美國跳過5G一步登天?川普在Twitter上心心念念的6G,高通首度開口回應
美國跳過5G一步登天?川普在Twitter上心心念念的6G,高通首度開口回應
美國總統川普
I want 5G, and even 6G, technology in the United States as soon as possible.(我想要5G,甚至是6G,美國很快就能開發這項技術)

今年2月,美國總統川普(Donald Trump)在Twitter上發布一則貼文,高調宣示美國在5G「不能落後也沒有理由落後」,更在5G還懞懞懂懂的情況下,竟然一口氣跳級到「6G」上。

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川普第一次提到6G的網路言論受到極大關注,但可行性卻備受質疑。
圖/ Twitter

從1G時代到5G時代,每邁入新一代的通訊標準,平均都得歷經「十年磨一劍」的週期,在晶片龍頭大廠高通(Qualcomm)看來,6G八字要有一撇,最快也得等到2029年後。

即便川普的願景像飄在空中,但時隔7個月後,高通卻在聖地牙哥總部舉辦的一場5G工作坊活動中,首次主動回應這個問題:「 6G現在聽起來就像一個流行詞語,但它確確實實就是下一代的通訊技術。

雖然高通未再透露更多在6G上進展規劃,但卻罕見地在簡報上把6G納入時程表中,因為在通訊標準這一場硬戰上,越早出手,就能越早取得成果,在國際上的話語權也就越大。

中國速度比美國還快,川普只好跳級6G?

若以5G來看,通訊領域的國家代表隊所謂的「提早投入」,到底有多早?

2019年5G開始逐步邁入商用,但早在五年前,高通已經開始著手制定5G網路技術標準,但若要追溯到更「古早」的時期,高通工程部門執行副總裁暨技術長Jim Thompson表示,早在1993年,高通就設計了一個全新的蜂巢式架構來支援2G網路,該架構一步步演進到3G、4G,如今成為5G第一大應用場景eMBB(增強行動寬頻)的基礎,都是環環相扣的過程。

qualcomm 5g 6g
從1G到5G時代,每一代新的通訊標準平均會歷經10年的改朝換代。
圖/ 高通

綜觀全球5G布局概況,美國和中國無疑都在前段班,在中美貿易戰的籠罩下,無論是專利技術還是基礎設備,美國都不想讓華為專美於前,於是兩國各自的「5G布局速度」,便成為全球的關注焦點。

兩國現有布局方式已經定調:美國先主力採用NSA(非獨立組網)布建核心網,並計劃Sub 6及mmWave(毫米波)兩種頻段混合搭配;而中國在今年6月正式發放執照後,則是專心採用Sub 6,在政府全力支持下,盡可能加速走向SA(獨立組網)。

「中國正在火力全開,但這次不同的是,相對其他國家,中國政府引領了部署的速度,」在上週於紐約布魯克林結束的T2高峰會上,高通執行長Steve Mollenkopf表示。

Verizon執行長Hans Vestberg也指出,中國在5G早期的部署上強度就很高,在很短的時間內就會達到下一個里程碑,畢竟誰能更快大規模布建,就能更快推動新應用及商業模式,也難怪在「小落後」的局面下,川普一番話,一直被外界解讀成要不走尋常路,直接越級部署6G。

但針對6G,高通早已不是表態的第一人。

華為創辦人暨執行長任正非在9月27日透露,華為已經開始涉獵6G,並且5G、6G技術採齊頭並進的策略研發,但在商業化以前,還有相當漫長的路途要走;聯發科先前也表示在芬蘭設置研發中心,開始著力於6G,而投身於此的還有NOKIA的貝爾實驗室。

但目前還沒有人能真正定義到底什麼是6G,更別說它的特性和應用場景,一切仍處於非常初期的研究階段而已。

2020年5G重點,不只是手機

「2019是非常特殊的一年,有高頻、低頻、SA、NSA,我們把所有4G的技術,統統放在一年中實現,」高通資深副總裁暨4G/5G業務總經理Durga Malladi說道。

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目前3GPP頒布的5G標準為R15,接下來將走向R16。
圖/ 唐子晴/攝影

高通分享,目前全球已經有超過30家電信業者推出5G網路,多數仍是以Sub 6為主,綜觀讓消費者最有感的,還是非5G手機莫屬。

在高通推出「Snapdragon 855+X50」的5G解決方案後,如今包含5G手機、CPE(客戶終端產品)在內,已經有超過150個裝置有5G聯網能力,而這數字在今年6月還只有75個,短短3個月增加一倍。

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採用高通5G解決方案的終端裝置中,有許多台灣廠商。
圖/ 唐子晴/攝影

然而,5G和4G最大的區別,是在產業中百花齊放的應用,高通在聖地牙哥現場也把更多5G的應用場景擴展到C-V2X車聯網、工業物聯網、XR(VR、AR、MR)⋯⋯等等。

在2020年會發生的事,將有更多5G的垂直領域應用誕生。

責任編輯:陳映璇

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關鍵字: #高通 #5G #川普
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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