据WirelessWeek报导，5G将为通讯服务供应商创造新机会，开启新的高频光谱、提高频宽和传输速度、降低网络延迟、提高网络稳定性和装置密度，但为了实现5G美好愿景，必须先进行网络大改造。
除了5G兴起，两大市场力量也不容小觑。一是以网络功能虚拟化(NFV)和软件定义网络(SDN)为主的可程式化网络大行其道，二是新一波应用纷纷采用分析技术和人工智能(AI)。
上述几股力量共同影响之下，2020年预计会有500亿部连网装置，包括检查油管的无人机、安装于工厂的传感器、无人车等。以NFV和SDN为基础的5G网络，兼具灵活度和可扩充性，将带来前所未见的创新机会。
不过，要实现5G的美好愿景，端对端方案须具备下列几个特征。首先是高可靠和低延迟，毕竟车辆对车辆的通讯或远距手术通讯，皆禁不起超过1毫秒的延迟。其次是大规模机器对机器通讯(M2M)，以便从智能城市、智能工厂和智能家庭的无数物联网(IoT)装置收搜集数据，否则光是智能工厂每天就会产生100万GB的数据。第三是扩充移动频宽，以支持沉浸式的虚拟实境(VR)和扩增实境(AR)体验。
然而，光凭目前的5G无线技术还不够，整个网络仍需纳入AI和可程式化功能，所幸营运商已经开始紧锣密鼓展开转型，包括采用NFV和SDN为基础的网络资源，以多接取边缘计算(MEC)加强网络边缘的服务，还有“切分”网络资源。
通讯服务供应商部署虚拟网络功能，或采用善用标准和开源社群，例如开放网络平台自动化平台(ONAP)、网络功能虚拟化开放平台(OPNFV)等，可望提供更有效率的网络，满足各种应用需求。产业界领袖表示，已有超过50%基础设施虚拟化，可望降低整体营运成本和加速服务创新研发。
通讯服务供应商亦可基于MEC架构使用LTE网络，以提供更佳的消费体验。若把运算功能转移到网络边缘附近，还可以降低延迟和提高效能。若针对特定产业或使用案例优化网络切片，可提供独一无二的定制化服务。
网络亦可进行智能化，把AI纳入可程式化的网络设施，将大量数据化为珍贵的洞见。通讯服务供应商也可以采用机器学习和深度学习技术，提高网络的弹性和智能。
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