现在很多人的生活离不开外卖、电商、社交、游戏、短视频、金融、电影……,而这些服务都离不开网络。
有人说这是互联网下半场的表现,但事实上虚拟现实、智能硬件的时代尚没有真正到来,行业发展还需要更高质量的技术支撑。从这个角度看,技术发展是人的需求和人类对技术本身执着追求的一个综合结果。
近日IDC发布的《2021年网络市场跟踪报告》也印证了这一说法。报告显示,2021年中国网络市场规模为102.4亿美元(约合660亿元人民币),与去年相比增长12.1%,其中WLAN市场增速47.2%,交换机、路由器分别为17.5%、-2.6%。全球网络市场规模与去年相比增长10.1%,其中WLAN市场增速20.4%。
IDC预测,到2023年,“无线优先”将成为广域连接的主流, 70%的中国企业、工业和公共部门组织将加速无线连接的投资。
WiFi的英文全名是Wireless Fidelity,是一种无线网络连接技术,可以不通过网线对终端设备实现网络数据传输。这种网络连接技术覆盖面积比较小,大约90米范围内,并且当连接的终端数量过多时就会影响到网络传输的速度。
随着WiFi网络接入设备规模和终端数量的极速增长,WiFi网络超高带宽和超低时延的应用越来越多,例如4K/8K高清视频、云游戏、XR、远程医疗、工业无线等应用的流行。WiFi 5、WiFi 6协议使用的2.4GHz和5GHz频段已经变得越发拥挤。企业无线终端用户和网络所有者对于WiFi网络的诉求已经超过协议本身的能力范围。
探寻无线连接边界
WiFi 7的出现就是为了解决这些卡脖子问题。WiFi 7是下一代WiFi标准,它的技术标准名叫802.11be。其协议标准第一版草案Draft1.0于2021年3月发布,第二版草案Draft2.0预计在2022年底发布。虽然WiFi联盟认证的WiFi 7规范在2024年底才能完成,但早在协议修订之初,WiFi 7工作组就定下最高吞吐速率超过30Gbps(约是WiFi 6的3倍),时延低于5ms的工作目标。
作为WiFi 6的继任者,两者之间只有一个数字之差,但在技术层面却实现了一个跨越式升级。WiFi 7能提供的最大频宽从160MHz提升到320MHz;支持2.4 GHz、5 GHz、6GHz(目前国内还没批准 )三个频段自动切换,强调在6GHz频段去提升性能;可以同步支持多个AP节点的信号输入。
锐捷网络无线产品事业部无线产品研发总监康贤昆指出,WiFi 7引入了更灵活的频谱利用方式Multi-RU,更高的时空复用16X16 MIMO,更多的链路操作MLO ,多AP协作,以及更高阶的调制方式4K-QAM等,使得WiFi 7能够提供更高的数据传输速率、更低的时延和更可靠的无线连接。在调制方式方面,高通技术公司产品市场总监胡鹏解释,原来的WiFi 6标准要求支持1K QAM,从1K QAM到4K QAM,它的调制方式理论上可以提升20%。
挑战与机遇
WiFi技术更迭历经二十余载的,如今WiFi 7正处于研发阶段,面临诸多的挑战。康贤昆认为,虽然有802.11K/V/R等协议补充,以及大数据、人工智能、云计算等技术的加持,但是在无线快速漫游、高密部署等企业无线场景下仍存在诸如漫游粘滞、偶发卡顿、关联不上等不足。对于无线终端用户来说,感受比较明显的就是WiFi网络延时和丢包的增加;对于网络管理者来说,WiFi网络的运维管理、智能化等还有很多问题需要解决。
从目前的标准进展来看,WiFi 7将对无线终端应用和体验有较大的改善和提升,但等这项技术落地、终端商品量产,还有很长的路要走。2022年即将过半,WiFi 7技术争夺战早已悄然打响,高通、联发科纷纷进军WIFI 7战场,新华三、中兴、华为、锐捷也在产品方面积极布局。此举势必将带动新的路由器、网状系统和客户端设备的更替。
一项新技术的诞生,最直观的价值就是给用户提供方便。疫情之下,远程办公、在线视频会议、网课等应用场景走近我们的生活。随着接入网络终端的增长,无线网络凭借移动接入的优势,其市场占有规模将进一步扩大。高通技术公司高级产品经理叶思崑表示,希望WiFi 7有更高的传输能力,更低的时延,更可靠的传输以及更强的算力。
未来的社会是一个万物互联的全连接社会,所有的终端都会加上传感器与网络互联。它们无时无刻都在产生数据,各种各样的数据连接起来就会形成大数据。进一步对数据进行处理和分析,就形成人工智能的肥沃土壤。从某种意义上说,无线技术的演进史也是社会发展的演变史,每一次通信技术的变革都会给人们生活带来便利。
好文章,需要你的鼓励
牛津大学提出PHYSIFORMER,一种扩散变换器模型,通过三维网格顶点轨迹直接在世界坐标空间预测刚性与弹性物体的物理运动,一次性生成全序列轨迹,超越自回归基线。
随着医疗数据数字化与互操作性的进步,跨机构纵向患者数据的研究应用成为可能。本研究通过对20位领域专家的访谈,识别出8种数据收集方法,涵盖智能手机应用、结构化数据导出、区域/全国研究查询及聚合数据源等。研究发现,各方法均有其优缺点,无单一最优方案。参与者中介交换方式可绕过复杂治理安排,但存在数据缺口;全国性网络尚不支持研究查询。公共政策的持续推进将对该领域发展起关键作用。
研究发现主流奖励模型对同等质量答案给出差异悬殊的分数,并提出"奖励聚类"算法通过蒙特卡洛随机失活将连续分数离散化,在不重训模型的前提下有效减少AI训练中的奖励作弊现象。