自动驾驶和智慧城市的世界里 5G真是最后缺的那一环吗？

　　边缘计算大展身手

　　云计算似乎对自动驾驶汽车没有意义，但边缘计算却能大展身手。Mesosphere公司的Knaup指出，在使边缘计算用例可行的过程中面临许多挑战。他还特别指出了网络可靠性，并补充说，边缘节点通常在异构平台上，这使事情变得复杂。

　　他补充说，管理处理大量非结构化数据的基础设施以及收集敏感数据(例如从智能家庭收集的数据)的隐私保护要求也需要在边缘计算前进时加以解决。

　　然而，Knaup也指出了这些机会：“随着我们预计将看到边缘设备的数量大幅增加，这种潜力可能会激增：从自动驾驶汽车到联网智能体育馆，甚至是医疗数据方面都将迎来重大变化。

　　边缘计算带来了更快的响应时间(由于延迟更低)、卸载计算任务的能力(反过来降低能耗)和更好的位置感知等优势。

　　Sierra Wireless的Pauzet则表示，标准的LPWA技术是专为IoT设计的首个蜂窝数据网络技术，为创建物联网应用的新用例提供了巨大的机会：

　　“LPWA使得真正具有突破性的智能城市、电网、农业和其他应用所需的低成本、低功耗设备的激增成为可能。挑战在于将LPWA与数据编排、云和AI技术相结合。

　　这样，公司就可以最大限度地减少与开发，部署和运行这些应用程序相关的时间和成本，同时最大限度地提高这些应用程序提供的数据的洞察力。“

　　如果5G如今已经成功投入商用，真的能产生颠覆性影响吗?

　　如果5G如今已经成功投入商用，一些公司会大量增加“智能”建筑/高速公路/基础设施(即所有门，电梯，固定装置，跑道等)中传感器的数量，以实现持续和实时的健康和安全，如以及相关系统的使用情况监测。

　　“5G的可用性还将减少对有线回程网络的依赖，以将数据从边缘计算/存储设备传输回区域计算/存储设备。

　　深度学习算法的性能随着可以学习的数据量的增加而增加，因而可以从设备中收集更多的数据，以提高深度学习应用的准确性。

　　据Garther对5G行业的生命周期分析，目前正处于快速上升期

　　另一方面，如果5G今天可用，Pauzet则不确定这一行业的数据移动，存储和处理理念以及体系结构会发生什么变化：

　　“尽管5G确实提供了在短距离内提供数千兆位速度和大容量的机会，开辟了许多新用例，但真正改变这些理念和架构的是智能数据编排。”

　　“当今行业面临的主要挑战是如何更高效和更有效地提取、处理、分析和更新物联网数据——近期解决这一挑战的方法是更好地协调数据，而不是在短距离内更快地传输数据。 ”