【 好書推薦 l 5G來了 】
最近疫情新聞太密集了,有點吃不消。今天換個口味,跟大家分享一本好書。
讀書共和國的新樂園出版寄來一本書《5G來了》,希望我幫忙推薦。原本我還擔心看不太懂,畢竟自己並非理工背景,但一翻下去,竟然愛不釋手,一口氣把它看完了!
相信大家這一年來聽過很多關於5G的新聞,坊間也有不少以5G為主題的座談會或論壇,但以我自己而言,我並非資通相關背景,對於5G技術的許多專有名詞總是似懂非懂,更別說相關專業資通概念了。如果你是像我這樣的文組男,那這本書真的是非常實用且清楚的工具書。當然,如果你是資通產業達人,這本書中有許多各國5G技術的最新商業發展,相信也會對你很有幫助。
這本書的作者是龜井卓也,他畢業於東京大學工學部研究所,目前任職於野村綜合研究所。特別提一下,譯者是劉愛夌,翻譯文筆流暢,讀起來很舒服。
5G有三大概念,分別是:
1. 高速大流量通訊 (enhanced mobile broadband)
2. 高可靠度低延遲通訊 (ultra reliable and low latency communications)
3. 大規模機器型通訊 (massive machine type communication)
書中緊扣這三大概念,用大量舉例的方式深入淺出說明,降低了讀者的閱讀門檻。作者非常貼心地在序章以情境的方式讓讀者對於5G生活的樣貌有了栩栩如生的想像。
我在閱讀這本書時,心裡想到的其實是目前新冠肺炎疫情。我之前曾經發文指出,中華職棒應該思考包括延賽在內的各種可能性。結果今天中職已經公布將延到四月中視疫情狀況再開打。其實如果在5G的世代,球迷可以透過VR/AR的形式在家觀賞,一樣能感受到球賽的樂趣。
書中提到一個例子,日本KDDI在2018年完成實測,在沖繩蜂窩體育場的職棒賽季中,成功用5G將多角度畫面傳送給觀眾。當時的做法是,在球場內建構5G環境,並且在球場內裝設多顆鏡頭。
我特地上網找了當時的影片讓大家看看:
https://www.youtube.com/watch?v=eeZ9NJEKFT8
以球迷的角度來看,這真的是很值得期待的觀影體驗。如果我們已經進入成熟的5G世代,日後大型運動賽事或音樂活動都可以在家中觀賞。如果我們未來註定要與疫情長期共處,那5G的確能有效解決目前許多問題,包括該不該停賽等。
除了運動賽事,書中還提到一點讓我很有興趣,就是:動態數位戶外廣告。如果5G技術成熟,我們有沒有可能發展出動態數位選舉看板呢?會這樣思考,是因為台灣的選舉常常需要花很多錢在掛看板上,市議員或立委選舉的看板費用動輒數百萬或數千萬,對新人來說,如果沒有財團奧援,幾乎不可能支付這筆看板費用。
所以想像一下,在5G的時代,所有戶外實體看板不再懸掛,城市美學提升,而你身上的穿戴式裝置根據你平時的閱讀及上網習慣,在特定的區域彈出相關候選人照片或資訊,這不是很酷嗎?如此一來,選舉文宣費用可大幅降低,對民主的發展也是好事。
本書還有一個特色,就是圖表製作相當清晰。我特地拍了幾個圖表讓大家參考,包括「邊緣運算的機制」、「行動通訊技術第一代到第五代的演變」、「無允諾傳輸機制」、「B2B2X」等等。以「邊緣運算」(edge computing)來說,在這張圖表中讀者可以清楚比較一般通訊及邊緣運算在路徑上的差異。另外「無允諾傳輸機制」( grant free)圖表也清楚地比較了傳統傳輸及5G傳輸的差異。
除了文字生動簡潔、圖表清晰外,本書還有一個特色是提到許多國家的最新5G技術及法規發展。在4G時代,網路以下行傳輸為主,但在5G世代,上行傳輸及下行傳輸同等重要。這帶出了5G世代的風險:對個人資料及隱私的可能侵犯。在資料上下傳輸的過程中,業者將取得用戶的個資。
作者以AmazonGo為例,說明Amazon為了避免臉部認證隱含的個資風險,所以改採多顆鏡頭辨識人的動作來取代。作者也以2018年在歐盟通過的「一般資料保護規範」(general data protection regulation, GDPR)為例,說明歐盟的準則是「本人才握有管理個資的權利」。
不知不覺,我的推薦文搞得跟讀書摘要一樣,落落長。但這本書真的挺不錯,給了讀者許多關於5G世代的有趣想像,包括無人車的自動駕駛、數位後視鏡、遠距醫療、車聯網、雲端遊戲、看護機器人等。對於5G,一般人可能會理解為上網速度比4G很快,但速度只是5G的一個面向。更重要的是,它將改變人類的生活型態、社會的結構。
作者提到一個重要的觀念,以目前4G的網路速度而言,其實對多數人的觀賞影片或上網已經夠用,所以5G的真正價值是我們要努力「創造需求」,創造出能夠充分運用5G大流量、高可靠度及低延遲特色的商品及產業。
特別注意的是,不同的產品對於低延遲度的要求不一樣,例如無人駕駛自動車及遠距醫療手術,當然就需要高度穩定的網路環境,否則有安全疑慮。而其他諸如數位電錶等設施,相較而言就無需高度要求低延遲。這就是書中說的「網路切片」概念(network slicing)。
好了,我不囉唆了。總之這本書真的不錯,大家沒事在家躲病毒,不妨去買來看嚕!
博客來:https://www.books.com.tw/products/0010841320
順帶一提,如果有其他出版社要寄書請我推薦,也都歡迎喔!我最愛看書了!
#5G來了
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過62萬的網紅Bryan Wee,也在其Youtube影片中提到,...
「edge computing例子」的推薦目錄:
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- 關於edge computing例子 在 スキマスイッチ - 「全力少年」Music Video : SUKIMASWITCH / ZENRYOKU SHOUNEN Music Video Youtube
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- 關於edge computing例子 在 cloud computing例子-推薦/討論/評價在PTT、Dcard 的評價
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edge computing例子 在 許幼如的職場學習路 Facebook 八卦
資誠創新諮詢 劉鏡清
#inside未來日 #5G #資誠 #專網協作
去年開始我們做了研究報告,大家現在對基地台很討厭,但是當我們把small cell 的基地台去問美國市場消費者,因為非常小,所以有超過67%的客戶不討厭甚至可以接受。但是商機看得到吃不到,因為電路板跟4G的不太一樣,因為速度要快要耐溫等等。關鍵是吃得到吃不到。
我們認為全球比較好的機會是在企業界,91%認為5G可以找到更好的機會,85%~89%認為是有機會提升表現。但說到挑戰部分,74%的消費者不會更換到5G,而且只願意多花50元美金去更換手機,而企業部分有89%不會願意在第一波去更換5G。另外在5G上網部分,消費者願意花費的費用只有4~5美金。
目前也只有26%願意為了5G更換手機,但願意為此換電信商的是多的。整個市場來說,40歲以下的消費者才是5G的主力,年紀大的就是看安全。而看5G在製造業的挑戰,在英國有些跟Bosch的實驗,比較安全,跨公司的整合度也比較高,但機器聯網的部分目前還沒有共識,成本也比較高,還沒有找到很好的降低成本的方式。
另外一個問題5G除了Opex 略高於4G,在Capex部分若自己做基地台比4G多8%成本,共構也會高6%成本。Opex 跟 Capex 很高,成本很難下來,而消費者願付金額又低。但是另一方面,電腦視覺的需求再增強,工廠線上很多,都需要大量的傳輸,這個機會是大的。3.5GHz 目前是比較共通的其他還沒有相當共識,換句話說手機的共通性會有一段路要走,以前2G/3G時代也都有這樣的問題。
目前發展5G速度的前八名,顯然中國跟韓國美國是在比較前面。而如果你是電信商,要先解決建置成本,然後建平台可以做更多發展,5G比其他時代建立平台是比較快,再來是大家要建立B2B2X,商業應用產生。對電信商來說,基地台是沈沒成本,因為已經發生了,每增加新的服務與應用都是新的,增加新的服務的毛利是高的。解決這幾塊之後,在健康、製造、交通是比較有機會國家發展方向,另外,Utility也是一塊很大的市場。
再來5G的佈建,會從密集都會區開始、一般都會再來比較郊區。從前面開始不的時候是固網、基地台、安全商機,接下來到無人機等等。這裡講的是公眾網路,很多工廠開始佈建自己的內網,若能夠成功的話會在工業發展上有一席之地。
若各位公司成立,有個想要的5G產品,結果那地方沒有架設基地台就可惜了。
如何達到5G的商機呢?解決現在的抱怨,做過去做不到的事情,滿足未滿足的需求。例如我們過去做很多橋樑郊外的水位,偏鄉頻寬最低的地方是512K,根本無法做醫療,政府一直希望可以補助電信商去提升頻寬,用5G是有機會做到的。另外像穩定性,自駕車,工廠自動化,無人機監測等等是有機會的。
怎麼做呢?建議要解決賣給誰,怎麼做,還有價值的創造方式。我舉個例子,例如像坐飛機一樣,有不同的艙等,我創造不同的收費模式按照價格給不同的頻寬。再來是跟第三方合作,我們希望是強強連線,但當你不夠強的時候打入白牌的市場,還有從過去的B2B變成B2B2C。例如Netflix在英國賣給客戶影片跟頻寬是一起銷售的,我相信5G開始的時候會沒有吃到飽,那是整個設備攤提到一定程度才能賣的方式。
我們建議有五個角度可以看自己怎麼賺錢,例如用第三方比較強勢的實力,例如遊戲廠商Twitch提供很多4K遊戲,電信商跟他搭配連頻寬帶遊戲一起賣,整組可以在手機也可以在筆電上使用。再來是第三方市場的滲透,例如有人在某個國家的交通單位做很久智慧交通網路很多,就利用他們去成長。再來是利用自己的能力成長。還有品牌性的關聯性,例如有些工廠像是研華科技在工廠關係很好,可以做即時監控系統,主管走到任何地方都可以監控,5G安全度也高很多。再來是找到關聯性高的廠商,看誰會有這些需求做edge computing 或者影片供應商。
我們認為在Utility有很多機會,例如中緬油管。從緬甸將油管走到中國,用直升機看不清楚,但可以透過無人機或者機器在油管裡面,才能知道哪裡有問題。或者在海外挖油田挖礦稻田森林的巡視守衛等等,透過5G可以看到即時高解析度的照片,交通等等也是相同。因此能賺錢的地方包含底層的感知器,到各種地方。
例如德國漢堡的HVV系統可以串連各種交通工具,包含汽車、火車、高鐵等等用一個app付錢累積點數,把移動問題解決。也因為這樣車聯網在V2I 跟 V2R有非常多的機會可以串連,打入生態圈的話都有生意可以做。在業界分成大生態跟小生態,小生態就是環繞車子還有保險的生態圈,大生態圈則包含娛樂等,包含感知層通訊層平台層應用層都可以收費。根據平台產生整以生態圈都可以收費。
總結,有個right to win 的5G模型,把5G網路做好,商業模式創新模式想清楚後,做大規模的協作。投資回報會比較有機會。
edge computing例子 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 八卦
能跨越「AI 障礙」的邊緣運算:影響範圍小至紅綠燈,大至太空探測器!
Posted on2019/06/18
藍立晴
隨著物聯網(IoT)不斷擴展,在「萬物連網」時代中,生成的資料也會急遽增加,這種轉變也將產生新的需求,例如即時分析與處理資料的能力,因此「邊緣運算」(edge computing)變得至關重要。
究竟什麼是邊緣運算?它將如何影響我們的未來生活呢?
LeapMind,這是日本東京一家新創公司的名字,其使命是讓深度學習普及於邊緣裝置,也就是把 AI 帶進我們日常生活中的各種裝置中,這不只包括電腦、手機,連紅綠燈、安全攝影機等裝置都能應用 AI。
LeapMind 的目標,是透過讓深度神經網路學習元件變「小」的方式,使深度學習可以應用到任何環境裡、讓 AI 在小型計算環境也得以應用, 甚至在「太空」中也能幫上忙。
「日本 NASA」應用邊緣運算打造智慧攝影機
《彭博社》(Bloomberg)舉例,自 1985 年日本首次發射 太空探測器 以來,這些照片都是以相對低技術的方式拍攝的,將相機對準宇宙中的物體,不管拍攝到什麼,都傳回到地球上,並由人類從這些素材中挑選出最美麗的鏡頭。然而, 這種作法相當耗費寶貴的頻寬以及電池。
因此,日本 NASA--宇宙航空研究開発機構(JAXA)正在試驗一種更具辨別能力的智慧攝影機, 它能決定哪些照片有最好的光線、角度與組成,並且只傳回這些照片。
在強大的大型電腦上使用 AI 並沒有什麼大不了,但對於有嚴重能源限制的小型太空飛行器來說,卻是一件相當困難的事情。
LeapMind 開發的技術與解決方案便能在此派上用場。
LeapMind 是一家位於日本東京的邊緣運算新創公司,所謂「邊緣運算」,指的是一種分散式運算的架構,把應用程式、資料資料與服務的運算,由網路中心節點,移往網路邏輯上的邊緣節點進行處理。
由於將原本完全由中心節點處裡的大型服務加以「分解」,加上邊緣節點更接近使用者終端裝置,因此能加快資料處理與傳送速度、減少延遲, 因為不用將所有資料都上傳雲端,資料運輸量大幅降低。
這在處理能力有限甚至沒有網路連線能力的遠端設備上能派上很大的用場,也是將 AI 帶到我們生活各種設備的關鍵。例如:紅綠燈、安全攝影機、各種日常生活中的常見家電,甚至是上文所述的太空探測器中。
將 AI 應用在「生活各處」,邊緣運算新創公司急速成長中
儘管「人工智慧」在現今已非什麼新鮮字眼,但要將 AI 真正「應用」、在生活卻並非一件簡單事。
因為它需要巨量的運算能力與電力,而邊緣運算就是可以使 AI 應用在小型設備或機器中的解決方案,LeapMind 只是眾多邊緣運算公司之中的一個例子。
根據 CB Insights 的統計,去年風險投資中心在邊緣運算領域的新創公司上投資了約 7.5 億美元的資金, 較去(2018)年大幅成長 26%。 值得注意的是,LeapMind 曾在 2017 年獲得了一筆由英特爾(Intel)領投的 1,000 億美元資金。
邊緣運算的應用場景眾多,最初比較廣為人知的應用場景是在自駕車上,但其實在工廠、物聯網的資料運算上,也具備非常高應用的潛力。
在物聯網領域,邊緣運算可以讓日常設備接受語音命令,例如越來越流行的智慧音響、安全攝影機,甚至能讓縫在衣物上的感測器追蹤主人的健康狀況, 而這些所有的私人資料都不必上傳到雲端。
荷蘭的高速公路、水路及橋樑系統等都是透過裝設感設器,蒐集大量資料,並透過邊緣運算來進行即時分析,這能提供官員作為決策的參考,在發生洪水等緊急狀況時,提供國家機構有效判斷的關鍵要素,邊緣運算低延遲、低功耗,在安全與連網方面都發揮了至關重要的用途。
邊緣運算有兩大困難需解決
回到文章開頭的太空探測器問題。
日本 JAXA 研究員嘗試開始使用 LeapMind 的工具來打造智慧相機,該演算法經過照片、角度、美學等各方面的訓練後,可以區分出好照片與不好的照片,並能在單個晶片上運行,所耗費的電力甚至不超過 10 瓦燈泡所需的電力。
不過,目前邊緣運算現在仍有兩大困難需要解決。Intel 副總裁 Jennifer D. Panhorst 便提出分析,指出這兩大困難,其一是將原生雲端應用部署在邊緣運算上;二是把原有的智慧運算,融入進更複雜的分散虛擬網路架構裡。
LeapMind 的創始人 Soichi Matsuda 說,若想將 AI 融入到電視、筆電或者其他任何現有裝置上,廠商可能有必要「重頭開始重新設計產品」。
資料來源:https://buzzorange.com/…/ai-needs-edge-computing-to-make-…/…
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