多年以后,面对5G那海啸般的汹涌速率,我总会清晰地想起自己刚体验到3G的那个下午:几个小时就用掉了300多兆流量,超出了一个月的套餐。

在这之前,我连一个月30M的流量都用不完。

确实,2G时代上网只能看的纯文字,如果配了模糊的图片,标题里必带“图”字挑逗人一下。


有了3G,高清的图片让人看得欲罢不能,就像如今畅快地刷视频一样。这种酣畅淋漓的感觉,让当时的我既激动又惶恐。

4G是国人实现流量自由的开端。自此不论是在地铁上、火车上还是飞机上,总能听到聒噪而粗野的贱笑声不断从各种各样的手机里迸发出来。

然而5G的境遇却大相径庭。

还记得在5G发轫之初,知乎上就有个问题非常火热:“5G能用来做什么”?几年之后,又有一个问题脱颖而出:“为什么 5G 突然不火了?”。

对这两个问题,想必大家都感同身受。甚至我身边还有不少这样的同僚,一边钻研5G高深技术并大谈5G应用光明的未来,一边还用着不支持5G的4G手机,可谓工作和生活泾渭分明。

为什么4G广受赞誉,而5G广受质疑?下来的6G又将何去何从?
     不断递减的边际效益
视频,已经是手机上多媒体内容的最高形态。在DOU接近18GB的当下,大部分人已经实现了流量自由,视频想啥时候刷就啥时候刷,想刷多久就刷多久,丝毫不担心流量超标带来的超额费用。

由于缺乏杀手级应用,对于普通用户来说5G目前最主要的好处只是让流量的成本更低,对于目前最主流的视频应用来说,体验上的感知并不明显。

在憧憬5G愿景时,VR曾作为想象中的杀手级应用被寄予厚望。可是细想来,大家又不可能上班吃饭逛街的时候都戴个VR头盔,这种高度沉浸式的应用对于移动性的要求是极低的,家里有Wi-Fi为什么一定要用5G呢? 

可能在部分多用户大空间协同游戏等商业场景下,5G的表现确实优于Wi-Fi,但小众需求毕竟难以成为大众杀手。并且,专业的VR装备目前价格高企,低成本的设备又体验不佳,产品普及还任重道远。

那么VR的姊妹AR呢?她确实可以作为可穿戴设备长期使用,在AR眼镜上加载各种虚实结合的辅助信息,前景还是很有想象力的。但目前同样面对着成本高且生态不成熟的问题,很有可能从专业领域先发展再起来之后再向消费级延伸。

此外,还有近年来兴起的裸眼3D技术,虽说目前体验起来效果还不错,但屏幕可视角度有限,难以支持多人观看。目前的优质3D视频片源也很有限,如果仅仅是2D视频转换3D,效果也就是聊胜于无。


此外,近来运营商力推的云手机,是否有可能成为杀手呢?在网络覆盖好且容量充足的情况下,5G能让云手机有更好的体验。然而移动网络最大的特点就是不确定性,谁也不想在关键时刻由于断网手机直接变成什么都做不了的砖头。

好了,总结一下。目前对于普通用户来说,视频应用作为速率和实验的需求上限,体验已经比较好了。5G增加的网速带来的用户体验提升有限,随着边际效益的降低,就更加无感了。

在已无新用户增长空间,新业务也发展迟缓的当下,5G的ToC市场必将走向平凡。但这也无可厚非,就像当初电力的发展普及一样,从镁光灯下退去变成了空气一样的必须。
     疲惫的香农公式
要说无线通信系统的容量,业界言必称香农公式。

然而,目前距离祖师爷提出香农公式已经70多年了,移动通信的基础理论却再无重大突破。


实际上,4G单发单收系统(SISO)的频谱效率和3G基本持平,甚至在5G阶段也没有多少增强。之所以我们能看到网速的大幅提升,几乎完全是提升载波带宽和空间信道的结果。


从3G到4G,载波带宽被从5M干到了20M,到了5G,带宽甚至扩展到了100M乃至400M。为了获取大带宽,频段的开发一路向上,从低频到中频再到毫米波,6G还要拓展到太赫兹。路宽了,速率自然就上来了。

在空间上,3G以单路发射为主,4G就以双路发射为标配,4路发射为高配,到后期支持到了8路发射,MIMO从此登上了历史舞台。路多了,速率就能成倍增加。


到了5G,32路和64路收发成为主流,这就是所谓的Massive MIMO。到了5G的演进版本5G-A,128乃至384路天线收发开始出现,理论网速再次大幅提升,这就是万兆体验的由来。

至于5G低时延和大连接等特性,本质上都是拆东墙补西墙的游戏。资源总量多了,总可以匀出来一些闪转腾挪干别的。

那么,这样大力出奇迹的代价是什么呢?

首先就是频段越高,信号的覆盖能力就越差。这就造成了5G看似系统容量惊人,实则只是空头支票,大规模规模部署的成本极高。

其次是大带宽和多天线收发的结合导致信号的物理层处理算法极度复杂,需要靠越来越强大的处理芯片来支撑,设备的成本水涨船高。

对于芯片,现在的另一个时髦说法就是:算力。系统对算力的渴求驱动着我们进入了算力时代。

无处不在的算力再加上移动通信系统海量的用户数据,又是人工智能的基础。因此目前通信网络的发展方向是:智能化,也就是把人工智能算法引入到物理层,进一步增强系统的处理性能。

然而,目前最主流的人工智能算法是基于人工神经网络的机器学习,这是一种知其然而不知其所以然的实用技术。也就是说,虽然人工智能经过训练可以很好地完成任务,但却难以解释其中的原理。

因此,靠人工智能无法实现底层的技术突破。
语义通信,是正在研究的一个方向,但还处于非常早期的萌芽阶段,是否能取得理论突破,到底能有多大的应用空间,都还是未知数。

无克劳德·香农,万古如长夜。如今,移动通信在啃老70年后,长夜再度降临。我们在等待一个新的破局者来点燃那未来的爝火。
     网络能力的转向
由于无线通信网络在基础理论上难以突破,个人用户也对网速和流量越来越不敏感,从4G开始,标准化研究的开始转向,也就是我们所说的从“人联”到“物联”。
于是我们看到了LTE-M、NB-IoT、Cat-1的出炉,这些物联网标准不追求速率,而是要求广覆盖、大连接、低功耗和低成本。
到了5G阶段,从标准制定伊始就提出来了eMBB、mMTC和uRLLC三大场景。其中可面向消费者的只有eMBB,mMTC和uRLLC都是针对物联而非人联。
此外,3GPP R17 还引入了RepCap。这个名字看起来高深莫测的术语其实不过是“降低能力”的缩写,意在打造一个“5G版本的4G”。原因无他,大部分的物联网不需要太高的速率,但却对成本非常敏感。
那么5G的下半场,也就是5G-A会引入哪些技术呢?通感一体、全双工、非地面网络、无源物联网等核心技术都不是给普通消费者用的。
近年来与这些物联网技术一同高频出现的,是“专网”和“数字化转型”等词语。也就是说,在实现物联网时,5G正在越来越多地以专网的形式存在,解决特定的生产需求。
比如,钢铁厂有自己的专网,石化厂有自己的专网,汽车厂有自己的专网,煤矿有自己的专网,港口也有自己的专网。
这些专网的特点就是“专用”。不同场景有不同的带宽、时延、抖动和可靠性需求,和传统网络的“尽力而为”式服务不同,专网要求的是说一不二的确定性。目前5G忙着要解决的,主要是这些问题。

目前,我国已建成5G行业虚拟专网超2万个,融入67个国民经济大类,应用案例数超9.4万个。近期工信部发布的《2023年5G工厂名录》遴选了300个已建成的5G工厂作为标杆,覆盖了24个国民经济大类。

据GlobalData预测,2027年全球物联网市场将突破1万亿美元,其中企业物联网的占比达73%。早在2022年,我国蜂窝物联网用户就已首次超过移动电话用户数。
虽然物联网和行业专网并不完全等价,但这也昭示着曾经那片在海底影影绰绰地的暗流涌动已经发展成了裹挟一切的滔天巨浪。
在国内,由于授权频谱只有运营商才有,这些因此企业必须和运营商合作才能建自己的专网。国际上,很多国家可以给企业直接分频谱,这就意味着专网的建设不再需要运营商参与了。
5G,已经解构成了一张大网加无数的行业专网。并且,在大网日益沉寂的当下,专网更多的被业界认为是未来的方向。
只是,这些专网和普罗大众毫无瓜葛。对于和自身八杆子打不着的领域,没有人有心思去关注并研究。5G这个话题的热度,必将随着大网的沉寂而消逝,小圈子终究掀不起任何波澜。
就如同前面所说的电力一样,这是历史的必然。
那么,6G呢?

上面这幅图是ITU对于6G的愿景。可以看出,沉浸式通信可以用于VR和AR等消费级应用,泛在连接支持空天地海一体化通信可以支撑一些应急通信,AI和通信融合可以提升底层效率,其余的都是面向特定场景的,“人联”已从绝对的重心变成了边缘。

6G将继续在5G过的路上不断前行,和我们的日常生活渐行渐远。
     写在最后
鉴于5G已进入应用落地及价值彰显的下半场,6G也进入了活跃的研究期,我后续考虑的主题大致分为下面两个方向。

第一个方向是5G的行业方案及应用成果,我将其叫做 “5G梦工厂”。

第二个方向是6G的研究动态,我将其叫做 “6G Hub”。5G-A的大部分技术也将在6G阶段才能得到普及,因此也放在这一部分。

感谢大家的关注和支持。

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作者 鲜枣课堂

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