「斷鏈」，台灣視角
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2020年3月2日 星期一
．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。
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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。
．通往 5G 之路：有「 AI 」的 5G
5G-IoT-Edge-ML/AI: Technologies That Will Transform
來源：宽带资本 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 輔助的維運優化
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。
