什么叫蜂窝网络？手机里说的

分类: 电子数码

问题描述:

还有和我们有什么关系

解析:

问：什么是蜂窝移动电话？

答：所谓蜂窝移动电话是指将移动电话服务区划分为若干个彼此相邻的小区，每个小区设立一个基站的网络结构。由于每个小区呈正六边形，又彼此邻接，从整体上看，形状酷似蜂窝，所以人们称它为“蜂窝”网。用若干蜂窝状小区覆盖整个服务区的大、中容量移动电话系统就叫做蜂窝移动电话系统，简称蜂窝移动电话。

问：采用这种蜂窝状的网络结构到底有什么好处呢？

答：最大的好处是频率可以重复使用。大家或许知道，在我们使用移动电话手机进行通信时，每个人都要占用一个信道，也就是说，系统要拿出一个信道供你使用。同时通话的人多了，有限的信道就可能不够使用，于是便会出现通信阻塞的现象。采用蜂窝结构就可以使用同一组频率在若干个相隔一定距离的小区重复使用，从而达到节省频率资源的目的。譬如，我们将一个城市分成72个小区，每12个小区组成一个小区群。让他们共同使用300个频道。那么，我们就可以将300个频道分成12个频道组，每个组25个频道，第一个小区群使用第1组频道，第二个小区群使用第2组频道，以此类推。经过适当安排，不同小区群的相同编号小区的频道组是可以重复使用的。尽管这些小区基站所使用的无线电频率相同，但由于他们彼此相隔较远，而电波作用范围有限，彼此不会造成干扰。这样，一组频率就可重复使用6次，原本300个频道只能供300个用户同时通话，现在却可同时供1800个用户同时通话了。

蜂窝移动电话系统主要由移动台（汽车电话、手机等），无线基站以及移动电话交换中心组成。每个小区基站均与移动电话交换中心连接，形成一个蜂窝移动电话网。移动电话网还与市内公用电话网以及国内、国际长途电话网相连，使移动电话用户不仅可以与网内的移动电话用户通电话，还可以与更大范围内的移动用户和固定用户通电话。

　　5G通信是未来移动通信系统一个新的发展方向，当前这种技术还不是很成熟，处于探索和研发阶段。下面是我带来的关于5g通信技术论文的内容，欢迎阅读参考!

　　5g通信技术论文篇一：《5G无线通信通信系统的关键技术分析》

　摘要：5G无线通信是未来移动通信系统一个新的发展方向，当前这种技术还不是很成熟，处于探索和研发阶段。笔者在对5G无线通信技术系统进行简要介绍的基础之上，重点针对了5G无线通信系统的大规模MIMO 技术、超密集异构 网络技术 和全双工技术进行论述。

　关键词：5G无线通信大规模MIMO 技术全双工技术超密集异构网络

　引言：

　经过了几十年的发展，移动通信使得人们生活和工作得到了翻天覆地的变化。当今已进入了信息化发展的新时代，由于移动终端越来越普及，使得多媒体数据业务的需求量极具增长。可以预测到，移动通信网络将在2020年增长1000倍的容量和100倍的连接数，众多的用户接入以及很低的营运成本的需求也会随之出现。因此，对5G 无线网络 技术的研究就显得格外重要。鉴于此，笔者希望本文的论述能够对5G无线通信网络技术的研究起到抛砖引玉的作用。

　一、5G无线通信系统概述

　5G无线通信和4G相比具有更高的传输速率，其覆盖性能、传输时延以及用户体验方面比4G更加良好，5G通信和4G通信之间有效的结合将贵构成一个全新的无线移动通信网络促进其进一步扩展。当前国内外对5G无线通信技术的研究已经进入到了深入时期，如2013年欧盟建立的5G研研发项目METIS(mobile and wireless communications enablers for the 2020 information society)项目，中国和韩国共同建立的5G技术论坛以及我国的813计划研发工程的启动。

　由此可以看出5G无线通信是移动互联网在外来发展的最为重要的驱动力，将对移动互联网作为未来新兴业务的基础平台起到了重要的推动作用。而当前在互联网进行的各种业务大多都是通过无线传播的方式进行，而5G技术对这种传输的效率和传输质量提出了更高的要求。而将5G通信系统和 其它 通信系统进行有效的结合以及无缝的对接是5G无线通信技术研究的主要方向和目标。因此，在5G无线蓬勃发展的今天，其技术的发展主要呈现出以下特点：

　首先，5G通信技术系统更加注重用户体验，而良好的用户体验主要是以传输时延、3D交互游戏为主要支撑来实现。

　其次，5G无线通信系统以多点和多用户协作的网络组织是其与与其它通信系统相比最为明显的特点和优势，这种网络组织系统使得系统整体的性能得到了极大的提升。

　再次，5G无线通信系统和其它通信系统相比应用到了较多的高端频谱，但是高端频谱无线电波穿透能力有限，因此，有线和无线相结合是系统采取的最为普遍的组成形式。

　二、5G无线通信通信系统的关键技术

　(一)大规模MIMO 技术

　1技术分析

　在多种无线通信系统中已经普遍采用了多天线技术，这种技术能够有效的提升通信系统的频谱效率，例如，3G系统、LTE、LTE-A、WLAN 等频谱效率是随着天线数量的增多而效率随之提高。MIMO信道容量的增加和收发天线的数量呈现出近似线性的关系，因此在5G无线系统内采取较多数量的天线是为了有效的提高系统容量。但是当前系统收发终端配备的收发天线数量不多，这是由于天线数量的增多使得系统的空间容量会被压缩，并且多数量天线技术复杂所造成的。

　但是，大规模MIMO 技术的优势还是非常明显的，主要体现在以下几个方面：首先，大规模MIMO分辨率更强，能够更加深入挖掘到空间维度资源，从而使得多个用户能够在大规模MIMO的基站平台上实现同一频率资源的同时通信，因此，使得能够实现小规模数量基站的前提下高频谱的信息传输。其次，大规模 MIMO抗干扰性能强，这是由于其能够将波束进行集中。再次，能够极大程度的降低发射功率，提高发射效率。

　2我国的研究和应用现状

　我国对大规模MIMO 技术的研究主要是集中在信道模、信道容量以及传输技术等方面，在理论模型和实测模型方面的研究比较少，公认的信道模型当前还没有建立起来，而且传输方案都是采用TTD系统，用户数量少于基站数量使得导频数和用户数呈现出线性增长的关系。除此之外采用矩阵运算等非常复杂的运算技术来进行信号检测和信息编码。因此，我国要充分挖掘MIMO 技术的内在优势，结合实际来对通信信道模型进行深入的研究，并且在频谱效率、无线传输 方法 、合资源调配方法等方面应当进行更多的有效分析和研究。

　(二)全双工技术

　所谓全双工技术就是指信息的同时传输和同频率传输的一种通信技术。由于无线网络通信系统在信息传输过程中传输终端和接受终端存在一种固有的信号自干扰。全双工计划苏能够充分的提高频率利用率，以实现多频率的信息的信息传输，从而改变了一般通信系统不能够实现同频率和双向传输的技术现状，因此这种技术已经成为无线通信技术当前研究的一个重要的关键点。这种技术应用在5G无线通信系统中能够实现无线频谱资源得到充分的挖掘和利用。当前5G无线通信系统由于接受信号的终端和发射信号的终端频率之间存在着较大的差异，使得其产生自干扰的现象比较突出，是5G无线通信技术发展的一个主要瓶颈，因此，全双工技术在5G无线通信系统内有效的应用使得信号自干扰的问题能够通过相互抵消的方式得到有效的解决。通过模拟端干扰抵消、对已知的干扰信号的数字端干扰抵消等各种新的干扰技术的发展以及这些技术的有效结合使得极大多数信号之间的自干扰现象都基本上得到了有效的抵消。

　(三)超密集异构网络技术

　5G无线通信通信系统不仅包括无线传输技术，而且也包括后续演化的无线接入技术，因此，5G网络系统就是各种无线接入技术，例如，5G，4G，LTE， UMTS (universal mobile telecommunications system)以及wireless fidelity等技术共同组成的通信系统，在系统内部，宏站和小站共同存在，例如，Micro，Pico，Relay以及Femot等多层覆盖的异构网络。在异构网络内部，运营商和用户共同部署基站，而用户部署的主要是一些功率较低的小站，并且节点的类型也比较多使得网络拓扑变得相当复杂。并且由于异构网络网络基站的密集程度较高，因此其网络节点和用户终端之间的距离就更为接近，使得功率的效率和频谱的效率以及网络系统容量等方面比一般通信网络系统更为优良。

　虽然这种技术应用于5G无线网络通信系统中有着非常良好的发展前景，但是也存在着一些缺陷，这种缺陷主要表现在以下几个方面：首先，由于节点之间比较密集使得节点之间的距离相应就比较短，这样就会造成系统内会存在同种无线接入技术之间的同频干扰的现象以及不同无线接入技术在共享频谱之间分层干扰的现象，这种问题的解决有赖于对5G无线通信网络系统进一步的深入研究。其次，由于系统内存在着大量的用户部署的节点，使得拓扑以及干扰图样呈现出范围较大的动态变化。因此，要加强应对这种动态变化的相关技术的研究。

　结束语

　5G无线网络系统的建立是建立在现有无线网络技术的进步以及新的无线接入技术的研发的基础之上，通过5G无线网络技术的进一步发展，将会在未来极大的拓展移动通信业务的应用领域和应用范围。

　参考文献

　[1]石炯5G移动通信及其关键技术发展研究[J]石家庄学院学报，2015(06)

　[2]尤肖虎5G移动通信发展趋势与若干关键技术[J]中国科学，2014(05)

　[3]杨绿溪面向5G无线通信系统的关键技术综述[J]。东南大学学报，2015(09)

5g通信技术论文篇二：《试谈5G移动通信发展现状及其关键技术》

　摘要 第5代移动通信(5G)是面向2020年以后的新一代移动通信系统，其愿景和需求已逐步得以确立，但相关技术发展目前仍处于探索阶段。本文简单介绍了5G移动通信的发展前景;概述了国内外5G移动通信的发展现状及相关研发单位和组织的学术活动;重点针对5G移动通信中富有发展前景的若干项关键技术做了详细的阐述，包括Massive MIMO、超密集异构网络、毫米波技术、D2D通信、全双工无线传输、软件定义网络、网络功能虚拟化和自组织网络等。

　关键词 5G 发展现状 关键技术

　前言

　社会的进步，使人与人、人与万物的交集越来越大，人们对通信技术的需求和更优性能的追求在当今变得更加迫切。无论是在移动通信起步的伊始，还是迅速发展的当下，人们对移动通信的追求都是更快捷，更低耗，更安全。第五代移动通信为满足2020年以后的通信需求被提出，现今受到无数学人的关注。

　第5代移动通信(fifth generation mobile communication network，5G)作为新一代的移动通信肩负着演进并创新现有移动通信的使命。它主要通过在当今无线通信技术的基础上演进并开发新技术加以融合从而构建长期的网络社会，是新、旧无线接入技术集成后方案总称，是一种真正意义上的融合网络。

　一、5G发展现状

　移动通信界，每一代的移动无线通信技术，从最开始的愿景规划，到技术的研发，标准的制定，商业应用直至其升级换代大致周期都是十年。每一次的周期伊始，谁能抢占技术高地，更早的谋划布局，谁就能在新一轮‘通信大洗牌’中获得领先优势。我国在5G之前的全球通信竞备中一直是落后或慢于发达国家的发展速度，因而在新一轮5G通信的竞备中国家是非常重视并给予了大力支持。2013年初，我国便成立了专项面对5G移动通信研究与发展的IMT-2020推进组，迅速明确了5G移动通信的愿景，技术需求，应用规划。2013年6月，国家863计划启动了5G移动通信系统先期研究一期重大项目。令人振奋的是2016年伊始，我国正式启动5G技术试验，这是我国通信业同国际同步的一个重要信号。

　同样2013年以来，欧盟、韩国等国家与地区也成立相关组织并启动了针对5G的相关重大的科研计划[1]：1)METIS是欧盟第七框架计划中的一部分，项目研究组由爱立信、法国电信及欧洲部分学术机构共29个成员组成，旨在5G的愿景规划，技术研究等。2)5G PPP是由政府(欧盟)出资管理项目吸引民间企业与组织参加，其机制类似于我国的重大科技专项，计划发展800个成员，包括ICT的各个领域。3)5G Forum是由韩国发起的5G组织，成员涵盖政府，产业，运营商和高校，主要愿景是引领和推进全球5G技术。

　二、5G关键技术

　结合当前移动通信的发展势头来看，5G移动通信关键技术的确立仍需要进一步的考量和市场实际需求的检验。未来的技术竞争中哪种技术能更好的适应并满足消费者的需求，谁能够在各项技术中脱颖而出，现阶段仍然不能明确的确立。但结合当前移动通信网络的应用需求和对未来5G移动通信的一些展望，不难从诸多技术中 总结 出几项富有发展和应用前景的关键性技术[1]。

　21 Massive MIMO

　MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术其实在5G之前的通信系统中已经得到了一些应用，可以说它是一种作为提高系统频谱效率和传输可靠性的有效手段。但因天线占据空间问题、实现复杂度大等一系列条件的制约，导致现有MIMO技术应用中的收发装置所配置的天线数量偏少。但在Massive MIMO中，将会对基站配置数目相当大的天线，将把现阶段的天线数量提升一到两个数量级。它所带来的巨大的容量和可靠性吸引了大量通信研究人员的眼球，彰显了该技术的优越性。

　它的应用能够给我们带来的好处是：1)较于以往的多入多出系统，Massive MIMO可以加大对空间维度资源的利用，为系统提供更多的空间自由度。2)因其系统架构的优越性，可以做到降干扰、提升功率效率等。

　同时它也存在着一系列问题：1)因缺乏大量理论建模、实测建模方面工作的支撑，当前没有认可度较高的信道模型。2)在获取信道信息时的开销要依靠信道互易性来降低，但是当前的假定方案中使用比较多的是TDD系统，且用户均为单天线，与基站天线数量相比明显不足，当用户数量增加时则会致使导频数量线性增加，冗余数据剧增。3)当前Massive MIMO面对的瓶颈问题主要是导频污染。

　Massive MIMO在5G移动通信中的应用可以说是被寄予厚望，它将是5G区别以往移动通信的主要核心技术之一。

　22 超密集异构网络

　应5G网络发展朝着多元、综合、智能等方向发展的要求，同时随着智能终端的普及，数据流的爆炸式增长将逐步彰显出来，减小小区半径、增加低功率节点数等举措将成为满足5G发展需求并支持愿景中提到的网络流量增长的核心技术之一。超密集组网的组建将承担5G网络数据流量提高的重任。未来无线网络中，在宏站覆盖范围内，无线传输技术中的各种低功率的节点密度将会是现有密度5-15倍，站点间的距离将缩小到10米以内，站点与激活用户甚至能够做到一对一的服务，从而形成超密集异构网络[2]。超密集异构组网中，网络的密集化的构造拉近了节点与终端的距离，从而使功率效率和频谱效率加以提升，并且可以让系统容量得到巨幅提升。

　23毫米波技术

　在5G网络中，与即将面对的巨大的业务需求相冲突的是传统移动通信频谱资源已趋于饱和。如何将移动通信系统部署在6GHz以上的毫米波频段正成为业界广泛研究的课题。相比于传统移动通信频谱的昂贵授权费，MMW频段中包含若干免费频段，这使得其使用成本可能会降低。MMW频谱资源极为丰富可以寻找到带宽为数百兆甚至数千兆的连续频谱，连续频谱部署在降低部署成本的同时也提高了频谱的使用率[3]。　24 D2D通信

　在未来5G网络中，无论是网络的容量还是对频谱资源的利用率上都将会得到很大空间的提升，丰富的信道模式以及出色的用户体验也将成为5G重要的研发着力点。D2D通信具有潜在的提升系统性能，增强用户体验，减轻基站压力，提高频谱利用率等前景，因而它也是未来5G网络的关键技术之一。

　D2D通信是一种在蜂窝系统架构下的近距离数据直接传输技术。用户之间使用的智能终端可以在不经基站转发的情况下直接传输会话数据，且相关的控制信号仍由蜂窝网络负责。这种新型传输技术让终端可以借助D2D在网络覆盖盲区实现端到端甚至接入蜂窝网络，从而实现通信功能。

　25全双工无线传输

　全双工无线传输是区别于以往同一时段或同一频率下只能单向传输的一种通信技术。能够实现双向同时段、同频传输的全双工无线传输技术在提升频谱利用率上彰显出其优越性，它能够使频谱资源的利用趋于灵活化。全双工无线传输技术为5G系统挖掘无线频谱资源提供了一种很好的手段，使其成为5G移动通信研究的又一个 热点 技术。

　同样，在全双工无线传输技术的应用上也有很多阻力因素：同频、同时段的传输，在接收端和发射端的直接功率差异是非常大的，会产生严重自干扰。而且全双工技术在同其他5G技术融合利用时，特别是在Massive MIMO条件下的性能差异现在还缺乏深入的理论分析[4]。

　26软件定义网络(SDN)与网络功能虚拟化(NFV)

　SDN技术是源于Internet的一种新技术。该技术的思路是将网络控制功能从设备上剥离，统一交由中心控制器加以控制，从而实现控、转分离，使控制趋于灵活化，设备简单化。

　同时在考虑网络运营商的运维实际也提出了一种新型的网络架构体系NFV，该体系利用IT技术及其平台将网元功能虚拟化，根据用户的不同业务需求在VNF(Virtual Network Feature)的基础上进行相应的功能块连接与编排。NFV的核心所在即降低网络逻辑功能块和物理硬件模块的相互依赖，提高重用，利用软件编程实现虚拟化的网络功能，并将多种网元硬件归于标准化，从而实现软件的灵活加载，大幅度降低基础设备硬件成本。

　27自组织网络

　运营商在传统的移动通信网络中，网络的部署和基站的维护等都需要大量人工去一线维护，这种依赖人力的方式提供的服务低效、高昂等弊端一直深受用户诟病。因此，为了解决网络部署、优化的复杂性问题，降低运维成本相对总收入的比例，便有了自组织网络的概念。

　SON的应用将会为无线接入技术带来巨大的便利，如实现多种无线接入技术的自我融合配置，网络故障自我愈合，多种网络协同优化等等。但当前在技术的完备上也存在一系列挑战：不支持多网络之间的协调，邻区关系因低功率节点的随机部署和复杂化需发展新的自动邻区关系技术等。

　三、小结

　5G移动通信作为下一代移动通信的承载者，肩负着特殊的使命，在完成人们对未来移动通信的诸多憧憬上被寄予厚望。本文概述了当前5G几项富有发展前景的关键性技术，结合5G一系列的发展背景和人们多方面的通信需求，对几项关键技术的利弊加以剖析。可以预计的是未来几年5G的支撑性技术将被确立，其关键技术的实验、标准的制定以及商业化的应用也将逐步展开。

　参 考 文 献

　[1]赵国峰，陈婧等5G移动通信网络关键技术综述[J]重庆邮电大学学报(自然科学版)，201508 DOI：103979/jissn1673-825X201504003

　[2] Kela，P Turkka，J Costa，M Borderless Mobility in 5G Outdoor Ultra-Dense Networks[J]，Access， IEEE(Volume：3)，201508，pages1462-1476

　[3] JungSook Bae， Yong Seouk Choi，Architecture and Performance Evaluation of MmWave Based 5G Mobile Communication System[C]，Information and Communication Technology Convergence(ICTC)，2014 International Conference OnIEEE，201410，pages847-851

　[4] Wang，XHuang，HHwang，T On the Capacity Gain from Full Duplex Communications in A Large Scale Wireless Network[J]， IEEE EARLY ACCESS ARTICLES， 201510

5g通信技术论文篇三：《试论5G无线通信技术概念》

　引言

　近年来,移动通信技术已经历数次变革,从20世纪80年代速度慢、质量差、安全性小、业务量低的1G通信技术,到20世纪90年代提出的低智能的2G无线通信技术,再到近年来的频谱利用率较低的3G网络,和现在的前三代无可比拟的4G无线通信技术,可谓是长江后浪推前浪,一浪更比一浪高啊!5G无线通信工程技术作为当代最具前景的技术,将可以满足人们近期的对移动无线技术的需求。

　15G无线网络通信技术的相关概念

　5G无线网络通信技术实际上就是在前面无线网络技术的基础上不断改进充分利用无线互联网网络。这项技术是最近才在国际通信工程大会上被优点提出的,他将会是一项较为完美的、完善的无线通信技术,他将可能会将纳米技术运用到这种将会在未来占据一席之地的无线互联网网络工程中,运用纳米技术更好的做好防护工作,保护使用者的一切信息。在未来5G无线网络通信技术将会融合之前所有通信工程的优点,他将会是更为灵活与方便的核心网站,在运营过程中将会减少在传输过程中的能量损耗,速度更快。若是在传输信息的过程中受到阻碍,将会被立刻发现且能很好的保护个人信息起到保护作用。

　5G无线网络通信技术将会有很多优点,不仅融会贯通了在它之前所有通信技术的长处而且集百家之长于一身,是个更加灵活的网络核心平台,也会就有更加激烈的竞争力。在这项网络技术中将会为人类提供更加优秀、比其他平台更优惠的价位,更接近人类生活的服务。它的覆盖面要比现如今的3G、4G的更为广阔,有利于用户更快更好的体验,智能化的服务与网络快速推进进程的核心化的全球无缝隙的连接。为了使人类体验到更优惠的、更先进化的、具有多样性的、保障人类通信质量的服务,我们必须利用有限的无限博频率接受更大的挑战,充分利用现在国家***为我们提供的宽松的网络平台,让5G无线网络通信技术在不久的将来更好的服务于我们。

　25G无线网络通信技术的相关技术优点与特点

　5G无线网络通信技术也就是指第五代移动网络通用技术,它与前几代通信技术有些许不同之处,他并不是独立存在的而是融合了别的技术的许多优点更为特别的是将现有的无限技术接入其中,它将实现真正意义上的改革,实现“天人合一”达到真正的融合。它的体型会更加的小巧,便于我们随时随地安装。现如今5G无线网络通信技术已经被提上日程,成为了全球相关移动通信讨论热议的话题,互联网公司在争先恐后的提高与改善自身的通信设备,加快创新的步伐,想要在未来的通信技术领域占据一席之地。现在让我么一起来探讨一下他可能具有哪些其他通信技术无可比拟的优点与特点:

　(1)全新的设计理念:在未来5G无线网络通信技术将会是所有通信工程中的龙头老大,它设计的着重点是室内无限的覆盖面与覆盖能力,这与之前的通信工程的最根本的设计理念都不同。

　(2)较高的频率利用率:5G无线网络通信技术将会使用较高频率的赫兹,而且会被广泛的使用在生活中但是我们国家现阶段的技术水平还较为低下,达不到这样的层次,所以我们必须先提高我们的科学技术,才能跟上通信技术更新的步伐。

　(3)耗能、成本投入量较低:之前我们所使用的通信工程技术都是较为简单的将物理层面的知识营运的网络中,没有创新意识,不能够将环保的理念运用到通信工程中,都是一些较为传统的方法与手段,只是一味的追求经济利益。现如今随着科技的进步我们需要做到全方面的考虑,不能只注重眼前利益,所以低耗能、高质量的通信技术将是未来5G无线网络通信技术要面临的主要问题,也是难点问题,我们必须学会适时的对相应状况作出调整。

　(4)优点:5G无线网络通信技术作为未来世界通信技术的主力,在不久将会得到实质性的开展,他将大大的提高我们的上网速度,将资源合理有效的利用起来,较其他之前的通信技术上升到一个新的层面,安全性也会得到保障不会出现个人信息外漏的现象,总而言之它的各个方面将都会得到改善,成为人们心中理想的模样,它具有较大的灵活程度可以适时更具客户的需求做出合理的调整,它的优点相信不久我们就会有切身的感受

　3小结

　随着现代的快速进步,移动无线通讯技术也紧随时代的进步,呈现着日新月异的变革,现如今我国综合国力已经得到了很大程度的提高,当然在通信技术领域这一块我们也不愿屈居人后,必须加快通信技术改革与创新的脚步,满足人们对互联网的需求,尽快的、更好的发展5G无线网络通信技术才能在未来的通信技术中立于不败之地。

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随着人类社会和经济的不断发展，信息的交换和传输已经成为人们生活中与衣食住行一样必不可少的一部分。为了实现此目的，通信技术在近50年内呈现出异常繁荣的景象，这也带来了多种类型通信网络的共存，即异构型网络（heterogeneousnetwork）。

：http://baikebaiducom/view/2391007htm

影像黑 科技 、依旧让人惊喜的拍照……姗姗来迟的华为P50系列没有让人失望，非要说有什么遗憾，大概就是因为众所周知的限制而无法支持5G了。好在华为的产品，通信是最不需要让人担心的问题，借助AI异构通信技术，P50系列依然具备强大的通信性能。

所谓异构，是指两个或以上的无线通信系统采用了不同的接入技术，或者是采用相同的无线接入技术但属于不同的无线运营商。（）将多种无线通信系统的融合，可以各取所长，这便是异构通信的好处。

P50系列的AI异构通信技术主要由四网协同、双网并发、AI信号预测三大核心功能点组成。

四网协同

四网指的是手机“双卡双待”中的主卡和副卡4G蜂窝网络，以及24G和5G频段的双Wi-Fi 6等共四种制式的网络。“协同”是指在单个网络无法满足通信诉求时，其他网络能够无缝加入进来协同工作，例如检测到WiFi信号弱时，手机可自动切换到网速更快的蜂窝网络；或者在主卡信号弱时，手机智能切换至副卡。

日常生活中，我们经常需要在不同网络环境中切换，想必很多人有过这样的糟心经历：在家里或办公室打车，走到路边等车时，手机从WiFi切换至蜂窝网络过程中难免会有网络卡顿、中断等；或是离开室内后，WiFi信号衰减，网速变慢，但手机却没有及时切换成蜂窝网络，导致网络掉线，打车软件界面迟迟无法更新。

这种糟糕的体验在P50系列上会少得多，其四网协同能力可以让你的手机根据应用场景进行智能调度，在不同网络间平滑切换，Wi-Fi不够，流量来凑，流量不行，Wi-Fi加速。

双网并发

在7月29日发布会上，余承东表示尽管没有5G网络，但P50系列的网速峰值能达到35Gbps，在很多场景中都能提供不逊色甚至超过iPhone 12 Pro Max的网速体验，靠的就是华为独创的4G+Wi-Fi 6“双网并发”能力。

一般情况下，同时打开Wi-Fi和蜂窝网络，手机会优先使用Wi-Fi上网，而“双网并发”可以简单理解为4G和Wi-Fi 6同时使用，两个网络同时开启，网速自然是1+1大于2。

AI信号预测

强大的AI是华为手机的一大卖点，这次华为把AI的能力用到了通信网络上。

基于华为独家的信号地图，AI经过学习后，可以在手机进入弱信号区域前提前缓存流媒体，比如乘车进隧道或停车场等信号差的场所，P50系列会提前预测信号低谷，预先加载好视频、网页或音乐等，即使断网或信号不好，也不耽误你追剧。

目前AI信号预测功能支持华为视频、爱奇艺和优酷三大常用视频应用。在实际测试中，经过弱信号区域时，爱奇艺在P50 Pro上的卡顿仅为24秒，远少于iPhone 12的625秒，存在的视频长达681秒，卡顿率仅有34%。也就是说，在没信号的隧道中，你还能看十几分钟的视频。

此外，得益于AI信号预测，手机能减少在弱信号下的搜索，因此也能降低功耗，提升续航。

在去年Mate 40系列的全球发布会上，余承东承诺：“不管处境多么艰难，华为都将信守承诺持续技术创新，给消费者更好体验。”彼时华为在多轮制裁下，仍推出了5nm制程的麒麟9000芯片。如今P50系列优秀的网络通信体验，既离不开华为多年来的技术积累，同样也是华为在困难中坚持技术创新的有力体现。

华为有如此决心和态度，更让我们坚信即使前路再艰辛，这家公司也能继续引领行业。

作者 | 网络大数据

来源 | 产业智能官

数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。其中主要工作环节包括：

大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

一、大数据采集技术

数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术;突破高速数据解析、转换与装载等大数据整合技术;设计质量评估模型，开发数据质量技术。

大数据采集一般分为：

大数据智能感知层：主要包括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等技术。

基础支撑层：提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策 *** 作的可视化接口技术，大数据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等 *** 作。

抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。

清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。开发可靠的分布式文件系统(DFS)、能效优化的存储、计算融入存储、大数据的去冗余及高效低成本的大数据存储技术;突破分布式非关系型大数据管理与处理技术，异构数据的数据融合技术，数据组织技术，研究大数据建模技术;突破大数据索引技术;突破大数据移动、备份、复制等技术;开发大数据可视化技术。

开发新型数据库技术，数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中，非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库，分为：键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NewSQL数据库。

开发大数据安全技术：改进数据销毁、透明加解密、分布式访问控制、数据审计等技术;突破隐私保护和推理控制、数据真伪识别和取证、数据持有完整性验证等技术。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘涉及的技术方法很多，有多种分类法。根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分，可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中，可细分为归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。神经网络方法中，可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

数据挖掘主要过程是：根据分析挖掘目标，从数据库中把数据提取出来，然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表，然后利用数据挖掘软件进行挖掘。传统的数据挖掘软件，一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。

数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。一是由于数据挖掘问题开放性，导致数据挖掘会涉及大量衍生变量计算，衍生变量多变导致数据预处理计算复杂性;二是很多数据挖掘算法本身就比较复杂，计算量就很大，特别是大量机器学习算法，都是迭代计算，需要通过多次迭代来求最优解，例如K-means聚类算法、PageRank算法等。

从挖掘任务和挖掘方法的角度，着重突破：

可视化分析。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。 数据挖掘算法。图像化是将机器语言翻译给人看，而数据挖掘就是机器的母语。分割、集群、孤立点分析还有各种各样五花八门的算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。 预测性分析。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。 语义引擎。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。 数据质量和数据管理。数据质量与管理是管理的最佳实践，透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。

预测分析成功的7个秘诀

预测未来一直是一个冒险的命题。幸运的是，预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。

尽管如此，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。

预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。AI网络技术公司Mist Systems的联合创始人、首席技术官Bob fridy预测:“深度学习和预测性AI分析技术将会改变我们社会的所有部分，就像十年来互联网和蜂窝技术所带来的转变一样。”。

这里有七个建议，旨在帮助您的组织充分利用其预测分析计划。

1能够访问高质量、易于理解的数据

预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。全球IT解决方案和服务提供商Infotech的首席数据和分析官Soumendra Mohanty评论道:“数据和预测分析之间是相互促进的关系。”

了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。“一个人身上会有什么样的数据” Eric Feigl - Ding问道，他是流行病学家、营养学家和健康经济学家，目前是哈佛陈氏公共卫生学院的访问科学家。“是每天都在Facebook和谷歌上收集的实时数据，还是难以访问的医疗记录所需的医疗数据”为了做出准确的预测，模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。

简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。“由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，”FactSet投资组合管理和交易解决方案副总裁兼研究主管Henri Waelbroeck解释道，FactSet是一家金融数据和软件公司。“如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。”

2找到合适的模式

SAP高级分析产品经理Richard Mooney指出，每个人都痴迷于算法，但是算法必须和输入到算法中的数据一样好。“如果找不到适合的模式，那么他们就毫无用处，”他写道。“大多数数据集都有其隐藏的模式。”

模式通常以两种方式隐藏:

模式位于两列之间的关系中。例如，可以通过即将进行的交易的截止日期信息与相关的电子邮件开盘价数据进行比较来发现一种模式。Mooney说:“如果交易即将结束，电子邮件的公开率应该会大幅提高，因为买方会有很多人需要阅读并审查合同。”

模式显示了变量随时间变化的关系。“以上面的例子为例，了解客户打开了200次电子邮件并不像知道他们在上周打开了175次那样有用，”Mooney说。

3 专注于可管理的任务，这些任务可能会带来积极的投资回报

纽约理工学院的分析和商业智能主任Michael Urmeneta称:“如今，人们很想把机器学习算法应用到海量数据上，以期获得更深刻的见解。”他说，这种方法的问题在于，它就像试图一次治愈所有形式的癌症一样。Urmeneta解释说:“这会导致问题太大，数据太乱——没有足够的资金和足够的支持。这样是不可能获得成功的。”

而当任务相对集中时，成功的可能性就会大得多。Urmeneta指出:“如果有问题的话，我们很可能会接触到那些能够理解复杂关系的专家” 。“这样，我们就很可能会有更清晰或更好理解的数据来进行处理。”

4使用正确的方法来完成工作

好消息是，几乎有无数的方法可以用来生成精确的预测分析。然而，这也是个坏消息。芝加哥大学NORC (前国家意见研究中心)的行为、经济分析和决策实践主任Angela Fontes说:“每天都有新的、热门的分析方法出现，使用新方法很容易让人兴奋”。“然而，根据我的经验，最成功的项目是那些真正深入思考分析结果并让其指导他们选择方法的项目——即使最合适的方法并不是最性感、最新的方法。”

罗切斯特理工学院计算机工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建议说:“用户必须谨慎选择适合他们需求的方法”。“必须拥有一种高效且可解释的技术，一种可以利用序列数据、时间数据的统计特性，然后将其外推到最有可能的未来，”Yang说。

5用精确定义的目标构建模型

这似乎是显而易见的，但许多预测分析项目开始时的目标是构建一个宏伟的模型，却没有一个明确的最终使用计划。“有很多很棒的模型从来没有被人使用过，因为没有人知道如何使用这些模型来实现或提供价值，”汽车、保险和碰撞修复行业的SaaS提供商CCC信息服务公司的产品管理高级副总裁Jason Verlen评论道。

对此，Fontes也表示同意。“使用正确的工具肯定会确保我们从分析中得到想要的结果……”因为这迫使我们必须对自己的目标非常清楚，”她解释道。“如果我们不清楚分析的目标，就永远也不可能真正得到我们想要的东西。”

6在IT和相关业务部门之间建立密切的合作关系

在业务和技术组织之间建立牢固的合作伙伴关系是至关重要的。客户体验技术提供商Genesys的人工智能产品管理副总裁Paul lasserr说:“你应该能够理解新技术如何应对业务挑战或改善现有的业务环境。”然后，一旦设置了目标，就可以在一个限定范围的应用程序中测试模型，以确定解决方案是否真正提供了所需的价值。

7不要被设计不良的模型误导

模型是由人设计的，所以它们经常包含着潜在的缺陷。错误的模型或使用不正确或不当的数据构建的模型很容易产生误导，在极端情况下，甚至会产生完全错误的预测。

没有实现适当随机化的选择偏差会混淆预测。例如，在一项假设的减肥研究中，可能有50%的参与者选择退出后续的体重测量。然而，那些中途退出的人与留下来的人有着不同的体重轨迹。这使得分析变得复杂，因为在这样的研究中，那些坚持参加这个项目的人通常是那些真正减肥的人。另一方面，戒烟者通常是那些很少或根本没有减肥经历的人。因此，虽然减肥在整个世界都是具有因果性和可预测性的，但在一个有50%退出率的有限数据库中，实际的减肥结果可能会被隐藏起来。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。

在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能 、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

随着传感器技术、 嵌入式技术、 分布式信息处理技术和无线通信技术的发展， 以大量的具有微处理能力的微型传感器节点组成的无线传感器网络(WSN)逐渐成为研究热点问题。

与传统无线通信网络Ad Hoc网络相比， WSN的自组织性、 动态性、 可靠性和以数据为中心等特点， 使其可以应用到人员无法到达的地方， 比如战场、 沙漠等。 因此， 可以断定未来无线传感器网络将有更为广泛的前景。

无线传感器网络

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。

无线传感器网络所具有的众多类型的传感器，可探测包括地震、电磁、温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等周边环境中多种多样的现象。潜在的应用领域可以归纳为: 军事、航空、防爆、救灾、环境、医疗、保健、家居、工业、商业等领域。

与传统有线网络相比，无线传感器网络技术具有很明显的优势特点，主要的要求有： 低能耗、 低成本、 通用性、 网络拓扑、 安全、 实时性、 以数据为中心等。

无线传感器网络系统的典型结构

采用同构网络实现远程监测的无线传感器网络系统典型结构， 由传感器节点、 汇聚节点、 服务器端的PC和客户端的PC四大硬件环节组成， 各组成环节功能如下。

图1 远程监测无线传感器网络系统结构框图

传感器节点

部署在监测区域（A区）， 通过自组织方式构成无线网络。 传感器节点监测的数据沿着其它节点逐跳进行无线传输， 经过多跳后达到汇聚节点（B区）。

汇聚节点

是一个网络协调器， 负责无线网络的组建， 再将传感器节点无线传输进来的信息与数据通过SCI（ 串行通信接口）传送至服务器端PC。

服务器端PC

是一个位于B区的管理节点， 也是独立的Internet网关节点。 在LabVIEW软件平台上面有两个软件： 一是对传感器无线网络进行监测管理的软件平台VI， 即一个监测传感器无线网络的虚拟仪器VI； 二是Web Server软件模块和远程面板技术(Remote Panel)， 可实现传感器无线网络与Internet的连接。

客户端PC

客户端PC上无需进行任何软件设计， 在浏览器中就可调用服务器PC中无线传感器网络监测虚拟仪器的前面板， 实现远程异地（C区）对传感器无线网络（A区）的监测与管理。

无线传感器网络中的传感器节点

1． 传感器及其调理电路

应根据无线传感器网络所在的地区环境特点来选择传感器， 以适应环境温度变化范围、 尺寸体积等特殊要求。 传感器所配接的调理电路将传感器输出的变化量转换成能与A/D转换器相适配的0~25 V或0~5 V的电压信号。 当处于无电网供电地区时， 传感器及其调理电路都应是低功耗的。

2． 数据采集及A/D转换器与微处理器系统

传感器节点中的计算机系统是低功耗的单片微处理器系统， 可以适应远离测试中心、 偏远地区恶劣环境的工作条件。 如美国德克萨斯州仪器（TI）公司生产的MSP430－F149A超低功耗混合信号处理器(Mixed Signal Processor)， 它内部自带采样/保持器和12位A/D转换器， 可对信号进行采集、 转换以及对全节点系统进行指令控制和数据处理。

3． 射频模块

射频模块接收外部无线指令并将传感器检测到的被测参量数据信息无线发送出去， 如TI公司的CC2420无线收发芯片。

当华为P50系列无缘5G尘埃落定之后，有两种声音充斥着网络。一是“华为确实尽力了，4G一样能用”，二是“当初是谁在宣传第X代5G手机的？”两种观点都有自己的道理，但如今5G是不可阻挡的潮流，就连iPhone都已经在去年推出了自己的第一款5G手机，华为颇有点“开倒车”的意思。

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近日，有网友在华为手机的线下门店（网友称非体验店）发现了“鸿蒙+4G>5G”的标语，一时间网络上议论纷纷，认为华为是在挑战公众的认知。既然如此，我们不妨验证一下，鸿蒙+4G是否真能大于5G。

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5G和4G的优势分别是什么？

首先我们要明确的是，余承东在华为P50系列的发布会上并没有说过鸿蒙+4G>5G这种话，如果官方定论那这舆论可能就一发不可收拾了。在P50 Pro的发布会上，余承东的核心观点只有一个：“我们无法使用5G，但在AI异构通信技术下也实现了强大的通信性能，功耗低，且在非大流量测速的情况下最差也是与其他手机（特指iPhone 12 Pro Max）持平。”

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这么一看，余承东的说法并没有什么问题，四网并发的作用一般是指双频Wi-Fi+双4G卡的网络能力，对比起来与5G相比确实没那么大的差距。但我们这次要验证的，是单纯的“鸿蒙+4G是否大于5G”，而不是手机之间的通信性能比较。

5G的优势在过去两年间被手机厂商宣传了个遍，在这里我们简单提一下就行，在消费者层面能够享受到的就只有较高的网速以及较低的延迟这两方面。而因为常见应用对延迟的要求并不高，所以5G网络的低延迟效果可能并不明显，在工业、无人驾驶、远程医疗等领域才会有更大的作用。

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而4G的优势相较于5G则是功耗相对较低，主要是来自于射频模块和天线模块。另一方面，在5G网络覆盖范围更小的情况下，5G手机在没有开启智能网络的情况下，也确实会耗费更多的电量在寻找信号上。当然后一个问题并不在此次的验证范围之内，每个地区的情况都是有所不同的。

选取华为P50 Pro、iPhone 12 Pro Max、小米11 Ultra三款手机，分成3个不同的场景，从网速、延迟两个方面来验证鸿蒙OS+4G>5G这个不等式是否成立，并在网络较为稳定的情况下，验证“4G功耗更低”的说法。

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信号一级棒的空旷地带

其实在城市中工作生活的人，在没有干扰的情况下大部分时候蜂窝网络的信号都是比较不错的，有时候在办公室里使用Wi-Fi的效果甚至还比不上蜂窝网络。这次我们来到了我们平时测试5G网络的空旷地带，或许是因为附近的基站使用人较少、信号较强，所以每次5G网络都能跑出1000Mbps左右的峰值下载速度。

先来看网速。三张电话卡都已经开通了5G套餐，来自于同一个通信运营商（电信），我们使用Speedtest对三款手机进行测速，下行速度与我们过去的经验不太相符。手机从左至右为iPhone 12 Pro Max、华为P50 Pro与小米11 Ultra，下行速度分别只有157Mbps、983Mbps以及104Mbps，无论是5G还是4G网速，都与我们的常规认知不符。

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不得已之下，我们更换了另一处小广场进行测试。结果显示，下行、上行的速度对比上一轮测试结果有明显提升，不过iPhone 12 Pro Max与小米11 Ultra的下行速度依然没有超过250Mbps，上行倒是有明显提升。而华为P50 Pro的4G速度显然被限得有点狠，根本不符合发布会上余承东说的“百兆”左右的速度。咨询了运营商人员，目前部分地区对4G网速的限制确实比较大，在使用其它4G手机+电信卡组合测试，得到的结果也是如此。

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这是否也能说明，如今5G网络的建设仍然不够完善，或者说能够实现1000Mbps测速的仍然是少部分地点，大部分情况下依然只有300Mbps左右？当然，另一方面我们也要认识到，如今电信运营商为了推5G，对4G网络的限制越发严格，这让华为P50 Pro陷入更难的境地。

延迟问题主要出现在 游戏 场景中，所以我们主要使用 游戏 场景来验证。在此之前，我们下载“腾讯手游加速”，使用软件内置的功能，对《和平精英》这款 游戏 进行延迟测试，可以快速得到当前网络的延迟高低。可以看到这三款手机中，iPhone 12 Pro Max的延迟最低，仅有43ms；小米11 Ultra为48ms，而华为P50 Pro波动比较大，延迟达到了70ms。因为是腾讯的官方软件，所以结果上个人认为应该是比较准确的。

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这里面iPhone 12 Pro Max虽然显示为“移动网络（4G）”，但是看图标可以看到依然是5G网络，所以可以认为是软件不同版本造成的一点“BUG”。

然后我们再开启《和平精英》这款 游戏 ，对比 游戏 内的延迟效果。三款手机 游戏 画质均设置为“流畅”，左下角则为当前的延迟数据。华为P50 Pro的整体延迟在60ms-124ms之间，由于跳动到124ms之后延迟图标会变为**，所以体感会比较明显。就视频显示的效果来说这种情况并不多见，大部分时候都在80ms左右。

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iPhone 12 Pro Max的延迟相对来说就要更低，整体在32ms-44ms之间波动，属于比较稳定的范畴。在空旷地带，iPhone 12 Pro Max的信号问题能够得到有效缓解。

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小米11 Ultra表现与iPhone 12 Pro Max类似，在36ms-44ms之间波动，整体来看是比较不错的。

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从这个环节中我们可以看到，5G手机的延迟在空旷地带表现确实比华为P50 Pro更好，而华为P50 Pro的通信技术很大程度上要在信号的强度上，所以在弱信号场景中它或许会有比较好的表现。

但至少就现在，鸿蒙+4G的组合并不能胜过5G。

信号较差的地下车库3层

信号不好的时候我们都遇见过，有时候会说电话信号差，这指的拨打电话声音断断续续甚至直接断掉；而网络信号差则是网速下降、延迟增大等情况。我们要验证的就是三款手机在地下车库、电梯这类常见弱信号空间内的网速和延迟效果，有着行业领先通信技术的华为P50 Pro，能否用鸿蒙+4G的组合胜过5G。

还是按照之前的步骤，优先测试网速。可以看到，三款手机在这个环节中的测试结果都显著降低，5G手机只能切换到4G信号，其中小米11 Ultra虽然显示为5G，但看网络速率显然是4G网络的水准。

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用腾讯手游加速来测试延迟，信号表现最差的iPhone 12 Pro Max延迟增大了近一倍，来到了84ms。华为P50 Pro与小米11 Ultra的延迟相近，分别只有71ms与70ms。如果放在 游戏 里，这是一个非常常见的手游延迟，就像《和平精英》 游戏 本身显示的一样，在120ms以下的延迟几乎不会对体感造成影响。

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先来看延迟最高的iPhone 12 Pro Max在 游戏 内的具体表现，延迟最高可以到128ms，低的也是80ms，看上去似乎与华为P50 Pro在空旷地带的表现相近？

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小米11 Ultra的延迟也涨了起来，逐帧研究的录像告诉我们，124ms就是它延迟的高峰。

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华为P50 Pro相对来说更加平稳，长时间保持在72ms左右的延迟。这不禁让我们联想到了在空旷地带测试的延迟数据，与软件测试相悖的高延迟，不符合华为一直以来打造的“信号强”优势，在这里我们或许可以说那只是个意外。

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在信号较弱的环节中，所有手机都切换到了4G网络信号，当然也无从验证鸿蒙+4G>5G的说法。但就像余承东说的一样，至少大家都处于同一水平，并没有明显的差别。

高速行驶的 汽车 是否有影响？

我们平时出门旅行经常会遇到信号衰减的问题，比如过隧道一般是没信号，在高速路上一般是弱信号。即便是在城市内，在车上因为高速行驶，基站的覆盖也存在一定的薄弱环节，这是否会对4G/5G网络的使用造成影响呢？按照华为P50 Pro发布会上的观点，这款手机在这种局面下会有比较大的优势。

由于是与5G手机对比，太过偏远会丧失对比的意义，因此我们在城市中“兜圈子”，这样既保证了一定强度的信号，也保证了每款手机都被同样的信号所覆盖，表现怎么样完全看“技术”。

我们依然优先进行网络测试，可以看到的是小米11 Ultra的下行速度可以来到264Mbps，上行为787Mbps，相比之下iPhone 12 Pro Max稍逊一筹，只有169Mbps以及563Mbps，而华为P50 Pro则是正常表现，下行速度较慢而上行速度较高。

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其实在这里我们也可以发现另一个问题：如今的通信运营商无论是4G还是5G，限速问题都是比较严重的。比较明显的一点是，一般来说蜂窝网络或者是宽带都是下行速度远远大于上行，而在华为P50 Pro测试出来的4G数据中，上行却是下行速度的两倍左右，明显是有问题的。

而延迟方面，华为P50 Pro 73ms、小米11 Ultra与iPhone 12 Pro Max相同，均为48ms。在5G网络能够正常使用的情况下，可以看到5G网络的延迟确实比4G网络更低。当然，在实际 游戏 中，延迟有更复杂的形成原因。

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游戏 内的延迟，小米11 Ultra与测试数据相近，大部分时间稳定保持在48ms，少部分时间在60ms以上。

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华为P50 Pro的延迟经过仔细确认，大部分时间在60ms-80ms之间，并没有推翻之前软件测试的结果。

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iPhone 12 Pro Max的延迟更低，28ms-32ms的表现让人不禁怀疑这真的是iPhone吗？

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小结：这三个环节的结果，其实已经能够告诉我们答案，5G网络的优势是无法通过软件和终端设备上的硬件来抹平的，否则手机何必采用5G基带呢？在延迟和网速上，5G网络明显优于4G网络，鸿蒙+4G>5G的不等式并不成立。

当然，5G网络也存在诸多问题。比如信号穿透效果不好，在一些环境中只能切换到4G使用，比如目前限速还是比较严重。这或许是4G网络依然是当然主流的原因之一，而这也或许是华为P50 Pro上线之后依然受到用户疯抢的主要原因——5G在当前并非刚需到一定要抛弃4G的地步。

功耗，毫无疑问4G更优

关于功耗的问题，我们使用最常见的测试模型来机型测试：使用蜂窝网络在线播放1080p视频，保持手机最大亮度和最大音量，清空后台连续播放。华为P50 Pro使用4G网络，iPhone 12 Pro Max与小米11 Ultra使用5G网络。

记录的播放时间如下。

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可以看到的是，两款5G手机每分钟耗电的数据比华为P50 Pro的4G网络高出不少，尤其是小米11 Ultra更是华为P50 Pro的两倍以上。这三款手机屏幕分辨率相近，都是接近2K的FHD+分辨率，刷新率在播放视频时对耗电的影响也并不明显，所以4G网络对比5G确实更有优势。

我们也要明白另一点，其实手机蜂窝网络下耗电大都来自于射频与接收信号，尤其是在5G网络信号不如4G网络稳定的情况下，如果稍有波动就会出现大量耗电的情况。这也是如今5G网络的劣势，在户外使用场景中，如果5G信号不够稳定，那么5G手机的续航将会比室内再会降低几成。

写在最后

当然我们还是要回到最开始的问题：鸿蒙+4G是不是大于5G？

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这个不等式如果从消费者最普遍的认知来看，以我们的测试结果为导向，显然是不成立的，鸿蒙OS也没有优秀到足以抹平硬件差距——要知道，如今5G网络的优异体验，大部分情况下是建立在它的高下行速度上的。

但如果综合使用体验来看，就像余承东在华为P50系列发布会上说的一样，完全可以根据自己的使用场景来判断。笔者个人的感受是，不等式当然不可能成立，但如果说体验，鸿蒙+4G也并没有比5G差到哪去。