以供应商为中心的设备的部署模型无法维持流量的这种指数增长

如今，电信行业已经确定需要更快的最终用户数据速率。以前，用户很乐意互相打电话和发短信。但是，现在移动通信以一种戏剧性的方式改变了我们的生活，很难再想象这种类型的通信了。

如今，我们更倾向于基于影像和基于VR / AR视频的通信。因此，考虑到这些需求，这些应用正在寻找一种新型的网络。360°视频应用的沉浸式体验需要大量数据和零延迟网络。

为了让您快速了解，分辨率等于4K电视分辨率的VR需要1 Gbps的带宽才能流畅播放，而需要2.5 Gbps的交互带宽。两者都需要10ms的最小延迟和最小的延迟。那是往返时间。不久，这些应用将以智能手机为目标，给网络带来更多压力。随着AR / VR服务的普及，提议的5G网络将产生速度和所需的性能。

每个物联网设备[免责声明：作者为Network Insight工作]，无论它多么笨拙，都会创建数据，而这些数据是AI引擎的动力。人工智能使我们能够对数据做更多有趣的事情。我们将目睹的大量数据的最终目标是将这些数据转化为价值的能力。启用5G带来的数据增长代表了AI的最大机遇。

将会有前所未有数量的数据必须在整个网络中移动以进行处理，并且在某些情况下会本地缓存以确保低延迟。为此，我们首先需要使处理过程更靠近用户，以利用超低延迟和超高吞吐量。

5G面临的一些挑战

5G的推出并非没有挑战。它很昂贵，并且以过去从未分发过的方式进行分发。建立这种类型的网络涉及大量成本。位置对于有效规划，部署和优化5G网络至关重要。

同样，5G毫米波也面临着自己的挑战。有一些技术可以让您接收信号并将其发送给特定的客户，而不是将其发送到各个方向。旧方法类似于到达房间所有部分的灯泡，而不是针对特定区域的手电筒。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！