信息流动。现代AR解决方案通过智能眼镜或移动设备提供，越来越多地应用于制造和物流领域，支持引导装配、质量控制、库存拣选和设备维护等任务。MR融合了现实与虚拟世界，使物理和数字对象能够实时共存与互动。MR系统通常使用HMD，让用户无缝交互物理和虚拟物品[107]。图3展示了现实-虚拟连续体，概述了更广泛的XR领域，并将VR、AR和MR分布于现实与完全虚拟环境之间的连续体上。

XR的研究议程越来越聚焦于克服当前阻碍主流应用的技术和以用户为中心的限制。主要关注点在于提升视觉保真度——通过分辨率、像素密度和帧率的改进——以及开发感知自适应渲染技术。诸如眼动追踪和AI驱动的注视点渲染等技术有望通过根据用户注意力动态调整视觉细节水平来优化性能。此外，交互设计仍是关键研究领域。研究人员正在探索更直观的界面，以减少对物理控制器的依赖，包括手势识别、注视输入和手部追踪。支持虚拟环境中的协作互动也日益受到重视，因为当前系统大多优先考虑单个用户。同样重要的是整合人因工程研究，特别是设计用于监测用户行为、认知负荷和沉浸感的工具，从而从以用户为中心的角度指导系统设计。此外，随着XR从专业工具向潜在的日常媒介转变，研究也可能涉及可扩展的内容创建。

XR技术在工业4.0多个关键领域展现出变革性价值：

•  制造与装配：AR可在装配过程中将分步指令直接投影到零部件上，直观指导工人操作并减少错误[111]。VR用于虚拟装配培训，让操作员在模拟环境中练习复杂流程。

• 维护与运营：AR通过在现实设备上叠加数字信息，协助工人完成维护任务，提供实时数据可视化和上下文指导。VR模拟也用于维护培训，特别是复杂或危险的操作。

• 设计与原型制作：VR常用于产品开发、虚拟装配和数字工厂可视化，支持在3D空间中进行设计讨论和布局规划。AR可帮助设计师通过虚拟制造汽车或更改车型为客户提供不同选项[115]。

• 供应链管理：AR眼镜为仓库工人提供视觉拣货指令，降低错误率，提升运营效率。可穿戴设备提升仓库效率。

• 医疗保健：AI驱动的XR正通过预测诊断、个性化治疗和机器人手术革新医疗领域。XR还用于医学教育（如人体解剖）、术前规划（如动脉可视化）和术中流程（如心肌瘢痕的3D可视化）。

4.2.2. 人机协作（Cobots）

协作机器人（Cobots）已成为工业和服务业自动化演进中最具变革性的创新之一。与传统工业机器人（在物理隔离、高速环境中运行）不同，Cobots专为与人类近距离协作而设计，实现实时协作、任务共享执行，并在无需物理屏障的情况下增强安全性。Cobots的概念基础可追溯至1996年Colgate和Peshkin的研究，他们提出了“智能辅助设备”的概念，这种设备能够在无需自主控制的情况下与人类用户进行物理交互。然而，随着工业4.0技术如IoT、CPS和AI的普及，Cobots才从实验室原型发展为实际工业解决方案。

协作机器人不仅以其与人类共享工作空间的能力而定义，还因其集成了先进的安全机制，例如力和扭矩限制、速度与安全距离监控以及手动示教[121]。这些能力根据ISO/TS 15066等技术规范进行标准化，该规范规定了安全人机协作的标准[122]。典型的协作机器人系统架构集成了多模态传感器（视觉、接近、力）、低惯量执行器和基于AI的控制回路，使机器人能够根据人类意图和任务上下文动态调整其行为。与需要大量编程专业知识的传统机器人不同，许多协作机器人设计为通过直观的图形用户界面或直接物理操作进行操作和重新编程，使非专家能够快速部署它们。

El Zataari等人[125]确定了四种不同的协作场景，定义了操作员与Cobots在共享工业工作空间中的交互方式。这些配置反映了人机协作中日益增长的相互依赖性和认知需求，如图4A所示：

• 独立协作：操作员与Cobots在同一工作空间内处理不同的工件和任务。尽管各自独立操作，但无物理屏障的情况下，广义上构成协作环境。

• 同时协作：操作员与Cobots同时对同一工件执行不同任务。尽管任务间无直接依赖，该模式通过减少搬运时间和最大化空间效率来提升生产力。

• 顺序协作：人类与Cobots在同一工件上按时间顺序依次协作。Cobots通常处理重复性或人体工程学挑战性子任务，提升工人福祉和流程连续性。

• 支持性协作：人类与Cobots实时协同处理同一任务和工件，具有强相互依赖性。双方缺一不可。这种情况需要高度的相互意识和互动沟通。

基于近期学术文献，Cobots已成为工业和服务领域人机协作的核心推动者。其应用涵盖多个方面，与强调以人为中心、灵活和可持续生产环境的Industry 5.0原则相契合。图4B展示了工业和服务环境中的主要应用领域：

• 在制造业中，Cobots被广泛应用于多品种、小批量的生产环境，特别是在精密装配、螺钉紧固、焊接和元件放置等任务中。这些应用利用Cobots的力感知、自适应行为和直观重新编程能力，以适应快速变化的生产需求。文献展示了在家具制造环境中使用价值流映射（VSM）和仿真工具的成功实施模型，将Cobots整合到现有工作流程中而无需大规模重组。该方法减少了生产瓶颈，提高了产出效率，凸显了Cobots在精益制造系统中的高成本效益适应性。

• 在物料搬运中，Cobots可与脆弱、可变形或异质组件动态交互。借助集成AI与传感器融合技术，它们可根据人类疲劳水平、运动预测及环境约束调整行为，即使在杂乱或不可预测的环境中也能安全地进行物理交互。

• 医疗应用是Cobots的另一个前沿，其中精确度与自适应响应至关重要。Cobots协助骨科康复、假肢控制乃至外科手术干预。例如，Ajoudani等人开发了一种肌电假肢，利用实时肌肉信号处理实现直观抓取与释放物体，显著提升用户的自主性和灵巧性。这些进展凸显了Cobots在临床和辅助环境中增强人类能力的日益重要作用。

• 在服务和个人助理应用中，Cobots被部署于护理环境，协助老年人和残障人士完成穿衣、喂食及移动辅助等日常活动。文献指出，这些机器人还在零售和公共部门中作为交互式代理，促进客户互动、导航协助和情感支持。

4.2.3. 脑机接口（BCIs）

脑机接口（BCIs），也称BMIs，是允许人类大脑与外部设备直接交互的通信系统，无需依赖周围神经或肌肉。这些系统解析神经信号——通常为脑电活动——使用户，特别是严重运动障碍者，能够控制计算机、机械臂或假肢。

如图5所示，标准的BCI系统通过由五个主要阶段组成的明确定义的顺序流程实现直接的脑机通信：信号采集、预处理、特征提取、分类和设备控制。最初，信号采集通过非侵入式方法（如脑电图EEG）或侵入式技术（如皮层脑电图ECoG或植入式微电极）捕获脑活动，其中非侵入式方法适用范围广，而侵入式技术虽分辨率更高但存在手术风险。随后，预处理步骤去除原始神经信号中的噪声和伪迹，以提升分析质量。预处理后的信号进入特征提取阶段，从中分离出与用户心理状态或意图相关的特定模式或特征（例如，频带功率、事件相关电位ERP）。这些提取的特征随后输入分类阶段，机器学习算法将神经模式转化为离散的命令或决策。最后，设备控制执行这些命令，使用户能够操作机器人假肢、通信拼写器或虚拟现实环境等外部设备，反馈机制对用户适应和性能优化至关重要。

近年来，BCI研究越来越关注提升临床和非临床领域的可用性、准确性和适用性。主要研究方向之一是利用先进的机器学习和深度学习技术改进信号解码算法，以提高分类准确率并降低实时应用中的响应延迟。研究人员还在探索混合BCI系统，将EEG与其他生物信号（如EMG、EOG、fNIRS）结合，以克服单模态接口的局限性并增强系统鲁棒性。另一重点是开发用户友好且便携的BCI系统，特别是采用无创EEG设计，包括干电极技术、无线硬件和微型可穿戴设备的研发，以提升实际场景中的可用性。此外，该领域正从运动障碍患者的辅助应用扩展至神经游戏、神经康复、情绪识别以及健康用户的心理负荷评估。当前研究还强调神经自适应接口的重要性，BCI系统能够动态适应用户的心理状态和学习进度，从而提升长期性能和用户参与度。随着BCI系统逐步走向广泛应用，数据隐私、认知自由和知情同意等伦理问题也日益受到重视。

BCI在临床和非临床领域均有应用。临床方面，BCI广泛用于中风康复，基于运动想象（MI）的系统将脑信号转化为控制机器人肢体或触发电刺激的指令，从而帮助恢复运动。此类系统利用神经可塑性，在中风后运动恢复方面展现出良好效果。在辅助沟通领域，BCI使严重瘫痪或闭锁综合征患者能够通过调节脑活动控制拼写系统或选择界面，特别是采用P300或感觉运动节律范式。在非临床场景中，BCI应用于神经营销评估消费者反应、教育中的实时认知负荷监测，以及娱乐中的游戏和虚拟环境免提控制。这些应用体现了BCI提升用户体验和人机交互的潜力。

• 4.3. 量子技术：计算、传感与通信  

量子技术在信息处理、测量和安全通信方面带来了深刻变革。与经典系统不同，量子设备利用叠加、纠缠和干涉等基本原理，突破传统物理和工程的限制。其变革潜力涵盖优化、药物研发、传感和网络安全等多个工业领域，既带来科学突破，也创造商业机会。图6展示了量子技术的三个主要领域：量子计算、量子传感和量子通信。

4.3.1. 量子计算

量子计算通过使用量子比特（qubits）从根本上重新定义了计算模型，这些量子比特可以处于经典态的叠加，并在指数维度的希尔伯特空间中产生纠缠。这些非经典现象使量子处理器能够探索大规模并行的解空间，从而显著加速某些计算任务，超越经典计算能力。里程碑式的量子算法，如Shor因式分解和Grover搜索，分别展示了指数级和二次加速的潜力。

虽然容错通用量子计算机的实现仍是一个长期目标，但近期量子优势的演示——例如谷歌的Sycamore处理器——验证了含噪声中等规模量子（NISQ）设备在特定问题上的性能。行业联盟如QUTAC已在化学、物流、金融和制造等多个垂直领域识别出高价值应用场景[145]。在此背景下，量子-经典混合系统已开始部署。例如，D-Wave与DENSO合作，利用量子退火优化AGV路径，使等待时间减少15%[146]。同样，金融和生命科学领域的合作正在探索投资组合优化和分子模拟。

虽然容错通用量子计算机的实现仍是一个长期目标，但近期量子优势的演示——例如谷歌的Sycamore处理器——验证了含噪声中等规模量子（NISQ）设备在特定问题上的性能。行业联盟如QUTAC已在化学、物流、金融和制造等多个垂直领域识别出高价值应用场景。在此背景下，量子-经典混合系统已开始部署。例如，D-Wave与DENSO合作，利用量子退火优化AGV路径，使等待时间减少15%。同样，金融和生命科学领域的合作正在探索投资组合优化和分子模拟。

模块化和分布式量子计算架构正成为后NISQ时代的解决方案。这些架构通过纠缠量子通道连接多个量子处理单元，需要量子网络和可靠量子转换器方面的进展。同时，云平台正在普及量子硬件和工具包的使用，促进早期应用开发，并应对能效和可扩展性限制。

4.3.2. 量子传感

量子传感利用相干量子态和量子纠缠，在测量磁场、引力梯度和温度等物理量时超越经典灵敏度极限。这些设备在标准量子极限（SQL）附近或超越SQL运行，利用量子参数估计和量子假设检验等协议。

多种量子传感器平台已涌现。固态系统如金刚石中的氮空位（NV）中心用于纳米级磁测量和热测量。分子尺度量子传感器也在不断发展，为生物检测和亚细胞成像提供了机会。光机械系统——将机械谐振器与光学或微波腔耦合——可实现量子转导和位移传感，在信号转换和量子极限热力学方面具有潜在应用]。

在工业领域，量子传感技术正被探索用于能源基础设施监测，例如管道泄漏检测和钻井作业中的磁异常测绘 [155]。在医疗健康领域，量子增强医学成像在无创诊断和实时生理监测方面具有潜力。国家实验室也在研究便携式量子传感，用于自主导航和国防级重力测量。值得注意的是，多个量子传感平台已达到技术就绪水平（TRL）6级或更高，标志着其进入实际部署阶段。

4.3.2. 量子传感

量子传感利用相干量子态和量子纠缠，在测量磁场、引力梯度和温度等物理量时超越经典灵敏度极限。这些设备在标准量子极限（SQL）附近或超越SQL运行，利用量子参数估计和量子假设检验等协议。

多种量子传感器平台已涌现。固态系统如金刚石中的氮空位（NV）中心用于纳米级磁测量和热测量。分子尺度量子传感器也在不断发展，为生物检测和亚细胞成像提供了机会。光机械系统——将机械谐振器与光学或微波腔耦合——可实现量子转导和位移传感，在信号转换和量子极限热力学方面具有潜在应用]。

在工业领域，量子传感技术正被探索用于能源基础设施监测，例如管道泄漏检测和钻井作业中的磁异常测绘 [155]。在医疗健康领域，量子增强医学成像在无创诊断和实时生理监测方面具有潜力。国家实验室也在研究便携式量子传感，用于自主导航和国防级重力测量。值得注意的是，多个量子传感平台已达到技术就绪水平（TRL）6级或更高，标志着其进入实际部署阶段。

4.3.3. 量子通信

量子通信通过基于量子力学原理的协议实现信息论安全。其中最著名的是量子密钥分发（QKD），它利用不可克隆定理和测量引起的扰动来检测任何窃听企图，从而确保机密性。

高维量子态（如轨道角动量（OAM）模式编码的量子态）已被证明可提升光学QKD系统的信道容量和抗噪声能力。集成量子光子电路有助于实现QKD的可扩展部署，而基于卫星的实验（例如中国“墨子号”卫星开展的实验）则验证了全球量子通信链路的可行性。量子中继器和纠缠交换技术的发展仍是构建功能完备量子互联网的关键瓶颈。量子通信的战略重要性体现在国际社会正致力于为金融、医疗和国防等关键基础设施开发安全、高吞吐量的量子网络。这些技术有望成为工业5.0时代未来网络弹性系统的基础要素。

• 4.4.  下一代连接技术（5G和6G）  

4.4.1.  5G 

第五代移动网络代表无线通信领域的重大进步，旨在满足对更高数据速率、超低延迟、海量设备连接和增强可靠性的日益增长的需求。与以往世代不同，5G不仅仅是速度更快，还能支持自动驾驶汽车、远程手术、AR/VR和工业自动化等新应用场景]。为支持图7所示的多元化利益相关者与应用生态系统，5G通过以下关键创新实现这些功能，包括：

5G无线通信基础设施的部署由包括电信运营商、设备供应商和芯片制造商在内的多样化商业服务提供商生态系统推动。这些公司通过基础设施部署、频谱优化、软件创新和硬件设计，在塑造全球5G格局中发挥了独特而互补的作用。

• Ericsson总部位于瑞典，在全球5G发展中发挥了关键作用。该公司主导了早期现场试验，在27个国家部署了网络，截至2020年已签署超过100项商业协议。其在软件定义网络（SDN）和边缘计算平台方面的投资进一步实现了端到端5G交付。

• 诺基亚总部位于芬兰，已为美国所有主要运营商以及韩国和日本的领先运营商提供5G基础设施。该公司已部署超过29个商用5G网络，并作为核心技术合作伙伴参与了5G MoNArch等项目，将超可靠低延迟通信（URLLC）整合到智慧城市和物流中。

• Verizon是一家美国电信公司，于2020年使用高频mmWave频谱，以“Ultra-Wideband”品牌推出5G服务。尽管覆盖范围有限，但mmWave技术能够在密集城市环境中实现极高的数据传输速率。

• AT&T，另一家美国主要运营商，于2018年开始部署5G。通过结合mmWave和sub-6 GHz频段，实现了广泛覆盖，并专注于边缘计算，以支持智能制造和远程医疗等企业应用。

• T-Mobile US是首家宣称实现全国5G覆盖的美国电信运营商，主要通过600 MHz低频段。合并Sprint后，公司迅速扩大了中频段频谱容量。

• 高通是一家美国芯片制造商，通过其Snapdragon X系列调制解调器成为5G生态系统的基石，支持动态频谱共享（DSS）、模块化无线电架构和AI集成信号处理。

• 思科虽非电信运营商，但通过网络自动化、安全架构和边缘服务在5G基础设施中扮演关键角色，其解决方案在物流和制造业的IoT部署中被广泛采用。

• 三星总部位于韩国，早在2011年开始5G R&D，并于2013年开发出首个自适应mmWave收发器。三星提供包括基站和终端在内的完整5G解决方案，并积极推广智能制造领域的私有5G网络。

• 华为作为中国最大的电信设备供应商，主导全球5G基站和核心网市场，依托强大的国家资金支持和广泛的R&D。然而，数据安全、军民融合及中国数据共享法律等方面的担忧，导致美国、日本和英国等国限制或禁止其设备。

• 中兴通讯同样来自中国，率先采用“pre-5G”方案，通过大规模MIMO增强技术弥合4G与5G之间的差距。尽管面临制裁和IP盗窃指控，中兴通讯仍在亚洲和非洲积极推广成本高效的部署。

• 小米主要在消费硬件领域发力，生产价格亲民的5G智能手机，并在全球普及5G接入方面发挥了关键作用，但不开发网络基础设施。

• 日本NEC公司专注于Open RAN（无线接入网）架构，该架构支持多供应商和软件定义网络部署。NEC的5G业务聚焦于智能港口、国防和交通系统，并作为关键合作伙伴参与英国基础设施的多元化。

• 5G移动网络的出现标志着无线通信的重大演进，提供超可靠低延迟通信（URLLC）、增强型移动宽带（eMBB）和海量机器类通信（mMTC）[167]。这些特性支撑了跨行业的多样化应用，重塑了技术和运营范式。

• IoT：5G通过支持大规模机器类型通信（mMTC），实现每平方公里高达一百万个低功耗设备的连接，为物联网的普及奠定基础。该能力支持在不同领域大规模部署互联系统，具体包括：

• 智能家居：智能家居技术依赖于多种连接设备（如智能恒温器、照明系统、监控摄像头、语音助手和智能家电）之间的持续、安全且低延迟通信。5G提供稳健的无线回传，使这些设备能够通过移动应用程序进行远程监控和控制[168]。

• 智能城市：5G通过智能交通控制、废物管理、公共安全监控和智能照明系统推动城市基础设施的数字化转型。在智能建筑中，5G整合了节能HVAC控制、建筑系统的预测性维护以及实时occupancy tracking。这些改进提升了能源效率和运营可持续性[169]。

• 智能农业：在农业中，5G传感器和执行器用于监测土壤湿度、作物健康状况、天气状况和牲畜行为。精准农业系统利用GPS无人机、基于AI的害虫检测和自动化灌溉来优化资源使用并提高产量。

• 自动驾驶：自动驾驶和网联车辆得益于5G的URLLC，支持V2X通信，包括V2V（车对车）、V2I（车对基础设施）、V2P（车对行人）通信，对安全的自主导航、防碰撞和交通优化至关重要。

能源与公用事业管理：在能源系统中，5G推动智能电网应用、需求响应系统及自动故障检测的发展。通过与AI的无缝集成，5G能够实时监控和控制分布式能源资源，提升电网稳定性和效率。

医疗保健：5G通过高清远程医疗、远程手术、实时诊断成像和可穿戴健康监测设备推动医疗转型。其超可靠低延迟通信（URLLC）能力确保了机器人辅助手术、紧急响应和手术远程指导所需的准确性和响应速度[173]。医疗物联网（IoMT）利用5G实现智能诊断、AI增强分析以及跨云平台的安全医疗数据交换。

增强型移动宽带（eMBB）：eMBB专注于提供更快的速度、更高的容量和更一致的用户体验。这类应用优化了现有移动应用场景。

• 沉浸式娱乐：5G的高带宽和低延迟彻底改变了增强现实（AR）和虚拟现实（VR），使游戏、直播活动和虚拟游览能够实现高分辨率、交互式体验，消除了以往的延迟问题。云游戏服务尤其受益，可将主机级游戏流畅串流至移动设备，无需依赖高性能本地硬件。

• 高清视频与流媒体：从4K/8K内容直播到专业媒体制作，5G支持高质量、可靠的视频传输，对广播公司直播活动和消费者获得更好的流媒体体验至关重要。

• 固定无线接入（FWA）：在许多地区，5G FWA提供了一种可行且更具成本效益的替代方案，取代传统的有线宽带服务（如电缆或光纤）。它通过5G网络为家庭和企业提供高速互联网，将网络覆盖扩展至农村和城市中网络服务不足的区域。

4.4.2. 6G  

随着超智能连接需求的增长，5G的局限性逐渐显现，6G无线系统的愿景作为一种变革性范式应运而生，旨在满足未来数字社会前所未有的需求。预计2030年左右商业化，6G将提供超高数据速率、超低延迟和泛在连接，性能比5G高出数个数量级。根据当前研究共识，6G的目标KPI在几乎所有维度上均显著超越5G，详细对比见表1。这些指标旨在支持实时XR、高精度工业控制、3D全息和触觉互联网服务等颠覆性应用。

为满足上述KPI，6G预计将利用一系列变革性技术，如图8所示：  

正在进行的6G研究旨在解决5G的局限性，同时通过先进架构、频谱利用、智能集成和以人为本的设计实现革命性能力。以下是塑造新兴6G格局的主要关注领域：

• 集成异构频谱架构：6G研究的核心方向之一是利用和整合多个频段——从sub-6 GHz和mmWave到太赫兹（THz）和可见光通信（VLC）——以满足超高速率和容量的需求。这包括开发高灵敏度THz收发器、新型传播模型以及混合RF-光学系统，以确保在不同频谱上的无缝运行。

• 超低延迟与URLLC增强：为支持扩展现实（XR）、脑机接口（BCI）和协同机器人等关键任务应用，6G必须提供微秒级的超可靠低延迟通信（URLLC）。研究重点在于AI驱动的控制机制、实时调度和端到端延迟优化框架。

• AI原生网络智能：AI预计深度嵌入6G网络的所有层级，从物理层优化到自主资源编排。研究强调使用深度强化学习进行自适应频谱接入、流量预测和智能协议设计。AI与感知和控制的融合进一步支持自组织、自愈网络能力。

• 3D网络与非地面集成：为将连接性扩展到传统覆盖区域之外，6G将整合地面、空中（例如UAV基站）、卫星通信基础设施至统一的3D架构中。关键挑战包括3D空间中的移动性管理和多高度动态路由。

• QoPE与以人为本的指标：与传统QoS和QoE指标不同，6G将采用物理体验质量（QoPE）范式，该范式考虑用户的生理和认知反应。这需要结合人工智能、运筹学和行为科学的跨学科方法，开发实时自适应服务交付模型。

• 信任、安全与隐私设计：6G网络需确保端到端信任、数据完整性及安全身份管理。鉴于现有密码方案在量子威胁下可能存在不足，研究正转向后量子密码学和基于区块链的智能合约以实现去中心化验证[184]。

• 可持续与绿色网络：另一重点是设计节能系统和能量收集技术，包括优化资源利用、边缘计算部署及整合环境能量收集方法，以支持环保型6G基础设施。

结论与未来方向

从工业4.0到工业5.0的转变代表了从纯技术驱动的自动化向以人为中心、可持续且具有韧性的工业生态系统的范式转变。本文回顾了工业4.0的基础概念与核心支柱，分析了AI、XR、Cobots、BCIs、量子技术及下一代连接技术（5G/6G）等新兴技术的变革性作用，并评估了其对工业转型的影响。分析指出，尽管工业4.0已成功构建了数字化连接、数据驱动的生产环境，但下一阶段需要更深入整合人机协作、environmental stewardship与自适应系统韧性。

尽管这些技术取得了显著进步，但依然面临诸多挑战。集成异构系统的复杂性、劳动力技能缺口、网络安全漏洞加剧以及大规模数字基础设施的环境成本，构成了采用的重大障碍。此外，技术的快速变革引发对互操作性、伦理治理和公平获取的担忧，这些因素将深刻影响未来工业系统的包容性与可持续性。应对这些挑战需要协调一致的策略，将技术创新与政策制定、跨部门合作及全面的技能培训相结合。

展望未来，多个研发方向逐渐浮现。首先，推进人机共生对实现Industry 5.0的协同愿景至关重要，需通过自适应接口、神经适应系统和透明决策框架。其次，跨领域技术融合——整合AI、XR、量子计算和下一代网络——为构建超互联、上下文感知的工业生态系统提供了机遇。第三，可持续性和绿色计算必须成为核心设计原则，重点包括能效架构、循环制造模式和碳中和数字基础设施。第四，信任、安全和伦理治理需要新标准、后量子密码学和监管框架，以保障数据隐私、认知自由和算法问责。最后，全球标准化和互操作性框架是确保新兴技术优势在各行业与区域间可扩展、互操作和可访问的必要条件。