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对未来通信体制发展的展望：更智能的通信系统

时间：2010-10-28 15:14:56

关键字：通信系统移动系统设计高带宽

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[导读]目前的通信系统均基于香农信息论发展而来，在设计过程中基本无视信息的价值问题；而在实际商用环境中，信息的价值是决定盈利能力的重要因素。为了解决这一矛盾，运营商在通信系统设计过程中可以融入信息的价值因素，

目前的通信系统均基于香农信息论发展而来，在设计过程中基本无视信息的价值问题；而在实际商用环境中，信息的价值是决定盈利能力的重要因素。为了解决这一矛盾，运营商在通信系统设计过程中可以融入信息的价值因素，从而提高系统的盈利能力。

基于香农信息论的通信体制

1948年，克劳德·香农开创了信息论。香农信息论主要研究通信系统的极限数学潜能，关注点在于通信系统更快地传递信息，并不关注信息价值的评价问题，因此信息论实际上对信息的定义作了相当程度的简化。

在信息通信产业（ICT）中，偏向信息传输的为CT（通信、电信）产业，侧重于信息处理的产业为IT产业。其中，通信技术的发展在香农理论的指导下进行，其目标始终是追求更高的系统带宽。而IT业者一般认为信息就是具有经济价值的数据，很难接受信息论里基于客观概率而不考虑主观价值的信息定义。

通信系统最终运行在真实的经济环境中，且被真实的经济环境所评价。当比特从信息论中的概念转变为真实世界带有经济属性的概念时，比特不再是数学概念，它的价值评价将具有香农信息论所无法覆盖的诸多特点。

第一，信息服务的传输虽然客观发生，但对信息服务的价值判断是主观的。一方面，不管客观上系统传输了多少信息，信息的价值都被消费者的主观评价所确定；另一方面，不管系统提供了多少移动性、覆盖性等功能，这些功能的价值也被消费者的主观评价所确定。比如同样的接入带宽，对一个繁忙的白领和一个在家休闲的人来说价值是不一样的；同样具备良好移动性的流量，对一个驾车的人和一个坐在办公室的人来说价值是不一样的。

第二，随着业务带宽的增加，比特的平均价值不断降低。信息承载着事物的特征，当比特数稀少时，这些比特会被尽量高效地用来表示事物的最主要特征，这些比特最具价值；随着比特数目的增多，后续的比特会被用来表述事物的其他次要特征，这些比特价值开始降低。

第三，同一性质的业务，其信息消费的边际效用递减。比如当用户消费视频节目时，看完第一部可能会更想看第二部，但继续下去用户迟早会不愿意再看，对消费的评价越来越低。

带宽与盈利构成矛盾

在目前的通信体制设计中，设计者关注系统对比特的处理能力。一方面，设计者认为带宽越大系统价值越大；另一方面，设计者认为移动性和覆盖性越强的带宽价值越大。所以传统的通信设计试图以高带宽的技术解决所有问题，同时支持广覆盖和移动性。

事实却是，随着人们从电话时代进入多媒体时代，用户对业务的每比特价值评价在不断降低，单位比特的收入在减少，比如短信业务的1M比特大约能收入100块钱，可视电话的1M比特大约能收入几块钱，而高质量的电影视频业务1M比特只能收入几分钱。同时随着支持多媒体的无线宽带的全面部署，运营商的投资成本和运营成本在提高。在收入和成本的两头挤压下，系统不断演进，运营商的带宽越来越宽，但盈利能力并没有同步提高。

这促使我们思考这样一个问题，在继续追求系统带宽的同时，如何增强和改进现有的通信体制设计，从而适应比特价值评价的规律，提高系统的经济潜力，从系统设计层面对盈利能力的提高作出贡献。

更加智能的通信系统

为了将信息的价值评估纳入系统设计，未来的通信体制在继续追求带宽最大化和更强功能的同时还应该更加智能，其中智能体现在两个方面。

第一，应对信息需求更智能，针对日益复杂的各种商业应用环境提供多样化的技术，在不同场景下以最低成本的技术适配人们对信息的不同偏好。

未来信息需求的场景必然会越来越异质化，试图用一种技术通过简单场景化解决所有问题将会越来越不经济。因此，面向未来的通信体制应该是多种技术的融合体，根据信息需求的不同，能够智能地选择不同的技术，各自达到通信成本的最优化。

人处于不同应用环境里的信息需求不同，通信系统可以根据信息需求的不同进行“技术区分”。无线通信一种有效的“技术区分”的例子就是高带宽业务低移动性、高移动性业务低带宽，这样对应的无线体制就可以分为容量层和覆盖层，并在两层上分别使用成本最优的技术。比如，在广域上使用蜂窝移动技术，构成覆盖层；在局域上使用像固网一样经济的宽带技术，构成容量层。

第二个方面是应对业务价值更智能，使通信系统不仅仅是带宽最优的，也是价值最优的。

传统的通信技术范畴里比特可以被数学度量但并没有价值属性，这就需要信息服务提供者改变服务和定价的模式，以创新的方法在运营阶段引入比特的价值属性，其中的关键就是对业务进行创新性的定价，这里既包括对不同消费者的差异性定价，也包括对同一消费者不同信息消费的差异性定价，还包括对同一消费者的同类信息消费的差异性定价。

在通过上述第一个方面和第二个方面的智能化来进一步为消费者创造价值的过程中，系统将比以前更为复杂，这就需要更智能的管理机制来解决复杂性、适应性和安全性方面的挑战，控制住部署和管理成本的提高，从而保持系统的盈利能力和竞争能力。