5G時代引爆萬物互聯!改寫產業及生活型態
5G時代引爆萬物互聯!改寫產業及生活型態
2019.12.23 | 物聯網

5G將是未來數年討論熱度最高的科技名詞,5G不僅提供極高速的傳輸速度,並有著比起過往更高的穩定度及更低的延遲性,提供使用者沉浸式的服務體驗,如強化虛擬實境、3D立體影像顯示及超高畫質8K影像等,以一句話來解釋就是:

更廣的鋪蓋式網路,並包含了更快的網速以及穩定性。

但除了提供消費者的體驗外,5G的本質其實是因應物聯網(IoT)設備數量以及數據量的暴增而開發出來的新時代產物,因此,目前市面所看到大部分的行業,從健康照護(含醫療)到金融服務,再到零售業等都會受到5G技術的衝擊。

隨著2020年的到來,除了將迎來被視為5G邁入大規模商用的東京奧運外,包含中國大陸已開始針對五大城市進行商用5G的試驗計畫,新加坡亦藉由資通信媒體發展管理局及國家研究基金會投入超過4,000萬新幣,發展新加坡5G創新生態圈在接下來的一年持續針對商業應用進行大量的試驗計畫。可預期接下來將會有許多全新的應用情境展示在大眾面前,而各產業又會出現什麼樣針對5G技術來發展的智慧城市應用呢?

消費者應用場景:打造沉浸式觀看體驗

在東京奧運會期間消費者將會感受到前所未有的賽事觀看體驗,東奧將藉由5G提供即時自由視點影像串流、360度全景影像、VR等應用。(推薦閱讀:迎接5G十倍飆速時代!內容、商務再進化

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圖/ PabloLagarto via shutterstock

以即時自由視點影像串流來說,在球類比賽直播時,消費者可任意調整視角方向以及遠近,譬如從上方鳥瞰全場或是將畫面聚焦到持球球員旁,不需像過往只能遷就於電視的轉播視角,增加消費者對於比賽觀賞的體驗。而在2018韓國平昌冬季奧運會所展示的與選手同步視角觀賽、互動時間切片、360度VR實況轉播,都很可能以更加成熟的方式出現在2020東京奧運,並且結合AI分析輔助,附加3D視覺動畫呈現即時比賽資訊,提升運動比賽的觀賞體驗。

製造業應用:遠端控制技術,優化工廠製程

5G將能協助提升製造業生產的靈活度、安全性及效率,並藉由集中管理IoT的機制來降低整體維護成本。這將使製造商藉由物聯網及新興科技來完成「智慧工廠」的願景。

透過5G遠端控制、監控及彈性配置等機制,工廠設備將藉由自我優化達到生產線及生產規劃最優化。另外5G也有機會提升製造業在「虛擬實境」及「擴增實境」上的技術運用,並使用在包含培訓、維護、施工及維修等面向。

例如,位於愛沙尼亞塔林的Ericsson工廠開始測試使用AR技術進行故障排除,藉此降低故障所產生的額外成本並減少停機時間。據報導,此舉將提升愛立信提高50%的生產效能。而為了持續測試5G技術,將會出現更多的製造商將5G技術展現給世人。三星(Samsung)和AT&T在德州奧斯汀(Austin, Texas)合作創建了美國首個以製造業為主的5G「創新區」,來測試及展示5G如何影響製造業。

廣告與行銷:拉近受眾距離,想像力大解放

而上述所提到5G可提供消費者「沉浸式體驗」,也同時轉變了廣告與行銷產業跟消費者的對話方式,將「內容」和「受眾」更緊密地結合起來。(推薦閱讀:跳脫框架!5G時代行銷玩法將顛覆你的想像

根據英特爾(Intel)研究顯示,到2028年,沉浸式體驗的廣告預估將有178億美元的全球市場。5G能夠幫助解放廣告與行銷產業從業人員的想像力,並將行銷及廣告從平面轉移到可互動的圖像和影片;甚至藉由VR/AR產生與消費者間新的對話方式。還可以透過眼球動態追蹤和生物識別技術實時衡量廣告效果,獲得更精確的消費者分析並進行研究,藉以達到最精細的消費者受眾。

健康照護產業:加速資訊整合,提升疾病預測準度

5G也正在改變全球健康照護產業,並藉由此技術提高整體效率和收入。據估計,5G技術將在2026年創造健康照護領域超過76億美元的收入機會。藉由高速網路的特性,大大提升了讀取數據的效率以及預測病患未來罹病可能性的準確率,5G將提升健康照護產業餘AI層面的應用,整合個人資訊、臨床研究以及高分辨率的MRI和CT影像資訊作為預測的根基。

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圖/ metamorworks via shutterstock

5G同樣能夠使遠端監控設備(如穿戴設備)將患者健康數據即時發送給醫生,同時也透過感測器了解患者目前正在活動的空間與行為,來完成更全面性的醫療或護理方法

交通應用:自動駕駛技術,緩解城市交通問題

而在需面對大量人潮湧入城市的狀況下,交通變成為了城市最棘手的問題之一,包含運輸工具供不應求或塞車問題。各城市及車隊可藉由5G來解決交通問題,如自動駕駛計程車。搭配多種語言服務的自動駕駛計程車在以手機設定起始地後,將自動規劃最快路線到達目的地。5G「超高速、低延遲」的特性正好是目前無人車駕駛技術需要的關鍵環節,以確保自動駕駛系統的穩定,並且可以對當前路況做出即時反應,並期望解決各城市交通問題。

未來應用與展望

事實上5G技術的應用,並不限於文中所述的產業應用,許多國家已進行了許多5G的應用試驗,其中包括了緊急運輸、警用監控、鐵路系統、智慧工廠的機器人應用、物流貨車遠程監控、建築機械遠端操控以及高速公路設施監控等領域。像日本政府日前公布了一部5G應用概念影片,展現其對於透過5G實現自動農業、遠端醫療、無人商店等願景。

在5G網路應用還處在初始探索的階段,台灣也正在積極推動5G建設,在未來3到5年我們是否能夠看到出現大量更多元、更加貼近台灣在地生活的應用情境,是一項挑戰與機會。

在資訊娛樂領域的應用,如異地同時直播、360度VR實況轉播等豐富的觀賞體驗,是否能出現在職業棒球比賽、大型演唱會,甚至是城市跨年等活動中?自動駕駛車又是否有計程車或是其他的應用情境?智慧城市的部分,我們可以看到日本政府試圖利用5G技術發展解決高齡化社會產生的人力不足以及遠距醫療等問題。這都是台灣可以借鏡與努力的方向,面對高齡化、少子化社會,5G科技應用或許可以是其中一條出路。

責任編輯:陳建鈞

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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