深度解读5G技术如何影响AIoT？应用场景不断丰富，推进边缘计算普及

物联网发展下的全新生活场景将在一段时期内带动家用电器消费者陆续规模化的产品更新换代需求，这对于处在存量市场的家电企业来说，无疑是一个谋取更高增长或变道超车的好时机。5G时代的网络解构更为深入具体，沟通成本大幅降低，这将使产业链的协同性大大提升。5G覆盖下的智能家居为家电企业带来数千亿级别内生资源的同时，也对将行业原有的格局和商业模式形成巨大冲击。

5G时代：AI带来的网络功能虚拟化和软件定义网络

传统互联网发展进程中，初期网络不够稳定，包括传感器数据、语音数据、视频数据等数据业务，所有业务都以IP包方式独立选路，以IP包为单位在路由器中转发。以长视频为例，一个长视频需要分割成无数个IP包，每个IP包需要重复进行选路。传统路由器收到IP包需要先打开IP包查一下地址，然后按最短路线送到旁边的路由器，因而整个传送链路是逐个路由器转发的过程。

5G需要在传输层做改进，需要有在不同层次的多种转发单元，以适应不同规模的业务流。即不仅可以在路由器中做IP包的交换，还需要能够在交换机、交叉连接点层上做交换。根据业务模块数据量大小，选择不同交换方式。

现在的5G网络，硬件上采用通路的硬件，即网络功能虚拟化（NFV），通过软件定义实现硬件功能定义，实现功能的多样性。另一方面是实现管理智能化。传统互联网是个“傻瓜”，不用区分是什么链路，不管是什么业务，都会分割成IP包进行传输。而现在需要区分业务、区分功能，这就需要智能化网络。没有人工智能，5G也无法实现网络功能虚拟化。

5G通过网络的整个操作系统对全网进行大数据分析、人工智能分析，最终得出一个全网从起点到终点最优路径。这一定不是逐个路由器转发，而是面向连接，从源端已经将到达终端的路由器的整个路径已经选好，而不是每个路由器单独选路，这种方式使5G可以做到低时延、高可靠。SDN可以实现业务控制层和传送承载层分离，基于大数据和人工智能形成可弹性扩展即插即用的资源池，实现端到端选路，可绕开有安全风险的路由。

5G网络切片（Network Slicing）

5G网络既需要支持百公里时速的高铁上的高速应用场景，同时也要满足80%左右时间是坐在家里或办公室使用手机的相对静止的应用场景，这使得5G必须需要拥有切片能力。对同一个地理位置的不同设备提供完全不同属性的独立网络，这些网络的带宽、延迟和连接功耗都不一样，客户可以根据需求购买和接入不同类型的网络。

面对5G时代海量复杂应用场景的需求，此前的网络是通过改变物理网络来实现不同的应用，当下5G网络则是使用同一个网络，通过逻辑上的切片组织针对不同业务的专用网络，以实现对大带宽、广连接、低延时高可靠有不同需求的网络构建，未来物联网的业务在5G网络中也会有各自单独的通道。

比如对即时反应要求非常高的无人车，会选择连入极低延迟但带宽相对较小的5G网络，从而避免支付额外的带宽费用；一台8K超高清网络电视则更需要大带宽而相对高延迟的网络，因为电视是可以缓冲的，但车流不能；苹果手表显然对延迟和带宽都不要求，它需要一个便宜而且能耗极低的网络来保证相对更低的电力消耗；汽车，手表和手机哪怕同时同地连入5G，它们可能接入的是不同类型的网络。

但对于路由来说，过去各个路由器是独立选路的，现在改成了集中选路，网络操作系统会成为被攻击的重点。同时，大网集中选路对算法的收敛性有比较高的要求，网络稳定性是比较容易受影响的。因此，同样的能力，对安全而言也是一把双刃剑。

在业务切片方面，未来5G会使用到网络切片技术，而网络切片技术对安全提出了更高的要求。比如，切片授权与接入控制，切片间的资源冲突，切片间的安全隔离，切片用户的隐私保护等。切片技术的好处是可以隔离故障网元，做到网络业务的隔离。但从另外一个角度来看，切片依赖于网络资源和业务类型以及流量，要精准地把握，否则将无法组织好跟业务对应的切片。切片本身要有很强大的操作系统，它可能会首先遭到木马的攻击、病毒的控制，最后的影响将会使网络瘫痪。

边缘计算：边缘计算将是整个AIoT基础设施的一部分

5G的切片能力带来面向不同业务需求的专用网络，与此同时，5G也会强力推进边缘计算的应用与普及，为适应工业互联网、视频业务、VR/AR、车联网及远程医疗的低延时需求，需要将这些业务的存储和内容分发下沉到边缘计算来处理。

虽然5G的空口时延减少到了1ms，但是如果在地面上长距离传输到中心云的话，延时还是会很大。对于AR/VR、远程医疗这类需要快速相应的应用场景，5G为了实现低时延、高可靠，需要将云端能力从中心云分解到边缘云，边缘云负责处理对时间要求敏感的业务，同时过滤掉一些数据，再送到中心云，中心云收集到若干边缘云的数据后会做优化学习，然后下发数据模型到边缘云。

需要将这些业务的存储和内容分发下沉到边缘计算来处理。利用边缘计算可以过滤和压缩数据，节省核心网资源，在网络连接不稳定时仍可保证应用的可靠性。未来将有超过50%的数据在边缘侧处理。到2020年边缘计算支出将占物联网基础设施总支出的18%，成本仅为单独使用云计算的39%。虽然边缘计算对数据就近处理减少了敏感数据泄露的风险，但边缘计算设备安全防护能力不及云中心，对原有集中式内容监管模式带来挑战。

随着大量不同场景的控制设备相继接入物联网，庞大的控制网络及数据处理需求将给服务器/云平台造成巨大的压力。边缘计算网关基于边缘侧的超强数据处理能力，在边缘侧即给出控制反馈，控制路径大大缩短，设备管控更高效、及时，同时大大减轻系统服务器/云平台的负担。

在5G时代，利用边缘计算可以过滤和压缩数据，通过边缘云的模式，可以节省核心网络资源，成本仅为单独使用云计算的39%。

NB-IoT、eMTC纳入5G技术标准中

（编辑：52刷机网）

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