場景通信時代,5G的未來在哪里?

2016-05-23

       在物聯網時代,之前的人人通信,過渡到人和物的通信,物和物的通信,這些本地通信需求需要近場無線技術來彌補。這就是所謂的最后一百米。

  場景通信,解決最后一百米的通信需求

  就像互聯網是解決最后1公里的問題,物聯網其實需要解決的是最后100米的問題,在最后100米可連接設備的密度遠遠超過最后1公里,特別是在家庭,家庭物聯網應用(即我們常說的智能家居)已經成為各國物聯網企業全力搶占的制高點,WiFi、藍牙、433M/315M等在物聯網領域運用非常普及,同時由于其組網能力強、具備網絡自愈能力并且功耗更低,這些特點與物聯網的發展要求非常貼近,目前已經成為全球公認的最后100米的最佳技術解決方案。

  事實如此,在第二屆中國(浙江)智能硬件博覽會的VR/AR高峰論壇上,中國移動通信聯合會戰略合作總監、中國WiFi產業聯盟副秘書長雄歌表示,移動通信和近場的場景通信將實現互補的作用,相對來講,以電信運營商為主的3G4G更多的滿足無人機、車聯網等領域的通信需求,特別是5G的到來,推動VR等領域的發展,而WiFi等無線技術將幫助智能家居,智能辦公領域實現更好的交互和通信,例如近期華三推出的綠洲平臺、一號互聯推出的一號路由器和e信無線辦公室解決方案,這些近場都離不開WiFi、藍牙等這些近場通信技術。

  如果智能手機市場停滯,那么5G的未來在哪里?

  猛科技認為,基于人人通信的智能手機已經空間不大,蘋果的股票也不斷招到大額拋售。數據表面,5G的未來在這里,例如無人機、物聯網、智能家居、自動駕駛汽車等,

  一切都將依靠5G芯片,下一代無線通信,預計到2020年上市。

  高通預計在接下來的4年里,智能手機芯片市場每年的增長率都將少于10%。5G(即正在開發的下一代無線網絡標準)以及多長時間增強現實(AR)才能擊敗智能手機呢?這些都不重要,重要的是intel和高通的競爭對手居然是谷歌!

  據外媒綜合報道,當谷歌計算機程序AlphaGo3月份擊敗韓國圍棋冠軍李世石(Lee Se-dol)時,谷歌自曝使用了秘密武器,即谷歌自己設計的微處理器芯片。這種芯片可加速圍棋軟件的計算速度,讓AlphaGo在有限的比賽時間內更快落子,并預測更多后續變化。

  從另一個角度將,我們不必唱衰電信運營商,也不必唱衰5G,他們在物聯網市場有他的巨大用場。

  無人機市場規模指日可待

  根據美國蒂爾集團的估計,2014年全球無人機市場規模約為64億美元,到2023年有望分別達到115億美元。我們認為全球無人機已經邁過了高速向上的拐點,未來十年無論是軍用、民用還是消費級無人機成長空間都非常廣闊,可能大幅超越蒂爾的預測,起碼在1000億元人民幣以上:

  1)軍用方面:隨著智能化的發展和對無人機戰術研究的深入,無人機有望在未來成為主流軍用飛行器,甚至替代有人軍機;

  2)民用方面:僅農林植保和電力巡檢兩大應用未來在中國就可能分別達到150億元和10億元的市場規模,未來防災檢災、地質氣象、城市規劃等多行業應用啟動,成長空間巨大;

  3)消費方面:無人機搭載運動攝像帶來絕佳的用戶體驗,三星、騰訊、蘋果、小米等消費電子巨頭紛紛計劃推出消費無人機產品。

  再看暴漲的VRAR市場

  目前市場上大概有40億臺智能手機和平板設備,到2020年將增加到60億臺。相比之下,AR/VR設備將從2016年的起步水平在同一時間段內增加到上億的量。

  所以到2020年,盡管1500億的AR/VR的市場收入是一個非常巨大的數字,但移動設備也有望產生上萬億的市場收入。AR/VR公司的噩夢是蘋果、三星、華為、聯想以及小米,而不是同行。

  投資銀行Digi-Capital發布了一份關于未來增強現實和虛擬現實的行業報告,預測2020年之前,這塊市場的規模將達到1500億美元,其中AR可能占到80%,也就是1200億美元,而VR只占剩下的20%。

  車聯網或是主力

  在日前某公開場合,中國移動物聯網研究院院長陳維表示,車聯網是目前中國移動重點發展的物聯網垂直領域。在陳維看來,車聯網有三個階段,第一個階段就是1995年開始的車載信息服務,發展得并不是太理想;第二個階段是輔助駕駛,現在很多汽車都開始有輔助駕駛的能力;第三段是自動駕駛,完全就是車、路、人都是相互協同的。

  陳維表示,階段二和階段三中國移動正在研發當中,在車聯網方面,中國移動認為應該聚焦,網絡上面是有機遇,因為車廠搞的標準已經完成了,但是在覆蓋、可靠性方面是有挑戰的。蜂窩網結構有一些優勢,因為天線比較高,所以通訊可靠性會比較高,所以會有競爭優勢。

  經過5G可以把覆蓋搞的更全,而挑戰就是運營商基于蜂窩網的技術起步比較晚,所以不見得能夠滿足汽車體驗要求,還有就是有很多關于車聯網的數據量很大,時延要求非常敏感,但是要把所有量都送到云端分析不可能。所以有大量海量數據匯聚在網絡邊緣,從運營商要從網絡系統向數據系統進行演進。


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