在5G實際可用之前，我們可能已經達到了5G的高峰炒作。但是5G真的是一款遊戲改變者嗎？

現在每個電信公司似乎都在推出關於5G的新聞。隨著移動世界大會的舉行，以及從消費者演出到商業活動的變化，這並不令人驚訝。

除了5G之外，機器學習，人工智慧和雲也被視為將革新諸如自動駕駛汽車和智能城市等領域的技術。但是5G真的是一款遊戲改變者嗎？ZDNet與該領域的領導人進行了討論，重點討論了5G對數據收集，存儲，處理和應用的影響以及與雲和AI的相互影響。

速度會更快嗎？

5G的銷售主要集中在提高網路速度的優點上。但是網路速度是涉及邊緣分析和智能的用例的關鍵，例如物聯網和自動駕駛汽車？

Sierra Wireless公司物聯網解決方案副總裁兼總經理Olivier Pauzet表示：「或許對於一些非常高帶寬的應用來說，現在大多數物聯網應用的關鍵限制因素是數據編排，而不是網路速度。「這限制了物聯網應用的增長，這種應用使用低帶寬，低功耗的物聯網設備，並且在物聯網的邊緣 - 」深度邊緣「處理能力有限。數據編排 - 不是更高的網路速度 - 真正需要更好地處理這些邊緣設備上的數據，從這些設備提取數據，將此數據與雲中的其他數據源集成，並更新這些設備上的安全性和其他軟體「。

快速是好事，但如果你對使用它做什麼粗心大意，獲得更多數據又有什麼好處呢？這就是Pauzet所做的。Sierra Wireless是全球業務物聯網領域的領導者，其產品用於公用事業，智能電錶，以及PC和平板電腦到車輛。

如果你相信炒作，5G是勇敢新世界的關鍵。但是真的是這樣嗎？

Mesosphere公司首席技術官兼聯合創始人Tobi Knaup表示，5G網路的崛起將使邊緣計算用例出現巨大增長：

「在網路速度較低的情況下，服務提供商必須部署邊緣計算設備才能在終端設備附近進行數據清理，清理和優化，無論是在實際設備成本還是在維護方面，都需要大量資源。

邊緣網路速度更快，可以為高密度環境（如體育場，旅遊區等）提供更大的數據匯聚，從而實現涉及邊緣分析和智能的使用案例的演變。「

Mesosphere大多數都是DC / OS背後的公司，它是構建，部署和彈性擴展現代應用程序和大數據的頂級平台之一。最近，Mesosphere被世界經濟論壇授予技術先鋒地位，在此之際，其首席執行官在邊緣計算和自主 / 連接汽車方面提到了一些事情。

可靠性至關重要 - 依靠雲計算實現自我駕駛將是愚蠢的

在很多方面，汽車正在成為車輪上的大型計算機，並配備了許多感測器，如激光雷達。激光雷達感測器發出一個光脈衝並測量反射回來以確定物體之間的距離，從而生成汽車周圍環境的精確3D地圖。

這些感測器以及其他必要的系統（如GPS）導致估計每個自動駕駛車輛每8小時駕駛就會產生並消耗大約4TB的數據。其中大部分需要立即採取行動，因為這可能會在檢測到物體及對物體做出及時反應或發生致命事故之間產生差異。

為了適應這麼大量的數據，今天許多公司正在將他們的計算轉移到雲中，但Mesosphere認為未來將越來越緊張。邊緣計算的目標是快速處理數據，而無需在廣域網上傳輸延遲。

「大多數自動駕駛車輛都在開發這種技術，以最小化與互聯網的連接功能，大多數時候他們在開車時向互聯網報告特定的統計數據，但演算法和地圖已經預先載入到汽車上，我不認為網路速度是一個巨大的限制因素，除非它變得更加可靠「。

快速並不是重點。有一點可以改變的是可靠性。這就是Scale的首席執行官Alexandr Wang所認為的。

Scale是Sensor Fusion Annotation API的製造商，用於激光雷達和雷達點雲數據，為自動駕駛汽車，無人駕駛飛機，地圖等提供動力。Scale為世界上一些最先進的自動車公司提供培訓數據，如通用克魯斯，英文字母，優步和本田。王補充說：

「最大的問題是連接的可靠性，如果汽車依賴雲處理步驟運行，肯定會出現連接失敗並可能危及乘客安全的情況。

5G連接性在測試中必須證明其具有很高的可靠性，才能讓任何汽車製造商確信他們可以在任何真實的世界環境中依靠它。它必須要便宜，可靠和快速。比現在更便宜，更可靠，而且可能比5G更便宜，更可靠。

它還必須足夠快，以便在提供價值的同時不會造成延誤處理時間。實際上，往返所需的時間與大多數這些視覺或感知演算法需要運行的時間相同，所以依靠任何雲計算進行自我駕駛將是愚蠢的。「

雲不是一切的答案。對於某些使用情況（如自動駕駛），邊緣計算是更好的範例

在邊緣計算

雲計算似乎對自動駕駛汽車沒有意義，但邊緣計算確實如此。Mesosphere公司的Knaup指出，在使邊緣計算用例可行的過程中面臨許多挑戰。他還指出網路可靠性，並補充說，邊緣節點通常在異構平台上，這使事情變得複雜。

他補充說，管理基礎架構處理非結構化數據，以及各地收集敏感數據（如從一個智能家居收集，例如數據）也需要加以解決，因為我們與邊緣計算前進的隱私保護要求的大量。

Knaup還指出朝但是機會：「隨著我們預計在邊緣設備的數量看大量增加，潛在的蓬勃發展：從自主車連接場館，甚至在醫療數據分析的重大變化。

邊緣計算將允許更快的響應時間（得益於更低的延遲），卸載計算任務的能力（這反過來又降低了能耗）和更好的位置感知，還有其他好處。」

Sierra Wireless的Pauzet則表示，標準的LPWA技術是專為IoT設計的首個蜂窩數據網路技術，為創建物聯網應用的新用例提供了巨大的機會：

「LPWA使實現真正突破性的智能城市，電網，農業和其他應用所需的低成本，低功耗設備的激增成為可能。挑戰在於將LPWA與數據編排，雲和AI技術相結合。

這樣，公司就可以最大限度地減少與開發，部署和運行這些應用程序相關的時間和成本，同時最大限度地提高這些應用程序提供的數據的洞察力。「

如果5G今天可用，它會真的改變一切嗎？

如果5G在今天可用，那麼Knaup說他將大量增加「智能」建築/高速公路/基礎設施（即所有門，電梯，固定裝置，跑道等）中感測器的數量，以實現持續和實時的健康和安全，如以及相關係統的使用情況監測。

「5G的可用性還將減少我對有線回程網路的依賴，以將數據從邊緣計算/存儲設備傳輸回區域計算/存儲設備 - 例如，我可以利用」電話桿安裝高速緩存「進行內容分發。

深度學習演算法的性能隨著可以學習的數據量的增加而增加，所以我會從設備中收集更多的數據，以提高深度學習應用的準確性。「

當心 - 我們正在進入5G高峰期炒作。

另一方面，如果5G今天可用，Pauzet則不確定這一行業的數據移動，存儲和處理理念以及體系結構會發生什麼變化：

「儘管5G確實提供了在短距離內提供數千兆位速度和大容量的機會，開闢了許多新用例，但真正改變這些理念和架構的是智能數據編排。

當今行業面臨的主要挑戰是如何更高效和更有效地提取，處理，分析和更新物聯網數據 - 近期解決這一挑戰的方法是更好地協調數據，而不是在短距離內更快地傳輸數據。 「

雖然5G可以促進邊緣設備和雲端設備之間更快的數據傳輸，但這並不一定會打開一個勇敢的新世界的大門。數據編排和管理仍然是關鍵，並且存在雲無用的用例。

這些觀點暗示了一些非常有趣的話題，我們將在未來的帖子中繼續分析。

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