行业分析报告：5G通信技术-5G网络基础设施行业_5G核心网建设与运维.docx

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2024-09-07 发布于境外
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行业分析报告：5G通信技术-5G网络基础设施行业_5G核心网建设与运维.docx

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G通信技术-5G网络基础设施行业_5G核心网建设与运维

1G网络基础设施行业概览

1.1G网络的发展与意义

5G，即第五代移动通信技术，是新一代的通信标准，它标志着无线连接的革命性变化，不仅在速度上有了显著提升，更在延迟、连接密度、能效和成本效率上实现了重大突破。5G网络的建设与运维，是推动这一技术进步的关键环节。5G的出现，旨在满足未来社会对信息通信技术（ICT）的需求，如超高清视频、虚拟现实、自动驾驶、物联网（IoT）和工业4.0等，这些应用对网络性能提出了前所未有的要求。

1.2全球5G网络部署现状

1.2.1表1：全球5G网络部署情况概览

地区

运营商数量

覆盖率（%）

商用启动时间

北美

20.3

2018年12月

亚洲

18.6

2019年4月

欧洲

12.9

2019年5月

中东

5.1

2019年1月

非洲

0.2

2020年7月

拉丁美洲

1.0

2020年6月

从上表可以看出，北美和亚洲是5G网络部署的两个最前沿地区，分别于2018年底和2019年初启动商用服务。北美目前的5G网络覆盖相对较高，这主要得益于美国的积极推广和投资；亚洲则以中国、韩国和日本等国的领导力，迅速扩展了5G网络的覆盖范围。欧洲、中东和拉丁美洲的5G发展虽然稍慢，但也正在稳步推进中，而非洲由于经济和技术条件的限制，5G部署起步较晚，覆盖率相对较低。

1.3G网络基础设施的技术挑战与机遇

5G网络基础设施的建设不仅仅是硬件设备的部署，更涉及到软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）、边缘计算、人工智能和大数据分析等前沿技术的应用。这些技术的集成，为5G网络带来了前所未有的灵活性和效率，同时，也对系统的复杂性和运维能力提出了更高要求。

1.3.1技术挑战

基础设施升级：5G网络要求更高的带宽和更低的延迟，传统基础设施需要大规模升级或替换，包括光纤部署、数据中心扩容和小型基站的建设。

网络切片管理：5G网络将支持多种垂直行业的应用需求，通过网络切片技术实现资源的灵活分配，但这也增加了网络管理和运维的复杂性。

数据安全与隐私：5G网络的广泛应用将产生海量数据，如何保障数据安全和用户隐私，防止网络攻击和数据泄露，是面临的一大挑战。

能源效率：5G网络的能耗问题不容忽视，尤其是在大规模部署和运维过程中，如何实现绿色、可持续的网络运营，是业界需要关注的重点。

1.3.2技术机遇

推动行业创新：5G网络的高带宽、低延迟和大连接能力，为物联网、智能制造、远程医疗、智慧城市等领域的创新提供了可能。

驱动经济发展：5G网络的商用，将促进相关产业链的发展，包括设备制造、软件开发、内容创造和增值服务，对经济社会产生深远影响。

优化用户体验：5G网络将显著提升用户在通信、娱乐、工作等方面的服务体验，特别是在虚拟现实、增强现实等场景下的应用，将带来全新的互动方式。

1.4G核心网技术基础

1.4.1G核心网架构

5G核心网（5GC）采用了服务化架构（SBA），这是一种基于微服务的架构，旨在提供更高效、灵活和可扩展的网络服务。5GC由多个功能模块组成，包括接入和移动性管理功能（AMF）、会话管理功能（SMF）、用户平面功能（UPF）、策略控制功能（PCF）、统一数据管理（UDM）等。

1.4.2表2：5G核心网的关键功能模块

功能模块

主要职责

AMF

管理UE（用户设备）的接入和移动性，处理UE的注册、寻呼和移动性管理。

SMF

控制和管理UE的会话，包括会话建立、修改和释放，以及数据流量的路由。

UPF

提供数据面的处理和连接，负责数据包的过滤、转发和计费。

PCF

制定和执行网络及业务策略，确保网络资源的合理分配。

UDM

存储和管理UE的用户数据，包括认证信息和签约数据。

NetworkExposureFunction(NEF)

提供非结构化数据的网络曝光，支持第三方应用和服务与5G网络的交互。

1.4.3服务化架构的优势

服务化架构（SBA）在5G核心网建设中发挥了关键作用，其主要优势包括：1.灵活性与可扩展性：SBA允许网络功能以微服务的形式独立部署和升级，使得网络可以在不中断服务的情况下，快速适应新的业务需求和发展。2.高效资源管理：通过服务化接口，网络功能之间可以更高效地交换信息和资源，实现精细化的资源管理和优化。3.增强的安全性：SBA通过实现网络功能的微服务化，增强了网络的安全性和隔离性，降低了安全漏洞的风险。

1.5G网络运维的智能化转型

5G网络的运维不再依赖传统的手工操作，而是通过自动化和智能化手段实现。人工智能、机器学习和大数据分析等技术的应用，能够实时监测网络状态，预测故障，自动调整网络参数，提高网络运维的效率和精度。