華為數(shù)字化站點(diǎn)解決方案實(shí)現(xiàn)了3D設(shè)計(jì)與勘測(cè)解耦，支持遠(yuǎn)程作業(yè)。

當(dāng)前，數(shù)字化浪潮正洶涌而來(lái)。在數(shù)字化過程中，電信運(yùn)營(yíng)商通過不斷做大管道，不僅為各行各業(yè)帶來(lái)了豐富的數(shù)字化應(yīng)用，也推動(dòng)了機(jī)器人、人工智能、無(wú)人駕駛、AR/VR體驗(yàn)、遠(yuǎn)程醫(yī)療等新興產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。然而，就在越來(lái)越多的人享受數(shù)字化的便捷時(shí)，電信運(yùn)營(yíng)商卻仍然在用最傳統(tǒng)的手繪、尺量、紙記等方式進(jìn)行站點(diǎn)的勘測(cè)、建設(shè)和管理。那么，站點(diǎn)如何實(shí)現(xiàn)數(shù)字化呢？面向5G商用大潮，華為率先推出了數(shù)字化站點(diǎn)解決方案，讓電信行業(yè)也能享受到數(shù)字化帶來(lái)的變革。

5G時(shí)代

站點(diǎn)建設(shè)面臨四大考驗(yàn)

伴隨著5G時(shí)代的到來(lái)，電信運(yùn)營(yíng)商的站點(diǎn)建設(shè)面臨更大挑戰(zhàn)。

第一，5G 不僅使用更高的頻譜，而且需要滿足超密集組網(wǎng)的需要，因此站址建設(shè)更加密集。與此相應(yīng)，當(dāng)前，現(xiàn)網(wǎng)運(yùn)行站點(diǎn)在向5G演進(jìn)時(shí)，空間、能源、荷載等基礎(chǔ)配套是否具備演進(jìn)條件，成為決定5G能否快速建站的首要問題。然而，當(dāng)前站點(diǎn)資源普遍存在信息準(zhǔn)確率低的難題。在勘測(cè)階段存在的信息不準(zhǔn)確、信息遺漏等問題可能導(dǎo)致重復(fù)上站。

第二，當(dāng)前站點(diǎn)資產(chǎn)多以條目顯示加資產(chǎn)圖片的方式進(jìn)行管理，設(shè)備變更缺少可視化手段跟蹤。站點(diǎn)信息圖表不直觀，邏輯與實(shí)物映射困難。在評(píng)估階段，需要人工通過表格對(duì)基站空間、能源容量、天饋等多個(gè)因素進(jìn)行綜合分析，評(píng)估場(chǎng)景復(fù)雜多樣，表格分析耗時(shí)較長(zhǎng)，迫切需要自動(dòng)化工具提供支撐。

第三，在傳統(tǒng)的站點(diǎn)建設(shè)模式下，勘測(cè)與設(shè)計(jì)強(qiáng)耦合，而手繪、尺量、紙記的方式，導(dǎo)致數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)誤差。此外，設(shè)計(jì)階段仍使用2D平面化設(shè)計(jì)，而2D多視角制圖對(duì)設(shè)計(jì)人員專業(yè)技能要求很高，信息查詢與核對(duì)不僅容易出錯(cuò)，而且信息采集不全，還需要二次上站。

第四，工程建設(shè)階段和驗(yàn)收階段需要人工審核照片或上站檢查。若對(duì)質(zhì)量驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)的理解不統(tǒng)一、檢查不合格，還需要二次上站。該方式存在上站成本高和驗(yàn)收效率低等問題。

擁抱數(shù)字化

加快5G站點(diǎn)部署

針對(duì)傳統(tǒng)站點(diǎn)建設(shè)存在的一系列不足，華為有針對(duì)性地推出了數(shù)字化站點(diǎn)解決方案，具有站點(diǎn)數(shù)字孿生、數(shù)字化勘測(cè)與建模、AI智能驗(yàn)收三大特點(diǎn)，有助于電信運(yùn)營(yíng)商加快站點(diǎn)部署速度，贏得5G先機(jī)。

第一，華為在業(yè)界首次提出了站點(diǎn)數(shù)字孿生理念，可加快5G站點(diǎn)部署。

所謂站點(diǎn)數(shù)字孿生，就是在數(shù)字世界構(gòu)建一個(gè)和物理世界一模一樣的孿生站點(diǎn)，可以對(duì)其進(jìn)行作業(yè)，同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的迭代更新。在數(shù)字化勘測(cè)過程中，通過設(shè)備（華為全景相機(jī)）、測(cè)量算法（華為專利）、3D-BIM模型，將站點(diǎn)信息實(shí)景還原，通過對(duì)站點(diǎn)信息的標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化、可視化重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了站點(diǎn)數(shù)字孿生的構(gòu)建，同時(shí)還可實(shí)現(xiàn)站點(diǎn)鐵塔、天面、空間、能源等要素的快速綜合評(píng)估。

第二，數(shù)字化勘測(cè)與建模提高了效率和準(zhǔn)確性。

面臨5G復(fù)雜海量站點(diǎn)的部署需求，華為引入了AI數(shù)字化技術(shù)。工程師上站攜帶手機(jī)和全景攝像頭在站點(diǎn)拍攝全景照片與采集站點(diǎn)信息后，可對(duì)重點(diǎn)設(shè)備進(jìn)行“錨點(diǎn)”標(biāo)注并將信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)后傳送到云端，技術(shù)人員可遠(yuǎn)程進(jìn)行3D建模和勘測(cè)設(shè)計(jì)。3D模型可支持在線拖拉拽操作，實(shí)現(xiàn)3D可視化設(shè)計(jì)與具體場(chǎng)景的詳細(xì)連線設(shè)計(jì)相結(jié)合，精確度超過95%。通過以上半自動(dòng)化的勘測(cè)設(shè)計(jì)，可降低對(duì)人員的技能要求，減少由于設(shè)計(jì)變更導(dǎo)致的二次上站成本，并可實(shí)現(xiàn)全景照片中兩點(diǎn)距離的在線測(cè)距和自動(dòng)輸出材料清單，實(shí)現(xiàn)快速交付。此外，在工程建設(shè)時(shí)也可使用3D實(shí)景指導(dǎo)施工，減少施工人員誤解方案而導(dǎo)致的未按圖施工問題。

值得注意的是，數(shù)字化勘測(cè)通過采用攝影測(cè)量（華為專利），以數(shù)字化采集與在線勘測(cè)代替了傳統(tǒng)的筆和尺子，速度更快；以BIM建模與3D設(shè)計(jì)代替了傳統(tǒng)的CAD設(shè)計(jì)，結(jié)果更準(zhǔn)。

第三，AI智能驗(yàn)收可縮減上站成本。傳統(tǒng)質(zhì)量驗(yàn)收依靠人工，容易出現(xiàn)審核不及時(shí)、后期施工方上站整改頻次高等問題，上站成本很高。華為運(yùn)用圖像識(shí)別等AI技術(shù)，通過集成對(duì)象識(shí)別模型和審核規(guī)則形成智能模塊，使機(jī)器具備判斷圖片是否合格的能力；通過機(jī)器替代人工進(jìn)行在線實(shí)時(shí)驗(yàn)收，實(shí)時(shí)提醒人員現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行整改，輔助審核人員提升作業(yè)效率，避免二次上站。

攜手運(yùn)營(yíng)商

打造數(shù)字化示范點(diǎn)

華為數(shù)字化站點(diǎn)解決方案旨在通過全景影像勘測(cè)技術(shù)、基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的自動(dòng)化評(píng)估工具、3D建模設(shè)計(jì)平臺(tái)及AI技術(shù)，助力運(yùn)營(yíng)商構(gòu)建在線勘測(cè)、共站自動(dòng)化評(píng)估和3D可視化設(shè)計(jì)能力，支撐5G站點(diǎn)高效勘測(cè)設(shè)計(jì)、智能驗(yàn)收，實(shí)現(xiàn)更高效率和更低成本的部署；助力運(yùn)營(yíng)商構(gòu)建可迭代的數(shù)字化站點(diǎn)信息檔案和統(tǒng)一平臺(tái)，使能站點(diǎn)建設(shè)、維護(hù)、網(wǎng)優(yōu)和資管的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2018年，華為協(xié)同四川移動(dòng)在成都高新南區(qū)完成數(shù)字化信息采集試點(diǎn)項(xiàng)目，打造出成都5G數(shù)字化站點(diǎn)示范區(qū)，共完成114個(gè)站點(diǎn)的數(shù)字化勘測(cè)采集，有力地支撐了5G網(wǎng)絡(luò)的高效建設(shè)：實(shí)現(xiàn)勘測(cè)與設(shè)計(jì)分離，支撐勘測(cè)、設(shè)計(jì)、施工一致性核查，提高驗(yàn)收效率，降低后續(xù)工程建設(shè)的勘測(cè)投入。此舉有效加快了四川移動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐。