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智能時(shí)代 5G、loT構(gòu)建超級智能新機(jī)遇
人工智能迅猛發(fā)展,對社會(huì)和商業(yè)的影響日益深刻。我們在過去被認(rèn)為非常難以解決的問題,會(huì)因?yàn)榇髷?shù)據(jù)和機(jī)器智能的使用而迎刃而解,比如自動(dòng)駕駛、語音識(shí)別甚至解決癌癥個(gè)性化治療的難題。同時(shí),機(jī)器智能還會(huì)顛覆現(xiàn)有商業(yè)模式,很多傳統(tǒng)的行業(yè)都將采用智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)升級換代。
1. 精心之作。國家文津圖書獎(jiǎng)得主、硅谷投資人吳軍博士繼《智能時(shí)代》(初版)風(fēng)靡市場4年之后,對內(nèi)容進(jìn)行修訂和資料升級,增改內(nèi)容超過60%。
2. 讀者認(rèn)可!吨悄軙r(shí)代》(初版)獲得百萬讀者的認(rèn)可,成為“智能時(shí)代”話題的代表作品。 3. 大家加持:中國工程院院士鄔賀銓、小米創(chuàng)始人雷軍、混沌大學(xué)創(chuàng)辦人李善友、大數(shù)據(jù)專家徐子沛作序并聯(lián)袂推薦,深度肯定吳軍博士《智能時(shí)代》的內(nèi)容價(jià)值。 4. 趨勢前瞻:本次再版融合了近幾年信息科技產(chǎn)業(yè)的5G、IoT等技術(shù)的深度發(fā)展和趨勢研判,凡是關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)和智能社會(huì)的人、不想被時(shí)代淘汰的人,本書都是不可多得的良師益友
人類的勝利
2016年是機(jī)器智能歷史上具有紀(jì)念意義的一年,它是一個(gè)時(shí)代的結(jié)束,也是新時(shí)代的開端。這一年距離1956年約翰•麥卡錫(John McCarthy,1927—2011)、馬文•明斯基(Marvin Minsky,1927—2016)、納撒尼爾•羅切斯特(Nathaniel Rochester,1919—2001)和克勞德•香農(nóng)等人提出人工智能的概念正好過去了60年,按照中國的習(xí)慣來說,正好過去了一個(gè)甲子。而當(dāng)年在達(dá)特茅斯學(xué)院提出這個(gè)概念的10位科學(xué)家中最后一位科學(xué)家明斯基也在這一年的年初離開了人世,這或許標(biāo)志著人類在機(jī)器智能領(lǐng)域第一階段的努力落下了帷幕。就在明斯基去世后的兩個(gè)月,谷歌的圍棋計(jì)算機(jī)AlphaGo(阿爾法圍棋)在與世界著名選手李世石的對局中,以4∶1取得了壓倒性的勝利,成為第一個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的機(jī)器人。它的意義要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過1997年IBM(國際商業(yè)機(jī)器公司)的深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫。因?yàn)閺碾y度上講,圍棋比國際象棋要難6~9個(gè)數(shù)量級。這件事不僅是人類在機(jī)器智能領(lǐng)域取得的又一個(gè)里程碑式的勝利,而且標(biāo)志著一個(gè)新的時(shí)代——智能時(shí)代的開始。 從計(jì)算機(jī)發(fā)展的角度看,智能機(jī)器在所有棋類中戰(zhàn)勝人類其實(shí)只是一個(gè)時(shí)間問題,因?yàn)闄C(jī)器運(yùn)算能力的提升是指數(shù)級增長的,而人類智力能夠做到線性增長就不錯(cuò)了。因此一定存在一個(gè)時(shí)間點(diǎn),在所有的棋類比賽中智能機(jī)器都會(huì)超過人。在1997年IBM的深藍(lán)戰(zhàn)勝卡斯帕羅夫之后,圍棋不僅是計(jì)算機(jī)尚未超越人類的最后一個(gè)棋類,而且還蘊(yùn)含著上千年的東方文化,即棋道。雖然大部分人相信計(jì)算機(jī)最終可以在圍棋上超越人類,但總覺得那還是幾年后的事情。就在AlphaGo和李世石比賽之前,李世石本人認(rèn)為前者的水平和他相差一到兩個(gè)子,也就是說,即使他讓先也能5∶0獲勝。中國圍棋界泰斗聶衛(wèi)平也認(rèn)為當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)是不可能戰(zhàn)勝人類冠軍的。就連曾經(jīng)在谷歌工作過的IT(信息技術(shù))行業(yè)老兵李開復(fù)博士也不相信AlphaGo能贏。這并非李開復(fù)等人對當(dāng)時(shí)機(jī)器智能的發(fā)展?fàn)顩r不夠了解,而是因?yàn)橄聡迨且患y的事情。2015年底,AlphaGo僅僅贏了樊麾二段而已,離九段還差得遠(yuǎn)呢。但是大家忘記了一件事情,那就是AlphaGo水平的提高并不需要人那么長的時(shí)間,事實(shí)上在谷歌內(nèi)部,大家在開賽前就已經(jīng)知道AlphaGo的水平并不在九段之下。 2016年3月9日,AlphaGo和李世石之間的世紀(jì)大戰(zhàn)開始了。AlphaGo在第一盤出人意料地輕松獲勝。當(dāng)然,大部分人在贊譽(yù)AlphaGo水平的同時(shí),依然認(rèn)為這可能是李世石在試探計(jì)算機(jī)而已,畢竟那是五盤棋的比賽,用一盤棋試探自己毫不了解的對手未嘗不是明智之舉。但是當(dāng)AlphaGo在第二盤獲得連勝并且下出了很多人類預(yù)想不到的好棋后,對機(jī)器智能持懷疑態(tài)度的聶衛(wèi)平等人都對它產(chǎn)生了敬意。在AlphaGo獲得第三盤勝利之后,很多超一流的棋手都渴望和它一戰(zhàn),希望以此檢驗(yàn)自己的水平,并且能夠提高棋藝。雖然李世石在第四盤抓住AlphaGo的一個(gè)失誤打了一個(gè)漂亮的翻身仗,但是AlphaGo在最后一盤穩(wěn)穩(wěn)地控制住局面,直到勝利。可以講在那一次人機(jī)大戰(zhàn)之后,圍棋界對機(jī)器智能從懷疑變成了頂禮膜拜,大家都意識(shí)到,按照AlphaGo在過去幾個(gè)月里的進(jìn)步速度,只要谷歌愿意繼續(xù)進(jìn)行科研,很快人類所有的圍棋高手都無法和它過招兒了。 計(jì)算機(jī)之所以能戰(zhàn)勝人類,是因?yàn)闄C(jī)器獲得智能的方式和人類不同,它不是靠邏輯推理,而是靠大數(shù)據(jù)和智能算法。在數(shù)據(jù)方面,谷歌使用了幾十萬盤圍棋高手之間對弈的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練AlphaGo,這是它獲得所謂“智能”的原因。在計(jì)算方面,谷歌采用了上萬臺(tái)服務(wù)器來訓(xùn)練AlphaGo下棋的數(shù)學(xué)模型,并且讓不同版本的AlphaGo相互對弈了上千萬盤,這才保證它能做到“算無遺策”。具體到下棋的策略,AlphaGo有兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。第一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是把棋盤上當(dāng)前的狀態(tài)變成一個(gè)獲勝概率的數(shù)學(xué)模型,這個(gè)模型里面沒有任何人工規(guī)則,而是完全靠前面所說的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的。第二個(gè)關(guān)鍵技術(shù)是啟發(fā)式搜索算法——蒙特卡洛樹搜索算法(Monte Carlo Tree Search),它能將搜索的空間限制在非常有限的范圍內(nèi),保證計(jì)算機(jī)能夠快速找到好的下法。雖然訓(xùn)練AlphaGo使用了上萬臺(tái)服務(wù)器,但是它在和李世石對弈時(shí)僅僅用了幾十臺(tái)服務(wù)器(1 000多個(gè)中央處理器的內(nèi)核以及100多個(gè)圖形處理器)。相比國際象棋,圍棋的搜索空間要大很多倍。AlphaGo的計(jì)算能力相比深藍(lán),其實(shí)并沒有這么多倍的提高,它靠的是好的搜索算法,能夠準(zhǔn)確地聚焦搜索空間,因此能夠在很短的時(shí)間里算出最佳行棋步驟。由此可見,下圍棋這個(gè)看似智能型的問題,從本質(zhì)上講,是一個(gè)大數(shù)據(jù)和算法的問題。 當(dāng)然,谷歌開發(fā)AlphaGo的最終目的,并非要證明計(jì)算機(jī)下棋比人類強(qiáng),而是要開發(fā)一種機(jī)器學(xué)習(xí)的工具,讓計(jì)算機(jī)能夠解決智能型問題。AlphaGo和李世石對弈,實(shí)際上是對當(dāng)今機(jī)器智能水平的一個(gè)測試。從樊麾到李世石,他們實(shí)際上是用自己的專才在幫助谷歌測試機(jī)器智能的發(fā)展水平。在人機(jī)對弈的第四盤李世石反敗為勝的過程中,他無意中發(fā)現(xiàn)了AlphaGo的一個(gè)缺陷。因此,谷歌的成功里面也有李世石等棋手的功勞。從這個(gè)角度來講,AlphaGo的勝利標(biāo)志著人類在機(jī)器智能方面達(dá)到了一個(gè)嶄新的水平,因此它是人類的勝利。 無論是在訓(xùn)練模型還是在下棋時(shí),AlphaGo所采用的算法都是幾十年前大家就已經(jīng)知道的機(jī)器學(xué)習(xí)和博弈樹搜索算法,谷歌所做的工作是讓這些算法能夠在上萬臺(tái)甚至上百萬臺(tái)服務(wù)器上并行運(yùn)行,這就使計(jì)算機(jī)解決智能問題的能力有了本質(zhì)的提高。這些算法并非專門針對下棋而設(shè)計(jì),其中很多已經(jīng)在其他智能應(yīng)用領(lǐng)域(比如語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、圖像識(shí)別和智能醫(yī)療)獲得了成功。AlphaGo成功的意義不僅在于它標(biāo)志著機(jī)器智能的水平上了一個(gè)新的臺(tái)階,還在于計(jì)算機(jī)可以解決更多的智能問題。今天,計(jì)算機(jī)已經(jīng)開始完成很多過去必須用人的智力才能夠完成的任務(wù),比如醫(yī)療診斷、閱讀和處理文件、自動(dòng)回答問題、撰寫新聞稿、駕駛汽車等?梢灾v,AlphaGo的獲勝,宣告了機(jī)器智能時(shí)代的到來。 AlphaGo的獲勝讓一些不了解機(jī)器智能的人開始杞人憂天,擔(dān)心機(jī)器在未來能夠控制人類。這種擔(dān)心是不必要的,因?yàn)锳lphaGo的靈魂是計(jì)算機(jī)科學(xué)家為它編寫的程序。機(jī)器不會(huì)控制人類,但是制造智能機(jī)器的人可以。而科技在人類進(jìn)步中總是扮演著最活躍、最革命的角色,它的發(fā)展是無法阻止的。我們能做的就是面對現(xiàn)實(shí),抓住智能革命的機(jī)遇,而不是回避它、否定它和阻止它。未來的社會(huì),屬于那些具有創(chuàng)意的人,包括計(jì)算機(jī)科學(xué)家,而不屬于掌握某種技能做重復(fù)性工作的人。 我們出版這本書,希望能讓大家更多地了解大數(shù)據(jù)的本質(zhì)、作用及其和機(jī)器智能的關(guān)系、機(jī)器智能的原理和發(fā)展歷程,以及它們對未來產(chǎn)業(yè)和社會(huì)的影響。本書一共分為四篇,共九章。第一篇(第一到第三章)介紹大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能的原理和基礎(chǔ)、機(jī)器智能的發(fā)展歷程及其關(guān)鍵的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。第二篇(第四和第五章)介紹大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能所帶來的思維革命。第三篇(第六和第七章)介紹智能革命自身的技術(shù)挑戰(zhàn)和機(jī)遇。第四篇(第八和第九章)介紹智能革命對產(chǎn)業(yè)、社會(huì)以及對個(gè)人所帶來的機(jī)會(huì)和沖擊。書中的核心內(nèi)容來自我在混沌大學(xué)和一些大學(xué)商學(xué)院授課的講義,但是考慮到大家讀書和聽課畢竟有很大的區(qū)別,因此在將講義改寫成書的時(shí)候,我增加了大量的案例和歷史背景介紹,以方便大家能夠系統(tǒng)地了解大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能的來龍去脈,以及我們對未來進(jìn)行分析的依據(jù)。 本書的出版,在很大程度上是混沌大學(xué)聯(lián)合創(chuàng)辦人曾興曄女士、空無邊處出版團(tuán)隊(duì)的張嫻和鄭婷女士,以及中信出版集團(tuán)經(jīng)管分社的社長朱虹、副社長趙輝、主編張艷霞等相關(guān)人員積極推動(dòng)的結(jié)果。著名的信息領(lǐng)域?qū)<、中國工程院院士鄔賀銓院士,混沌大學(xué)創(chuàng)辦人李善友教授,在百忙中為本書寫了序言。上海交通大學(xué)圖像通信與網(wǎng)絡(luò)工程研究所王延峰博士對本書的內(nèi)容提供了寶貴的參考意見。在此我對他們表示衷心的感謝。由于本人水平有限,書中不免有這樣或者那樣的錯(cuò)誤,希望廣大讀者朋友不吝賜教指正。 2020年1月于硅谷
吳軍博士,“文津圖書獎(jiǎng)”得主,硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資人,知名自然語言處理和搜索專家。畢業(yè)于清華大學(xué)、美國約翰.霍普金斯大學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué)博士。于2002年加入谷歌,是當(dāng)前谷歌中、日、韓算法的主要設(shè)計(jì)者。2010年加盟騰訊,擔(dān)任搜索業(yè)務(wù)副總裁。后回到谷歌負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)問答項(xiàng)目。2014年,作為創(chuàng)始合伙人創(chuàng)立豐元投資。吳軍博士既有深厚的學(xué)科背景,又具有豐富的中美高科技企業(yè)工作及投資經(jīng)驗(yàn)。著有《全球科技通史》《見識(shí)》《態(tài)度》《格局》《浪潮之巔》《數(shù)學(xué)之美》《文明之光》等多部暢銷書,并多次獲得“文津圖書獎(jiǎng)”“中國好書”“中華優(yōu)秀出版物獎(jiǎng)”在內(nèi)的各種圖書大獎(jiǎng)。
目錄
推薦序一 大數(shù)據(jù)與機(jī)器智能催生智能時(shí)代 / 鄔賀銓 推薦序二 智能時(shí)代,未來已來 / 李善友 自 序 人類的勝利 _ 上卷 第一篇:人工智能的支柱 01 一切從數(shù)據(jù)開始 如果我們把資本和機(jī)械動(dòng)能作為大航海時(shí)代以來全球近代化的推動(dòng)力,那么數(shù)據(jù)則是我們正在經(jīng)歷的智能革命的核心動(dòng)力。要了解人工智能,就要從數(shù)據(jù)說起。 數(shù)據(jù)、信息和知識(shí) 數(shù)據(jù)的作用:文明的基石 相關(guān)性:使用數(shù)據(jù)的鑰匙 統(tǒng)計(jì)學(xué):點(diǎn)石成金的魔棒 數(shù)學(xué)模型:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的基礎(chǔ) 02 大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能 如同飛機(jī)不是飛得更高的鳥兒一樣,人工智能也并不是更聰明的人。在大數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前,計(jì)算機(jī)并不擅長解決需要人類智能的問題,但是今天這些問題換個(gè)思路就可以解決了,其核心就是變智能問題為數(shù)據(jù)問題。由此,全世界開始了新的一輪技術(shù)革命——智能革命。 什么是機(jī)器智能 鳥飛派:人工智能1.0 另辟蹊徑的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變 大數(shù)據(jù)的特征 變智能問題為數(shù)據(jù)問題 03 深度學(xué)習(xí)與摩爾定律 讓計(jì)算機(jī)能夠產(chǎn)生智能的三個(gè)要素是數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)模型和硬件基礎(chǔ),所以有了海量數(shù)據(jù),就需要解決如何建立數(shù)學(xué)模型和硬件基礎(chǔ)是否可以承載的問題。這就不得不講講今天大熱的深度學(xué)習(xí),以及在過去半個(gè)多世紀(jì)里,讓計(jì)算機(jī)處理器的性能增長了上億倍的摩爾定律。 什么是機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)與谷歌大腦 摩爾定律的饋贈(zèng) 第二篇:思維的革命和商業(yè)的變革 04 思維的革命 在無法確定因果關(guān)系時(shí),數(shù)據(jù)為我們提供了解決問題的新方法,數(shù)據(jù)中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性,而數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性在某種程度上可以取代原來的因果關(guān)系,幫助我們得到想知道的答案,這便是大數(shù)據(jù)思維的核心。 思維方式?jīng)Q定科學(xué)成就 工業(yè)革命:機(jī)械思維的結(jié)果 世界的不確定性 熵:一種新的世界觀 用大數(shù)據(jù)消除不確定性 從因果關(guān)系到強(qiáng)相關(guān)關(guān)系 數(shù)據(jù)公司谷歌 05 大數(shù)據(jù)思維與商業(yè) 今天,大部分人工智能的應(yīng)用,采用的都是谷歌開源的代碼。在未來我們可以看到,大數(shù)據(jù)和機(jī)器智能的工具就如同水和電這樣的資源,由專門的公司提供給全社會(huì)使用。而大家要做的事情,就是思考如何利用大數(shù)據(jù)和智能工具,解決好自己的實(shí)際問題。 利用大數(shù)據(jù)從亂象中找規(guī)律 相關(guān)性、時(shí)效性和個(gè)性化 被出讓的決策權(quán) 商業(yè)的底層盡在數(shù)據(jù)流中 把控每一個(gè)細(xì)節(jié) 重新認(rèn)識(shí)窮舉法 從歷史看技術(shù)與產(chǎn)業(yè) 技術(shù)改變商業(yè)模式 “+ 大數(shù)據(jù)”締造新產(chǎn)業(yè) 第三篇:智能技術(shù)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇 06 技術(shù)的挑戰(zhàn) 大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)方法是不同的,使用好大數(shù)據(jù)對相應(yīng)的技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。人工智能目前的成就主要來自大數(shù)據(jù)、硬件性能和算法(數(shù)學(xué)模型)的平衡。當(dāng)數(shù)據(jù)量還在激增,摩爾定律快要遇到瓶頸時(shí),便到了我們必須迎接挑戰(zhàn)的時(shí)候。而當(dāng)新的需求出現(xiàn)時(shí),又會(huì)遇到原先想不到的技術(shù)挑戰(zhàn)。 技術(shù)的拐點(diǎn) 數(shù)據(jù)的產(chǎn)生 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)的傳輸 數(shù)據(jù)的處理 數(shù)據(jù)的收集和選取 數(shù)據(jù)的壓縮和表示 并行計(jì)算和實(shí)時(shí)處理 機(jī)器學(xué)習(xí)的解釋和評估 數(shù)據(jù)安全 保護(hù)隱私 07 邁向超級智能 未來的社會(huì)將是一臺(tái)超級智能的有機(jī)體。如果我們把它對應(yīng)于人,那么人工智能是大腦,IoT 是神經(jīng)系統(tǒng)。IoT 中數(shù)量巨大的傳感器和設(shè)備扮演著眾多感官細(xì)胞的角色,而正在發(fā)展起來的5G 移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)則相當(dāng)于周圍神經(jīng)。區(qū)塊鏈也是這個(gè)超級智能有機(jī)體不可或缺的部分,它扮演著承載生物信號(hào)的角色。 “移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+ 傳感器”催生IoT IoT 是第三代互聯(lián)網(wǎng) 5G 不只是比4G多1G 區(qū)塊鏈≠虛擬貨幣 超級智能時(shí)代 第四篇:智能時(shí)代與我們 08 未來智能化產(chǎn)業(yè) 人工智能會(huì)在未來改變很多產(chǎn)業(yè)格局,一些新的產(chǎn)業(yè)會(huì)出現(xiàn),但更多的改變是對現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)的改造。在未來,那些存在了幾百甚至上千年的產(chǎn)業(yè)還會(huì)存在,而且會(huì)發(fā)展得更好。農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、體育、醫(yī)療、法律,甚至編輯記者行業(yè)都將迎來嶄新形態(tài)。我們不妨把這種變化用如下范式來概括:現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+ 智能技術(shù)= 新產(chǎn)業(yè)。而產(chǎn)業(yè)的升級和變遷,會(huì)比現(xiàn)在的產(chǎn)業(yè)更好地滿足人類的個(gè)性化需求,逐漸導(dǎo)致整個(gè)社會(huì)的升級和變遷。 未來的農(nóng)業(yè) 未來的體育 未來的制造業(yè) 未來的商業(yè) 未來的醫(yī)療 未來的律師業(yè) 未來的記者和編輯 未來的生產(chǎn)關(guān)系 09 未來的社會(huì) 在歷次技術(shù)革命中,一個(gè)人、一家企業(yè),甚至一個(gè)國家,可以選擇的道路只有兩條:要么加入浪潮,成為前2% 的人;要么觀望徘徊,被淘汰。 智能化社會(huì) 精細(xì)化社會(huì) 無隱私社會(huì) 丟掉工作的社會(huì) 爭當(dāng)2% 的人 大企業(yè)未必靠得住 參考文獻(xiàn)
5G不只是比4G多1G
第三代互聯(lián)網(wǎng)要想普及,還需要對全球的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行進(jìn)一步的升級。 今天5G是一個(gè)熱門的話題。為什么我們需要5G?很多人說網(wǎng)速快,其實(shí)4G的網(wǎng)速在絕大多數(shù)情況下已經(jīng)足夠用了,即使看高清視頻也足夠快。實(shí)際上,今天對很多人來講,4G的流量太貴才是無限制上網(wǎng)的主要障礙,而非網(wǎng)速。某些地方信號(hào)不好上不了網(wǎng),那不是技術(shù)的問題,而是基站建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)架構(gòu)建設(shè)的問題。 今天只有在一種特殊的情況下,4G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)不夠用,那就是在一個(gè)很小的區(qū)域內(nèi),如果有太多人要上網(wǎng),比如我們在前面第六章中提到的上萬人在一個(gè)會(huì)場里的情況。這個(gè)道理其實(shí)很簡單,根據(jù)信息論中關(guān)于信息傳輸率的香農(nóng)第二定律,當(dāng)試圖用比信道容量更快的速率傳輸信息時(shí),出錯(cuò)率不是1%、5%,也不是20%、50%,而是100%。也就是說,那時(shí)沒有人能夠上網(wǎng)。我們今天采用的4G通信,基站覆蓋半徑通常在1.5千米左右(4G基站之間的距離通常在2~3千米),在城市里可能會(huì)更密集一點(diǎn)。而在這方圓一千米的范圍內(nèi),總?cè)藬?shù)是有限的,并且人們也不會(huì)同時(shí)上網(wǎng),因此分給每個(gè)上網(wǎng)人的帶寬是夠用的。但是,遇到上述情況時(shí),所有人加在一起總的傳輸率就超過了信道的總帶寬,導(dǎo)致大家無法上網(wǎng)。即便總的傳輸率略低于信道的容量,由于信息在傳輸?shù)倪^程中難免要出錯(cuò),需要重傳,當(dāng)信道很忙碌時(shí),錯(cuò)誤率會(huì)很高,通信就極不穩(wěn)定。理解了這一點(diǎn)就不難想象,當(dāng)IoT開始普及,如果在一個(gè)范圍內(nèi)要同時(shí)上網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量增加兩個(gè)數(shù)量級(100倍左右),那么今天的4G網(wǎng)絡(luò)是不夠使用的,就會(huì)出現(xiàn)像前面說的那種“會(huì)場擁堵”的問題。這時(shí)候,就需要總的傳輸率更快,而且并發(fā)處理通信請求能力更強(qiáng)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)了。我們把新的網(wǎng)絡(luò)稱為5G。 從4G到5G,通信帶寬增加是最明顯的特征,這一點(diǎn)是怎么做到的呢?有人覺得多建基站,提高基站的功率,這其實(shí)是誤解。功率的提高雖然能夠讓遠(yuǎn)離基站的地點(diǎn)信號(hào)增強(qiáng),網(wǎng)速有所改進(jìn),但是一個(gè)基站所能提供的總的通信量是一個(gè)常數(shù)。至于單純增加基站的數(shù)量也是不可行的,因?yàn)榛局g會(huì)打架。更何況,在城市里,太多大功率的基站會(huì)讓周圍的電磁波輻射太強(qiáng),對人也不安全。誰要是不相信可以戴一個(gè)(封閉的)金手鐲到發(fā)射塔下面站一會(huì)兒,手肯定就會(huì)被燒傷。因此提高移動(dòng)通信的帶寬需要想別的辦法,所幸的是香農(nóng)早就告訴大家答案在哪里,那就是提高無線通信的頻率范圍。 無線通信的頻率是無法向下擴(kuò)展的,一是因?yàn)槟切╊l率已經(jīng)被占用了,二是因?yàn)槟軌驍U(kuò)展的范圍有限,因此它只能向上擴(kuò)展,也就是讓無線電波的頻率增加。目前華為提出的過渡型5G標(biāo)準(zhǔn)頻率是6GHz(吉赫),比目前4G標(biāo)準(zhǔn)所采用的2GHz上下的頻率要高得多,而高通提出的5G最終標(biāo)準(zhǔn)采用的頻率高達(dá)28GHz。我們知道,無線電波的頻率越高,它繞過障礙物的能力就越差,比如說當(dāng)它被提高到可見光的頻率時(shí),你隨便用張紙、用塊布就能擋住它。當(dāng)然我們今天無線通信的頻率還沒有這么高,但是在城市里高樓大廈會(huì)嚴(yán)重影響通信。怎么辦?最簡單的辦法就是在提高通信頻率的同時(shí),把基站建得非常密,這樣你的附近就有基站,而通信信號(hào)也不需要傳太遠(yuǎn)。 按照目前對5G網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想,基站之間的距離將從過去2~3千米銳減到200~300米,這樣就帶來了三個(gè)明顯的好處。首先,采用了更高的頻率通信所帶來的受建筑物干擾的問題,因?yàn)橥ㄐ啪嚯x的縮短可以被解決。其次,更少的人分享帶寬。我們假定在大中城市里半徑一千米范圍里的人口是1萬人,那么方圓百米范圍內(nèi)就會(huì)下降到100人。這樣每個(gè)人能夠分到的帶寬就可以增加兩個(gè)數(shù)量級。最后,由于基站的通信范圍可以從1千米減少到100米,功率可以降低兩個(gè)數(shù)量級。這樣,雖然城市里基站的數(shù)量增加了百倍,但是電磁波輻射反而大大地下降了。當(dāng)然,有了5G,我們前面講到的各種有關(guān)IoT的需求就都能夠滿足了。這便是從通信的角度來看待IoT。 結(jié)合我們前一節(jié)所講的內(nèi)容,第三代互聯(lián)網(wǎng)和5G其實(shí)是兩類不同行業(yè)的人,從兩個(gè)不同的視角解讀IoT,以及由它推進(jìn)的技術(shù)革命。那么這兩種視角是否有足夠大的交集,甚至能否相融呢?答案是肯定的。事實(shí)上,從1G到4G,雖然從用戶的角度講只是移動(dòng)通信速度的增加,但是從技術(shù)上講,這種變化有兩條主線,一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)的進(jìn)步,另一個(gè)則是網(wǎng)絡(luò)的不斷融合。 我們還是先從1G說起。 世界上最早的民用移動(dòng)通信電話是由摩托羅拉公司發(fā)明的。在1967年的國際消費(fèi)類電子產(chǎn)品展覽會(huì)(CES)上,最吸引眼球的是由它推出的第一代商用移動(dòng)電話的原型。當(dāng)時(shí)一部這樣的電話售價(jià)2 000美元,重達(dá)9千克!但是幾年后,當(dāng)它開始在市面上銷售時(shí),其重量就降到了不到3千克,當(dāng)然售價(jià)還是很貴。在摩托羅拉之前,AT&T是世界電信產(chǎn)業(yè)的霸主,它也不覺得移動(dòng)通信有什么必要性。如果大家不愿意坐在椅子上打電話,使用無繩電話就好,因此它對于移動(dòng)電話的判斷是,使用者不會(huì)超過100萬。當(dāng)然后來的結(jié)果大家都知道,AT&T作為通信技術(shù)的引導(dǎo)者錯(cuò)過了那一次機(jī)遇,而摩托羅拉從此成為移動(dòng)通信的領(lǐng)導(dǎo)者,并且主導(dǎo)了第一代的移動(dòng)通信標(biāo)準(zhǔn)的制定。 移動(dòng)通信從一開始,其實(shí)就是無線和有線的結(jié)合;竞褪謾C(jī)之間是無線通信,但是基站之間卻是通過線路連通的。這樣做有很多好處,不僅把空中有限的帶寬用于手機(jī)的通信,可以讓更多的手機(jī)入網(wǎng),而且保證了基站之間通信的穩(wěn)定。進(jìn)入20世紀(jì)80年代,諾基亞等公司就開始研制新一代的移動(dòng)通信設(shè)備并且提出新的移動(dòng)通信標(biāo)準(zhǔn)。1991年,它們開始投入使用。為了區(qū)分這兩代不同的移動(dòng)通信標(biāo)準(zhǔn),以前的被稱為1G,即第一代的意思,新的則被稱為2G。 從表面上看,2G手機(jī)比1G的大哥大手機(jī)要小很多,更省電,而且收發(fā)短信方便。從技術(shù)上講,1G是模擬電路的,2G是數(shù)字電路的,而數(shù)字電路本身受益于摩爾定律,能夠以非?斓乃俣鹊。在2G手機(jī)中,一個(gè)專用芯片可以取代過去大哥大上百個(gè)芯片。再往后,使用更有效的CDMA(碼分多址)標(biāo)準(zhǔn)的3G移動(dòng)通信出現(xiàn)了,信息的傳輸率提高了一個(gè)數(shù)量級。這是一個(gè)飛躍,它使移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)得以實(shí)現(xiàn),從此手機(jī)的語音通話功能降到了次要位置,而數(shù)據(jù)通信(包括瀏覽網(wǎng)絡(luò))成為主要功能。但是,從1G到3G都存在一個(gè)大問題,那就是移動(dòng)通信的網(wǎng)絡(luò)和原有的通信網(wǎng)絡(luò)雖然能夠彼此相通,卻彼此獨(dú)立,移動(dòng)通信的網(wǎng)絡(luò)并不依賴于已經(jīng)搭建好的通信網(wǎng)絡(luò)自成一體。今天我們回過頭來看這件事會(huì)覺得有點(diǎn)荒唐,但是如果我們了解了當(dāng)時(shí)以摩托羅拉和諾基亞為代表的移動(dòng)通信公司和以AT&T為代表的傳統(tǒng)電信公司是多么水火不容,就不難理解這一點(diǎn)了。事實(shí)上,在從2G到3G過渡的時(shí)代,摩托羅拉公司甚至搞出了一個(gè)銥星計(jì)劃,通過66顆衛(wèi)星建立一個(gè)完全獨(dú)立的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò),完全不依賴于現(xiàn)有的電話系統(tǒng)。銥星計(jì)劃最終破產(chǎn)了,這倒不是摩托羅拉的技術(shù)不夠好,甚至不是像一些人想象的那樣因?yàn)橛脩魯?shù)量不夠不能讓成本降下來,而是這個(gè)計(jì)劃從一開始就違背了單位能量傳遞信息必須越來越有效的科技發(fā)展的大趨勢。 3G之前相對獨(dú)立的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)不僅存在巨大的通信效率問題,而且它無法受益于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速迭代;局g的帶寬不足,再加上手機(jī)端到端的通信要經(jīng)過好幾級的轉(zhuǎn)發(fā),手機(jī)之間通信其實(shí)是非常復(fù)雜的。 從3G到4G,雖然基本上沿用了原有的基站,但是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)卻有了巨大的改進(jìn)。不僅基站之間光纖的帶寬增加了,端到端通信時(shí)的信息轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)減少了,而且它利用了互聯(lián)網(wǎng)和電信網(wǎng)絡(luò)的最新技術(shù),比如采用了分布式基站的架構(gòu),通過云計(jì)算實(shí)現(xiàn)了很多虛擬化,以增加靈活性和網(wǎng)絡(luò)各個(gè)基帶的流量平衡。總之,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的融合使4G的速度比3G快很多。 但是4G依然沒有將所有的網(wǎng)絡(luò)融合到一起。今天我們其實(shí)還在使用兩個(gè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),在外面我們使用4G,回到家里使用Wi-Fi。對于前者大家要按照流量付費(fèi),而對于后者基本是包月。這種不一致源于我們前面講到的電信公司和互聯(lián)網(wǎng)公司的差異。在4G時(shí)代,只要是在家用網(wǎng)絡(luò)稍微多一點(diǎn)的地方,都需要有入戶的光纖和Wi-Fi路由器,而不能所有上網(wǎng)都使用4G。但是到了5G時(shí)代,我們可以將間隔距離只有百米的基站看作大功率的Wi-Fi,這樣對大部分家庭來講,家里的網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)上的5G網(wǎng)絡(luò)就可以合二為一,除了需要傳輸極大數(shù)據(jù)量的個(gè)人和企業(yè)還需要專門連入光纖,大部分人使用5G網(wǎng)絡(luò)就可以解決所有的網(wǎng)絡(luò)問題。從此,互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)和通信產(chǎn)業(yè)就會(huì)融合為一個(gè)更為完整的產(chǎn)業(yè)。 從1G到5G的發(fā)展可以看出,網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展是朝著不斷融合的方向前進(jìn)的,任何試圖搭建一個(gè)獨(dú)立的、單純基于無線技術(shù)的努力都是逆流而為。今天,依然有一些人試圖再開發(fā)類似于銥星的通信系統(tǒng),希望用它來覆蓋全球的通信。這類的新聞讓很多不懂技術(shù)的人感到興奮,甚至投資,但這完全是逆流而動(dòng)。且不說衛(wèi)星通信的帶寬要比手機(jī)和基站通信窄得多,能夠服務(wù)的手機(jī)數(shù)量極少,就算手機(jī)和衛(wèi)星通信沒有問題,衛(wèi)星之間的通信可比基站之間的帶寬低好幾個(gè)數(shù)量級,衛(wèi)星本身會(huì)成為瓶頸。就算衛(wèi)星不是通信的瓶頸,天上幾萬顆衛(wèi)星和中國地面上650萬個(gè)(2018年的數(shù)據(jù))由高速光纖連接的基站也沒法比。這還沒有考慮由于衛(wèi)星通信距離遙遠(yuǎn),再加上容易受氣候因素干擾,通信的穩(wěn)定性非常差(誤碼率很高所致)。因此,雖然我們有時(shí)可以講情懷,但是搞工程還是要講科學(xué)基礎(chǔ)的。對這種逆潮流而為的所謂創(chuàng)新的態(tài)度,是衡量每一個(gè)人科技素養(yǎng)的試金石。 最后,讓我們一同來思考一個(gè)問題。有了5G之后,是否還需要光纖通信?答案是,不僅需要,而且還要大幅度提高。因?yàn)楫?dāng)我們的移動(dòng)設(shè)備和IoT設(shè)備信息傳輸量劇增后,基站和基站之間的通信帶寬就必須相應(yīng)增加。雖然從理論上講5G的信息傳輸率可以是4G的幾十倍,但是這件事只有當(dāng)主干網(wǎng)的帶寬跟上之后才會(huì)成為可能。今天一些企業(yè)出于宣傳的目的講測試出的5G速度是4G的上百倍,那是因?yàn)槠渌藳]有進(jìn)行同樣的數(shù)據(jù)下載,否則,要么主干網(wǎng)擁堵導(dǎo)致所有人都無法通信,要么大家依然使用4G的傳輸速度。目前,5G的布局剛剛開始,真想達(dá)到大家理想中的便利性,還有很多工作要做。
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