可以很清晰地看到，左圖 4G 無論是下載還是上傳速度，都遠遠慢於 5G。

但實際差距真的有那麼大么？有沒有這麼大很難說，但實際商用時，肯定不是這樣的差距。我們不能拿大家都在用的已經擁擠的 4G 和只有一個人在用的 5G 來做比較。當年 4G 推出時，媒體的測速也有接近 100Mb/s 的。

很多興奮地講 5G 的文章都會告訴你，5G 的最大使用場景之一就是自動駕駛，說得好像只要 5G 上了，北京的行人再怎麼亂穿馬路、外賣小哥再怎麼橫衝直撞，私家車都能完美躲開一樣。

實際上我們無法認為水管里的水流速快了，我們就能更快地泡澡，萬一水還是涼的呢？自動駕駛也一樣，光靠 5G 並不能實現自動駕駛，它還需要 AI ，需要盡量多的大數據，甚至還需要我們已經提了 10 多年的 IPv6 。

要搞清楚 5G 這個新連接時代帶來什麼變化、有什麼機會、需要如何和已有的產業結合，我們需要從 5G 的特性講起。

5G 的基本特徵

我們常常聽說，5G 非常快，下載一部電影只需要數秒鐘。實際上，現在家庭 500M 寬頻下載一部電影也不需要一分鐘，不能光從速度上去討論 5G。

5G 有幾個和 4G、WiFi 不同的特徵。

真高速

5G 的基站速度可以達到 10Gb/s ，比 4G 的理論速度要快 100 倍。但這並不意味著你下載一部 10Gb 的電影只需要一秒鐘。

因為連接同一個基站的不止你一個人，其他人的設備也在連接，也就是說，你和其他人一起共享基站的 10Gb/s 下載速度。

即便如此，5G 的實際使用速度也比 4G 快不少。高通曾經在法蘭克福和舊金山的實驗室做過實驗，5G 的下載速度分別是 490 Mb/s 和 1.4 Gb/s ，而 4G 是 56 Mb/s 和 71 Mb/s 。

另一方面，拿「下載一部電影」來舉例是不合適的，在 C 端用戶實際應用場景里，「下載」是可以等待的，我們可以等待一個晚上，讓 NAS 在家裡自動下載 100 G 的電影。真正有意義的是觸手可及。

這年頭沒有多少人會真的去「下載」一部電影，而是在線觀看。5G 的高網速帶來的是網路內容觸手可達。在大多數情況下，你可能都不會看到 app 里的「請稍等，正在緩衝」的提示。

可以合理地期待，實際使用時，5G 的網速大概比 4G 快 10 倍。

千分之一秒低延遲

5G 的另一個關鍵特徵是低延遲。

當我們用手機上網時，單程的路徑是這樣的：

1. 手機發送信息到最近的小基站
2. 小基站發信息到中型基站
3. 中型基站發信息到大基站
4. 大基站發信息到骨幹網
5. 骨幹網發信息到你要訪問的網站的機房
6. 機房把信息發送到伺服器
7. 伺服器按照以上路徑逆向返回信息

這實際上是一個相對簡化的模型。我們可以簡單地認為，在路徑 1-4 ，手機與基站、基站與基站之間是通過無線傳輸的，也就是 5G/4G ，而 5-7 是通過光纖傳輸的。

在 4G 環境下，手機與基站、基站與基站之間的延遲可以達到 50 毫秒甚至更多，也就是說，信息穿越的無線基站越多，延遲就越嚴重。

50 ms 人類基本上無法肉眼察覺，但在高精度的行業，比如自動駕駛，如果自動駕駛是聯網判斷車輛駕駛的，通過多個基站後，延遲可能會超過 100ms ，這樣的延遲，就有可能會造成一場事故了。

所幸的是，目前自動駕駛不僅需要聯網，車輛裡面也內置了 AI 判斷系統。

5G 可以做到基站與基站之間的延遲在 1ms ，甚至低於 1ms。也就是千分之一秒。

如果我們假設伺服器不會發生故障、骨幹網與伺服器之間的通路一直是順暢的，我們就能讓汽車的自動駕駛通過聯網來進行，瞬間消掉了 100-200ms 的延遲。

聯網自動駕駛的好處是什麼？舉個簡單的例子，雲端伺服器有 1000G 的可供判斷的駕駛數據，而車輛內置的可能只有 1G，聯網判斷顯然要比本地判斷的可靠性強很多。

高穩定性

5G 在制定標準時，對穩定性提出了要求。

我們在使用 4G 時，偶爾會出現斷網、網路不穩定的情況，用技術原理來說，就是「數據丟包了」。

5G 的一個關鍵的 KPI 是做到 99.999% 的穩定性，它要求 1 ms 內一個 20 位元組的數據包丟包率不能超過 0.001%。

能達到這個穩定性除了有相對 4G 更優化的質量管理系統之外，還因為 5G 的基站比 4G 要多，而且多很多。

為什麼要多很多？我會在第 6 點說明。

如果說，作為一個普通用戶，我們都無法忍受坐個高鐵、走進衚衕里 4G 就網路不穩定了，那對於實時同步要求較高的企業來說，4G 壓根不能用來讓機器協同工作。

值得說的一件事是，雖然 5G 的目標是做到 99.999% 的穩定度，但如果你要在今年或明年嘗鮮，恐怕其穩定度還不如 4G。比如最近我看到有報道說，韓國和美國首批嘗鮮的用戶，都在瘋狂吐槽 5G 的穩定性。

高功耗與低功耗

5G 的基站功耗要比 4G 的高，但用戶設備、物聯網設備的功耗可能會降下來。

如果我們把功耗簡單地認為是傳輸功耗+計算功耗。那麼，5G 基站承載比 4G 更大的傳輸量和計算量，這意味著它的功耗會增加。

壞處當然是增加了電能消耗。但我們可以看到一個好處，終端的能耗可能會降低。

就像前面舉的自動駕駛例子，如果我們已經實現了高網速、低延遲、高穩定性，這意味著，終端需要做的計算量就減少了，你可以把計算過程放到雲端來計算，然後把結果下發到終端，終端只需要按照指令執行操作即可。

這樣一來，終端設備將會減少計算功耗，當然，它的傳輸功耗可能還會增加，因為每秒接收到的數據可能更多了。如果我們做到計算功耗的減少量大於傳輸功耗的增量，那麼，終端設備將會更省電。

這對物聯網來講，是一件事極大的好事。

高密度連接

如果你曾參加過演唱會、各種人山人海的行業大會，你一定會吐槽會場的信號很差，經常連不上網，以至於你都不能發一張朋友圈炫耀炫耀。

相比起 4G，5G 的頻段採用了更高的頻率，我們可以簡單地理解為，頻段越高則車道越寬，能承載的車輛就越多。同時，5G 的基站數量多多少少加起來比 4G 要多出 100 倍。無論是更高的頻率還是更多的基站，都在指向一件事 ：一個空間內能同時聯網的設備增多了。

這不僅能讓你在演唱會上順利發朋友圈，還能讓一平方米內的上百個設備同時連上互聯網。這意味著，我們吹牛逼了那麼多年的物聯網，有了新的實現基礎。

容易受干擾

5G 有很多好的特徵，也有壞的特徵。其中一個最值得關注的壞特徵就是容易受干擾。

為了更好地理解為什麼 5G 更容易受干擾，你可以回想一下家裡的 WiFi 。一般路由器會發出一個 2.4GHz 和一個 5GHz 的熱點，前者速度一般，但穿牆能力強，後者則相反。

5G 也是如此，通信頻段越高，則受干擾越嚴重。

如果在家裡你想每個角落都有 5GHz WiFi 信號你會怎麼做？你可能會多買一兩個路由器，也可能會裝幾個無線放大器。

5G 也是如此，5G 的基站會比以往多，而且多很多。以此來確保 5G 通信的穩定性。

未來我們會在路上、樓宇里看到各種大大小小的 5G 基站，有的可能像路由器那麼小，有的則是信號塔那麼大。這些大大小小的基站，就像你在家安裝的放大器，來讓 5G 信號續命。

如果運營商無法大面積、無死角地建設基站，前面各種 5G 的場景可能都是空談，或者說，只能在特定的區域不空談。

小型基站的鋪設可能比 4G 大基站的鋪設更容易一些，我曾經看到一篇報道，某個城市打算將每一個路燈，都改造（安裝）成小型的 5G 基站，來確保主幹道的 5G 信號。

5G 的 3 個好伴侶

脫離使用場景，光談速度是沒有意義的。而不同的場景，又需要其它「伴侶」才能讓 5G 真正發揮它的作用。

大多數媒體的文章會告訴你，5G 會對某某行業產生巨大的影響，但沒有下面 3 個伴侶，這些影響可能無從談起。

我們拿自動駕駛作為例子，來看看這 3 個伴侶起到什麼樣的作用。

將自動駕駛這件事拆解，我們至少要實現的目標有：

• 汽車能在各種環境的路上安全駕駛，確保乘車人和行人、電動車等的安全
• 汽車能判斷哪條路堵車哪條路不堵車，與其它汽車協同減少擁擠，所有車都儘快到達目的地
• 汽車在停車時要儘快找到停車場，減少因為停車製造的臨時擁堵
• 車與車之間要能溝通，保持安全距離，甚至預判可能出現的碰撞

5G 能讓汽車快速與伺服器建立穩定的連接，但光有連接並沒有用，連接後的行為判斷才是價值所在。

AI

在自動駕駛這個例子當中，我相信我無需花太多的筆墨來解釋 AI 的作用。AI 就是駕駛者。通過圖像識別、感測器數據、車與車之間的通信，汽車將信息上報到雲端，雲端下發汽車操作行為。

AI 發生在雲端和汽車本身。汽車內置了一個比較強的 AI ，能應付大多數路況，而雲端的 AI 則讓汽車對突發事件、城市臨時變化的路況做出即時的處理。

沒有 AI，自動駕駛無從談起。而沒有 5G，自動駕駛則只能在大多數時候依賴汽車內置的輔助駕駛系統，在複雜道路上，無法實現真正的自動駕駛。

大數據與雲服務

AI 離不開大數據。只有在數據足夠多時，才能訓練出足夠聰明的 AI。自動駕駛公司通過購買、採集各種駕駛的、道路的、天氣的、行人行為的數據，強化 AI 的處理能力，從而讓自動駕駛成為可行。

而要對大數據進行處理，則需要雲服務。

只有數據足夠多、雲伺服器處理能力足夠強，才能訓練出足夠好的 AI。舉個例子，滴滴通過對過去數據的集中化處理+對天氣的分鐘級預測實現了對乘客按地區需求量的預測，從而讓司機提前集中在打車需求即將旺盛的區域。這樣的處理，是無法在一台手機上完成的，也不是通過 5G 就能實現的。

5G 在這裡的作用除了讓汽車獲取自動駕駛的判斷，還承擔一個很重要的角色，將各種感測器、手機上收集的數據，快速發送到伺服器，讓伺服器做更快速的判斷。

這時，自動駕駛實現的不僅僅是單輛汽車的駕駛，還能結合大數據，讓汽車跟隨著動態變化的路況做實時調度。

IPv6

這個詞，我們至少聽了 10 年。

到了 2019 年，才讓普通群眾有了真正的感受，因為中國今年開始大力推進 IPv6 ，你可以看到，你的手機和電腦，現在可能都已經有了一個 IPv6 的地址。

IPv6 地址有什麼用？簡單來說，它能讓每一個設備都有自己獨立的 IP，也就是說，以前這個設備可能是躲在一個公網 IP 背後的，現在，它的地址是外部可見的。

它帶來的好處是，即使這個設備從北京移動到了南京，你依然可以通過唯一的 IPv6 地址找到它。你和它之間的通信，就像電話號碼一樣，無論它去到那裡，你都能打電話把它揪出來。

可以說，IPv6 是物聯網的基礎。它讓設備與設備之間的通信，不受制於區域不變化、基站變化的影響。

回到自動駕駛的例子。自動駕駛時，汽車除了要和伺服器一直保持連接之外，很重要的一件事是和附近的汽車保持連接。舉個不恰當的例子，如果旁邊的汽車馬上就要發生事故了，它如果能迅速將這個消息發給你的汽車，這將會減少這次事故的連鎖傷害。

在這個例子里，IPv6 讓這樣的需求更快更穩定地實現。物與物之間，有了獨一無二的連接方式。

事實上，物聯網的發展，或者說 IPv6 的發展並不順利，目前各種物聯網設備的協議是不兼容的，比如，一個叫 Zigbee 的協議無法與無線路由通信，只能通過無線網關做中轉。所以，IPv6 的發展，不是讓每個設備都有唯一地址那麼簡單，還需要在未來，讓各種物聯網設備，都兼容這個「新」協議。

如何理解這 4 者的關係

離開上面任何一個因素去談 5G 帶來的對生活、對產業互聯網變革都是沒有意義的。

• 5G 和 IPv6 提供的是一種穩健的、高速的、低延遲的通信手段，它們是通道
• 大數據和雲服務為真實場景提供處理能力和預判能力，將人與物、人與人、物與物之間，通過高速通道連接並提供能力
• AI 則是將這些能力發揮到真實場景的「幕後主腦」

所以，光有 5G 無法實現自動駕駛，這 4 者必須同步發展，才能真正實現那個我們吹了 10 多年的物聯網夢。哦對，現在改成更高端的詞了，叫 IoT。

普通人能感受到的變化

智能手機出現後，普通人能感受到的變化有哪些？4G 出現後，你在智能手機上的行為和 3G 時代有什麼不同？

我們切切實實地感受到，網速變快這件事不僅僅是水管流出來的水多了，而且它還催生了各種新的生活、娛樂方式。

比如，因為流量資費和網速的原因，以前你可能不會在手機上看視頻，現在在地鐵和公交里，你可以看到人人都在追劇。

比如，10 年前我們在 PC 上看文字博客，現在，有一群人天天拿著手機拍短視頻、拍 Vlog 。

再比如，以前出門需要帶鑰匙、錢包、身份證，現在只需要帶一個手機並安裝一個微信。

網速變快不會直接影響生活，但網速變快帶來的商業變化，卻能在質上讓我們生活得更美好。

在 5G 發展到第三年時，我們一定能看到這些變化：

更立體的直播

這是顯而易見的。

更快的網速、更低的延遲、更高的穩定性，首先帶來的肯定是視覺體驗上的提升。

我們可以合理地期待，當 VR/AR/XR 的拍攝設備和查看設備也在進步的同時，人們能通過 5G 看到體驗更佳的實時直播，你可以坐在咖啡館身臨其境地看一場 NBA 比賽，也可以躺在床上，看一個人直播攀登珠穆朗瑪峰（前提上山有信號）。

更互動的娛樂方式

同樣地，基於眼球的其它娛樂方式也將能得到體驗上的提升。

比如遊戲。

你幾乎可以身處在任何地方實時地玩線上遊戲，且不會突然爆出一句「我去，掉線了，本來我能贏」。

因為 5G 的低延遲特徵，更多的數據處理會移到雲端，這意味著，設備前端需要處理的東西更少、對 GPU 的要求也更低，即使是性能不是十分強大的設備，也有可能獲得超越當前的視覺超越。

立體化教育

我說的教育是真的教育，並不下當下非常火熱的單純內容付費。

遠程教育有 2 個問題在 4G 時代無法解決：

• 老師無法實時看到學生的面部表情，要知道，面部表情的變化是讓老師實時調整講課方式的最大依據
• VR 上課。VR 可以讓肉眼看到的東西更真實，對於教育來說，真實的教育場景有助於提高學習效率。

結合前面 5G 的特徵，可能我將能看到更立體化的教育誕生。

遠程醫療

這是各種 5G 科普文章第二常提到的應用場景。

確實，遠程醫療對網路的穩定性、延遲性的要求都很高，5G 第三年，當醫療設備與 5G 都進化到成熟的階段時，或許你真的不需要從台山市跑到北京做一個眼角膜切除手術。

坐上了無人駕駛車

我們可能無法期待在 3 年後，所有汽車都實現無人駕駛，因為要對舊汽車進行改造，不是一件容易的事。但我們可以合理地期待，3 年後，我們可以看到無人駕駛公交車的出現，也會看到，路上的無人駕駛私家車越來越多。

當然，就像前文所說，前提不單純是 5G，還有它那 3 個好伴侶。

更快的物流速度

5G 不是網速么？和物流有什麼關係？難道提高下單的速度從 0.1 秒變成 0.001 秒？

並非如此。

在這裡，我要提前引入「產業互聯網」這個詞，實際上後面會詳細講述。

5G + 大數據 + AI 的一個很大的應用場景是產業互聯網。舉個例子，當你用美團叫外賣時，實際上已經很難有比 app 下單更快的速度了，如果有，可能也只能是智能音箱。

網速是快了，但送貨速度並沒有因為網速變快而提高。拿餐飲來說，影響送餐速度的因素包括廚師操作速度、備菜是否足夠、打包速度、電梯等待時間、外賣員路線、外賣員騎行速度等。

所謂產業互聯網，其實就是利用移動互聯網目前已經獲得的大數據去幫助傳統的產業提高生產效率。

5G 時代不僅是一個網速快的時代，而是一個效率得到重大提高的時代。試想，當傳統行業有了互聯網行業的思維，並且在各個環節都部署了可以連接 5G 的感測器，從而利用大數據提高生產效率，你訂到外賣不是可以更快送到了么？

以本人為中心的消費體驗

我們在線上使用今日頭條、淘寶等信息流產品時，已經能深深感受到我們被中心化了。每條新聞、每件商品、每個直播，都是根據我們的偏好推薦的。

若在 5G 時代的第三年，我們終於實現了 10 年前就喊出來的物聯網夢想，那麼，當我們進去一個景區，門口的顯示器可能就會告訴你，你可能最感興趣的是某個分館，你應該先去那裡；當我們走進商場，門口的智能機器人也會告訴你，你喜歡的某某品牌正在打折，就在 F3-22 的位置。

說到這裡，我不得不重複前面一直說的那句話，看 5G 時代，一定不能只看 5G ，要將大數據、AI、雲結合起來看。

新的互聯網設備和新形態 app

2G – 3G – 4G 這幾年，我們目睹了手機的進化。我們可能很難將下面這些要素確定為因果關係，但它們確實是互相促進的：

1. 更快的網速、人們更願意發視頻和高清照片、手機擁有了更高清的攝像頭
2. 更快的網速、視頻磨皮技術、流量便宜、抖音和快手興起

在 2G 甚至是 3G 時代，我們想像不出來抖音這樣的 app ，也不覺得手機應該擁有那麼大的屏幕和如此高解析度的攝像頭。

5G 時代，肯定也會有與之形成因果關係或者互相促進的要素，這些要素會催生新的物理設備和新形態的 app。

很遺憾，我們目前可能只能看著當下的設備和 app 去設想未來的世界，但正如我們在 2G 時代想像不出來抖音，現在去想像 5G 時代什麼樣的應用能引爆是不現實的，我們能做的，是跟著這個趨勢，找到合理的創新點。

產業能感受到的變化

相比起 C 端用戶感受到的變化，B 端用戶，或者說，第二產業對 5G 時代即將帶來的變化會有更直觀的感受。

這就是所謂的「產業互聯網」。最常說這個詞的是騰訊，它還有其它說法，比如「互聯網+」、「互聯網下半場」。

互聯網發展得很快，互聯網獲取到的用戶行為大數據也很多，這些大數據反過來又促進了互聯網的發展。

相比之下，我們的物理世界，要獲取數據並非一件容易的事。你可以在一個 app 里加一個埋點記錄用戶的行為，這幾乎是無成本的，但你要記錄一個人在物理世界的行為，你需要部署各種感測器，這是任何一個企業都很難獨立達成的。

那麼，互聯網高速發展積累下來的大數據，僅僅對自身發展有用么？能否讓把互聯網企業的方法抽象出來、把能力開放出來、把渠道疊加起來，讓傳統行業也能帶來效率上的提升？

這是目前 BAT 和美團、滴滴等大型互聯網企業正在做的事。他們堅信，這裡存在大量的創業、創新機會，也存在新的人與物、物與物的連接方式。

這裡我們引入一個簡單的理論：「平理論」。

有 2 個產業，一個發展度高，另一個發展度低，兩者在發展度上的不平，會帶來新的機會和新的流量紅利。

這個理論適用於兩個不同的產業、不同的人群，甚至不同的國家。為什麼某些中國手機在印度和非洲賣得如此火爆？也可以用這個理論去解釋。

回到我們要討論的話題，傳統行業。前面說到個人更感受到的變化時，我舉了美團外賣的例子，目前美團確實在做這件事，他們在用自己積累的能力，試圖幫助餐飲公司提高生產效率、倉儲能力。滴滴也在做同樣的事，它在利用它的大數據，在幫助構建大數據模型，緩解城市的擁堵。阿里、騰訊更是把非常多的能力都放到了「幫助傳統行業」這件事上，騰訊直接成了 CSIG 事業群，專門賦能「產業互聯網」。

下面這張關係圖能清晰地說明，互聯網將對傳統行業帶來什麼樣的變革：

圖片來自騰訊的一份白皮書

下面我們來拆解一下，5G 時代對互聯網產業、傳統產業帶來的新機會。

輕前端，重後端

如果說 4G 時代的雲計算是一朵晴空萬里的白雲，那 5G 時代它就是一大片積雨雲。它所包含的數據將是極其龐大的、連接終端數量也是相對 4G 時代指數級變化的。

因為 5G 的各種特徵和物聯網的發展，為雲端更快且更多地獲取了大量數據，這些數據在 4G 時代無法做到高可靠性、低延遲的處理，但在 5G 時代，可以。

設想一個簡單的用戶場景：

一個用戶要剪輯一段視頻，加上各種有趣的效果，在當下，他只能在手機上完成剪輯，但手機剪輯大型視頻的處理速度是堪憂的。在 5G 時代，他可以把視頻快速上傳到雲端，然後他的每一次操作，雲端都實時地提供反饋 — 彷彿就在本地進行剪輯一樣。

結合 5G 的特徵，我們可以合理地認為這樣的場景在未來是能實現的，就像 Google 推出的雲端遊戲平台 STADIA — 你完全可以在顯卡性能不夠強的場景里玩 1080 甚至 4K 遊戲 — 因為圖像處理的過程全部由雲端伺服器完成了。

所以，雲在 5G 時代，甚至未來 6G 時代，將扮演越來越重要的角色，它不僅是數據存儲的地方，還是個人終端數據處理的地方，通過 5G，這些數據實時地返回給用戶 — 彷彿就在本地處理一樣。

前端會越來越輕，輕到可能像小程序的形態，因為複雜的運算和處理都交給雲了。從這個角度來看，我們不得不說，小程序是非常具有前瞻性的。

相比之下，後端需要做的事要比以前複雜很多，因為數據更多了，處理速度和效率也要跟上，甚至，「雲」在各地的部署也要跟上，這樣才能配合 5G 的低延遲，不能讓雲成為低延遲的瓶頸。

海量物聯網與效率提升

為了區分過去的物聯網，高通等企業提出了「海量互聯網」這個概念。它的意思就是字面的意思，海量的物連入了互聯網。按照 3GPP 組織的定義，每平方公里至少有 100 萬的物連入了互聯網。

結合 IPv6 和 AI，以及各種感測器的成本降低、功耗降低，這些領域將會有所突破：

1. 農業
2. 能源業
3. 零售業
4. 工業生產
5. 城市建設
6. 海事軍事等領域
7. ……

拿農業舉例。現代農業事實上已經在採用各種監測設備來監控農作物、牲畜的成長，並在疾病在可控範圍之內就採取相應措施阻止其蔓延。結合 5G 和 AI，以及互聯網企業已經熟悉的大數據分析能力，農業可以更快地檢測出問題，也能根據已有的大數據來做接下來的決策。

又拿城市建設來說，5G 作為必要的通信手段，結合各種感測器和 AI，可以實現：

• 減少擁堵：智能調節無人駕駛車走線
• 減少紅綠燈等待時間：明明沒車通過，為什麼不變成綠燈讓人通過馬路？
• 減少犯罪：通過智能監控，為安保人員提供實時安全預警
• 快速響應故障與維修：立馬知道哪裡有故障，比如電網，迅速派人搶修
• 減少人類無用功：明明某條街道很乾凈，為什麼環衛工人還要跑過去打掃？

再比如製造業，小型，廉價，低功率的感測器可以改善產品跟蹤，從而減少材料的浪費，和人員成本的無效使用。

要實現海量物聯網智能化這個目標，需要傳統企業和互聯網企業相結合。5G 在這裡，提供的只是必須的基礎條件。

各種雲服務

如果我們認可輕前端、重後端，也認為海量物聯網即將發生，那麼，對於互聯網公司來說，提供不同場景的雲服務，就是一個巨大的機會。

不同行業的需求和場景不一樣，很難通過完全標準化的雲伺服器來提升效率，這時，面向不同行業，甚至不同企業的雲服務，就是打平互聯網和傳統企業之間鴻溝的最佳手段。

可以預見，未來 3 年，面向傳統企業都雲服務會越來越多，不僅僅是那種項目管理類工具，更多的是走進產業里的，提供線上線下採集、處理、分析、決策的積雨雲服務。

智慧 XX

這張截圖，來自騰訊即將在雲南召開的一個大會，不用特別細心你都能看到，「智慧」這個詞出現的頻率是最高的。

而在浙江省，阿里巴巴早年間就提出來「城市大腦」這個概念，要通過阿里的大數據幫助構建「智慧城市」。而過去一年，我們聽到最多的詞，可能是「智慧零售」。

在實操中，阿里在各個城市開了盒馬生鮮，騰訊投資了永輝超市做了「超級物種」。

中國兩大互聯網巨頭，都在用自己的已有能力，希望在新的領域裡更早地佔領市場。

不止智慧零售。很多互聯網公司業逐漸將手伸到醫療、服裝、工業生產等行業。

說白了，因為這裡存在機會，存在值得去「打平的機會」。

互聯網公司提供數據分析能力，傳統企業提供真正的線下生產和運營能力。兩者本應更早地結合，但互聯網公司跑太快了，直到現在，當互聯網已經被公認沒什麼風口了，他們才意識到，真正能讓互聯網走到線下的，不只是讓你在大眾點評買一張團購券，還有讓傳統企業變得更智慧、更互聯網化。

傳統企業在效率上的瓶頸也逐漸呈現出來，它們現在不僅需要互聯網的思維，還需要互聯網化的工具，來幫助他們提高效率，就像前面舉例的餐廳出餐速度一樣。

當前，傳統企業的升級需要依靠勞動力的升級。然而中國的人口規模紅利正在消失，人口質量的提升速度跟不上市場需求的變化，導致新的崗位人力缺口難以快速填補。但是，可以通過「產業互聯網化」來填補。

因此，兩者一拍即合。

所以，我們將能看到更多「智慧 XX」的出現，在 5G 時代，這可能不再是噱頭，而是兩側產業的需求與能力的互補，是可以產生化學效應的。

更互聯網化、更智慧除了直接能帶來金錢上的收益之外，還將帶來新的人口紅利，更準確地說，是用戶時間紅利。後面將繼續展開這個話題。

傳統企業更需要 CIO 了

是的，傳統企業更需要 CIO 了。

這裡的 CIO 不一定是在傳統企業工作的個人，還包括給傳統企業提供能力整合的互聯網企業。

傳統企業要實現「產業互聯網化」，需要一個既懂產業，又懂互聯網，甚至還懂增長的人，來幫助提高效率和銷量。

雲服務有很多，怎麼選？互聯網增長的方式如何應用到傳統行業？一個汽車輪胎品牌能不能像李佳琦賣口紅那樣刷爆抖音？

傳統企業比以往更需要 CIO 這個溝通和執行橋樑，以便於將產品逐漸過渡到服務化， 使得用戶和企業都可以持續保持連接和交互。

新的用戶時間紅利

讓我們再回到互聯網行業，回到我們經常談論的「紅利」這個詞。

很多人說，人口紅利已經沒了，該上網的人已經上了，該用小程序的也已經用了，已經沒法通過人口紅利來帶動產品增長了。

實際上，5G 會帶來新的人口紅利，這裡的人口紅利更準確地說，應該是時間紅利。

我們還是再拿自動駕駛來解釋時間紅利。

2018 年，全國汽車保有量 3.25 億。假設同時在路上開的車是其中的 10% ，那麼，同時將有 3000萬輛汽車在全國各地行使。

如今你在開車時，能同時連接「互聯網高速公路」的方式只能通過耳朵，聽聽音樂、聽聽播客、聽聽課程。頂多，你的眼睛稍微看一眼正在為你提供導航的高德地圖。

用「平理論」來說，如果我們認為一個人能在手機上無限制地看任何 app ，做任何的交互行為，叫做「平」，那麼，作為司機的你，處在一個「不夠平」的場景里。

自動駕駛，其實是一種讓你的駕駛場景更平的方式。當自動駕駛能在北京這種行人亂穿馬路的城市都能比人工駕駛更快到達目的地時，你可以在車裡享受和躺在床上一模一樣的數字生活。

我們再切換回「紅利」理論，當自動駕駛普及後，全中國同時將多出 3000 萬在車裡無限制連接互聯網的人。他們以往只能聽播客，現在，他們能在車裡刷直播、看公眾號、玩遊戲。

這是 5G 時代帶來的新的時間紅利。是活生生多出來的「時間」。

我們覺得紅利沒有了，在當下生產力的時候可能沒有了，但當生產力提高，就會有新的場景出現，通過將新的場景「打平」，就會出現新的時間紅利。

與自動駕駛同理，在「產業互聯網」的其它領域，我們一定也能找到類似自動駕駛這樣的時間紅利。

沒錯，人口增速是放緩了，人人也都已經上網了，我們無法增加一個人一天所擁有的時間，但通過對生產效率的提高，人們會多出更多時間來學習、生活、娛樂。

如果我們非要說紅利，這就是其中的紅利。

當然，更大的紅利並不是時間紅利，真正的創業紅利，在打平產業與互聯網業之間鴻溝里。

新連接時代

5G 是一個新的連接時代，它並不是一個孤立的因子，它和 AI、大數據、雲、IPv6、感測器等結合在一起，造就了下一個人與人、人與物、物與物更快速、更直接、更穩定、更立體的連接時代。

我們不能說 5G 一定會帶來什麼樣的巨變，因為它實際上是催化劑，就像前面舉得例子，人們渴望拍高清視頻，於是催生了更高攝像頭配置的手機。5G 的基礎承載能力更高，必定會催生新的產物，還會與前面提到的幾個「好伴侶」一起互相促進。

在這個新連接時代，我們會看到物理世界被更多地數字化，也會看到 AI 的長足進步，最終促進傳統產業與互聯網能力的融合。

在這裡，AI 也起到了極其關鍵的因素。AI 就像互聯網，有人說他被騙錢了是因為上網受騙，都是互聯網的錯；有人買到了本地買不到的衣服，覺得互聯網很好。AI 也一樣，它本身並沒有好壞之分，也沒法區分好壞，關鍵是，誰在用它、怎麼用。

寫到這裡，我突然明白了為什麼馬化騰要說「科技向善」，我相信這不是一個公關措辭，這是在 5G 這個新連接時代，很重要的原則。

人們的生活就像《黑客帝國》里都被電子化、數據化了，如果 AI 不善良，對人的傷害將不止是自動駕駛車撞到欄杆那麼簡單，那將可能是毀滅性的。

推薦閱讀：