2月26日，一年一度的世界移動通信大會（MWC2018）上，5G當仁不讓成為一大技術主角。步入華為、中興、愛立信、高通、英特爾等科技巨頭們的展臺，“Leading 5G、Perfect 5G、Boost 4G to 5G”的標語似乎在宣告著5G商用時代的正式到來。

除5G之外，機器學習、人工智能和云計算被視為自動駕駛、智能汽車等領域的關鍵技術，但5G是否是那最后缺的那一環？5G對數據收集、存儲、處理和應用帶來的影響究竟如何？

網絡是否越快就越好？

5G的噱頭主要聚焦在網速的提高上，但這是物聯網和自動駕駛汽車等應用案例的關鍵嗎？

Sierra Wireless公司物聯網解決方案副總裁兼總經理Olivier Pauzet表示：“或許對于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，而不是網絡速度?！斑@限制了物聯網應用的增長，它使用低帶寬、低功耗的物聯網設備，并且在物聯網“深度邊緣”的處理能力有限。數據編排，而非更高的網絡速度，能真正地幫助更好地處理這些邊緣設備上的數據，從這些設備提取數據，將此數據與云中的其他數據源集成，并更新這些設備上的安全性和其他軟件“。

市場調研機構IHS發布的5G經濟報告預測，到2035年，5G將在全球創造12．3萬億美元經濟產出并創造2200萬個工作崗位。其中，中國將獲得950萬個工作崗位，位列全球首位，遠超美國（340萬個）。

可靠性至關重要——依靠云計算實現自動駕駛的想法不靠譜

在很多方面，汽車正在成為“車輪上的大型計算機”，并配備了許多傳感器，如激光雷達。激光雷達傳感器發出一個光脈沖并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。

這些傳感器以及其他必要的系統（如GPS）導致每臺自動駕駛汽車每駕駛8小時就會產生和消耗大約4TB的數據。而如果反應緩慢，很可能會導致致命事故。

為了適應這么大量的數據，今天許多公司正在將他們的計算轉移到云中，但未來這種動作會越來越頻繁。

邊緣計算的目標是快速處理數據，而不會在廣域網上傳輸時產生延遲。

“大多數自動駕駛車輛都在開發這種技術，只需最少的連接互聯網即可運行，大多數時候他們在開車時向互聯網報告特定的統計數據，但算法和地圖已經預先加載到車上，我不認為網絡速度是一個巨大的限制因素，除非它變得更加可靠“。Mesosphere公司指出。

Scale公司首席執行官Alexandr Wang也贊同可靠性更為重要的觀點。Scale是Sensor Fusion Annotation API的制造商，用于激光雷達和雷達點云數據，為自動駕駛汽車、無人駕駛飛機、地圖等提供動力。它還為世界上一些最先進的自動車公司提供培訓數據，如通用Cruise、Alphabet旗下Waymo、優步和本田。

“最大的問題是連接的可靠性，如果汽車依賴云處理步驟運行，肯定會出現連接失敗并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，才能讓任何汽車制造商確信他們可以在任何真實的世界環境中都可以依靠它。它必須要變得更便宜、可靠和快速。