【展望】2020年“5G+”该怎样发展

5、边缘计算

5G应用边缘计算是希望把计算能力下沉到网络边缘，由边缘来负责处理对时间敏感的数据，并且过滤掉这些数据再上到中心云。按IDC的预测，未来会有超过50%的数据在边缘层处理，而两级云的成本只是单级云的39%，当然这是一个好事。

云计算的部分能力下沉，存储和内容分发能力下沉，能够适应低时延、快速处理，但是边缘云颗粒度到什么程度?下沉到什么程度?是下沉到每一个DU分布单元，还是下沉到CU集中单元，还是下沉到更高一点的等级?边缘计算的密集度怎样选择?这也是一个挑战。

6、精准同步

无论是NFV还是SDN，要同一时间收集所有节点报上来的数据，如果时间同步不精准，得出来的数据就不准确。这时基于不准的数据做出来的决策更糟糕。

过去电信网用的是IEEE 1588做时间同步。1588是否能满足5G的同步需求?按照目前的方法，时间的同步并不精准，因为算出来的时间偏离不断地在变，可能将来5G对时间同步有新的要求。

7、运营支撑

5G的运营支撑系统，不仅仅包括对传统网络的故障管理、配置管理、告警管理、性能管理，还要包括对NFV的管理，什么时候网元当路由器、交换机?什么时候网元当交叉链接使用?随着业务流的变化，同一时间，网元对某个业务流是路由器，对另外一个业务流又是交换机，这是变的。

而且网络切片也在变，业务来了要切片，业务走了要撤销，这是动态的。网管如果还是像以前那样靠人工在网络层面管理是根本不可能了，现在必须信令来管，配以一个很复杂的编排器来设计网元和业务组成。全网如果做一个OSS会是非常复杂的，而且这么大的网络处理能力和处理时延怎样满足要求?OSS可以分级管理，但跨区、跨OSS的协商，这也是一个很大的挑战。

8、车联网

车联网被认为是5G的重要应用场景，5G在接入网和核心网两个方面都考虑了低时延，但是面向个人通信的网络设计与面向车联网有很大的不同。公众网的个人通信平均要经过十多个节点，而车联网的通信就是一两跳。在多跳环境下，对控制时延表现突出的NFV、网络切片、SRv6在车联网场景下并不显优势。

传统的个人通信是点对点的方式，现在车联网在V2V的场景下是点到多点、多点到多点方式，甚至是广播方式，将增加频率安排的难题，且这种场景没法用D2D连接，借助V2N2V，这样时延就会略有增加。

面向公众的通信所发送的信息是主叫方主动的，被叫方也是已知的;而车联网中每一辆车发送的信息并不受车主所控。5G增强移动宽带、高可靠低时延和广覆盖大连接的技术特征，在车联网环境下的效果还值得研究。

5G虽然比4G更适合车联网，但这些技术在车联网并没有真正发挥出作用，所以要看明年3月份车联网的标准做成什么样。

9、5G大连接

5G支持1平方公里有100万个物联网设备连接，每个物联网设备怎么样接入呢?如果所有终端接入都要认证，一个一个认证肯定不行，这是个难题。大连接也不能慢，有的传感器可以慢一点，但车联网要快。mMTC要每个终端有安全算法和协议，但是安全算法要简单，否则就会增加时延，既要安全又要简单，这本身是有难度的。

10、5G企业专网

运营商的网络主要是面向消费者设计的，但大多数企业可能会希望运营商公网解决TDD上下配置不对称的问题。同时面向工业应用，企业要做专网投资，实现灵活配置和网络安全，这都是好的。问题是需要电信管理部门给它发放专用频率，现在欧洲已经预留了76MHz给5G专网用，德国分配了100MHz，国内上海商飞等企业也提出建5G专用网。这是需要考虑的问题。

（来源：新华网、光明网、人民邮电报、工业互联网观察）

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