就算5G發牌，運營商也不能盲目投資建設5G

中興解套、5G測試重新提速、也許2018年年底5G就會發牌……但，就算5G發牌，運營商也不能盲目投資建設5G。

5G分配的頻率過高，3.5G頻段起步，就算引入3D MIMO或者Massive MIMO技術，覆蓋能力最多接近TDD@B38。目前就算是財大氣粗的中國移動在省會城市中心城區，也不可能靠TDD@B38實現無縫覆蓋、深度覆蓋，5G獨立組網就更難實現無縫覆蓋、深度覆蓋了。目前比較現實的選擇是5G+4G混合（聚合）組網，其實質與4G+載波聚合是一樣的，差別無非是：4G+載波聚合，各載波都是4G模式，只需要4G+手機即可支持；5G+4G混合（聚合）組網，至少4G載波一個+5G載波一個，至少需要4G/5G雙模手機才能支持。

既然說到終端，不得不承認，5G終端（如4G/5G雙模手機或者3G/4G/5G多模手機）複雜性大增，就算晶元採用10nm甚至7nm製程，功耗上也未必滿足手機續航要求，因此5G手機在2020年前都難以普及。

終端情況既然如此，在三家運營商價格戰如此激烈、運營商已然是微利或負利潤情況下，何必要投入巨資大規模建設5G？

為eMBB？——要提升網路容量，eMBB在5年內不是必須的；5年內，靠FDD B3/B1、TDD B40/B41擴容+Pre 5G技術的4G AAU，4G網路容量還有很大提升空間，且成本便宜；最重要的是，只要是支持FDD/TDD的手機，就算只支持Cat4，也能享受百兆峰值速度、平均20~30M速度。

為mMTC？——NB-IoT才建起來，應用都還沒有做起來，現在搞mMTC，NB咋辦？

為uRLLC？——個人認為此需求完全是偽命題，只是一群商人故作高深的騙錢把戲！例如百度或谷歌研發中的無人駕駛汽車需要依靠uRLLC的1ms時延嗎？但凡有點腦子的人都知道無人駕駛汽車的設計者都採用汽車本地AI實時處理+雲端AI深度學習，本地AI和雲端AI是結合的，無人駕駛汽車在行駛中的實時判斷和處理絕對要放在汽車本地AI進行，如果遇到某種情況，汽車本地AI不知如何處理，系統只能做立即剎車處理，確保安全後再將情況上報到雲端、由雲端AI來給出下次遇到類似情況的處理方式，再發送回無人駕駛汽車的本地AI——這個過程，並不需要無線蜂窩網延時多低、也不需要什麼邊緣雲計算，而是純OTT方式。說白了，百度或谷歌之類研發無人駕駛汽車的互聯網公司，如果他們相信了uRLLC的鬼話，那他們的無人駕駛汽車早就廢了；互聯網公司肯定不傻，他們的無人駕駛汽車AI設計肯定不會受限於運營商無線蜂窩網。無人駕駛汽車用來確保安全性的，必須是本地AI、而不是雲端AI。

運營商，該醒醒！什麼網路切片、邊緣雲計算，都是用來忽悠的。現在看不到運營商自有業務有需要部署邊緣雲計算，也看不到互聯網公司有租用運營商邊緣雲計算服務的需求。

5G的3種場景，只有eMBB相對比較實用，算是全民不限流量後，確保人員密集的大中城市主城區無線上網速度的保證。當然，上面提到eMBB只是用戶流量需求大爆發情況下可選方案之一；其實，在未來3-5年5G手機仍不普及情況下，與其耗費巨資去建設5G/eMBB，還不如規模建設採用5G技術的Pre 5G（或者叫4G+++）技術，一方面兼容現有4G手機；另一方面也可以成倍提升4G網路容量。

來自：通信人家園

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