技术增长的极限

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根据Counterpoint Research发布的最新报告，iPhone15系列的销量不尽如人意。和上一代iPhone14系列相比，iPhone15系列的中国首发销量下滑趋势明显，下降约4.5%，华为中国销量已经超过了苹果，占据国内市场份额第一的位置。

此次华为新机，是首次支持5G。技术拉动经济发展，科技是第一生产力，是每个中国人都会诵读的道理。但是，随着技术的进步，我们实际上遇到一个问题，那就是技术增长的极限。

技术也会有极限，这看似不可能，但实际上已经出现。

5G网络一直是热门的网络技术。高频段5G，能达到接近10Gbps的下行速度。不过，高频5G基站覆盖面积小，运营商需要大量建设，尤其是在城市区域，几乎每隔500米就要建设一个5G基站。否则，基站密度不足会导致用户体验不佳。

这就促使三大运营商，纷纷改变政策，除了重点场景，都大力部署低频5G基站。1GHz以下的低频谱具有传播距离远、穿透能力强、覆盖范围广等特点。覆盖面积大了，运营商的建设成本自然就低了。

不过，虽然700MHz、800MHz、900MHz这些低频段5G有着信号覆盖广、成本低的优势，但由于Sub-1GHz频段5G网络的频点低，波长较长，因此速度比Sub-6GHz或毫米波频段慢。以700MHz为例，下行理论峰值速率为350Mbit/s，约是2.6GHz峰值速率的1/5，毫米波峰值速率的1/11。

这还只是基站能提供的速度，实际上，手机端并不能真正获得相同的速度。5G频段非常多，每个频段都需要对应的天线，手机体积很小，每个频段的天线数量有限，就达不到理论值。手机还会受复杂电磁环境的影响。比如在农村，一个路由器可以覆盖很远，到了城市覆盖的距离就少得多，这就是因为城市电磁环境更复杂。这些因素之下，手机端实际速度与理论速度必然存在差距，低频5G在室内一般为10Mbps-30Mbps之间，在室外一般为50Mbps-60Mbps。

这个速度其实比4G网络快不了多少。2017年，英国数据众包公司OpenSignal发布了一份报告，展示了2017年第一季度世界各国的4G下载速度排名。在榜单中，第一名新加坡4G平均下载速度为45.62Mbps，第二名韩国，为43.5Mbps，第三名匈牙利为42.6Mbps。

低频5G大行其道，某种程度上反映了人们对高频5G的需求很小。前财政部长楼继伟就说过：5G几千亿投下去找不到应用场景，消化成本是如今的难题。

其实，很多5G的场景都是虚假的，比如所谓的自动驾驶需要5G。

首先，高阶L2辅助驾驶系统的车辆，都有很多传感器，比如毫米波雷达、超声波雷达、摄像头等，用以检测车辆周围的障碍物，从而为智能系统提供数据支持。这些传感器每秒钟会产生数G的数据。最高阶的5G理论上的带宽最高值，也达不到实时传递这些数据的要求。

其次，实际中，5G基站不可能沿着路网密集地分布，总有没有基站的地方，而车辆的活动范围会大得多。另一方面，5G的实际传输速度、延时都和基站覆盖的区域有多少终端有关，手机多了会信号不好，如果车子一多，自动驾驶就失效，那会酿成各种交通事故。

对无人驾驶来说，更关键的问题在于信号的可靠性，而无线传输注定会遭遇很多电磁干扰。手机没信号不重要，但车行驶到某个路段，信号突然遇到干扰、断了，怎么办？

所以，自动驾驶的只能靠本地计算，把通信作为辅助。本地的图像数据、智慧交通数据、智能车与智能路网的交互，对速度和延时的要求，就会低得多。这就意味着，自动驾驶要用到无线网络，要用到5G，但谈不上5G对自动驾驶的决定性作用。

场景没有出现，可以找，但关键在于，不是潜在场景没有出现，而是技术已经来到极限。

现在对网络速率的需求，最大的就是视频。对手机移动需求而言，对视频的分辨率一般1080P就足够了。毕竟苹果15 Pro Max的屏幕像素也仅为2796x1290，只比1080P高一点。更清晰的4K、8K视频，在移动场景下是没有意义的。目前，B站给出的视频投稿要求，当视频为1920x1080时，平均码率在6Mbps，最高码率在24Mbps，也就是说，对于移动的视频需求而言，4G网络完全够了。

那么，今后手机屏幕会不会升级呢？比如升级到更高的像素，看4K、8K、16K的视频？答案是否定的。

苹果iPhone15 Pro Max每英寸分辨率像素，也就是PPI是460，这个参数的意思是屏幕能做得多细腻。5年前的iPhone XS，每英寸分辨率像素为458ppi，可见没有进步。

当然，在高刷新、柔性屏、HDR显示等方面，屏幕技术有进步，但在最重要的屏幕分辨率上，已经没有进步了。因为没有必要了。这个分辨率已经达到了人眼视网膜的极限，技术已经达到了人类生理极限的天花板。

技术一旦到逼近极限，数量上的增长就不再重要了。

从1999年的WiFi 1技术，也就802.11b，到现在最新的WiFi 7，WiFi技术已经升级了七代，速度从最初的11Mbps，上升到今后的30Gbps。此外延迟、容错、加密、漫游、网络容量，也都有了本质性的变化。WiFi的升级速度远大于手机网络，最初几代升级，效用是明显的，但后来几乎没有感知了。

比如，即将来到的第七代WiFi无线网络，速度可高达30Gbps，是WiFi 6最高9.6Gbps速率的三倍之多。但没人说这会带来经济、社会的巨大变化。因为WiFi技术的升级早就达到了极限，找不到需求、场景需要这么快的速度。

解决技术极限的方法是，找到新的技术树。

现在有一种说法，某个国家技术树点对了，某个国家技术树点错了。这个说法是错误的，误导很大，后果很深。

技术树的说法源于游戏。游戏用树状的图形来代表技术发展的环节、方向。技术树通常由多个节点组成，每个节点代表一个能力、技能或内容。玩家根据自己的战略选择技术树的某一分支，顺着技术分支发展，不同的技术分支方向导致不同的研发结果，然后依靠技术树分支提供的技能，打败对手。

点技术树的说法，给人产生一种，要认真选技术树，就能选对技术树，然后努力点下去，就能得到技术发展，就能实现技术带动经济发展。但现实不是游戏。游戏中的技术发展路径都是设定好了的，根据数学关系，设定相辅相成，或相互制约的关系。

对玩家来说，点什么分支，获取什么能力与优势，失去什么能力，导致什么劣势，都是明确的。但现实技术发展完全不是这样的。

技术的发展，不是人为地点出来的，而是在市场中，在利润的诱导下，无数人充分发挥自己的“分散知识”，一点一点地试错，试出来的。

20世纪90年代，Nvidia创始人黄仁勋在创办公司时曾经给一位Bay Area公司的分析师打电话，想听听对自己准备在图形芯片领域创业的建议。这位分析师给他泼了一瓢冷水，告诉他说：“这个市场还没起步且已经乱成一团了，现在已经有将近30家公司，你最好别干这个。”

黄仁勋没有听，然后遭遇了失败，到了1997年，他成功了，推出了芯片NV3，也就是大名鼎鼎的Ziva128，出货量达到了一百万颗。

在此后的10年，黄仁勋想的都是：画面怎么漂亮一些，速度怎么快一些？AI？并行计算？GPU？他根本没余力去想那么多，他想的只是出货量；想的是一个初创公司，怎么向市场提供更好的产品。与此同时，Nvidia作为一家游戏芯片公司，也没有承受道德压力。

这是图形计算的技术树，黄仁勋算是试出来了一个节点。但与此同时，大多数公司消失了，市场只剩下ATI和Nvidia两家巨头，连Intel都被打败了。

技术树会自己生长，技术会自发地扩展自己的方向，出现外溢效应。动机也不是“要发展技术”，而是“要为自己的产品找到更多客户”。

Nvidia最初是做游戏显卡芯片GPU，随着游戏的发展，GPU越来越强大，如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，于是，2006年Nvidia正式推出通用计算单元概念（CUDA），所谓通用计算，指GPU芯片不但可以处理游戏图形，也可以处理一些原本由CPU处理的计算。

当时的一家IT媒体评价：G80远不止一个新的GPU那么简单。但那个时候，没人会想到如今CUDA有如此广泛而重要的用途，涵盖了元宇宙、区块链、人工智能、深度学习、大规模并行运算等多个方面。

现在，Nvidia也成为人工智能、数据运算、自动驾驶的底层芯片提供商。本质上，图形芯片不断发展、演变的动力，不是一个最高设计者去点技术树，而是为了满足消费者更精美的游戏画面的需求。有需求，才有利润，才有研发，才有创新，才有循环。

所以，并不是说不要发展5G，而是说任何技术的发展、投资，都应该在市场原则下进行试错，由市场来决定技术投资的方向与强度。特别是当技术来到人类的极限时，市场试错就特别重要，因为旧方向已经接近尽头，而新方向还是未知的。这个时候大力未必出奇迹，反而可能是误入末途。

「 图片 | 视觉中国 」

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