5G技術在起步階段，而其除了能夠加快上網速度之外，還將帶來物聯網以及智慧城市技術的進一步提升。

　　在3GPP最近的5G短碼方案討論中，將華為推薦的PolarCode(極化碼)確立為5G控制信道eMBB場景編碼的最終解決方案。在此之前，高通的所提出的LDPG確定為5G中長碼編碼解決方案。

　　較之3G、4G只有語音和數據業務，3GPP定義了5G三大場景為其所涉及業務開拓了更廣的范圍，從超高清視頻等大流量移動寬帶業務到大規模物聯網業務以及無人駕駛再到工業自動化等需要低時延高可靠連接的業務，都能夠通過5G技術輕易實現。作為基礎技術之一，物聯網發展將促進智慧城市發展。

　　探路智慧城市

　　“智慧城市”最早由IBM所提出，2008年，IBM公司業務重點從硬件轉向軟件和咨詢服務，并提出“智慧地球”的概念，也就是通過裝備感應器，實現橋梁、隧道、公路、電網等設施的物物相連。

　　愛丁堡龍比亞大學教授Mark Deakin與鄧迪大學教授Husam Al Waer指出，智慧城市的定義應符合四個方面：將廣泛的電子和數字技術應用于社區和城市、利用ICT技術改變區域內的生活和工作環境、將ICT納入政府系統以及將ICT技術與個人結合增強創新意識。

　　但對于“智慧城市”的準確定義，一直處于摸索階段。目前，對于“智慧城市”較為一致的理解是通過ICT(信息通信技術)以及IoT(物聯網)技術對醫院、食品藥品、票證等城市設施以及管理程序進行優化，構建全新的城市形態。

　　“智能城市首先是要把城市服務變成高效率智能的體系，這不是一個APP或者WiFi覆蓋就能解決的。”通信專家項立剛對記者說道。

　　作為整體體系建設，智慧城市需要技術層面的完善和打通，這些需要大規模企業實現。“在世界上有很多不同的針對物聯網的技術都是局部性的，類似過去搞的小靈通這樣的技術一樣，最終都會死，華為會按照標準方向去走。” 華為產品與解決方案部總裁張順茂表示華為在智慧城市的布局將聚焦在ICT技術上。

　　主要從新ICT平臺以及窄帶物聯網技術切入行業。華為在全球推廣窄帶互聯網技術，利用180K赫茲的頻率資源減少開放頻道帶來的干擾和不穩定性。“這個技術除了窄的頻率以外，相對于大家使用的3G網絡、4G網絡來說，都能提供100倍的連接速度。” 華為產品與解決方案部總裁張順茂告訴記者。

　　據了解，華為智慧城市解決方案目前已經在全球40多個國家，100多個城市建設智慧城市。根據不完全統計，在2016年，華為在中國中標了20多個智慧城市項目，與43個城市簽署了戰略合作， 落地實施的智慧城市應用涵蓋了智慧政務、平安城市、智慧醫療、智慧園區、智慧交通、智慧教育、智能制造、智慧路燈等領域。華為云數據中心解決方案為全市40多個委辦局的業務提供虛擬數據中心服務。

　　四大挑戰

　　2015年，住建部和科技部公布了第三批國家智慧城市試點名單，加上前兩批公布城市，目前，國家智慧城市試點達到290個。

　　數量不斷增加的另一面，是實際進展深度卻不如人意。有學者指出，目前國內智慧城市正在從2.0時代步入3.0，然而，指揮體系在實際落地中卻遇到不小挑戰。

　　從技術上來說，智慧城市如今面臨極大挑戰主要就是城市感知、數據融合、應用構建和安全保障等四個方面。

　　近年來，華為投入研發的比例加重，研發投入的30%用于冰山下的工程技術的探索，包括芯片算法、材料、散熱、全鏈接。

　　根據工信部、中國IMT-2020(5G)推進組工作部署以及三大運營商的5G商用計劃，我國將于2017年展開5G網絡第二階段測試，2018年進行大規模試驗組網，并在此基礎上于2019年啟動5G網絡建設，最快2020年正式商用5G網絡。

　　“以往的3G、4G，我們都在解決一件事情，就是讓網絡速度越來越快，而5G除了速度快，還能達到較廣較深的覆蓋，具有低時延、低功耗特點，能夠進一步推動物聯網技術發展。”項立剛對記者說道。

　　在智慧城市建立中，中國與歐美方案有所區別，國內主要從頂層架構開始改造，而歐美則先從小處做起，逐步改造。

　　因此，國內在智慧城市實際落地中，往往因為協調難度大，成本高推進過程受到影響。

　　記者了解到，目前智慧城市往往涉及對于城市管理體系重新進行技術性的改造，這些改造需要耗費較大的資金以及風險成本。

　　《國家智慧城市試點2014年度工作總結報告》指出，我國智慧城市試點工作中還面臨著創新不足、資金籌措困難、評價體系和標準缺乏等問題，部分試點城市對智慧城市的認識高度不足，還停留在單純城市信息化建設層面。

　　在智慧城市的統一建設和協調共享方面仍存在不少問題。部分試點建設項目缺乏頂層設計和總體統籌，協同對接難度大，重復建設和信息孤島現象依然存在。

　　項立剛認為企業在這其中能夠發揮一定的推進作用。 “讓環保部門一下投50億建立空氣全國檢測系統是有難度的，但是企業將監測產品推向市場，從而收集相應的大數據做預測，這樣就能解決技術落地問題。”