三大运营商5G专网,谁家强?
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导 读
赢ToB者赢未来,5G 要进入行业市场,得靠5G专网开路。如今5G ToB的号角已吹响,三大运营商是如何布局5G专网的呢?
赢ToB者赢未来,5G 要进入行业市场,得靠5G专网开路。如今5G ToB的号角已吹响,三大运营商是如何布局5G专网的呢?
基于3GPP定义,产品标准化属性强
图片来源:中国移动5G行业专网技术白皮书
中国电信的5G专网部署分为致远、比邻、如翼三种模式。
图片来源:中国电信5G定制网产品手册
中国联通5G专网则分为虚拟专网、混合专网、独立专网三种部署方式。
图片来源:中国联通5G行业专网白皮书
尽管三家运营商对5G专网部署方式的命名不同,但基本架构是一致的。
我们之前在《5G toB:下一场运营商与OTT之争?》一文中介绍了与公网完全共享、与公网部分共享、独立部署三种标准的5G专网部署方式,可灵活满足行业客户对安全隔离、业务质量保障、业务服务范围的不同要求。可以发现,中国移动的优享、中国电信的致远、中国联通的虚拟专网,对应的就是“与公网完全共享”;专享、比邻和混合专网,对应的是“与公网部分共享”;尊享、如翼和独立专网,对应的则是“独立部署”。三家运营商的产品都可以灵活满足行业客户的差异化诉求。
边缘站点规模部署,真正下沉到企业,联通取得一定领先地位
5G时代,运营商的边缘节点将广泛部署于省/地市/区县的核心、汇聚、接入机房,并延伸部署于园区、企业等客户现场,使得5G专网可根据不同行业、不同应用对网络时延、带宽、可靠性和数据本地化等要求,为企业提供触手可得的“联接+计算”。因此,像2G时代拼信号覆盖一样,边缘节点的部署规模,是运营商在5G ToB时代提升差异化竞争力的关键因素之一。
在这方面,中国联通集团制定了集中管控、一点创新、全网快速复制的战略。针对不同的边缘站点环境,通过采用支持大中小规格的边缘硬件设备,支持一体化设备预安装、一键式快速部署、远程集中运维的解决方案,抢先布局地市区县局点;并通过小规格设备先占据点位,后期再平滑扩容联接+计算的容量的路线,以实现快速为企业就近提供5G专网服务,为ToB业务发展构筑基础。
2020年6月,中国联通表示,已在全国建设了1000多个MEC边缘节点,覆盖了全国334个地市;在广东建成了全球最大的5G MEC规模组网,实现了广州、深圳、珠海、佛山连片覆盖。
边缘能力构筑平台,商业模式可复制,中国移动打造样板
中国移动通过部署5G+MEC,在MEC构筑了包含联接管理、控制、应用使能、AI的能力平台,实现了机器视觉应用和控制算法集中部署于MEC平台,帮助海尔智慧工厂大幅降低了投资成本,提升了升级、维护效率,以及智能化生产效率。
这个案例侧面反应出中国移动在MEC平台能力建设上走在了前面。为了在5G专网的产品中建立竞争优势甚至护城河,从2019年2月,中国移动就启动了“Pioneer 300”行动,依托“联接”这个独特优势,通过引入动态分流策略控制、5G LAN层二组网、确定性时延TSN技术、5G定位等网络能力,丰富和增强联接能力,提出要在2019年开放100个边缘计算能力API,构筑MEC的能力平台;引入100个开放实验室生态合作伙伴,推动边缘生态繁荣。经过1年多探索,中国移动已经积累了15个行业近百个行业应用的场景样板。
边云协同,比翼齐飞,中国电信引流聚生态
以人工智能应用为例,AI的实现包括两个环节:训练、推理。根据承担任务的不同,AI芯片可以分为训练芯片和推理芯片。用于构建神经网络模型训练芯片,受算力、经济效率考虑,一般在云端部署,天翼云可部署强大的训练算力,基于云端海量数据进行模型训练。相比训练芯片,推理芯片需要平衡单位功耗算力,时延,成本等因素,一般部署到边缘。天翼云可将训练生成的模型推送的边缘MEC,使得在边缘侧仅需要轻量级部署就可以实现AI应用,从而可提供云边协同的视频内容分析、人脸识别等多种人工智能服务。
中国电信认为边和云本身是相互促进的,两者协同可更高效的推出行业创新应用,降低云下沉到边缘的建设成本,缩短建设周期,快速抢占市场。
据IDC及信通院数据显示,天翼云在公有云市场份额全球排名第七、全国排名第二。中国电信已经基本构建成以客户为中心,场景驱动,高效、敏捷、安全的云网一体新架构。
总结
面向ToB蓝海,三大运营商的5G专网产品在标准化的架构上,即为行业客户提供了开放融合的选择,也基于各自战略打造了差异化的竞争力,构筑边缘覆盖、边缘能力和边云协同等方面的实力。
2020年是属于5G的一年,2021年将是5G专网的一年,5G使能行业数字化转型的大幕已经拉开,我们不妨拭目以待。
本文参考来源:
中国移动5G行业专网技术白皮书
中国联通5G行业专网白皮书
中国电信5G定制网产品手册
中国移动边缘计算技术白皮书
中国联通5G MEC边缘云平台架构及商用实践白皮书
GSMA:Optimizing Manufacturing Performance through 5G Edge Computing and Machine Vision
5G toB 核心网建设白皮书
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