2020年這次疫情打斷了眾多行業的建設進度，其中就包括5G、數據中心等新基建。但是近日，工信部與三大運營商的紛紛表態2020年5G建設目標不變，打消了大家的擔心
物聯卡5G時代
但是而在此次疫情防控中，諸多5G應用脫穎而出，發揮了重要作用，如雷神山5G“雲監工”、5G紅外熱成像測溫、新冠肺炎5G遠程診療等。可以預見，隨著今年5G建設的推進，5G還將在金融、醫療、交通、製造等領域迎來更多創新應用。
5G物聯卡時代
從當前眾多5G應用場景看，其不僅需要非常低的、確定的網絡時延，而且需要海量、異構、多樣性數據接入。對於現有傳統的雲計算處理模式來說，5G應用帶來了瓶頸與挑戰。
如果把網絡比喻成自來水網，數據是水流，傳統的雲數據中心則是自來水廠或者水庫，它們組成的輸水系統即可滿足原有居民低水壓、小流量的用水需求。5G的普及，如同新增大批超高層建築用戶，不僅用水量急劇增大，水壓也需要增高，傳統輸水系統無法滿足這些需求，雲數據中心 “遠水不解近渴”。
隨著5G的建設和普及，諸多產業應用將催生海量數據，5G的大帶寬、低延時只能解決數據的傳輸問題，而這些數據的處理需求，會對現有云數據中心造成巨大挑戰。有多大呢？2020年將有超過500億的終端與設備聯網，有超過一半的物聯網網絡將面臨網絡帶寬的限制，有40%的數據需要在網絡邊緣分析、處理與儲存。
物聯卡5G智能
除對大帶寬的需求外，5G時代的不同產業應用場景亦提出了不同的需求側重點：
低時延
5G在醫療的應用——5G遠程手術需要極低時延保障醫生的操作準確度，2019年6月北京積水潭醫院的全球首例骨科手術機器人多中心5G遠程手術中，端到端的時延為20毫秒。低時延在5G+自動駕駛中的重要性同樣性命攸關，自動駕駛汽車的響應速度需要降低到毫秒級，方可及時處理路上突發情況。
5G物聯卡雲計算
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