.在疫情之後,台灣的安控業可以怎麼佈局(策略執行篇)……

Coronavirus: the Economic Impact 



3S MARKET 施正偉

2007 年底,我獲知海康威視將投入攝影機的製造領域,心想海康投入這中國深圳螞蟻雄兵的紅海勢力,是不是頭殼歹去?直到 2008-2009 之際,才知道是我忽略了一些局勢的演變。


安控業佈局,國際競爭者的基本評估很重要
如果把中國安防產業,看做成大自然的野生動物世界,海康像是勇猛的獅子,大華像禿鷹,中國其他過去一線廠像野狼,深圳那一幫像是小土狼。而海思等零組配件供應廠像是豐厚的水、草資源,這樣形成的生態圈,讓中國對國際的安控市場,在過去十年,鯨吞蠶食所有的獵物。

台灣、韓國的廠商就像不同種族的獵人或部落;過去用品質、技術、精準如期的交貨,卻不敵中國螞蟻雄兵的價格優勢,還有中國從世界以各種手段,取得的晶片、軟體技術,像病毒變種般的催眠工具,讓國際的獵物個個都成了溫馴、且乖乖等待被吃的小綿羊。


美國安控市場對於台灣的機會與威脅
直到四年前美國大選後,川普上任高喊美國製造,改變了一些情況。我在上一篇「在疫情之後,台灣的安控業可以怎麼佈局(前述篇)……」的分享,有探討一些晶片的供應變化;還有日前傳出川普對抵制華為,態度出現軟化的現象,我在臉書動態上也分享了個人的看法。

以下是從網路資訊來源,關於川普態度出現軟化的較詳細報導:

儘管近期美國政府陸續傳出,壓制對中國技術輸出的消息,但近日美國總統川普卻在推文中直接反駁這些看法,稱不能以國家安全當藉口而不與中國做生意。

這可說是白宮鷹派的重挫,川普在 Twitter 上,表達了與幕僚完全不一樣的說法,令市場相當震驚,當然也受到科技業的歡迎。原先美國打算禁售,中國自航太發動機到半導體在內的高科技產品,以避免其獲得更高的技術。

但川普明確表示,不應以國家安全為由,來禁售產品給中國,國會所擬議的那些法規是荒謬的,美國應對外開放,不能讓全球認為美國是很難做生意的對象。

不過川普其實並未提到,是否將對華為放寬限制,甚至強調對華為的態度仍是相當嚴厲的,主要應還是針對通用電氣發動機出口問題,因為川普不希望美國的訂單跑掉。

不過很明顯地,川普開始疏遠白宮鷹派,他還向記者表示,擺在他桌上的東西與國家安全無關,包括半導體問題。短期之內,擴大對華為的出口限制,似乎也不太可能會通過。

當然這也不是川普第一次,與自己的幕僚唱反調,在 2018 年中興案的時候,川普就曾在與中國主席習近平談話後,推翻了商務部進一步限制中興通訊的決定。

且自去年開始,川普就表態不願意禁售華為,所以此次推文受到科技業的歡迎,半導體行業協會馬上也發文稱讚川普的善意,並強調禁止銷售非軍事敏感的晶片是不合適的。

但在 5G 布局上,川普可能就沒有那麼容易放手。中國在全球 5G 通訊的領導地位,仍然相當強悍,且如英國等歐洲盟友並沒有真正答應要排除華為設備,雖然美國對歐洲施壓的外交力道,並未真的減弱,但目前來看成效並不佳,預期也仍然會是今年重要的國際政治議題之一。

總體而言,雖然白宮還未發出正式聲明,但知情人士已表示,原本計劃在 2 月 28 日內閣會議上,討論的擴大華為出口限制議題已被取消,而商務部也將遵從川普的意願,繼續給通用電氣發放引擎出口許可。短期之內,應不會造成新一波的市場衝擊。

……………………………………………………………………


當然,明眼人一看大概可猜到,川普這番話是在做選舉鋪路,雖然背後也牽連台積電為海思做封裝的因素,其主要還是來自於量最大的手機,以及消費性電子產品的晶片,對於美國市場的影響。

但是華為背後有敏感的投資背景,還有那 28 家被川普列為限制輸入美國的監控設備、語音與人工智慧應用等廠商,卻又是另一個影響關鍵。

疫情之後,國際市場的機會與威脅
春節後的一個多月以來,3S MARKET 一直向國內、國際一些業者探詢,有關武漢肺炎疫情的影響。在國際上,一帶一路的鬆動、產業鏈的斷鏈,還有連帶引發的搶資源效應,都一一如我們探討與分享的議題,陸續上演。


中國目前情形
上週,特地向台灣業者與對岸業者聯絡,有關中國全面復工的情形,所得到的結果是,如政府、交通……等相關公共事務人員,要求優先復工到位;如果小規模且運用所在地勞工比例高的公司,大多已就位到一定程度。但規模較大如超過五百,或上千\萬倚賴大量外省勞工的企業,大部分還在三、五成的復工率。

國際間討論斷鏈危機、經濟蕭條隱憂
還有我陸續在臉書動態上分享,來自 Bloomberg\CNBC ……的報導,關於中低價產品如在北美一百美元以下的鞋類產品、美容業(所需耗材來自青島、廣州、義烏)、消費性電子產品;歐洲的汽車零件……幾乎重工業到民生應用,無一都已發生缺貨、缺料警訊。這些連帶美國上週股市狂掉一整個星期,都讓人聯想到是否疫情將觸發經濟的蕭條,是否會再次來臨?

很多專家與國際大廠,都提到未來分散供應鏈來源,而不再集中於中國的趨勢,將會越來越明顯。但是一些專家也都提到,這些到 2020 年底前,都還難以百分之百實現,意思就是今年搶原物料、搶工,可能會是市場常態。而這些現象,再對應到全球各產業、各領域、各市場,哪些將會是重災區就不言可諭了。

從低階到高階,無一倖免不受到這次武漢肺炎疫情影響。我在2\27 臉書動態分享提到:武肺病毒打亂了全球各國、各行業、各公司,原訂在 2020 的佈局。很多國際企業開始驚覺,不能再把供應鏈資源,主力放在中國。

全球供應鏈板塊勢必將重新組合,台灣在未來全球可能的板塊重組上,要從什麼角色上出發?正在考驗即將延續執政的小英政府團隊,同樣也在考驗台灣各行各業的經營階層……

新冠疫情爆發,在全球電子業搶資源的效應下,今年中國安防業想大量輸出到國際市場,恐怕很難了。所以,過去十年來,台、韓被中國安防廠商搶佔的 OEM\ODM,以及市場的通路,有一部分理論上將有機會回籠。


美中貿易問題,安控產業板塊變動探討
可是去年美中貿易問題正式端上檯面,中國海康、大華所遺留下來的空缺,台韓除晶睿、彩富、韓華撿到少數幾支特殊砲之外,據說台灣電子五哥才是真正撿到大量的槍。這些就是所謂大品牌的 OEM\ODM 市場,在整個全球市場所佔比重,大概在三成上下,另外就是一般的通路市場了。

如果維尼先生,全部履行美中盤判第一階段協議,中國正值災後重建,美國也因此獲得農業的採購,川普或將鬆綁對華為海思的限制,甚至解套去年十月那些,包括海康大華的監控與 AIoT 的 28 家公司,美國市場將回到新冠疫情爆發以前,大品牌的 OEM\ODM 最多執行到 2021,恐將一一再回鍋到中國這幾家龍頭、龍身的廠商。

美國與中國的政治變數
因為以共和黨的川普來說,贏得大選持續執政是第一要務,而美中貿易問題處理上,川普更不希望看到,維尼被其他米老鼠、唐老鴨等其他中國內部的勢力換掉。如果棋路這樣走下去,去年美國一堆通過的友台法案,以及軍購案等,雖不至於翻盤,但勢必載浮載沉。

以上只是假設情境,會不會真的發生?只能說走向未來,任何推演都該假設,並準備配套方案。不談那些美中兩國的經濟政治因素,假設所有情形仍維持如現在,美國持續限制華為海思,繼續卡關 28 家監控與 AIoT 公司,台灣安控業有多機會?


晶片資源爭奪戰
就目前所知,台灣 IP 影像晶片業者,以目前零散的形式,與監控與 AIoT 公司接觸;或擁有 DVR CODEC 方案者,目前也只透過一家以上的管道,去接觸銷售市場的做法,恐怕美國市場目前因海康、大華被限制,以及海思漏洞,所騰出的市場空間,台灣廠商目前的做法,想掌握這樣的市場空間,機會不大。

最主要就是各幹各的,像美國這樣的一個大市場,不會允許這樣的機制,而且美國已享受且習慣於完整產業鏈的供應。所以國際有些評論都說看好韓華,因為這家前身是三星電子集團的規模,要大上海康好幾倍。

至於 IP 影像解決方案,雖然台灣晶片業者多達至少六家以上,但仍在一般等級,安霸與海思都有或即將推出高階方案,台灣目前這種小圈圈、各幹各的做法,不但想要升級沒有足夠的廠商當後盾,在中低階的市場也要面對海思、上海富瀚、國科、中星微、安凱、北京君正……,至少也是五、六家以上的市場割喉戰競爭。

台灣晶片的優勢,在於台灣晶片產業的經驗與好評,沒有像華為海思有敏感投資者的包袱。但晶片業者要存活,必須有背後的市場量做支撐。雖然有監控業者說,至少三、四家晶片都已成功登陸,同時也被拿回來打台灣監控業者。如果這樣的說法屬實,對照很多廠商仍然堅持只想用海思方案,這樣只是繼續惡性循環下去,犧牲的代價就是未來台灣的市場空間,以及未來的競爭力!


兩岸產業型態比較
台灣安控產業,不像中國的安防產業的情形,已經建立起供應鏈-廠商-應用市場(最大的有利市場是公安),三位一體的生態系。

對經營國際市場來說,中國廠商可能還帶有一些民族意識色彩,而實際上中國廠商做外銷,那種偷吃步,可以犧牲眼前,卻等著退稅,台灣廠商卻要靠外銷,才能生存的下去,這兩端不平等的競爭,這十年來台灣所吃的悶虧,難道都不想改變突破嗎?特別是這次武肺疫情後續效應,勢將改變國際供應鏈板塊生態,我們台灣確實應該做出產業的調整。

從去年到目前,3S MARKET 仍非常地積極,直間接在結合美方一些產業資源,包括:AI、智慧影像平台、3D 技術、資安 …… 等的技術資源,並努力連結台灣已有的產業結構。


策略執行先佈局、也要模擬推演驗證
我必須再強調一次,美國對中國安控產品,存在很多資安威脅上的疑慮。但是美國也吃到了中國低價的嗎啡,還有中國完整供應鏈的優勢。台灣要比中國提供更具亮點的優勢,才能逐步擁有美國的市場。而這些就必須從場域應用、技術結合、產品系統聯合做起。

幾家廠商也知道,去年某美國資安技術領域的公司,3S MARKET 安排與國內幾家代表性廠商與單位洽談。後來美方這家公司,一直希望委由 3S MARKET 幫他們推廣在台的業務。但與相關配合夥伴討論後,我們暫時婉拒。原因就在對的技術,卻是不成熟的商機模式。

而今年 1 月 31 日,美國國防部發布,將開始要求承包商具備安全認證的資格。剛好與我們告訴這家美方的資安公司,以及去年我們為何安排幾家家接洽的公司,以及必須從場域應用、技術結合、產品系統聯合做起,這樣的產業供應鏈串聯,完全應驗,印證了 3S MARKET 的推演是正確的。


剖析海康威視
回頭來看,我一開始提到的海康。我不清楚台灣安控業界,怎麼去看海康威視這家中國的超級巨人?陸續以來,我在一些分享文章上,也多次提到這家公司。這家公司,會從根本沒人在意,到變成第一大,不是靠運氣,更不是上一篇分享,我提到一家廠商說,因為陞泰、悠克賣太貴,因而有了海康與大華。

我也曾不只一次說,絕對沒有不敗的巨人,儘管胡揚忠說安防大勢已定。不過,我提回來海康,是要對映海康之所以有今天,靠的是策略運作,不是靠價格。從我的角度看海康,這 18 年來三次營運策略的改變。

海康威視的三次企業蛻變
第一次是在他們成立後的第三年 2003 年,在中國全國設立了四十個直營點,直接針對公安單位市場。此值中國政府推動平安城市的前期,3111試點工程。

全國佈局加上搭上後來的平安城市列車,其他民營安防企業忙著炒房,海康則不斷深化在產品與技術領域,大膽採用德州儀器與飛利浦的硬體壓縮晶片,有別於中國市場上當時盛行的所謂軟壓板卡,以及一堆打著韓國 Kodicom 的偽卡,在硬壓的處理速度及畫質呈現優勢下,平安城市中期的各種如上海世博、北京奧運……各種大項目的得手,都讓海康與傳統市場上的競爭者,拉開越來越大的差距。

對比這段時間,台灣因 911美國恐怖攻擊事件,全球興起安全監控設備的大量需求,瞄準全球市場,大部分安控製造業逐漸淡化對中國的接觸,但二線業者及通路商,卻逐漸與中國廠商越走越近。另外,由於傳統類比廠商,過去對數位與網路的技術排斥與敵視,兩岸在技術資源的運用,也差距越來越大。

第二次海康的轉變,就在 2008 年。海康此時宣布進入攝影機的製造行列。事實上,這是海康從單品製造,轉型為系統化廠商的改變,一個很重要的過程。

而因為先前採用最高端的 TI 與 NXP 的 DSP 晶片,練就軟體、韌體、硬體整合的底層功夫,這些技術門檻,至今傳統類比廠商,很多已經望塵莫及。甚至連 IP 監控業者,如果沒經過這些底層功夫的挑戰,以及市場的現實洗禮,都不見得有能力與海康過招。

第三次轉變,大概是三、四年前左右。胡揚忠說,海康已再轉型為一解決方案的供應商。海康過去在城市監控、大型專案監控、館場監控都有豐富的經驗,並藉中國的一帶一路輸出全球。海康的成長,如果以速度來說,在全球監控業中,已經是絕無僅有。

但大的背後,也開始出現副效應。這包括海康的內部問題,還有中國同樣這四年來,開始在熱捧商湯、曠世、伊圖這些新秀,海康開始被視為老叩叩的傳統廠商。

特別從去年開始,川普連連使出殺手鐧,海康股價連挫多日。而這次武漢肺炎疫情,海康是否也會受到連帶的池魚之殃?這部分已在上一篇的分享,已做過一些探討,在此就不多加描述了。

我分享我對海康的觀察,目的在我們到底了解這家公司多少?當我們有機會,從這些廠商拿回美國市場時,這機會背後的 SWOT 會是什麼? 3S MARKET 與一些我們台灣業者朋友,在這方面已經討論超過半年的時間,我確信至今安控產業大部分人,可能都還沒注意到這個很現實、很重要的議題。


找出台灣產業競爭優勢與美國市場空間
再來看看台灣安控產業有什麼優勢?我先前提到中國已有完整的產業供應鏈,再加上目前有全世界最便宜的 BOM COST,台灣沒有這條件。交貨期準、品質穩定,不能老是再拿來當亮點。想進入美國市場,以目前單打獨鬥的模式,絕對無法切入主流市場。想進入美國市場,首先還是要想想,究竟美國安控產業需要什麼?

從短期來看,類比監控的市場,目前中國產業鏈也被新型冠狀病毒所感染的情勢下,2020 全球類比監控市場的空缺,台、韓有很大的機會空間將會補上,然而很多組配件仍然掌握在中國廠商的手中。

所以這塊市場別想全吃,而是讓我們台商從中去建立起策略性的合作夥伴。這塊低毛利的市場,重點在掌握資源與產業鏈串連,這是優先要建立的策略性思維。

就中長期來說,市場的變數仍然很大,台商要長續在美國市場,必須先做好台灣的產業鏈生態。我曾多次在 3S MARKET 上,分享我對美國安控市場的觀察看法,主要是我過去經常跑美國的安控展。

事實上,美國雖然市場大,但是卻不像歐洲那麼國際化。 像有些台灣廠商每年會去參加的 ISC WEST,這個展主要的參觀者是美國當地的 Dealer 及 Installer。台灣廠商想做 OEM\ODM 或想找代理商,接觸這些階層是沒有太多意義的。

換一個角度來看,美國安控產業有量的需求、有系統整合周邊的資源支援需求、有在地製造的需求,部分廠商有國際銷售的需求,這些需求如何讓他們實現,才是真正打入美國市場的關鍵。


結合台灣與美國核心需求,合作才能長遠
所以從美國有在地製造的需求來說,台灣廠商應該思考,台美如何互相協助建立互補的產業供應鏈,是一個重要選項。美國是個大市場,亞洲各國都希望把產品賣進美國。

因此,台灣如何與美國在科技領域,建立起互相協作的國際供應鏈,是一個很重要的產業發展策略。

疫情之後,黑天鵝滿天飛,台灣安控如何突圍
新冠病毒疫情在二月底,突然間在日、韓、伊朗、義大利等國家大爆發。二月的最後一週,美國股市四天連掉四千點,市值蒸發兩兆美元。若合併全球股市計算,則四天之內消失掉了六兆美元。


如果中國以外這些國家的疫情,不能在三月中旬畫下持續擴散的中止點,所有的經濟預測不只是再次下修,恐怕要重新預估,因為所有的評估因素,可能全受影響而改變,錯誤的數據將無法得到合理的推估值。

從 CNN 發表疫情對全球前十二大經濟體,影響的探討,還有全個主要財經媒體對供應鏈衝擊的探討,隱約都指出,中國的一帶一路策略,可能不妙!

形成執行策略、建立典範、輸出模範
這個情勢台灣一樣中槍,但也帶給台灣一個轉型機會。這個轉型要從技術聯合面、產品結合成系統面、市場應用面、國際互助協作面,四個面向去 Mesh 進行。


前面我提到,中國的安防產業已經供應鏈-廠商-應用市場,三位一體的生態系。台灣內需市場沒有中國市場的規模,所以必須用上面我所提到的四個面向去應對。

所謂技術聯合面,從上游的晶片,結合到相關的監控產品,再透過裝置所需周邊的聯合,並結合 IoT\AI\Network\Cybersecurity\Cloud\Edge,形成一個產業應用互補結構。

這個運作,3S MARKET 已經運作了超過三年,相信這裡所提到的技術、產品,以及 Installer\SI\VAR\Channel\Manufacturer 相關業者都已了解,3S MARKET已結集了很核心的產業資源。

產品結合成系統面,這是目前相關產業必須努力突破的運作。事實上,這就是智慧解決方案的產業發展。台灣一些業者流行小圈圈的策略,通常兜出的系統解決方案,已經無法符合應用市場的要求。

相信很多業者也看到,3S MARKET 在產業協作資源的連結,也不斷在努力運作。智慧解決方案要達到一個該有的系統完整度,如果僅從單品的角度出發,就難以被應用端所青睞。

市場應用面,我所指的是如何做到精準行銷。很多人都說,我談得太大、太空泛。事實上我們一直在朝產業核心運作的方向進行。


精準行銷必須利用「行銷漏斗」的戰術,將 B2B 供應鏈做基礎緊密的綑綁。3S MARKET 一直也在扮演在應用端-規劃裝置端-供應端的統合,針對場域應用,進行產業精準行銷。

在國際互助協作面,3S MARKET 也一直在直間接的連結產業資源,包括國際 AI 新創圈、國際的技術資源 …… 等。

3S MARKET 所扮演的是一個小齒輪,必須透過業界廠商共同投入,形成迴圈效應。 

.通往 5G 之路:有「 AI 」的 5G

5G-IoT-Edge-ML/AI: Technologies That Will Transform



來源:宽带资 作者:王海宁  

歷史發展至今,深度學習與大數據引領的第三次 AI 浪潮正在進行,無線通訊技術已經走過 1G、2G、3G、4G,全球的運營商都開始談論 5G 網路。在這樣一個時點,兩項備受矚目的技術出現了交匯的契機。

5G,5G,AI

一直以來,人工智慧和無線通訊技術,都在各自的軌道發展,各自經歷萌芽、爆發、沈寂、復興,彼此卻沒有太大關聯。

蒙著一層科幻色彩的人工智路概念,其實已經誕生了60多年。一般認為,1956 年的達特茅斯會議是人工智路這一概念的起源。約翰·麥卡錫,1971 圖靈獎獲得者,是當年這場會議的發起人。人工智路夏季研討會(Summer Research Project on Artificial Intelligence),這個全新的會議主題,讓他成了第一個正式使用 AI 概念的人。

在這場會議的半個多世紀前,義大利人伽利爾摩·馬可尼,剛剛實現了人類歷史上首次無線電通信,雖然當時的通信距離只有 30 米,但也算敲開了無線通信時代的大門。

歷史發展至今,深度學習與大數據引領的第三次 AI 浪潮正在進行,無線通訊技術已經走過 1G、2G、3G、4G,全球的運營商都開始談論 5G 網路。在這樣一個時點,兩項備受矚目的技術出現了交匯的契機。


5G 和 AI 是密不可分的兩大策略發展領域
5G 和 AI 是兩大毋庸置疑的策略發展領域。從 5G 的角度來看,GSMA 在 2017 年發佈了一個白皮書——《 5G 開啓無線連接與智慧自動化的時代》,這份報告為全球的通訊行業,描繪了一個非常美好的前景:到 2025 年,5G 的連接數量將會超過 11 億,約佔全球行動連接數的 12%,覆蓋超過全球 1/3 的人口數量。5G 也會為電信商帶來超過 2.5% 的年均複合成長率(GAGR),2025 年,收入將達到 1.3 萬億美元的體量。

這份報告同時還對全球 750 位電信商的 CEO,以及設備商的高級項目經理做了一個調研,其中包括「5G 將主要支持什麼業務?」。結果顯示,83% 的人都選擇了 AI 驅動的業務。可見,AI 驅動的業務會是 5G 主要的應用場景。

從 AI 使能 5G 這個角度來看,AI 其實可以用在各行各業,不只是通信行業。經歷了這幾十年的發展,電信行業將是 AI 最大的細分市場,Tractica/Ovum 的全球調研報告指出,到 2025 年,全球電信行業對人工智慧軟體、硬體和服務的投資,預計將達 367 億美元。電信行業的 AI 年收入額將以 48.8% 的年複合成長率,從現在的 3.157 億美元,成長至 2025 年的 113 億美元左右。這個體量也是相當大的。

但是我們可以透過對比發現,電信行業 AI 的體量,比起 5G 的體量還是要小很多。5G 是 1.3 萬億美元的收入,AI 是 113 億美元的收入,差距 100 倍以上。我們把 AI 投入到電信行業,如果能把 5G 的收入增加 1% 或 10%,把 5G 網路建設的成本降低 1% 或 10%,對點信商來說,那將是一筆非常可觀的收入。

因此,5G 和 AI 是密切相關、互相促進的一種關係。


5G 促進 AI 應用發展
相比 4G 網路,5G 主要是在用戶的吞吐量、端到端時延與連接密度方面,有非常大的增強。正是因為這種增強,5G 網路能承載許多 4G 網路,現在無法承載的智慧業務。

比如智慧醫療,像遠端手術這類場景對時延、圖像辨識的要求非常高,用 4G 網路承載可能滿足不了圖像傳輸的時延、頻寬的要求,而 5G 具備低時延、大頻寬的特點,它可以針對智慧醫療中的遠端手術,做很好的承載。

比如智慧交通,未來在 5G uRLLC 低時延的場景下,自動駕駛也可以得到更好的支持。還包括智慧家居、智慧電網、智慧農業這種 IoT 類的,它們對連接密度有非常高的要求。

 5G面向高密度連接的 mMTC 場景,也能為這些智慧業務提供非常好的承載。還有工業自動化,它對時延的要求和自動駕駛不相上下,需要精確地控制一些工業設備,來完成各個零件的組合和裝配。未來有了 5G 網路,這些 AI 驅動的智慧化業務都能得到更好的發展。

另外一方面我們來看,為什麼 5G 網路的商用部署,離不開人工智慧。人工智慧已經發展了 60 多年,我們的通信網絡也不是現在才有的。那為什麼人工智慧到了 5G 就成為必不可少的技術呢?我們從三方面來看:1. 新型網絡架構;2. 新型空口技術;3. 新型部署方式。


新型網路架構
在 5G 路,我們引入了 SBA(Service-based Architecture)網絡架構和網路切片。網路切片可以針對用戶的需求,來組合切片中用到的網元和虛擬網元;根據業務量的變化,動態地分配虛擬網元的資源,或者是承載資源。

但這種按需分配,和網路架構層面的動態調整,是傳統的人工手段無法支持的。傳統的網路架構調整,週期是以年計的,一般以年為週期來規劃和部署,一旦部署下去,長時間內不會改變。未來,這種網路資源方面的調整,很可能會以小時計。這種高頻率的,針對網路資源的精確投放,就需要人工智慧技術來輔助實現。


新型空口技術
5G 空口兩個最重要的特徵:一個是 Massive MIMO,或者 3D Massive MIMO(大規模天線);另一個是高頻通信。Massive MIMO 帶來天線數量的增加,功率的增加。按已經能看到 5G 頻率和 4G 頻率的對比來說, 5G 頻率比 4G 頻率基本上會高至少一倍。

4G 從 1.8G 到 2.5G,5G 從 2.6G 到 4.9G。這個頻率的升高意味著,每個站點覆蓋的面積會變小,站點的數量會變多。據我們已經瞭解的,5G 基地台的耗電量,最低也在2700千瓦左右,至少是 4G 基地台的 3 倍。所以大量地部署 5G 基地台,會給我們帶來非常高的耗電成本。

因此,我們一定要引入基於人工智慧的手段,來做 5G 基地台的節能,包括 Massive MIMO 智慧化的配置,根據用戶分布和場景的智慧化辨識,來考慮的一些智慧化的載波關斷技術等等來優化無線網路。


新型部署方式
5G 核心網都是基於虛擬雲化部署的,另外引入了一個重要的概念,邊緣計算(Multi-access Edge Computing, MEC)。未來有很多 5G 網元會以虛擬化的形式,部署在數據中心,而且這個數據中心的數量會很多,除了大區的省市的,還會有一些邊緣的,甚至下沈到接入局所,一些有條件的機房,也會放這些伺服器,比如去做 5G UPF(User plane Function,用戶面功能)的下次,面向本地業務的平台部署,和流量卸載等等。

在承載同樣業務量的情況下,伺服器的耗電相比傳統的網路設備來說,也會有較大的增加。所以,從部署方式來講,我們也需要引入一些人工智慧和大數據的手段,去做數據中心的節能,對機房整體制冷系統的控制和節能,來減少OPEX(Operating Expense)的支出。

從以上三個大的方面來講,5G 是電信商面臨的最複雜的網路,需要大量的投資,包括固定投資和營運的投資。很多 5G 網路的維護工作,是傳統的人工方式沒有辦法滿足的,迫切地需要引入人工智慧手段,來支撐 5G 網路真正的大規模商用部署。


AI 在 5G 中的應用場景
應用場景 1:5G 端到端切片智慧編排和營運 
1. 5G 端到端切片智慧編排
(1)採集數據,掌握網路的即時運行狀況

(2)利用人工智慧技術,根據歷史數據和即時數據,對網路業務以及相應的資源需求,進行預測和評估

(3)給出恰當的建議措施(如網路切片的擴充、縮編、變更等)

2. 5G 端到端切片智慧能營運
網路切片不是一段核心網,或無線就能搞定的,可能是無線加上承載網加上核心網。對用戶來說,這種快速的開通和按需變更,要能做到端到端的自動化管理。引入切片服務智慧客服,能夠提供智慧化的交流、咨詢、切片套餐推薦等服務,並完成智慧化的端到端切片業務開通。


應用場景 2:基於 AI 的 Massive MIMO 參數優化 
5G 引入 Massive MIMO 技術後,無線側配置參數的 pattern 組合,有了指數級的增加。我們瞭解到,3G 無線配置的組合是 13 種,4G 大概有 283 種,5G 大約是 13000 種。

就算可以梳理一些基本的配置模板,但在後面的優化過程中,也還是會涉及各個參數的調整。所以,需要在這件事上,引入人工智慧的技術,來實現 5G 大規模天線複雜參數的智慧化配置。

1. 智慧權值搜索和監控
基於 UE(User Equipment,用戶終端)的分布情況,根據覆蓋用戶數最多的原則,搜索和預測最優的水平/垂直波瓣寬度,方位角和下傾角。

2. UE 位置估算和預測
基於收集的資訊,可以估算 UE 的位置及分布

MM 基地台週期性收集一段時間內,小區內所有 UE 的位置資訊

3. 場景自學習
可充分運用於類似體育賽事、演唱會等大型活動。

比如,利用 MR(Measurement Report,測量報告) 資訊描繪出終端在體育館內的大致分布,進一步利用分布辨識場景。根據不同場景,推薦最優權值,並將最終的權值回饋到場景辨識模塊,使得推薦不斷進化。


應用場景 3:AI 輔助的智慧無線網路規劃 
這件事其實在 4G 網路上,已經在展開了。無線網路開通前後,要做路測和評估,根據收集上來的 MR 資訊,對多個場景進行辨識和分析。

綜合用戶投訴、各種網路優化的 KPI 等要素,做大數據分析以及 AI 輔助的決策,幫助運維人員更好地,確定把站點部署在哪裡,如何配置參數,哪些質差小區能透過擴充來解決,以及哪些是無法透過擴充來解決的……並會給到一個整體的網路部署的評估。

在 5G 網路部署的時候,也一定會考慮基於 4G 網路的大數據和 AI 分析,來決定應該在哪裡部署 5G 的站點,以及一些 4G、5G 協同的調整。


應用場景 4:基於 AI 的智慧邊緣計算 
邊緣計算在 5G 階段,是非常重要的發展方向,它在邊緣的 DC(數據中心)理,引入了伺服器,也引入了支持 AI 運算的能力,使得可以在邊緣節點上,配合中心的 DC,以及用戶的終端,來做 AI 業務的智能優化。主要有以下四點:

1. 本地暫存
基於 AI 對用戶的業務流,和用戶移動模式,進行預測分析,有針對性地確定預存內容和內容推送,從而提高內容分發效率。

2. 智慧定位
透過位置已知的終端測量的,各無線通信系統信號特徵,借助 AI、大數據收集分析,和邊緣計算節點的即時計算能力,利用指紋資訊,指導實際應用中的終端定位。

3. 頻譜感知
邊緣計算節點,基於不同無線系統的頻譜測量結果,利用 AI 技術,對各無線系統在不同區域的無線環境特徵、用戶行為特徵,以及不同用戶的業務特徵等,進行分析建模,支撐具體應用場景。

4. 業務感知
在邊緣節點上部署高算力的硬體解析資源,結合 AI 和大數據能力,分析挖掘數據、業務和無線環境之間的內在關聯,提供更為準確、智慧的業務特性辨識。

網路邊緣暫存,已成為內容分發的趨勢,可大幅提升用戶體驗、網路吞吐量和能效。AI 技術可預測用戶偏好,精準推薦內容給用戶,並結合用戶推薦預測無線邊緣暫存。


應用場景 5:智慧基礎設施節能 
1. 基於 AI 的智慧基地台節能
在 5G 的基地台中,希望透過 AI 輔助的業務分析、場景辨識,建立一個流量變化模型,來控制載波的智慧關斷,從而降低基地台功耗。

2. 基於 AI 的數據中心(DC)節能
透過自動學習數據中心裡,伺服器上的業務、流量的變化模式,根據這些資訊,在非高峰時間段,把一些可遷移的業務集中部署在某一些服務器上,把空閒的伺服器置成「睡眠」狀態,同時會考慮整個機房制冷的控制。工作狀態的伺服器會消耗 200-500W,睡眠狀態的伺服器僅消耗 20W。DC 實際的負載情況,對效果會有一些影響。 


應用場景 6:AI 輔助的維優化 
1. 網路故障預測
從傳統的事後優化,轉化為事前的預測和提前防備。

2. 網路健康度檢查
基於大數據和人工智慧技術的網路健康度分析,預測網格內未來一天、一周、一月的小區網路品質並提前預警,針對質差小區,分析引起質差的關鍵指標,及可能的原因。

3. 網路警報關聯和故障定位
傳統網路維運管理人員,分析網路警報、判斷警報原因、查找警報根源、定位並排除故障,耗時耗力。神經網路系統透過不斷學習和訓練,計算、翻譯和調整,分布於神經網路當中的連接權值,以整體的方式,表達關聯規則和故障診斷結果,準確定位網路故障。