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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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