5G 網路帶來的將是更加深度的科技生活方式的變革與顛覆，或許很快我們就可以可以如同科幻電影當中的劇情一樣，在家裡就可以透過 VR 技術，購物、旅遊、交友、遊戲、會議。

成熟的 5G 網路將執行在比 4G 更高的頻率和更短的範圍內，依靠密集的基站等基礎設施，這使他們能夠以幾乎沒有延遲的速度支援數十億臺裝置，速度比 4G 快 20 倍。5G 天線也消耗更少的功率，使協議更好地連線小型，電池供電的物聯網（IoT）裝置。

5G 可以透過五種主要方式影響我們的生活，5G 最廣泛的影響將是工業和商業物聯網，也將對無人駕駛起到更大的進步，一旦無人駕駛基礎設施到位，街道就會變得不那麼擁擠，空氣汙染也會減少。擁有完全自動駕駛的車輛，擁有汽車和乘車共享的人數會變得更加普遍。

由於低延遲，高質量的無線網路實現虛擬訪問，遠端就醫治療將會拯救更多的病人和免去奔波途中的時間浪費。得益於 5G 的高頻寬和低延遲，增強和虛擬現實相信也還可以繼續的發光發熱，最終可以成為現實和更加廣泛的應用。

5G將帶來天翻地覆得變化，自動駕駛，淨化環境。太空深入探索，遠端醫療，遠端辦公，讓出差大大減少。自動化生產，遠端控制更上一層樓。在家就可以工作成為現實。

5G實施後，在通訊領域直接帶來三大收益

分別是：增強移動寬頻（eMBB）、低時延高可靠通訊（URLLC）和大規模物聯網（mMTC）。

高通的一組實驗資料，實驗地點選在德國法蘭克福和美國舊金山的現有4G基站，對比了若位置條件相同，5G相比4G會有多大的提升。這次實驗的資料非常貼近實際，可以為大家預先提供一個參考。

法蘭克福的實驗資料：

瀏覽下載速度均值：4G使用者為56Mbps，5G使用者為490Mbps；

瀏覽下載時延均值：4G使用者為116毫秒，5G使用者為17毫秒；

舊金山的實驗資料：

瀏覽下載速度均值：4G使用者為71Mbps，5G使用者為1.4Gbps（毫米波覆蓋範圍）；

瀏覽下載時延均值：4G使用者為115毫秒，5G使用者為4.9毫秒；

所以大家不用擔心紙面資料不可靠，5G帶來的實際體驗上的提升肯定是飛躍的。

5G是獨特的。

在5G之前，從1G到4G，全部都是為了服務於“人與人”之間通訊的目的而存在。而5G，主要是為了服務“物與物”和“人與物”之間的通訊需求。也就是說，人類第一次將“物聯網”提升到和“人聯網”相同的級別，甚至比“人聯網”更高的級別。這意味著，人類對通訊的認知，發生了根本性的變化。通訊的目的變了，通訊的技術和架構，也就隨之改變了。

物聯網雖然由來已久，但蜂窩通訊技術（利用基站實現無線通訊），才是真正宣告了它的黃金時代正式開啟。我們就拿 車聯網 這個物聯網中最典型的場景來分析。車聯網之所以是典型場景，是因為它本身對通訊網路有著極高的要求。大頻寬、極低的時延、海量的連線數量、嚴密的覆蓋，這些都是實現車聯網必不可少的條件。

我們目前的技術，包括LTE-V、NB-IoT、LoRa等，都無法做到完美滿足。只有5G，才能真正做到。所以，眾多應用場景中，車聯網被認為是5G引爆點最有可能出現的地方。車聯網場景，也被稱為“5G第一場景”。車聯網的存在價值，不是提供影音娛樂，不是改善駕乘舒適度，也不是監控車輛的各項引數。這些都不是真正的痛點。

真正的痛點在哪裡？是車的問題，就是交通的問題。

交通的核心痛點只有兩條，一條是城市內部交通的擁堵，還有一條是城際交通的高成本和低效率。

2018年，在阿里的雲棲大會上，他們提出，將要建設一條全封閉的無人駕駛高速公路，專門用於車聯網的應用。是的，一直以來，很多企業都在強調無人駕駛，認為搞車聯網就是為了將來大家能夠坐著無人駕駛的車，在馬路上行駛。可是，以中國的路況（道路複雜度和司機駕駛習慣），如果馬路上同時存在有人駕駛和無人駕駛的車，讓你坐無人駕駛的車，你敢坐嗎？讓你開車，你敢開嗎？而現實情況就是，我們不可能做到同時將馬路上所有的有人駕駛車輛同時全部換成無人駕駛車輛。所以，創造區域性的全無人駕駛環境，是很可行的一種解決辦法

例如，剛才阿里所說的，將整條高速公路進行封閉，然後在上面全部是無人駕駛車。或者，某個廠區或景區，全部是無人駕駛車（穿梭巴士）。

舉個例子，上海到北京，物流運輸量很大，建這麼一條全封閉的高速公路，只讓無人駕駛車在上面行駛，這樣一來，車輛的速度將會是相對穩定的，有利於降低能耗。而且，也可以採用多輛車牽引的方式，進一步降低能耗。因為沒有司機，減少了人員成本，也不存在疲勞駕駛和交通違章等問題。

早期的時候，這種高速公路將只運輸貨物，非常有利於降低物流成本。等時機成熟，再運輸旅客。或者說，像長途運輸旅客，就交給高鐵來解決，舒適度和安全性更高。

上述方法，能夠有效解決城際之間交通運輸的痛點。

再看看城市內部的交通擁堵。

同樣，關於這個痛點，阿里仍然給出了方案。

一次阿里巴巴CTO王堅博士在演講時提到，解決城市交通擁堵，第一件事是什麼呢？就是數清楚這所城市當前到底有多少輛車。只有先搞明白到底有多少輛車，才能進一步想辦法對車的流向進行分析，進而進行管控和疏導。說白了，就是先獲取資料，再做資料分析，最後做資料運用。

舉個例子，首先用海量的攝像頭，佈設在城市的各個路口。然後透過影片識別技術，實時抓取車牌號和車輛流動資訊。後端（雲端）對海量資料進行採集，就可以得到城市裡每一輛車的所在位置和行駛路線。

透過對這些行駛資料的進一步分析和學習，掌握車輛流向規律，就知道每天有多少輛車，從城東開到城西，從新街口開到夫子廟。當掌握了這些資訊之後，這套系統（例如阿里的城市大腦）就會對交通訊號燈等進行控制，動態調整訊號等待時間，提升交通路口的通行效率。甚至，還可以設定一些雙向車道。例如，原來是雙向四車道的馬路，可以臨時改成一去三回的車道，緩解擁堵。

怎麼樣？是不是很有可行性？相當於打通了城市的“任督二脈”。

除了行駛問題緩解之外，還有停車問題，透過對停車場資料的採集，也可以及時對車流進行疏導。例如春節燈會，如果周邊三公里停車場都沒有車位，就可以及時通報給公眾，避免駕車前往，或引導到別的停車場。

不管是全封閉無人駕駛高速公路，還是城市大腦，都是車聯網真正可行的發展方向。不吹不黑，阿里能提出這些方案，確實是非常務實，比某些CEO做秀要好得多。

那麼，5G在這兩種方案裡面，究竟扮演了什麼樣的角色呢？

在第一個方案裡面，車輛實現全無人駕駛，肯定是離不開5G網路的支撐的。

這條高速公路肯定會被5G完整覆蓋，動態採集車輛行駛速度資訊，下達行駛指令，同時，及時採集天氣資訊、路況異常資訊（例如動物闖入、貨物掉落、落石滾入），並傳遞給車輛，進行規避。

第二個方案，雖然剛才的描述裡面，看上去車輛並沒有安裝5G車載通訊裝置，但是，5G的通訊能力，是給了攝像頭的。城市大腦的前提，就是攝像頭這些影片資料採集裝置。如果沒有攝像頭，或者攝像頭的資料無法回傳給城市大腦，那麼城市大腦再強大也沒用，是個瞎子。

另外，在第二個方案裡，還有一個很重要的因素，那就是AI（人工智慧）。剛才所說的那些資料分析工作，顯然是不可能靠人來完成的，都是靠演算法。說白了，就是靠深度學習，靠人工智慧。

再給大家提供一個資訊。華為在深圳的9個路口，安裝了具有AI晶片的攝像頭，對路口車輛等待資料進行實時分析，然後調整訊號燈的時長。按我的理解（不一定是對的），這種就屬於“路口大腦”。單個AI晶片，演算法無法支撐整個城市的資料運算，就先支撐一個路口的資料運算。

這裡就牽出來了5G的一個很重要的發展方向，那就是與AI的深度結合，與雲計算、大資料的深度結合。

AI就是人工智慧，深度學習。學習的物件，就是海量的資料。這些海量的資料從哪裡來？從物聯網來。5G提供的大頻寬，海量資料連線，顯然滿足了資料傳輸的需求。

簡而言之，5G為AI提供了強有力的支撐，5G和AI共同為行業應用賦能。

說完了車聯網，再看看工業物聯網。

行業裡對5G在工業物聯網方面的應用，給予了很高的期待。之前南韓全球率先商用5G，就是在工業領域進行的落地。

在大家看來，提到5G工業物聯網，就會想到機器人或機器臂，透過5G進行遠端操控的場景。

其實，在我看來，那種場景的做秀成分遠遠高於實際意義。在工業應用領域，對超低時延的需求並沒有那麼迫切。大部分的機械臂，仍然是自動化，而非遠端化，更別提實時遠端化。

更多的工業物聯網需求，仍然是集中在資料採集和資料下發上。

滿足這些需求，其實並不需要5G。現有的NB-IoT也許就夠了，甚至說，廣大企業對LoRa的需求更為迫切一些。LoRa的落地反而容易，因為它由企業自己控制，成本更低，對企業自身來說，安全性更高。（運營商這些年一直在強推NB-IoT，卻收效甚微。）

和剛才分析車聯網一樣，看工業物聯網，也是要分析它的痛點和剛需到底在哪。

企業經營的根本目的，在於盈利。對於工業企業來說，想要盈利，就必須提高生產效率，降低生產成本。

使用機器人替代工人，雖然可以降低成本，提升效率，但對企業來說，並不沒解決核心問題。

在未來的整個工業製造環節中，決定企業整體效率的，不是機器人的製造能力，而是對整個製造、運輸、儲存、銷售環節的控制能力。也就是說，除了製造之外，還必須加強對供應鏈的控制，加強對庫存的控制，對所有生產要素的控制。

還是舉個例子來說明吧。

在未來，如果使用者想買一輛車，將不再滿足於4S店提供的指定配置，而是使用者自己進行定製化配置。使用者自己挑選合適馬力的發動機，喜歡的外型、座椅、內飾，適合當地路況的輪胎等。當定製完成後，車企將以最快的速度，調集配件，進行排產，然後送到使用者手裡。這樣的話，車企必須關注供應鏈的資料（配件的存量），關注生產的進度，關注控制庫存（儘量減少庫存，甚至消滅庫存）。誰做得好，誰就有利潤，誰就能生存下去。想要做得好，就離不開工業物聯網。工業物聯網，包括5G，就成了企業管理生產要素的利器，本身也成了生產要素的一部分。

企業的利潤，將從資料中挖掘。而工業物聯網和5G，就是為企業獲得資料提供支撐。

除了生產線的製造資料之外，使用者側的需求資料，使用習慣資料等，也將影響企業的市場拓展和營銷推廣。

除了工業物聯網之外，像智慧農業，智慧城市等，其實也都是這個道理。5G支撐資料，資料驅動價值。

最後還是要說說“人聯網”。

雖然5G的主要應用場景是面向物聯網的，但是並不是完全不能給人用。eMBB（增強移動寬頻）這個場景，相對4G提升了10倍以上的網速，對人聯網還是有很大吸引力的。在小棗君個人看來，如果說5G會在普通消費者領域造就一些獨角獸企業的話，一定是集中在影片領域，而且很可能是影片社交領域。

只有影片，才有胃口消化5G帶來的超大頻寬。也只有影片，會給使用者帶來最為極致的感官體驗。VR/AR也是特殊形式的影片。雖然VR/AR目前仍然停留在可有可無的娛樂應用方面，但很難說後面會不會突然爆發，出現爆品應用。

不管是網際網路企業，還是傳統企業，都可以深度挖掘一下，琢磨琢磨自己和5G的契合點，看看是不是可以找到商業機會。

總而言之，5G是一種賦能。作為一項技術，它本身是不值得大眾關注的。真正應該關注的，是它所賦予的能力，它和資料打通的能力。這些能力，究竟能給自己帶來什麼？是使用者體驗的提升？還是使用者痛點的解決？抑或者是成本的降低和效率的增加？所有的這些，都是需要仔細思考的。目前的經濟發展已經進入了新的階段，後面的競爭會越來越激烈。如果能把握住5G這次寶貴的賦能機會，將會有利於在競爭中搶佔先機，更好地活下去。如果錯過了這次機會，想要再追回來，就真的很難了。

5G產業鏈由上游原材料、中游網路建設、下游終端產品應用場景構成。其中，上游原材料包括晶片、光器件、射頻器件、光纖光纜;中游包括傳輸裝置商、網路最佳化商、基站天線以及其他配套裝置供應商;下游包括物聯網、工業網際網路及智慧城市等應用場景及與場景相關產品/服務提供商。

一、5G的逐步落地，中國光模組/器件市場規模將進一步擴大

根據C&C資料顯示，2016年，全球光器件市場規模達到100億美元，同比增長28.15%，其中中國光器件市場規模約42.3億美元，佔全球市場規模42%的份額。2017年，中國100G光模組的需求持續穩定增長，光器件市場規模增長30%達到55.0億美元左右。隨著5G的逐步落地，中國光模組/器件市場規模將進一步擴大，2019年將達到約85億美元水平。預計隨著中國5G投入商用，基站建設中對光模組的需求提高，到2020年中國光模組/器件市場規模達到110億美元。

二、中國晶片市場規模不斷增長

晶片和模組屬於積體電路的一部分。2013-2018年，中國晶片市場規模不斷增長。根據中國半導體協會公佈的資料來看，2018年中國積體電路產業銷售收入為6532億元，其中：積體電路設計業銷售收入為2519.3億元，佔到全年總值的38.6%，居三業之首;積體電路晶圓業銷售收入為1818.2億元，佔到全年總值的27.8%;積體電路封測業銷售收入為2193.9億元，佔到全年總值的33.6%。

三、射頻前端模組市場增長強勁

近年來，射頻前端模組市場增長強勁。一方面，2015年全球4G終端出貨量佔比躍過50%，滲透率的提升保證了之後兩年的成長動能;另一方面4G到5G的演進過程中，射頻器件的複雜度逐漸提升，射頻器件的單部手機價值量也得到提升。與此同時，中國的射頻器件行業出現較快的增長，射頻器件行業市場規模由2013年的172億元增長到2017年的270億元，年均複合增長率達到11.9%。2018年，中國射頻器件市場規模約為300億元，增速超過10%。

四、中國光纖光纜產量不斷提高

隨著網際網路在中國的深入發展以及國家政策推動，中國光纖光纜產量不斷提高。根據英國商品研究所(CRU)資料顯示，2017年全球光纖產量為5.34億芯公里，其中中中國產量為3.47億芯公里，增長15.67%，佔全球份額的65%;全球光纜產量為4.92億芯公里，其中中中國產量為3.07億芯公里，同比增長16.29%。2018年，中國居民光纖寬頻入戶率進一步提高，推動中國光纖光纜產量的進一步增長，光纖產量約3.83億芯公里，光纜產量約3.32億芯公里。

五、5G帶動的直接產出和間接產出快速增長

市場前景方面：根據中國信通院《5G經濟社會影響白皮書》預測，2030年，5G帶動的直接產出和間接產出將分別達到6.3萬億和10.6萬億元。在直接產出方面，按照2020年5G正式商用算起，預計當年將帶動約4840億元的直接產出，2025年、2030年將分別增長到3.3萬億、6.3萬億元，十年間的年均複合增長率為29%。在間接產出方面，2020年、2025年、2030年，5G將分別帶動1.2萬億、6.3萬億和10.6萬億元，年均複合增長率為24%。