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5G 是什麼?跟 4G 速度差在哪?一次懂 5G 應用、台灣發展困難

2019-08-12 數位時代 吳元熙
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5G 是什麼?

想像一下,當高速公路從單向雙線道升級成兩百條車道,即便是連假期間,也能讓大批車輛同時湧入;駕駛幾乎不需踩塞車,方向盤一轉,馬上從主幹道開往交流道。更驚人的是,平均車速會維持在 120 公里以上。

這樣的情境正是 5G 最大特點,「擁有超高速度,卻不會因為訊號來回而變慢。」

行動通訊網路經過 40 年發展,才走到現在的 5G——第五代行動通訊網路(5th generation mobile networks)。技術創新平均每 10 年出現一次,帶給人們許多生活、產業上的改變。

5G 跟 3G、4G、2G 差在哪?

美國無線產業協會(CTIA)指出,1G 僅擁有 2.4kbps 傳輸速度,但已跨出一大步,突破過去「定點」打電話限制。2G 速率介於 56k-114kbps 之間,實現語音通訊數字化,透過手機上的小螢幕傳遞文字內容,開啟簡訊時代。3G 標準自 2000 年正式公告,擁有 384kbps速 率,可以讓使用者瀏覽網站與串流音樂。4G 帶來的穩定速度,被認為是應用程式(App)經濟推手,更帶動社群網站發展。

行動通訊技術演進史
資料來源:《半導體工程》/數位時代製圖

5G 速度有多快?如何解決 4G 先天限制?

對一般消費者來說,速度確實是 5G 較「有感」的優點。 CTIA 表示,現在的 4G LTE 網路提供平均 10-20 Mb/s 的連線速度,同樣下載一部兩小時左右的電影,4G 在理想狀態下得花 6 分鐘時間,5G 僅需 3.6 秒就能完成任務。

雖然 5G 理論速度能比 4G 快上一百倍,但相較之下,電信業者看法仍略顯保守。如中國移動表示,5G 網路速度約是 4G 的 11.2 倍,「同樣時間內,用 4G 只能下載半集戲劇,5G 可以搞定 10 集。」

或許有人會問,如果不追求極速,那麼 5G 就跟我關係不大囉?答案既是肯定,也是否定。

5G 和你有什麼關係?

4G 擁有網路建置完善、基地台數量多、網速穩定以及資費合理等優勢,短期內仍是台灣消費者首選。關鍵在於,4G 受到「行動流量持續上升」與「低頻率負荷有限」考驗,試著回想看看,當你在跨年、參加演唱會時,是否連打開社群網站都很困難,更不用說開直播。

國家通訊傳播委員會(NCC)統計,去年初台灣 4G 用戶平均數據傳輸量為 14.74 GB;2019 年 5 月已成長為平均 16.85 GB,位居世界前段班。愛立信(Ericsson)也強調,全球行動寬頻流量至 2024 年會是現在的 5 倍,特別是在市區密集區域,若僅依賴 4G 將無力負擔。

頻率越高,能傳輸越多數據、裝更多訊息;頻率低則裝載量小,速度有限。換言之,4G 採用低頻的先天限制,是 5G 不得不發展的主因,速度反而是其次。

簡單說, 5G 擁有高速(speed)、低延遲(latency)、廣連結(connections)等三項特性,後兩者對產業發展影響較顯著。

4G、5G 比較

4G5G比較
數位時代

5G 能應用在哪裡?

毫秒之間的差距很重要嗎?同時連接大量裝置又如何?

網頁出現「轉圈圈」是小事,若因為連線延遲而影響人身安全就不得了。像是無人車時速來到 100 公里時,緊急煞停時間是分秒必爭;無人機搜救災難現場搭載 5G,也能減少因延遲導致的遠距操控失誤機率。甚至遠距醫療、VR 直播、4K 畫質直播,都因此有發展契機。

5G無人機
中華電信和無人機業者「雷虎科技」合作,將5G基地台裝在機身上,能運用在高山救難上。
吳元熙/攝影

台灣發展 5G 的限制與挑戰

5G 聽起來美好,現實中還有不少地方需要設備商、電信商,甚至政府共同努力。

為提升 5G 覆蓋率及傳輸性能,國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心表示,除了持續利用既有的授權頻段以外,5G 納入 6GHz以下(Sub-6GHz)頻段與毫米波(mmWave)頻段,目前的 4G 技術將繼續發展並成為 6GHz 以下頻段互補技術。

這也代表電信業者並不會因為發展 5G 而完全忽略 4G;相反地,業者已經表達會適度改建部分 4G 基地台,強化系統訊號切換。

由於 5G 高頻毫米波容易被干擾,因此需布置數量更多的基地台,才能達到一定的覆蓋率。如日本政府正規劃將紅綠燈、路燈都裝上 5G 基地台,就是希望提高基地台密度。這也代表微型基地台(small cell)重要性更勝以往。

5G 微型基地台搭配「massive MIMO」(縮小天線尺寸,塞進手機和微基站)、「波束成形」(強化特性方向訊號發送)發展,已經能克服技術難關,做出一定水準。

由於新設備成本高昂,如中華電信董事長謝繼茂曾說過:「 光是 5G 基礎設施建置費用,可能就是 4G 三倍。 」在目前仍找不到 5G 主流商業模式的情形下,電信業者短時間內不會全面建置 5G 基地,即便 NCC 表示電信商有覆蓋全台 50% 人口義務,訊號集中六都的現象在所難免。

再加上業者互相點燃戰火,都想搶競標連續大頻寬,期待讓 5G 投資具備最大效益,這場新行動上網戰爭才正要開始而已。

(本文出自數位時代)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

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Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

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Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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