2039年的《西部世界》离你很近，尽在5G R16、R17( 二 )
有趣是 ， 就在本周的高通在线上举行的“5G的未来”媒体分享会上 ， 徐晧博士也展示了一个十分类似的XR用例场景：
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用户同样通过戴上一副轻薄的眼镜进行视频会议 ， 视线中立刻能出现正在进行会议的人物形象 ， 同时还能对正在讨论的事物进行3D模型的查看 ， 并实时变换3D模型内的布置 。
从技术原理上看 ， 要想让XR眼镜能够变得更加轻薄 ， 以至于与普通眼镜无异 ， 那就需要减少眼镜端的处理需求 ， 将大部分工作放在边缘云中进行 ， 这样的分布式处理也就需要非常强的5G连接 ， 保证在XR眼镜和边缘云之间有低时延、高容量高可靠的连接 ， 这无疑就需要R16下的URLLC能力 ， 同时还需要边缘云计算和分离式渲染 。
另外 ， 呈现这样一个多人、大型3D模型的会议 ， 对于网络速率的要求也毋庸置疑 。 如果是使用5G网络的话 ， 在固定位置的情况下 ， 可实现5G最高峰值速率的毫米波自然也是最佳选择 。
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XR眼镜与AR的结合 ， 还让人与设备间的沟通更加直观 。 如上面的这位女士 ， 未来网络优化工程师就可以直接使用XR眼镜面对AR出来的高质量3D天线模型进行调试 ， 这将大大提升网络优化的效率 。
要知道 ， 一些通信工程专业的女生在毕业后并没有选择通信行业 ， 就在于考虑到可能会面临在各种环境下（例如爬铁塔）调试设备的困扰 。
该演示源自于高通面向R17启动的研究项目 ， 研究5G面向云游戏、VR及AR的支持和优化 ， 该测试网络支持创建无界AR原型系统 ， 以提供更加沉浸式的用户体验 。
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生产：更智能的工厂
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机器人无疑将会成为未来生产中的好伙伴 ， 尽管应用于生产的完全自主的机器人落地还有些遥远 ， 但灵活的、可辨识的机械臂已经离我们很近了 。
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这条由高通5G研发部门在圣迭戈展示的模拟生产线上 ， 机械臂受惠于5G网络可以智能的对零件颜色进行分拣 。
要想实现这一能力 ， 就需要R16下的URLLC的支持 ， 同时还需要TSN（时间敏感网络） 。 而若在4G网络的环境下 ， 机械臂就会错过很多零件 ， 来不及将零件进行区分 。 R17所带来的亚米级精准定位也让机械臂可以更精准的进行抓取 。
若想让工厂中机械臂具备这样高效智慧的能力 ， 还就需要工厂通过5G来构建企业专网 。
企业专网中边缘云还可以让工人来使用XR眼镜等头显设备来对设备进行处理 ， 对机械臂进行更好的控制；还能让厂区中的自动引导运输车运转良好；利用R17所带来的NR-Light ， 还能构建海量的物联网 ， 部署工业摄像头、高端物流跟踪设备；另外 ， 企业专网也更加保证企业内部信息安全 ， 让敏感数据存储于本地 。
