5G專網是個大西瓜（三）：合成之難

率先洞察遊戲規則或顛覆規則的玩家，總是能更早收穫一個甚至一串大西瓜，以及“瓜友”羨慕的眼神。

而某種程度上來說，5G專網不是讓各行各業“彎道超車”，而是直接給它們來了一個“換道行駛”。誰先開上這條“新高速”，就能更快迎來換道發展的新未來。相信透過前兩篇系列文章，大家或多或少會覺得5G專網有點意思。但洞悉它的遊戲規則，就比較複雜了。

一方面，5G專網市場的參與者不再是運營商及裝置商，還吸引了AI廠商、晶片商、雲服務企業、網際網路公司等等都參與其中。全球研究機構Gartner的高階研究主管沙利文·法佈雷(Sylvain Fabre)也曾公開談到，“這些網路(5G專網)不僅可以由CSP(商業服務提供商)提供，也可由基礎設施供應商直接提供;不僅僅是傳統的大型基礎設施供應商，還有具有云和軟體背景的供應商”，想要理清它們之間的利益關係並不容易;

同時，5G專網涉及到複雜的技術體系和網路重構。我們知道，目前中國三大通訊運營商已經聯合許多科企業推出了自身專網解決方案、專網平臺及發展路徑。除了通訊技術本身之外，沒少聽到諸如軟體定義網路(SDN)、網路功能虛擬化(NFV)、人工智慧(AI)、雲端計算、移動邊緣計算(MEC)等眼花繚亂的技術名詞。

我想沒有任何一條邏輯鏈，會比“技術”更適合用來理解5G專網的產業遊戲規則。為什麼5G專網前所未有地與其他技術體系產生了深入與廣泛的協同?它們的相互融合又是如何影響整個產業鏈的?解答了這些問題，或許也就掌握了5G能否成功的關鍵。

5G專網的“技術拼盤”

你辛辛苦苦盤著一顆顆橘子檸檬，從“水果拼盤”向西瓜進發;那邊，5G也在專網市場努力拉攏AI、雲端計算、晶片等玩家共襄盛舉，盤出了一個特殊的“技術拼盤”。這大概就是“沒有人能隨隨便便成功”的人間真實吧。

為什麼搭建“5G專網”不能運營商獨自美麗，而要像合成大西瓜一樣變成豐富多彩的“拼盤遊戲”?一切大概要從虛擬化說起。

在前一篇文章中我們提到過，我國目前的5G專網大多是以虛擬專網形式來實現的。原因也很簡單，頻譜資源有限，渴望接入專網的行業增加，要化解“僧多粥少”的矛盾，最直接的方式就是向隔壁公網借點資源來用用。

雖然公網可以很“大度”地共享頻譜，但兩邊使用者的要求卻有很大差異。公網使用者要求就是快準穩，相當於統一發放標準盒飯，領完就走;專網使用者這個要吃雞，那個要吃魚，還得挨個檢查保證“食品安全”。這要是混在一起排隊打飯，那誰也別想吃得順心。

這時候最好的解決辦法，就是為專網使用者專門開闢一條通道，和公網使用者們互不打擾，也就是“虛擬專網”。不過，專網使用者們又提出了額外幾點要求：

1.安全。專網和公網、不同專網之間要能夠相互隔離，自家的敏感資料等關鍵資產要能夠保留在本地，安全性和抗干擾能力都要比公網更強;

2.可用。需要確保最大的可用性，使用者什麼時候來網路服務都能使用，並且在持續時間內始終確保足夠範圍和容量的業務傳輸;

3.互通。專網使用者們如果想改去公網隊伍，將關鍵服務從專網遷移到公網(比如救護車高速行駛中網路切換)，也要能夠實現。

4.服務。作為更高付費能力的專網使用者，自然也要求更高水準的“VIP服務”，比如針對特定需求量身定製系統效能和資源。

按照傳統思路，自然是每個專網使用者都自建獨立物理5G專網。可是這樣成本太高，比起“開小灶”還是在公網“大食堂”各自排隊更經濟實惠。

既然沒有辦法物理隔離，那就只能畫出幾個虛擬區域，來容納公網使用者以及不同行業專網使用者。但依靠原有裝置和技術顯然並不能滿足5G專網提出的新需求。所以，一些新技術也就應運而生了。

在5G專網的“技術拼盤”中，這些新技術也承擔著各自重要的使命。比如切片技術，就像極了“合成大西瓜”中那個最喜歡攔在兩個相同水果中間、不讓它們彼此勾兌的“葡萄”。

網路切片：專網公網就該整整齊齊

兩個水果眼看著就要碰到一起了，結果一顆葡萄從天而降夾在中間，誰也別想挨著誰——這種資料分流、安全隔離的能力，正是網路切片技術的強項，可以將千變萬化的垂直行業應用與公網普通使用者隔離開來，劃分出了多個相互獨立的邏輯專有網路，專網使用者的業務在其中獨立運營，將資料保留在本地。

與此同時，由網路切片(葡萄)所重構的虛擬網路，可以基於應用場景的需求，透過統一的管理和編排對網路資源進行配置與排程，將網路功能、計算資源、儲存資源等進行靈活部署，從而達到高度定製化、個性化的效果。

比如新媒體園區和工業園區對網路的時延、速率、連線數等都各不相同，那麼只需要按照業務需要對頻寬、服務等進行差異化調整就好了。

即便是同一個業務場景，比如無人車上路，也需要不同的網路切片來達成網路資源應用的最優解：高畫質地圖導航的大頻寬需要eMBB切片，自動駕駛的高可靠低時延通訊需要uRLLC切片，車載物聯網應用則需要mMTC切片。

有了網路切片技術之後，相當於在5G專網這個空間裡形成了一個個獨立的網路專區，想放什麼水果就放什麼水果，而不是每多出一個客戶就得買一個新手機來滿足，對於運營商來說顯然是最佳選擇。

當然，玩過“合成大西瓜”的讀者可能知道，葡萄的控制並不容易，誰也不知道下一秒它會滾到哪裡、製造出什麼事故。

沒錯，想要用好網路切片，讓它穩定可靠地發揮作用，運營商同樣也需要克服這一技術帶來的衍生問題：

1.5G網路如何才能有效分切，尤其是疊加上防火牆、DPI等業務鏈，以及專網內部還需要子切片支援的情況下，從哪些角度才能高效快捷、低成本地提供切片?

2.切之後又該如何編排，來打通跨區域資源的管理壁壘，在實現安全隔離的同時讓資源有序流動，實現運營效率最大化;

3.5G終端也需要支援切片，其中既包括智慧手機、智慧汽車等高階終端，也有水錶井蓋、路燈開關之類的低成本低功耗的物聯網終端，這麼多的切片之間如何有效協同。

效率、成本、協同，這不正是人工智慧的拿手好戲嗎?於是，5G專網的“水果拼盤”又迎來了一位新物種——AI。

人工智慧：沒它不可的賢內助

我們都知道，AI在解決高通量計算的資料分析、跨領域特性挖掘、動態策略生成等方面具備天然優勢，拿來搞搞網路資源部署、運維效率最佳化、運營成本控制之類的事情，簡直是“5G剛打瞌睡AI就遞上了枕頭”。

在現有的5G專網解決方案中，AI主要起到了兩重作用：

1.網路切片的全生命週期管理。

從對專網進行切片開始，到開通、保障、運維等整個環節，AI都可以參與其中，透過智慧感知、分析、判斷和決策能力，實現切片靈活性和管理複雜度之間的平衡。

比如前面提到的“怎麼切”，就可以在一開始利用AI機器學習來深度挖掘專網使用者的業務特定，綜合整網可用資源，利用相關演算法來有效判斷客戶的網路需求，實現建網成本最最佳化方案，打造出量身定製的切片專網，避免後續重複建設與損耗。

“切完怎麼編排”，訓練好的AI演算法模型可以對虛擬化資源進行智慧編排與排程，自動輸出策略規則和切片最佳化部署等模型，然後自動將配置引數拆解到各個子網，完成業務啟用。在專網服務過程中，藉助AI智慧分析決策，也可以實時根據業務資料和網路資料、使用者資訊等進行動態評估，基於時間、位置、業務型別、使用者通訊習慣、連線數量等等，形成最佳匹配的控制引數，不斷進行最佳決策和控制。在遇到極端情況或網路擁塞等故障時，也可以提前預警或終止業務、進行流量提速等應對方式，來最大化保障專網的可用與可靠。

而針對“多切片協同”，AI的智慧化排程能力可以基於時間、位置、移動等特性，結合實時網路特徵進行自動分析，輸出動態管理策略，並執行容量最佳化、配置最佳化、資源彈縮、問題定位等操作，可以說是從感知、判斷、調整等整個閉環為切片網路保駕護航。

在理想狀態下，AI可以學習跨領域的5G網路大資料，與5G專網實現高度聯動與自治，產生“隨心所欲不逾矩”的效果。

2.專網成本控制與普惠。

在此前的文章中我們提到，許多無法建設有線光纜的偏遠山區，同樣渴望被智慧化、數字化的技術光環所照耀，但5G專網的複雜度與高能耗，決定了其建設與運維必然會面臨成本難題，對於那些渴望數智化又遠離商業視角的領域，有效降低5G專網成本就成了重中之重。

而AI與5G的結合，恰好是一種相輔相成。一方面，AI幫助5G專網實現了網路資源的精細化排程與最佳化，大幅度降低了人工維護網路的程度，透過極簡運維幫助運營商和使用者降低成本;

與此同時，5G專網的覆蓋也將催生海量資料，成為AI的重要養分，讓各個“行業大腦”有更充分的養料來提升智慧，這也將直接推動AI產業的發展，讓技術可以更快地輻射到更多角落。舉個例子，2020年3月，富士通就從關東電訊局獲得了日本首個商業專用5G廣播電臺許可證，其5G專網部署於新川崎科技廣場，覆蓋面積2.8萬平方米。透過來傳輸由多個攝像頭採集的超高畫質影片流，並透過AI分析快速檢測可疑行為，來保障園區安全。

可以想見，AI與5G的緊密連線，將透過1+1>2的合力，加速推動社會的數智化轉型，讓技術與產業的融合進入良性迴圈的商業軌道。從這個角度來說，沒有AI，就沒有5G專網的規模化落地;沒有5G專網，AI普惠的未來則註定來得更晚一些。

看到這裡，你以為人工智慧技術與網路切片技術的碰撞，就是5G專網的通關密碼了嗎?事實上，它們的合體就如同遊戲中碩大的“半個西瓜”：剛開始激動人心，仔細一看才發現距離勝利還遠著呢。而且此時更需要小心經營，不然失敗機率反而會更高!

“5G專網”這個大西瓜雖然甜，但想要吃到可太不容易了。而現在還欠缺的那半片西瓜，則是“邊緣計算”。

移動邊緣計算：萬千寵愛於一身

故事講到這裡，你也許會理解AI晶片、技術廠商為什麼會出現在5G專網產業鏈上。那麼雲服務商又是來做什麼的呢?

如果不是不可或缺，運營商自然也不想讓更多人來“分一杯羹”。而讓雲端計算在5G專網當中變得不可或缺的，就是移動邊緣計算MEC(Mobile Edge Computing)。

AI登場之後，“算力從哪裡來”就成了投擲給5G專網的靈魂拷問。而MEC技術把移動通訊網路與數字化技術融合在一起，在基站側疊加MEC伺服器，透過虛擬化平臺來提供本地化的雲服務，包括計算、儲存、資料計算處理等能力。

同時，藉助開放式平臺的虛擬化環境，讓第三方應用能夠在邊緣雲的虛擬機器上得以執行，這就給了讓5G基站與專網業務深度融合的可能。

簡單來說，MEC平臺對於以下幾種需求具有極其巨大的吸引力：

一是對時延十分敏感的場景。比如企業專網中常常會遇到的高精度實時影片，直播行業經常會進行的電競、F1賽車、演唱會等需要沉浸式體驗的內容，都對網路的效能要求更高。而在更靠近基站的MEC平臺可以在本地就實現影片流編解碼等一系列計算，會大大提高網路效率。

二是需要高可靠網路的場景。在醫療、車聯網等領域當中，隨著網路規模的擴大、遷移、連線數量等，網路的穩定性和時延要求也越來越高，幾乎不能出現一點疏漏。這時候僅僅依靠雲服務來進行資料處理是不夠也來不及的，而直接部署在行動網路基站側、大幅度接近終端裝置的MEC伺服器，就能夠將提供算力的雲下沉到最近的通訊基站或伺服器節點，實現終端的快速響應。

三是高通量計算與實時能力相平衡的場景。將大規模資料透過核心網傳送回雲平臺進行分析，是雲服務的常規模式。但對於一些實時性比較高的業務，比如說監控影片的實時預警，要等完整影片資料傳到雲上處理再將分析結果下發，會帶來極大的網路擁塞壓力不說，所造成的時滯可能會導致智慧安防系統無法發揮應有的價值。這種情況下，將一些分析應用程式放在MEC平臺上，就可以直接在本地為監控影片提供計算並實時預警和指示，達到智慧化、時效性與低成本的完美平衡。

當然，MEC技術看起來很美，其規模化商用的難度也是讓各個產業巨頭們操碎了心。

第一步，需要搭建起完整的邊緣網路技術框架，就集齊了幾乎國內外的主流ICT廠商共同合作。

2014年，英特爾和華為、諾基亞、AT&T等廠家，透過ETSI標準化協會設立了MEC工作組。2016年，華為聯合英特爾、ARM等釋出了《邊緣計算產業白皮書》，推動OT與ICT產業的開放協作。2017年華為在世界移動大會上釋出了基於邊緣計算的物聯網EC-IoT解決方案，將邊緣計算和雲管理引入物聯網領域。中興通訊也有一整的MEC解決方案，並自2016年開始同國內運營商合作開展MEC應用試點。在國內三大運營商的5G技術白皮書，也無一例外地提到了MEC應用的研究及探討。

第二步，需要建立可商用的邊緣計算業務，同樣是橫亙在整個產業面前的難題。畢竟搭建邊緣計算網路，需要進行通訊基礎設施、原有網路改造、生產裝置更新等一系列隱形成本，還要給運營商繳納相關服務費用，還需要企業對新技術有充分的認知與接受度，這對任何企業來說都是重重挑戰。要開啟這一市場，需要運營商、雲服務商以及第三方廠商等等多方合力，扮演“佈道師”的角色，積極進行市場教育。畢竟只有先把蛋糕做大，才有後面分蛋糕的可能性。

加上了移動邊緣計算(MEC)技術這不可或缺的一部分，5G專網的價值才算是真真切切地完成了，變成了一個令人心馳神往的“大西瓜”。

寫到這裡，本系列可以暫時畫上句號了。但5G技術以及5G專網改變產業的步伐卻不會就此停滯。不出意外的話，在即將到來的上海MWC 21(2021年世界行動通訊大會)上，關於5G的故事將迸發出更多驚喜與新瓜。屆時我們也會第一時間帶大家品嚐最新的5G滋味。

當然，科技之難，遠超於幾分鐘一局的小遊戲;科技之美，也遠勝於畫素組成的水果影像。而科技之於你我生活的意義，自然也不是合成幾個瓜所能比擬的。本系列的出現，只為了讓看似艱澀而朦朧的5G技術，能夠至少曾有一瞬間，變得可被理解、更易想象。

5G的建設者們，不是遊戲人間的玩家，而是飛越喜馬拉雅山的蓑羽鶴——它們跨越了世界上最高的障礙，然後還將繼續前行。