5G技术是其他趋势得以实现的前提


In our latest interview, Dr.-Ing. Thorsten Marten of the Chair of Automotive Lightweight Design (LiA) at Paderborn University discusses current technology trends and the role of measurement technology – and he reveals his wishes for his work and for the future.
Technologies such as autonomous driving, 5G and Big Data influence one another, creating requirements for measurement technology with real-time capability.
Technology megatrends such as autonomous driving, 5G and Big Data influence one another; one of the major requirements they create is for measurement technology with real-time capability.

我们采访了德国帕德伯恩大学汽车轻量化设计学院(LiA)工程学博士Thorsten Marten,他谈论了当前的技术趋势以及测量技术的作用,并提出了对自身工作以及未来发展的愿景。

在电动汽车、物联网(IoT)、大数据、自动化、人工智能、自动驾驶和5G这些“科技大趋势”中,您目前最看好哪一个?

总的来说,这些技术大多互相影响,彼此也总有很多交叉部分。不过,作为一名通勤者,我对自动驾驶很感兴趣,因为开车浪费了很多时间,如果能实现自动驾驶,我可以用这些时间做更有意义的事。

长期来看,您认为上述哪个趋势最有可能改变世界?

我们需要从整体角度看待出行方式发展和其他“科技大趋势”。关键在于,这些趋势的发展都倚赖IT基础设施的支持,尤其是数据传输领域。如果我想实时控制和管理各种流程,归根结底还是需要比目前的5G技术更快的传输速度。只有未来某天数据传输达到太赫兹水平,其他“科技大趋势”才有实现的可能。正因如此,我们才说5G技术是数据传输的关键因素。

您认为5G这一趋势对其他“科技大趋势”的影响会是最大的吗?

是的,因为只有拥有5G技术以后,我们才能应用AI技术、大数据和物联网。当然,这几项技术也可以采用静态分析,但是自动驾驶和无人机等出行应用非常吸引人,而它们的发展必须得到5G的动态支持。我们的最终目标是实现各种设备的实时互连。所以说,5G技术是其他“科技大趋势”得以实现的前提。然而,大数据也非常有趣的话题,因为不论怎样,要应用AI技术就必须收集数据。但归根结底,除非能以足够快的速度进行传输数据,否则我们无法实时应用任何新兴技术。

您认为这一趋势中的主要风险是什么?

这个领域面临的最大挑战是数据安全问题,包括数据滥用和恶意操纵流程。要应用任何技术,将一切实时联网,让每个人都能与其他人交流,我们就必须开放网络、接口和协议,这也必将使数据操纵者有机可乘。

贵校的研究也特别重视这一点吗?

当然了,大学也应参与这些问题的研究工作,形成该领域的相关知识。在该领域的研究中,帕德伯恩大学具备天然的优势:我们的重点科目光电子学、光子学和智能技术系统学都与该领域息息相关。我们拥有广泛的专业知识,因此可以研究更为基础性的问题。很明显,大学应该探索这些领域,因为数据安全也是社会问题。

这对于您的行业客户也是需求使然的吗?

相关行业自然非常重视这些问题,因此也有这方面的考量。如果从整体角度看待汽车行业及其发展,可以发现市场出现了很多变化。自动驾驶和电气化是最重要的趋势,这些趋势也原原本本地体现在了我们的工作中。作为高等教育机构,我们通常针对更基础的问题给出不带价值观偏见的回答,并负责产出相关知识。当然,行业会提出要求,同时也为我们提供研究资料,因此我们也会考虑经济因素。

您每天都和传感技术和信号调理打交道。在日常工作中,您认为测量技术面对的主要挑战是什么?

我们是大学,不是工业企业,因此我大部分时间是和学生、教职员工一起工作。他们只是短期临时员工,毕业后就离开了,因此,我们的专业人员不断变化,需要反复地指导和培训。因此,我们需要把花费在测量技术培训中的资源降到最低。同样的,我们需要强大的设备,能让使用者进行直观操作。此外,我们需要保证测量工具的多样性。许多专业研究部门使用我们的研究设施,他们的研究重点各不相同。以我们的教授部门为例,从准静态研究到撞击测试,我们的研究范围涉及方方面面,使用的工具从简单的应变式力传感器到超快速记录器等都有。因此,这意味着我们必须跟踪大量的设备,记录大量设备产生的测量数据。

您怎样管理如此庞大的测量数据呢?

这也是另一个重要问题。未来,我希望实验室可以拥有全面联网的“测试设施4.0”。换言之,我们可以将测量数据直接从机器传输到云端。这样的话,我们就能一直实时访问所有测量数据、查看测试中的情况。这也涉及到大数据,举一个例子,我们每周要进行100到200次拉伸测试,跟踪这些测试生成的海量数据难度很大。只有使用创新算法,我们才能发现新数据间的依赖性和相关性。因此,要想使用数据,恰当的管理十分重要。

未来,测量技术还将面临哪些挑战?

首先想到的是实时监管和控制问题。把传感器集成到高度复杂的测量系统中非常困难,把测量数据以最高速度传输到更高级别的系统中也同样如此。要解决这些问题,或许可以把传感器和执行器结合在一起,也就是说,将两者集成为小型去中心化计算单元。通过这种方式,我们便可以使用智能控制算法,同时监控、控制和监管系统部件。

您的实验室也使用了奇石乐的产品,是哪些产品呢?

我们一直使用奇石乐的力传感器和电荷放大器,已经十年有余了。我们相信奇石乐的产品,尤其是用于撞击测试的产品。我们对奇石乐的产品和服务都十分满意。因此我们购买了越来越多的石乐产品。

如果您能许一个愿望,您希望拥有哪种测量技术产品?哪种产品能让您的工作更轻松?

如果能在测量操作过程中把数据实时上传到云端并管理,还能进行数据分析和评估,这样的综合数据管理系统会让我们的工作轻松得多。可惜我们还没能配置这样的产品。目前,我们的工作人员需要先将数据分散存储,再手动输入数据库。我想一定有办法改变这种模式。奇石乐推出了新控件,其功能之一就是即刻计算测量不确定度,我们对这个产品非常感兴趣。此外,我们也希望拥有一套高度集成式的测量工具,无需使用大量扩展卡进行扩展。如果能实现完全无线连接就更好了,可以免去安装测量线缆的麻烦。