以5G、Wi-Fi6 为代表的通信技术推动人类走向 “万物互联”时代
历经四十年的高速发展，现如今的人类通信科技，正处于前所未有的鼎盛时期。以 5G、Wi-Fi 6 为代表的通信连接技术，在进一步满足人联网应用需求的同时，逐渐挖掘出越来越多的物联网应用场景，进而推动整个社会走向 “万物互联”的时代。
人类社会逐渐从 “无连接”、“弱连接”，走向 “智能连接”。全球网络的连接规模，不再局限于世界人口总数，而是数量远大于此的世间万物。根据 GSMA 的预测，到 2025 年，全球接入 5G 网络并实现互联的设备将达到 250 亿台。IDC 更是认为，2025 年全球物联网设备总数将达到 416 亿台。面对如此巨大的连接规模，我们不禁会想：
量变通常会引起质变，未来的连接场景，会提出怎样的需求？
我们现有的连接技术，是否可以满足未来的连接需求？
我们不是为了连接而连接，而是为了价值而连接，那么，连接究竟如何创造价值？
最近，行业里有一个新名词逐渐流行起来，围绕上述问题给出了自己的解答。这个名词，就是 “智能联接”。
什么是智能联接
乍一看，“智能联接”这个词好像并不算陌生。“智能”和 “联接”，都是我们耳熟能详的概念。
说到智能，首先会让人想到 AI。这些年来，作为最热门的前沿科技，AI 早已被人们所熟知。
联接，其实就是更高级的 “连接”。连接只是相连，而联接在相连的基础上，更强调联合和结合，形成一个整体。不管是联接还是连接，本质都是指通信。
那么，智能联接是不是简单的 “AI + 通信”呢？
当然不是。
事实上，智能联接是一个非常宏观的概念。它并不是某一项具体的技术，而是一整套面向全场景的解决方案。
智能联接并不是独立存在的。它和智能交互、智能中枢和智慧应用，共同构成了智能体。
这里所说的智能体，是一个全新的概念。它是一个智能升级参考架构，主要面向政企用户群。比如说，一家智能制造的汽车工厂，围绕它商业模型和业务流程的所有 IT、CT 和 OT 系统，共同组成的就是一个工业领域的智能体。
从下面这张智能体架构图也可以看出，智能体是云网边端协同的一体化智能系统。
如果把智能体比作人体，那么，智能中枢是大脑，智能交互是四肢。智能中枢最为重要，起决策作用，涉及的是云计算、大数据等技术。它强调的，是算力。
而智能联接，就是支撑整个智能体的躯干，本质上是起联接作用，涉及的主要是通信技术，强调的是联接力。
智能联接的作用，可以概括为三个方面：
一是支撑智能中枢内部的联接，比如 AI 集群服务器的互联、以及云数据中心之间的互联；
二是支撑智能中枢到智能交互设备的联接，也就是云边端之间的联接；
三是支撑智能交互设备之间的联接，比如 AI 摄像头、4K 无人机、工业机械臂等设备终端之间的互联。
智能联接服务于智能体，而智能体对智能联接有 5 个方面的诉求，分别是：高可靠、无损 0 丢包、差异化服务、实时大带宽和智能运维。
其它四个都比较好理解，什么是差异化服务？差异化服务就是针对不同的应用场景，提供不同的网络特性，例如针对车联网，网络可以提供更低的时延，针对视频点播，网络可以提供更大的带宽，等等。我们经常说的网络切片，就是提供差异化服务。
智能体概念提出者认为，智能联接应该具备三大基本特征：
首先是泛在千兆，也就是无处不在、无缝覆盖的千兆联接能力。带宽是联接能力的第一要素。现在 VR/AR 工业巡检、4K/8K 超高清视频直播、AI 智能摄像头等行业应用，都离不开千兆带宽。
然后是确定性体验，也就是系统运行的超高可靠性，以及时延等性能指标的超高稳定性。我可以容忍你的时延不是极致的低，但不能发生抖动，一会儿 1ms，一会儿 100ms，这样子。代表场景是高铁、机场、电力等。
最后是超自动化。联接规模的爆炸式增长，意味着网络本身规模的增长，以及网络复杂度的提升。网络运维难度将会超过了人工运维的极限。因此，引入 AI，实现智能运维，是大势所趋。
智能联接的关键技术
究竟怎样才能使得智能联接具备以上三大基本特征？为了实现智能联接的超强联接力，需要引入哪些具体的技术手段？
其实，正如前文所说，智能联接是一个全场景的解决方案，而非提出一个全新的技术标准。
智能联接的基础，仍然是现在移动通信以及固网通信的技术框架。智能联接所做的，是站在用户和需求场景的角度，梳理出来了一个更为合理且完整的框架模型。
针对不同场景的特殊需求，智能联接在现有技术的基础上，进行了二次创新，提升了指标，简化了方案，改善了体验，方便了用户。
智能联接的第一个技术底座，相信大家都猜到了，就是现在如火如荼的 5G。
在现有 5G 常规性能指标的基础上，智能联接增加了三项重要改进，分别是：Gbps 上行、20ms 低时延、亚米级定位。
我们知道现在 5G 具备 Gbps 下行能力，但是上行不足。对于视频回传的场景，上行是刚性需求。智能联接引入了超级上行 SUL 技术，实现了上行 Gbps 速率。
20ms 低时延，则是依赖于预调度和 mini-slot 等特性的引入，主要服务于远程操控类场景。
亚米级定位能力的实现，依赖于 UTDOA（Uplink Time Difference of Arrival，上行到达时间差）技术的引入，以及更大频谱带宽的使用。
除了 5G 之外，另一个重要的技术底座，就是今年迅速发展起来的 F5G，也就是 The 5th generation Fixed networks，第五代固定网络。
现在人们普遍把传统 5G 称为 “天上的 5G 网”，而把 F5G 称为 “地上的 5G 网”。F5G 的核心是全光网络，它的愿景是 “光联万物”（Fibre to Everywhere）。
F5G 的代表性技术，是 10G PON（用户速率达到 Gbps 的光纤宽带接入）、Wi-Fi 6、200G/400G、OXC（全光交叉）、NG OTN（下一代光传送网）等。
F5G 的全光网，实际上是移动 5G 的数据传输基础承载网络，为移动 5G 提供了带宽、时延和稳定性等方面的支撑。
F5G 和 5G 有一部分技术和网络是共用的。在很多应用场景里，F5G 比 5G 更具优势。
F5G 低时延、大带宽、多连接、抗干扰的特点，更符合那些没有移动性需求的连接诉求。而且，F5G 的功耗更低，既有利于保护环境，也有利于降低成本。
换言之，不管是 5G 还是 F5G，都是技术手段，没有好坏之分，也没有重要和不重要之分。F5G 与 5G 可以进行有效协同，互相补全，更好地提升用户感知，满足用户多样化的需求。
除了 5G 和 F5G 之外，智能联接还包括面向园区、广域、数据中心的智能 IP 网络，以及 IPv6+。
为什么要单独强调 IPv6+？因为 IPv6 + 的引入，可以实现智能交互设备的一跳直达，实现跨域的内容访问。例如远程调阅摄像头数据等。IPv6 + 是 “万智互联”的前提，没有 IPv6 + 的话，不足以实现智能联接。
智能联接的智能，又该如何理解呢？
当然是 AI 的引入。
智能联接引入 AI，主要包括网元、网络和云端三个层面。
网元 + AI：把 AI 引入网元，升级为数字化的智能网元，让每个网元和整个网络更加敏锐的感知、处理和推理执行。
网络 + AI：利用 AI 重构网管，通过智能管控系统构建网络的数字孪生，实现网络的动态控制和闭环，例如自动部署、事前仿真、事后校验、预防预测以及主动优化等。
云端 + AI：提供云上的网络 AI 训练和模型服务，持续升级设备和网络上已经搭载的软件系统和 AI 模型，来获得更多的自动驾驶能力，让整个网络越用越聪明。
智能联接的价值
最后，我们来看看最重要的一个问题，也就是价值问题。智能联接如何创造价值？
联接会不会创造价值？我觉得这个问题都不需要回答。大家可以看看自己的手机，试想一下，如果没有手机，如果手机没有网络，如果家里或办公室没有宽带，你的工作和生活会变成什么样？
现代人类已经越来越离不开互联网。同样的，随着 “万物互联”的逐步推进，各个行业也将加快与行业互联网的融合，感受到行业互联网带来的效率提升，享受数字化红利。
智能联接以及其背后的智能体，毫无疑问是行业企业拥抱行业互联网的最佳途径。
我们举几个简单的例子。
首先看看智能制造等工业互联网场景。
智能联接，提供了端到端的超低时延能力，通过超宽固网光纤接入的工业机械臂，拥有更高的反应速度和精度，适用更多的操作场景，提高了工厂的生产效率。
智能联接提供的超大带宽能力，帮助工人通过 Wi-Fi 6 或 5G 无线 VR 眼镜进行设备远程巡检，也提升了效率。
智能联接的超大上行带宽，可以将检测摄像头（通过超宽固网接入）采集的海量高清检测照片，回传到云端，借助 AI 技术进行缺陷对比，大幅提升检测效率。借助 IPv6 + 技术，上面所提及的机械臂、VR 眼镜和检测摄像头，都可以实现远端一跳接入，操作人员和管理维护人员都可以跨域直接连接设备。
远程医疗领域，智能联接可以赋能远程治疗。超高可靠性加上确定性时延，让医生可以放心大胆地进行远程手术。既节约了宝贵的治疗时间，也节省了成本，降低了费用。
远程采矿场景，矿井环境复杂，干扰阻碍较多，采用超宽固网接入，可以完美实现采矿设备的远程操控，也可以监测矿井内的各项环境参数和视频影像，并进行回传。
现在热门的无人驾驶，离不开智能联接的超大带宽、超低时延和超高可靠性。无人驾驶的普及，在货运领域，意味着司机资源的释放，运输效率的提升，运输成本的下降。
除了无人车之外，无人机和无人船也会得到普及应用，同样会改变行业的商业模式，产生更大的商业价值。
过几天的 2020 全球超宽带高峰论坛（UBBF），相信会有更多关于智能联接的解决方案被提出来
总而言之，智能联接带来的改变是颠覆性的。联接力就是生产力，联接力的跃升，就是生产力的跃升。随着智能联接的不断普及，它所带来的价值倍增效应将愈发明显，我们也将加快迈入真正的智能时代。
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