1、2021科技、传媒和电信 行业预测 前言 2 走向智能边缘 4 云迁移预测 14 5G对健康无害 24 新一代无线接入网 36 女子体育的兴起 50 超量化运动员 66 电视开启新纪元 78 虚拟连接现实 96 视频问诊爆发增长 104 目录 2 前言 新冠疫情下， TMT行业格局催生颠覆 新 冠疫情是2021年无法避开的话题。 2021 年科技、 传媒和电信行业预测中所有主题 皆在疫情方面有所延伸。 我们希望2021 年我们告别疫情， 更专注发展未来。 科技、 传媒和电信生态系统中， 观测者一直重复 着： “疫情使得我们在短短的5个月中经历了5年的 变化。 ” 新冠疫情非我们所愿， 但它也是
2、催化剂， 推 动了科技、 传媒和电信行业格局的改变。 催化剂可以加快化学反应。 有时， 仅仅少量的催化 剂就会引发巨变。 同样， 2019新型冠状病毒， 虽大 小仅为100纳米， 重量仅为1毫克的万一分之一， 却 已然催生了科技、 传媒和电信行业中多领域的改变。 其中一些改变极速发生。 云迁移、 视频问诊、 以及 走向智能边缘在2019年已然萌生， 疫情竟使其发 展可以加速数年甚至数十年。 我们预计， 这三大领 域在2021年将迎来加速变革。 虽受影响程度不同， 但科技、 传媒和电信行业的其 他部分也因疫情而发生改变。 未来女子体育运动可 能会受到禁聚令的影响。 由于疫情使得活动受限， 大家看
3、视频的时间增加， 8K电视浪潮可能会加速 来袭。 在新冠疫情导致面授困难时期， 数字现实头 盔可以帮助企业， 学校进行线上员工培训和学生教 育。 不明背景下错误信息泛滥以及5G危害健康的谣 言激增。 运动员的超量化可能使得体育比赛的观赏 性在人们无法进入体育场的情况下更受关注。 2021科技、传媒和电信行业预测 3 快速变化当然并非总是正向的。 但很多受疫情促进 的趋势很可能让世界变得更加美好。 男子体育和女 子体育业务的差距缩小， 就结果来说是好的。 发达 国家在疫情期间实现的视频问诊技术， 很可能为偏 远地区和发展中国家带来更多更好的医疗服务。 云 和开放式虚拟化未来移动网络解决方案的更广
4、泛 应用， 将使得软件和蜂窝服务更便宜， 令更多人乃 至全球从中受益。 在化学反应中， 去除催化剂， 则反应速度会比较慢。 疫情结束后， 我们正经历的变革、 颠覆和创新会陷 入停滞吗？ 新冠带来的行业变革加速是否会成为长 期或者永恒的主题呢？ 欢迎来到2021年科技、 传媒和电信行业预测！ 前言 4 5 智 能边缘由数十年的仪表化、 自动化和连接 技术发展而来， 正日渐成熟并演进为一系 列革命性的技术能力， 并推动全球一些最 大的科技和通信企业转型发展。 对此市场预期迥 异， 1 预测到2021年， 智能边缘的全球市场规 模将扩大至120亿美元， 且保持35%左右的复合年 增长率。 2 电信企
5、业为5G网络部署智能边缘、 超大 规模云服务提供商优化其基础设施和服务产品， 都 是推动这一增长的主要动力。 这些高度资本化的企 业将率先创建用例和最佳实践， 为各行各业的企业 迈向智能边缘奠定基础。 到2023年， 预计将有70% 的企业将采用边缘计算执行数据处理。 3 正如一家 领先的GPU制造商所言： “我们将进入一个全新时 代， 创建一个规模比目前大数千倍的互联网。 ” 4 尽管面临种种挑战和阻力， 我们仍然相信智能边缘 将改变计算领域的格局， 并推动全球最大的科技公 司实现新一代的连接技术和运营效率。 通过让强大 的计算能力贴近数据产生和消耗的位置， 智能边缘 可激发更大潜力， 在自
6、动驾驶汽车、 虚拟现实和物 联网等各个领域实现速度更快、 成本更低、 更安全 可靠的运行， 加速推进第四次工业革命。 5 什么是智能边缘？ 智能边缘由先进的无线连接、 紧凑的处理能力和人 工智能共同组成， 并部署在使用和生成数据的设备 附近。 6 智能边缘代表着在云计算、 数据分析和人 工智能的加持下， 工业监控、 自动化生产、 效用管理 以及电信领域的发展演变与趋势融合。 通过将云计 算、 数据分析和人工智能技术部署在需要快速分析 并处理数据的设备附近， 实现对数据的直接处理， 或过滤之后仅将最重要的数据传输至核心。 尤其值 得一提的是， 智能边缘可将云技术引入远程操作， 极大地提升操作性能
7、。 人工智能的崛起离不开计算技术的发展， 而这两者 正是推动半导体行业发生结构性转变的关键动 力。 7 图形处理单元 （GPU） 已经在向数据中心迁移， 而专用的人工智能芯片正延伸至边缘 （涵盖设备） ， 以即时处理输入的数据。 8 通过先进的连接技 术5G和Wi-Fi 6， 往往是两者并用将上述 各项关联 起来， 再借助虚拟化技术在一个由多种 动态组件构成的网络上实现服务从云端到边缘的 走向智能边缘 边缘计算和智能化将推动科技与电信行业发展 Chris Arkenberg, Ariane Bucaille, Sanket Nesargi, Dan Littmann, and Jeff Lou
8、cks 走向智能边缘：边缘计算和智能化将推动科技与电信行业发展 6 无缝运行。 由此可见， 智能边缘战略的有效规划和 实施需要多个生态系统提供者的合作与协调。 智能边缘的兴起可能将推动服务架构的演变， 促使 其更注重地点、 去中心化并更加分散。 智能边缘并 不会取代云端或数据中心， 而是成为 “云端到边缘” 整体架构的一个组成部分。 9 就一项服务而言， 部分 组件将在集中化云端运行， 其他的在数据中心运行， 更多的则是在传感器阵列、 自动驾驶汽车甚至数十 亿机器端点的边缘运行。 数据操作过程中不同步骤 所采用的计算方式、 操作地点， 以及相关操作对连 接技术和速度的不同要求， 都有可能改变服
9、务架构， 以根据需求来分布组件。 然而， 还有诸多挑战有待克服。 技术标准和最佳实 践尚未形成， 互操作性和安全性方面的问题也将日 益凸显。 目前的智能边缘结合了电信企业、 超大规 模业者和技术提供商的解决方案， 需要跨多个领域 进行协调与整合才能有效实施。 如何分工？ 如何让 各方充分发挥自己的能力？ 谁来为市场其他各方提 供最佳的端到端解决方案？ 这些问题的答案可能会 影响未来数年的格局。 智能边缘的重要性 对于需要数据驱动用例的企业， 智能边缘可提供下 列关键能力： 10 提高带宽的使用效率和网络可见性， 从而降低 成本 降低对广域网 （WAN） 的依赖将导致连接不良、 不可靠甚至丢失，
10、 智能边缘可应对此类情况 通过将更多数据保留在本地， 而无需通过网络将 其传输至核心， 加强对数据分类、 标准化、 驻留 和隐私的管控 支持低延迟用例和快速响应时间 提高自动化和数据自治水平 有了上述能力， 智能边缘就可以提高各项操作的可 见性， 支持更快的数据分析和实时响应， 提升自动 化水平并构建更动态的系统。 某些微服务需要很 低的延迟和高安全性， 例如用于设备访问的面部识 别， 则可以在边缘执行， 而无需去云端。 这有助于 实现更紧密的决策环， 降低网络传输的成本和安全 风险： 边缘可以向核心发送最重要的数据， 核心则 可以管控边缘。 智能边缘可以支持大规模的转型解决方案， 以此推 动
11、制造业、 物流业、 机器人技术、 移动出行和消费 类电子产品领域实现重大发展。 11 以供应链为例， 智能边缘可以让其从相对脆弱的线性系统转化为可 编程、 快速响应和自适应的数字网络， 通过自我重 塑来应对不断变化的需求和连接中断。 12 另一方面， 人工智能的崛起离不开计 算技术的发展， 而这两者 正是推动半导体行业发生 结构性转变的关键动力。 2021科技、传媒和电信行业预测 7 公共事业和其他同类机构也可以利用智能边缘来连 接人工智能无人机， 更快速地识别并解决由基础设 施老化导致的风险加剧。 13 挪威的一个石油钻井平 台已经部署了一种远程自动化机械狗， 可以在钻井 平台上巡逻， 并目
12、测检查是否有气体泄漏等问题。 14 这些设备可以全天候部署， 以核对和监控资产、 标记 问题， 并提醒钻井平台的网络和船员注意潜在风险。 智能边缘在此类操作中具有显著优势。 其中一个例 子是用自动化无人机来检查管道缺陷。 借助云端， 无人机可以将管道检查的视频存储在本地， 然后返 回基站， 并将视频上传至远程数据中心。 通过网络 发送的信息可能多达数千兆字节， 需要较长时间。 云端将通过机器学习 （ML） 来评估数据以查找缺陷， 并在发现缺陷后将相关信息发回对应的管道站点 以触发响应： 处理缺陷并可能修改管道流向。 有了边缘智能， 云端评估视频所采用的人工智能/ 机器学习推理算法就可以在无人机
13、上直接运行。 无 人机不需要扫描并分析整个视频， 而是在视频中一 个接近实时的小型缓冲区上操作， 以此识别缺陷。 发现缺陷后， 无人机可以立即通知附近的工作人员 处理问题。 只有识别出缺陷的视频帧才会保存在云 端， 并置入模型和训练集， 进而更新现场工作的其 他无人机， 以更好地识别缺陷。 这能最大限度地减 少数据分析和传输的负荷， 大大缩短检查与处理的 间隔时间， 并最大程度地实现网络的使用价值 只处理可添加至工具链并提供深入见解和经验的 关键信息。 智能边缘的适用对象 智能边缘适用于任何管理基础设施、 网络、 云端、 数据中心和互联端点 （如传感器、 执行器和设备） 的企业。 智能边缘可以
14、支持对延迟要求非常低的消 费者用例， 如云端游戏和增强虚拟现实； 支持需要 在多个运营和客户领域对大量数据进行整合、 保护 及分析的企业应用； 还可以改进用于管控质量、 物 料及能源使用的工业流程， 如监控工厂车间、 装配 线和物流。 然而， 并非所有企业都能立即在大范围实施智能边 缘解决方案。 对很多企业而言， 需要先投资建设所 需的基础设施并建立合作伙伴关系， 随后才能从为 数不多的用例中实现投资回报。 但基础一旦奠定， 企业就能在未来获得更多机遇。 智能边缘适用于任何管 理基础设施、 网络、 云端、 数据中心和互联端点 （如传感器、 执行器和设备） 的企业。 走向智能边缘：边缘计算和智能
15、化将推动科技与电信行业发展 8 智能边缘的驱动因素 我们预期， 智能边缘在未来一年将实现初步增长， 主要驱动力量包括大型电信企业， 以及超大规模服 务提供商、 内容交付网络 （CDN） 提供商和科技公 司。 这些机构同时使用并销售智能边缘解决方案。 科技公司会向早期使用者推广智能边缘组件、 设备 和软件层， 同时也借助智能边缘能力来加强自己的 制造链和供应链。 无独有偶， 电信企业、 超大规模 业者和内容交付网络提供商不仅为客户提供更多的 功能， 同时也在扩展自己的智能边缘基础设施， 以 推进实施战略计划。 从中期来看， 智能边缘将从早 期使用者延伸到制造业、 物流业和供应链领域。 目前， 对
16、边缘计算和智能化投入资金的主要是美国 的电信和通信服务提供商。 15 随着越来越多的设备 在线上和线下移动， 以及更加多元的带宽需求涌现， 这些网络提供商面临着与日俱增的管理挑战。 他们 正利用智能边缘技术来改造和加强自己的基础设 施， 例如将交换中心扩展为下一代数据中心和边缘 枢纽， 实现5G和多接入边缘计算 （MEC） 所需的高 密度及动态连接， 16 使用开放式无线接入网等解决 方案构建更多虚拟化网络。 这些都能为他们的核心 业务提供支持， 从而向订阅用户提供更优质的服务， 并向企业客户销售网络。 超大规模云和服务提供商也在迅速行动， 将智能边 缘能力引入其由数据驱动的各项业务， 包括用
17、例驱 动型解决方案， 例如需要低延迟、 高冗余能力的自 动驾驶汽车和移动机器人； 以及在后疫情时代亟需 提升透明度和韧性的制造供应链。 随着针对数据主 权与合规性的监管制度开始出现， 智能边缘应对此 类要求的能力将被更多机构看重。 有了智能边缘， 就可以将数据安全保存在本地， 留在收集数据的区 域之内， 而无需发送到国外云平台。 17这将吸引更多 社交媒体平台进行投资， 以借助智能边缘能力， 帮 助平台遵守GDPR等监管制度的要求， 包括在本地 匿名处理个人信息。 18 最后， 制造业和移动出行行业 （如汽车制造商和代 驾服务） 日益增长的需求将促进打包式方案和托管 服务的开发。 这将使更多企
18、业更容易获取智能边缘 能力。 新冠危机的出现加快了向云端迁移的步伐， 正在开展第一阶段云转型的企业可以设计出最能满 足其用例需求的 “云端到边缘” 解决方案。 19 智能边缘生态系统的参与者 任何一家服务提供商都无法独自创建一个有效的 智能边缘解决方案。 电信企业、 超大规模业者、 内 容交付网络提供商和科技公司各自提供了解决方案 的一部分， 对实施智能边缘发挥着重要作用。 但对 这些不同的部分进行协调并非易事： 每家机构都力 图实现各自的战略目标， 合作往往伴随着竞争。 因 此， 了解这些参与者各自发挥的作用、 提供的产品 及其如何应对竞争格局， 有助于企业更好地掌握智 能边缘能力。 202
19、1科技、传媒和电信行业预测 9 电信企业： 助推互联网扩张 电信企业在许多智能边缘部署中发挥着关键作 用。 20越来越多的大型电信企业开始销售自己的边 缘计算和物联网解决方案， 以及企业内部私有网 络。 作为边缘生态系统内的服务提供商， 电信企业 可以为其企业客户及合作伙伴提供有线和无线网 络的端到端连接， 涵盖光纤、 电缆、 4G/LTE和 Wi-Fi， 以及针对5G和Wi-Fi 6的高级解决方案。 电 信企业还出租一些能直接接入回程的网络， 并提 供场地将边缘设备和数据中心放置在交换中心。 蜂窝基站也可以出租基站场地用于放置边缘设备， 基站通常直接连接光纤。 21 电信企业面临的一个重大挑
20、战在于， 尽管每年花费 数十亿美元提高网络的现代化水平， 却仍难以保 持在网络连接和通信领域近乎垄断的地位。 许多 通信服务提供商通过IP网络提供服务， 但越来越多 的超大规模业者和内容交付网络提供商正在搭建 自己的网络基础设施。 虽然如此， 但电信企业能将 回程、 5G、 Wi-Fi 6和智能边缘结合起来， 增强托 管连接服务能力， 从而在提供服务质量更高的下一 代网络方面占据竞争优势。 超大规模业者： 实现全球连接 一些全球最具价值的企业又称 “超大规模业 者” 提供端到端技术解决方案， 涵盖云服务、 企业产能及消费者生活体验等方方面面。 这些企 业高度数据驱动， 一方面以此优化并扩展内部
21、运营， 另一方面则通过了解客户和用户来提供更好的服 务并促成持续互动。 超大规模业者通过实施智能 边缘， 将其超大规模能力部署到更靠近观察对象 和服务企业的位置， 从而达成上述两个目标。 超大规模业者面临的最大挑战在于， 如何与连接服 务提供商进行合作并维持自己对数据的管控。 超 大规模网络可能间接地侵蚀通信服务提供商， 尤其 考虑到他们将通过自身平台提供连接服务。 然而， 构建高质量网络难度巨大、 成本高昂， 大规模网络 则更甚， 因此与连接服务提供商合作可行度更 高。 22 随着超大规模业者推进智能边缘部署， 他们将创 建新的概念验证和用例， 从而进一步推动整个市 场采用智能边缘。 例如，
22、 一些超大规模业者将语音 人工智能作为所有消费者服务的关键界面情景。 23 这样就能在设备 （智能手机、 智能扬声器或汽车） 上运行自然语言处理， 而无需返回云端， 可以减少 延迟、 防范连接故障和安全漏洞， 并在提高服务质 量的同时将数据留存在监管辖区内。 对于部署智能边缘能力的企业， 超大规模业者可提 供公共云、 在公共云上运行的IT服务和管理解决方 案， 以及人工智能。 一些超大规模业者甚至管控着 自己的内容交付网络。 他们开发并销售这些智能边 缘解决方案， 从而支持自己在云服务、 支付、 医疗保 健、 交通、 媒体和娱乐等领域不断扩大业务范围。 走向智能边缘：边缘计算和智能化将推动科技
23、与电信行业发展 10 内容交付网络提供商： 力争成为超大规模业者 内容交付网络的开发宗旨就是将内容转移到更靠 近消费者的位置， 以加速早期网络的发展。 从这一 点看， 内容交付网络提供商具有与生俱来的优势。 24 一些内容交付网络提供商正积极寻求并推广智能边 缘解决方案， 为此既要与电信企业和超大规模业者 合作， 又将与之竞争。 25 内容交付网络提供商与许多企业关系密切， 并拥有 业界最高的质量、 冗余、 安全性和交付能力。 当更 多企业需要强大的交付服务能力时， 智能边缘有助 于加强交付网络并提高服务质量。 但一些超大规 模业者和电信企业已经拥有自己的内容交付网络， 目前推动智能边缘发展的
24、领域可能并不需要外部 的内容交付网络提供商。 此外， 内容交付网络公司 与下一批可能采用智能边缘的行业 （如制造业和汽 车业） 并没有密切的关系。 技术提供商： 提供硬件及托管服务 “云端到边缘” 价值链需要难以计数的硬件组件和软 件层为其提供支持。 因此， 技术提供商有巨大的增 长机遇， 可将其产品和服务销售给数据中心、 网络、 内部设施， 以及工厂车间、 智能建筑、 计算机和汽 车等端点。 其中， 对数据中心设备和无线网络连接的需求可能 特别高。 一项预测表明， 到2025年， 边缘数据中心 的市场规模将达到近160亿美元。 26 技术提供商可 以帮助电信企业将交换中心改造为现代化数据中心
25、， 帮助制造企业增强内部设备能力， 并为企业客户提 供智能边缘设备和微型数据中心。 技术提供商还能 提供中间件和治理层， 将混合云嵌入无缝结构之中。 从这个意义上说， 边缘也可以部署混合云。 此外， 并非所有智能边缘解决方案都需要5G， 更多 的可能是针对用例开发包含Wi-Fi、 LTE和5G在内 的混合网络。 这意味着， 一些科技公司可以获得更 多无线网络方面的服务机遇。 最新一代的无线网络 Wi-Fi 6可提供带宽切片、 更好的电源管理， 并能支 持更多设备， 27 从而实现更加稳健和动态的本地网 络。 本地私有网络则可以帮助一些企业减少对云服 务提供商和电信企业的依赖。 尽管如此， 技术
26、提供商在智能边缘市场的地位仍会 受到挑战， 例如一些大型客户 （包括超大规模业者 和电信企业） 在不断构建自己的组件， 以及通过去 物质化将硬件变为软件的行业趋势。 但随着市场不 断成熟， 技术提供商也可以着眼于第二批使用 者他们没有能力创建自己的解决方案。 这一转 变可能是迈向工业4.0的又一个里程碑， 而工业4.0 时代的新一代 “云端到边缘” 架构也将更加标准化 和商品化。 半导体企业： 势头仍在 在轻量级边缘设备上运行人工智能需要专用的计算 解决方案， 如定制化现场可编程门阵列 （FPGA） 和 特殊应用集成电路 （ASIC） ， 以及提升设备、 边缘 设施和微数据中心人工智能算法速度
27、的GPU。 对边 缘人工智能芯片的市场需求已显著增长， 并且在未 来几年还可能大幅提升。 28 为满足这一需求， 越来 越多的半导体企业正在加快生产边缘人工智能芯 片。 29 其中一些正在寻求重大的并购交易机会， 以巩 固自己在下一波机器智能和计算发展浪潮中的地 位。 30 超大规模业者也在设计自己的专用芯片， 支 持其实现最大规模的运营。 芯片制造厂和芯片设计 公司也积极应对， 以满足数据中心、 人工智能和持 续进行的工业系统数字化带来的需求。 2021科技、传媒和电信行业预测 11 结语 智能边缘生态系统中的每一方电信企业、 超大规模业者、 内容交付网络提供商和技术提供商都与智能边 缘及下
28、一代 “云端到边缘” 架构和服务的成功息息相关。 这是一个年轻而充满活力的领域， 却已在数十年间仪表 化、 监控及自动化的计算和网络发展中积蓄了蓬勃的动力。 随着数字化、 连接技术和数据分析的迅速成熟， 智能边 缘已经开始改变一些全球最大的物理系统。 正如之前大规模基础设施升级中看到的， 随着智能边缘应用的扩大， 可能会出现无数意想不到的创新。 企业高管应 积极参与制定 “试水计划” ， 实现明确的业绩和战略价值； 同时应越过智能边缘的表面含义， 着重关注用例、 标准 和结果； 最重要的在于， “边缘” 和 “智能” 只是全面解决方案的组成部分， 方案将有助于实现更快的数据处理、 更 大的数据
29、自主权和透明度， 建成灵活性更高、 适应性更强的企业。 存在的潜在阻力 随着智能边缘市场日渐成熟， 挑战也随之而来。 新 冠危机就是其中之一： 需求被扰乱、 供应链受阻、 盈利下滑、 企业成本上升、 市场前景不明。 此外， 持 续的贸易战也导致供应的不确定性上升， 增加了打 通供应商网络的复杂性、 成本和时间。 在这种环境 下， 需求难以挖掘， 供应变得不可靠。 这些情况将导 致对新兴技术的资本支出更为保守。 因为企业可能 认为， 与实施智能边缘相比， 增强现有的云能力风 险更小， 尤其在需要更多远程和连接服务的危机时 期。 31 在短期内， 构建云迁移的基础架构会是许多 企业的目标， 而边缘
30、开发则主要由大型服务提供商 进行。 此外， 虽然智能边缘的发展机遇日益明显， 但许多 企业可能仍将其视为一种前瞻性的战略投资， 而非 推动当前业务发展的具体途径。 实施智能边缘颇具 挑战且成本高昂， 通常需要在多个提供商之间进行 协调。 与此同时， 标准尚在制定之中， 最佳实践尚不 明确， 众多边缘端点的安全性也无法保障。 32 在经 济发展严重受限的时候， 只有规模最大、 最持久的 企业可能对未来进行投资， 而即便是这些企业也需 要在各个服务提供商之间周旋。 因此， 2021年进军智能边缘领域的将主要是已经 占据市场主导地位的科技行业和领先电信企业， 以 进一步巩固他们在即将来临的变革浪潮中
31、的竞争 优势。 这些早期使用者在未来一年的努力将有助于 证明智能边缘的价值。 而未来两年内， 市场即可能 筛选出最佳实践， 建立标准和互操作性， 并有可能 产生早期企业领导者， 使小型企业更容易采用智能 边缘能力。 走向智能边缘：边缘计算和智能化将推动科技与电信行业发展 12 1. Charles McLellan, “Edge computing: the state of the next IT transformation,” ZDNet, October 1, 2018. 2. 预测基于第三方市场调研及自己的评估。 评估的市场对象涵盖硬件、 应用程序， 以及直接面向边缘计算和智能化需
32、求的服务。 鉴于市场范围太大， 相关预测为方向性预测而非精准预测。 3. Robert Clark, “Telcos need to get in shape for the rush to the edge,” LightReading, September 17, 2020. 4. Patrick Moorhead, “Its official- NVIDIA acquires Arm For $40 billion to create what could be a computing juggernaut,” Forbes, September 13, 2020. 5. Klaus S
33、chwab, “The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond,” World Economic Forum, January 14, 2016. 6. George Leopold, “Edge computing seen transitioning to intelligent edge,” Enterprise AI, September 10, 2020. 7. Patrick Moorehead, “Its official NVIDIA acquires Arm for $40 billion to
34、create what could be a computing juggernaut.” 8. Mark Casey, Jeff Loucks, Duncan Stewart, and Craig Wigginton, Bringing AI to the device: Edge AI chips come into their own, Deloitte Insights, December 9, 2019. 9. Ken Carroll and Mahesh Chandramouli, Scaling IoT to meet enterprise needs, Deloitte Ins
35、ights, June 20, 2019. 10. Ibid. 11. Chris Arkenberg, Naima Hoque Essing, Sanket S. Nesargi, and Jeff Loucks, Unbundling the cloud with the intelligent edge: How edge computing, AI, and advanced connectivity are enabling enterprises to become more responsive to a fast-moving world, Deloitte Insights,
36、 September 8, 2020. 12. Rafael Calderon, Amit Sinha, Ednilson Bernardes, and Thorsten Wuest, “Digital supply networks,” Deloitte, July 2020. 13. John McCormick, “California utilities hope drones, AI will lower risk of future wildfires,” Wall Street Journal, September 11, 2020. 14. Charlotte Jee, “Bo
37、ston Dynamics dog robot Spot is going to patrol an oil rig in Norway,” MIT Technology Review, February 13, 2020. 15. Technology Business Research, Inc., “Telecom edge compute market landscape,” June 11, 2019. 16. Dr. Song Jun, “Challenges another 176 in the pipeline,” Globe Newswire, July 7, 2020. 9
38、. 基于公开季度财务报表所作的分析。 10. Sandvine, COVID internet phenomena spotlight report, accessed November 4, 2020. In the previous paragraph, the semiconductor growth figures are from Deloittes analysis of publicly reported quarterly financial statements. 11. Farhan Ahmad, “FQ3 2020 financial results,” Micron,
39、June 29, 2020. 12. ETF Database, “Cloud computing ETF list,” accessed November 4, 2020. 13. James Bourne, “2020 to be a bumper year for data centre M Kenneth R. Foster, Sachiko Kodera, and Akimasa Hirata, “5G communications systems and radiofrequency exposure limits,” IEEE Future Networks Tech Focus
40、 3, no. 2 (2019). 11. 需要注意的是，衡量功率输出的标准有两种：有效辐射功率（ERP）和实际辐射功率。100瓦ERP约相当于5-10瓦的实 际辐射功率。 12. Behnke, “Is this anything to worry about?” 13. Ericsson, “Base stations and networks.” 14. Behnke, “Is this anything to worry about?” 15. 根据世卫组织的数据，这是因为调频发射和电视所使用的频率通常低于移动通讯，分别为约100 MHz、300 MHz-400 MHz及900-180
41、0 MHz及以上 16. Science Direct, “Transmitter power,” accessed November 3, 2020. 17. Ibid. 18. Wikipedia, “History of television,” accessed November 3, 2020. 19. Wikipedia, “History of radio,” accessed November 3, 2020. 20. EMF Explained, “Welcome to the EMF explained series,” accessed November 3, 2020.
42、 21. Dexter Johnson, “The 5G dilemma: More base stations, more antennasless energy?,” IEEE Spectrum, October 3, 2018. 22. 波束赋形亦被称为大规模天线技术 2021科技、传媒和电信行业预测 35 23. National Institute of Standards and Technology, “High-power lasers for manufacturing,” accessed November 3, 2020. 24. Ofcom, “Electromagne
43、tic Field (EMF) measurements near 5G mobile phone base stations,” February 21, 2020. 25. Full Fact, “5G is not accelerating the spread of the new coronavirus,” March 31, 2020. 26. Wasim Ahmed et al., “Four experts investigate how the 5G coronavirus conspiracy theory began,” The Conversation, June 11
44、, 2020. 27. Covid-19 news and information: summary of views about misinformation），英国通信管理局，2020年7月7日。 28. 英国通信管理局针对英国消费者每周新闻接收量调查的第三周数据，回答于4月10-12日。欲了解更多信息，请参阅 Covid-19 news and information: consumption and attitudes（英国通信管理局网络调查第一至第三周结果），英国 通信管理局，2020年4月21日。 5G对健康无害：打破辐射风险的谬论 36 37 移 动网络运营商在构建并运营大规模、
45、 高 性能无线网络方面具备卓越的能力。 依托 高度专业化的无线接入和网络设备， 以及 紧密集成的专有软件， 移动网络运营商为我们提供 一系列移动服务， 有效连接我们的手机、 平板电脑、 计算机和其他设备。 但由于成本高昂、 灵活性不足 且供应商有限， 移动网络运营商正转而采用以软件 为中心的开放式标准化虚拟平台。 诸多移动网络运营商正逐步采用开放式虚拟化核心 网络， 并取得了显著的运营收益。 如今， 他们将目光 投向了分布式移动边缘网络： 无线接入网 （RAN） 。 为了提供5G服务， 移动网络运营商须更换或升级现 有RAN设备， 因而有机会在部署过程中采用开放式 虚拟化RAN架构， 简称 “
46、开放式RAN” 。 开放式RAN市场仍处于发展初期。 根据我们的估算， 目前全球已部署35个开放式RAN， 1 其中多数为移 动网络运营商在未开发地区、 乡村和新兴市场所进 行的测试。 尽管RAN部署起步缓慢， 但有望在2021 年翻番。 虽然这项技术可能需要三至五年时间才能 完全成熟， 但鉴于其网络设计逻辑以及同运营商需 求的战略一致性， 开放式RAN的应用将加速推进。 在经济和竞争机制的共同推动下， 开放式市场将进 一步蓬勃发展， 如果发展趋势延续， 有望迎来大幅 增长。 据估计， 开放式RAN将以两位数增长率2 迅 速发展， 预计到2025年在整个RAN市场的占比将 从目前不足1%3上升
47、至10%。 4 此外， 如果政府强制 要求移动网络运营商更换来自受限制供应商的5G RAN设备， 增长率可能会更高。 为何选择开放式RAN？ 在最基础的层级， 移动网络边缘的RAN架构由一个 位于蜂窝通信塔顶端的射频拉远单元 （RRU或RU） 和一个与其通信的位于塔底的基带单元 （BBU） 组 成。 RAN采用专有的硬件和供应商定义的通信接口， 其以软件为驱动的功能紧密集成在硬件之中。 虽然这些传统系统在移动网络运营商方面运作良 好， 但却存在诸多弊端。 若要升级或调整无线网络， 即使是看似细微的更改， 也必须更换整个网络中的 实体硬件成本高昂且费时费力。 此外， 连接硬 件的设备和接口因其专
48、有性质， 将移动网络运营商 与最初为其供货的供应商锁定， 难以摆脱既有关系。 新一代无线接入网 开放式虚拟化未来移动网络 Naima Essing, Kevin Westcott, Sanket Nesargi, and Jeff Loucks 新一代无线接入网：开放式虚拟化未来移动网络 38 通过将RAN基带单元虚拟化， 同时将RAN无线和 基带元件中的专有部分更换为基于标准的通信接口， 基于标准的开放式接口能够实现设备的互操作性 和多供应商RAN部署。 这使得网络运营商在挑选 解决方案供应商的最佳组合方面具备更大的灵活 性。 开放式RAN打开了目前由少数供应商占据主导 的市场， 新的供应商
49、得以进入， 不仅能够降低成本， 亦可通过竞争推动更大创新， 同时也使移动网络运 营商免受少数供应商的制约。 5 此外， 虚拟化架构 使运营商能够利用软件推动各项网络功能和智能 自动化， 因此可加速新服务的推出， 帮助运营商更 有效地管理自身网络， 提升网络性能。 开放式RAN并非一个全新的概念。 移动网络运营 商对开放式RAN架构的探讨已有数十年之久。 尽管 呼声甚高， 但由于技术工程和集成方面的难题， 开 放式RAN的应用迄今为止一直进展缓慢， 备受质疑。 同时， 对这一术语的大量误解以及现有可用的技术 方案选择亦阻碍了应用进程。 然而， 随着生态系统逐步发展， 合作关系日渐形成， 供应商持续加大投入， 同时运营商不断开展实验、 试用和部署， 如今开放式RAN的发展势头正日益 增强。 过去几年来， 通过实验室试验和上线部署等 激进实验， 开放式RAN与专有RAN解决方案之间 的性能差距正在不断缩小， 存在的壁垒正被逐步打 破。 持续上升的资本成本， 进一步限制资金灵活性 的国家安全担忧， 以及政府支持供应商选择政策的 推出等因素， 亦在加速推动虚拟开放式RAN架构的 转变。 最后， 开放式RAN的发展赶上了多重技术发 展浪潮
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