在巴塞罗那举行的2025年世界移动通信大会(MWC)上，诺基亚企业解决方案营销主管Stephane Daeuble向IM编辑总监Paul Moore详细介绍了其最新推出的MX Context解决方案。MX Context是一种利用传感器融合技术为工业企业(包括采矿业)提供AI驱动的情境感知的创新平台。

MX Context集成到诺基亚的边缘计算和AI平台中，能够处理来自不同来源的大量数据，提供实时可操作的见解和智能自动化，从而提升运营效率并增强决策能力。诺基亚表示，MX Context是市场上唯一能够提供情境和情境感知的解决方案。

采矿业的创新应用

在采矿业中，MX Context可以通过单一系统跟踪所有移动和固定资产。这包括通过视频分析和视频跟踪系统精确定位矿井中的所有资产和人员。优化的资产利用率确保设备在正确的时间出现在正确的位置，从而减少空闲时间。此外，MX Context还通过跟踪设备使用情况帮助减少停机时间，并计划在未来实现AI驱动的预测性维护。

为了提升矿场工人的安全和态势感知，MX Context结合了可穿戴标签和视频分析技术，帮助预防事故、改进应急响应并提高整体效率。借助AI驱动的事件预测系统，可以在事故发生前采取预防措施。

市场前景与需求

根据MarketsandMarkets的数据，全球传感器融合市场预计将以17.8%的复合年增长率(CAGR)增长，到2028年将达到180亿美元。诺基亚表示，这凸显了市场对统一数据并提供丰富见解以提高效率、安全性和自动化的解决方案的强烈需求。

现代运营技术(OT)环境从机器传感器、定位系统和工人佩戴的设备中生成大量数据。通过专用无线连接这些资产，行业可以获得实时数据和运营洞察。然而，复杂的OT环境往往导致数据孤岛，限制了企业的情境感知能力。MX Context通过摄取、协调和融合传感器数据，为工业企业(包括矿山)提供实时可操作的见解，从而改善运营。

技术核心与优势

MX Context利用传感器融合技术将来自不同来源的多模式数据组合在一起，为工业4.0用例提供实时的AI驱动见解。它依托诺基亚的本地边缘工业计算解决方案MXIE和MX Grid进行处理，并利用MXIE数据湖存储结构化和非结构化数据以进行历史分析，同时通过API访问应用程序数据。

诺基亚企业园区边缘解决方案、云和网络服务副总裁Stephan Litjens表示：“传感器融合和AI是核心工业自动化应用的关键功能，涵盖机器人、自主工作单元以及人机协作场景。诺基亚凭借其私有无线和本地工业边缘计算，能够为工人安全以及跟踪和定位提供关键用例，从而将AI洞察的力量引入工业数字化。AI正在成为工业4.0转型的战略要素。诺基亚的本地计算功能提供符合OT标准的创新AI解决方案，并带来工业用例所需的上下文感知。MX Context协调来自传感器和传感技术的实时数据，将数据驱动的卓越运营提升到一个新的水平，将数据转化为情境感知信息，可用作可操作的见解和智能自动化。”

模块化设计与应用

MX Context套件采用模块化设计，旨在创建基于用例的情境感知解决方案。目前推出的前两个套件及其关联的用户应用程序分别是跟踪和定位以及工人安全。

跟踪和定位 ：MX Context是首个能够从多种跟踪和定位技术中提取和融合数据的行业解决方案，包括蓝牙到达角(如诺基亚HAIP)、基于视频的定位(如诺基亚VPOD)、工作人员设备的GPS以及其他MXIE第三方跟踪技术(如HERE HD GNSS和Nordic ID)。它提供更准确和可靠的定位，并确保在混合工业环境中进行跟踪的连续性，以优化资产利用率、库存管理、流程和物料流。

工人安全 ：MX Context从诺基亚传感器解决方案(如诺基亚VPOD)、设备传感器(如陀螺仪、加速度计和麦克风)以及第三方应用程序中提取并融合不同类型的数据。基于AI的实时数据处理和融合首次提供了态势感知和上下文信息，从而能够检测潜在的事故或事件并促进最佳响应，例如触发警报、通知紧急服务或为员工提供实时指导。

未来扩展

作为MX Context传感解决方案的一部分，诺基亚计划通过具有多传感功能(如加速度计、陀螺仪、电压表、环境传感器等)的新变体来补充其工业路由器产品组合。这些路由器将增强机器的洞察力，并利用先进的GNSS芯片实现更准确的户外定位。