5G的价值，并没有想象中那么高

除了云计算和端计算之外，还衍生出了雾计算、霾计算、边缘计算。其实，这些都是制造概念而已。本质上，雾计算、霾计算、边缘计算，就是算力在云和端之间的“管”上，进行灵活的部署。哪里需要，就去哪里。

换言之，算力无处不在。

很显然，算力之所以敢这么“上蹿下跳”，前提就是“连接”在提供强有力的支持。如果没有“连接”在默默工作，“算力”哪也去不了。

说到连接，终于轮到现在万众瞩目的5G登场了。

然而我想说的是，5G真的没有那么了不起。。。

长期以来，算力依靠摩尔定律，得到了极速的发展。同时，通信也搭了摩尔定律的顺风车，有了不小的进步。

但摩尔定律能够帮助通信的，只有编码解码、调制解调、加密解密阶段，最要命的信道这块，摩尔定律却爱莫能助。

有线信道还算运气不错，找到了光纤，可以提供充足的带宽保障。但无线信道就比较悲催了，用了一百多年的电磁波，至今没能找到替代。

基站天线

电磁波的物理特性决定了，它的能力就是那么大。想要所有指标全面提升，是不可能的。想要速率更快，就只能牺牲覆盖。

5G就是这种背景下的产物。本质上来说，它虽然在速率、连接数、时延等性能上有提升，但也付出了覆盖范围、功耗等方面的代价。

正因为它并不完美，所以，很长时间内都不具备完全替代4G、Wi-Fi、光纤的条件。它的应用场景，也比较有限。

更要命的是，5G意味着巨大的安装和使用成本。未来的情况我们暂时不知道，但现在看来，它的性价比并不高。

不管怎么说，在目前的基础理论下，5G是我们在连接方面唯一能拿得出手的高科技了。

5G不够，大家来凑。在5G、4G、Wi-Fi、蓝牙、NFC、有线光纤等多种连接技术的共同作用下，勉强还是可以撑起算力流动的。

这些“血管和神经”，共同组成了让人与人通信的人联网，还有让人与物、物与物通信的物联网。

根据马斯洛需求层次理论，人是有情感和社交需求的。人联网促进人与人之间的情感交流，重点满足这一部分的需求。

马斯洛需求层次模型

物没有情感、没有意识，为什么要通信?前面我其实已经提到过，物联网还是服务于人，是为了帮助人们更好地采集和控制数据。

分布在各地的大量“物体”，借助嵌入式、传感器和摄像头技术，逐渐变成数字化的“端”。它们采集和生成大量的数据(自身或外界)，同时也可以接受以数据形式承载的控制指令。例如工业里面的数字化设备、还有车联网里的汽车。

借助连接(物联网)，这些海量的数据被交给了算力。

因为数据过于海量，于是就催生了大数据技术。

大数据，实际上是海量复杂格式数据的存储和调用技术。因为数据体量太大，传统的数据存储无法满足存和取的速率和效率要求。

小枣君认为，大数据技术本质上属于计算的一个功能组件。

绕了一圈，我们回到了算力上。

算力，是衡量计算能力的标准。强大的算力，离不开硬件和软件。硬件看芯片，软件看算法、系统(操作系统、数据库等)。

在热力、机械时代，谁的马力(输出功率)大，谁就是老大。现在的数字时代，谁的算力大，谁就是老大。道理就是这么简单。

之前我在写阿里和华为那篇文章的时候，就提到过，这两家公司现在拼命推自家的芯片，就是希望掌握算力的领先优势。

换言之，他们在激烈争夺的，不是CPU的频率高低，而是未来几十年整个市场的主动权，甚至是生存权。

最后，我们终于要讲到人工智能。

前面我说过，数字革命是智能革命的前一阶段。

当算力达到一定的级别，且数据量也满足条件，就催生了AI人工智能的快速发展和落地。

很多人还是固执地认为，计算机就算是到了人工智能的水平，也只是会完成“程序化、公式化”的计算。对于这一点，我并不认同。

我个人认为，人工智能具有自我意识，只是时间问题。当算力达到一定程度，当学习量达到一定规模，人工智能会跳出设计者提供固定的公式和计算逻辑，完成具有自我意识的运算。

回到未来中短期的智能时代。

强大的物联网，为海量数据的采集提供了条件，配合大数据技术，这些数据将被算力控制和处理。这将实现整个系统效能的跃升。

当算力足够强大的时候，人工智能被引入，会以更合理更高效的方式接管整个系统的运作控制，进而实现生产力的再次跃升。这个，就是智能革命。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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