多年以後，面對5G那海嘯般的洶湧速率，我總會清晰地想起自己剛體驗到3G的那個下午：幾個小時就用掉了300多兆流量，超出了一個月的套餐。

在這之前，我連一個月30M的流量都用不完。確實，2G時代上網只能看的純文字，如果配了模糊的圖片，標題裡必帶「圖」字挑逗人一下。

有了3G，高清的圖片讓人看得欲罷不能，就像如今暢快地刷影片一樣。這種酣暢淋漓的感覺，讓當時的我既激動又惶恐。

4G是國人實現流量自由的開端。自此不論是在地鐵上、火車上還是飛機上，總能聽到聒噪而粗野的賤笑聲不斷從各種各樣的手機裡迸發出來。

然而5G的境遇卻大相逕庭。

還記得在5G發軔之初，知乎上就有個問題非常火爆：「5G能用來做什麼」？幾年後，又有一個問題脫穎而出：「為什麼5G 突然不火了？」。

對這兩個問題，想必大家都感同身受。甚至我身邊還有不少這樣的同僚，一邊鑽研5G高深技術並大談5G應用光明的未來，一邊還用著不支持5G的4G手機，可謂工作和生活涇渭分明。

為什麼4G廣受讚譽，而5G廣受質疑？下來的6G又將何去何從？

不斷遞減的邊際效益

視頻，已經是手機上多媒體內容的最高形態。在DOU接近18GB的當下，大部分人已經實現了流量自由，影片想啥時候刷就啥時候刷，想刷多久就刷多久，絲毫不擔心流量超標帶來的超額費用。

由於缺乏殺手級應用，對於一般使用者來說5G目前最主要的好處只是讓流量的成本更低，對於目前最主流的視訊應用來說，體驗上的感知並不明顯。

在憧憬5G願景時，VR曾經作為想像中的殺手級應用被寄予厚望。可是細想來，大家又不可能上班吃飯逛街的時候都戴個VR頭盔，這種高度沉浸式的應用對於移動性的要求是極低的，家裡有Wi-Fi為什麼一定要用5G呢？ 

或許在部分多用戶大空間協同遊戲等商業場景下，5G的表現確實優於Wi-Fi，但小眾需求畢竟難以成為大眾殺手。而且，專業的VR裝備目前價格高企，低成本的設備又體驗不佳，產品普及還任重道遠。

那麼VR的姊妹AR呢？她確實可以作為可穿戴設備長期使用，在AR眼鏡上加載各種虛實結合的輔助訊息，前景還是很有想像力的。但目前同樣面對成本高且生態不成熟的問題，很有可能從專業領域先發展再起來之後再延伸到消費級。

此外，還有近年來興起的裸眼3D技術，雖說目前體驗起來效果還不錯，但螢幕視覺角度有限，難以支援多人觀賞。目前的優質3D視訊片源也很有限，如果只是2D視訊轉換3D，效果也就是聊勝於無。

此外，近來運營商力推的雲端手機，是否有可能成為殺手？在網路覆蓋好且容量充足的情況下，5G能讓雲端手機有更好的體驗。然而行動網路最大的特色就是不確定性，誰也不想在關鍵時刻因為斷網手機直接變成什麼都做不了的磚頭。

好了，總結一下。目前對於一般用戶來說，視訊應用程式作為速率和實驗的需求上限，體驗已經比較好了。5G增加的網路速度帶來的使用者體驗提升有限，隨著邊際效益的降低，就更加無感了。

在已無新用戶成長空間，新業務也發展遲緩的當下，5G的ToC市場必將走向平凡。但這也無可厚非，就像當初電力的發展普及一樣，從鎂光燈下退去變成了空氣一樣的​​必須。

疲憊的香農公式

要說無線通訊系統的容量，業界言必稱香農公式。

然而，目前距離祖師爺提出香農公式已經70多年了，行動通訊的基礎理論卻再無重大突破。

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實際上，4G單發單收系統（SISO）的頻譜效率和3G基本持平，甚至在5G階段也沒有太多增強。之所以我們能看到網速的大幅提升，幾乎完全是提升載波頻寬和空間通道的結果。

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從3G到4G，載波頻寬被從5M幹到了20M，到了5G，頻寬甚至擴展到了100M甚至400M。為了獲得大頻寬，頻段的開發一路向上，從低頻到中頻再到毫米波，6G還要拓展到太赫茲。路寬了，速率自然就上來了。

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在空間上，3G以單路發射為主，4G就以雙路發射為標配，4路發射為高配，到後期支援到了8路發射，MIMO從此登上了歷史舞台。路多了，速率就能倍增。

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到了5G，32路和64路收發成為主流，這就是所謂的Massive MIMO。到了5G的演進版本5G-A，128甚至384路天線收發開始出現，理論網速再次大幅提升，這就是萬兆體驗的由來。

至於5G低時延和大連接等特性，本質上都是拆東牆補西牆的遊戲。資源總量多了，總可以勻出來一些閃轉騰挪幹別的。

那麼，這樣大力出奇蹟的代價是什麼呢？

首先就是頻段越高，訊號的覆蓋能力就越差。這就造成了5G看似系統容量驚人，但其實只是空頭支票，大規模規模部署的成本極高。

其次是大頻寬和多天線收發的結合導致訊號的物理層處理演算法極度複雜，需要靠越來越強大的處理晶片來支撐，設備的成本水漲船高。

對於晶片，現在的另一個時髦說法就是：算力。系統對算力的渴望驅動我們進入了算力時代。

無所不在的算力再加上行動通訊系統大量的用戶數據，又是人工智慧的基礎。因此目前通訊網路的發展方向是：智慧化，也就是把人工智慧演算法引入物理層，進一步增強系統的處理效能。

然而，目前最主流的人工智慧演算法是基於人工神經網路的機器學習，這是一種知其然而不知其所以然的實用技術。也就是說，雖然人工智慧經過訓練可以很好地完成任務，但卻難以解釋其中的原理。

因此，靠人工智慧無法實現底層的技術突破。

語意通信，是正在研究的一個方向，但還處於非常早期的萌芽階段，是否能取得理論突破，到底能有多大的應用空間，都還是未知數。

無克勞德·香農，萬古如長夜。如今，行動通訊啃老70年後，長夜再度降臨。我們在等待一個新的破局者來點燃那未來的爝火。

網路能力的轉向

由於無線通訊網路在基礎理論上難以突破，個人使用者也對網速和流量越來越不敏感，從4G開始，標準化研究的開始轉向，也就是我們所說的從「人聯」到「物聯」。

於是我們看到了LTE-M、NB-IoT、Cat-1的出爐，這些物聯網標準不追求速率，而是要求廣覆蓋、大連接、低功耗和低成本。

到了5G階段，從標準制定開始就提出來了eMBB、mMTC和uRLLC三大場景。其中可面對消費者的只有eMBB，mMTC和uRLLC都是針對物聯而非人聯。

此外，3GPP R17 也引進了RepCap。這個名字看起來高深莫測的術語其實不過是「降低能力」的縮寫，意在打造一個「5G版本的4G」。原因無他，大部分的物聯網不需要太高的速率，但對成本非常敏感。

那麼5G的下半場，也就是5G-A會引進哪些技術呢？通感一體、全雙工、非地面網路、無源物聯網等核心技術都不是給一般消費者的。

近年來與這些物聯網技術一同高頻出現的，是「專網」和「數位轉型」等字眼。也就是說，在實現物聯網時，5G正在越來越多地以專網的形式存在，解決特定的生產需求。

例如，鋼鐵廠有自己的專網，石化廠有自己的專網，汽車廠有自己的專網，煤礦有自己的專網，港口也有自己的專網。

這些專網的特點就是「專用」。不同場景有不同的頻寬、延遲、抖動和可靠性需求，和傳統網路的「盡力而為」式服務不同，專網要求的是說一不二的確定性。目前5G忙著要解決的，主要是這些問題。

目前，我國已建成5G產業虛擬專網超2萬個，融入67個國民經濟大類，應用案例數超9.4萬個。近期工信部發布的《2023年5G工廠名錄》遴選了300個已建成的5G工廠作為標桿，涵蓋了24個國家經濟大類。

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根據GlobalData預測，2027年全球物聯網市場將突破1兆美元，其中企業物聯網的佔比達73%。早在2022年，我國蜂窩物聯網用戶就已首次超過行動電話用戶數。

雖然物聯網和產業專網並不完全等價，但這也昭示著曾經那片在海底影影綽綽地的暗流湧動已經發展成了裹挾一切的滔天巨浪。

在國內，由於授權頻譜只有業者才有，這些企業必須和業者合作才能建造自己的專網。國際上，很多國家可以給企業直接分頻譜，這意味著專網的建設不再需要業者參與了。

5G，已經解構成了一張大網加無數的行業專網。並且，在大網日益沉寂的當下，專網更多的被業界認為是未來的方向。

只是，這些專網和普羅大眾毫無瓜葛。對於和自身八桿子打不著的領域，沒有人有心思去關注並研究。5G這個話題的熱度，必將隨著大網的沉寂而消逝，小圈子終究掀不起任何波瀾。

就如同前面所說的電力一樣，這是歷史的必然。

那麼，6G呢？

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上面這張圖是ITU對於6G的願景。可以看出，沉浸式通信可以用於VR和AR等消費級應用，泛在連接支持空天地海一體化通信可以支撐一些應急通信，AI和通信融合可以提升底層效率，其餘的都是面向特定場景的，「人聯」已從絕對的重心變成了邊緣。

6G将继续在5G蹚过的路上不断前行，和我们的日常生活渐行渐远。

寫在最後

鑑於5G已進入應用落地及價值彰顯的下半場，6G也進入了活躍的研究期，我後續考慮的主題大致分為下面兩個方向。

第一個方向是5G的產業方案及應用成果，我稱之為「5G夢工廠」。

第二個方向是6G的研究動態，我稱之為 「6G Hub」。5G-A的大部分技術也將在6G階段才能普及，因此也放在這一部分。

感謝大家的關注與支持。