📘 AI時代系列(7)：AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐
11/100 第二週：📌 無線接入網規劃
11. RAN 與 NR（New Radio）基礎 —— 認識 5G 無線接入的核心概念
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🎯 單元導讀
在 5G 網路中，RAN（Radio Access Network，無線接入網） 是使用者裝置與核心網之間的橋樑，負責無線資源分配與訊號傳輸。
而 NR（New Radio） 則是 5G 新設計的無線空中介面，支撐高速率、低延遲與大規模連接，是 5G 的靈魂。
可以把 RAN 看作「骨架」，NR 看作「血液」，兩者的協同才讓 5G 網路真正發揮作用。
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🧠 一、RAN 與 NR 的基本架構
[UE 使用者設備]
(手機 / IoT / 自駕車模組)
│
│ 無線鏈路 (NR)
▼
┌────────────────┐
│ gNodeB (gNB) │ ← 5G 基地台 (RAN)
│ 控制 / 傳輸功能 │
└────────────────┘
│
│ 回傳網 (Backhaul)
▼
┌────────────────┐
│ 5G Core │ ← 核心網
│ AMF / SMF / UPF│
└────────────────┘
• UE（User Equipment）：手機、智慧穿戴、IoT 感測器、自駕車控制模組。
• NR（New Radio）：5G 空中介面，提供高速率、低延遲、頻譜彈性。
• gNB（gNodeB）：5G 基地台，負責無線資源分配與數據處理。
• Backhaul：基站與核心網的連接，通常使用光纖或微波鏈路。
• 5G Core（5GC）：控制與管理網路運作，負責連線管理、流量分配與服務功能。
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🔁 二、4G 與 5G 的對照架構
4G LTE 架構：
[UE]───► eNodeB (eNB) ───► EPC (Evolved Packet Core)
(無線 + 控制) (MME, SGW, PGW)
5G NR 架構：
[UE]───► gNodeB (gNB) ───► 5G Core (AMF, SMF, UPF)
(更彈性 + 分離) (模組化核心功能)
差異說明：
• 4G 的 eNodeB 同時處理無線與部分控制，架構相對集中。
• 5G 的 gNodeB 與 5G Core 功能更細分，支援軟體化、模組化、與 AI 優化。
• 4G 的 EPC 偏向單一核心，5G Core 則支持 雲化與邊緣運算（MEC）。
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🧪 三、應用場景實例
[智慧工廠 IoT]───NR───► gNB ───► 5G Core ───► 雲端 AI 平台
[自駕車模組]────NR───► gNB ───► 5G Core ───► 交通控制中心
[用戶手機]─────NR───► gNB ───► 5G Core ───► OTT / 網際網路
• 智慧工廠：NR 保證低延遲與高可靠性，RAN 提供穩定無線接入。
• 自駕車：URLLC（超可靠低延遲通訊）支援毫秒級反應，確保行車安全。
• 沉浸式娛樂：eMBB（增強型行動寬頻）提供高頻寬，支援 VR/AR。
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⚙️ 四、規劃要點
1. 頻譜分配：低頻段（Sub-6GHz）確保覆蓋，高頻段（毫米波）提供高速率。
2. 基站密度：都市區需高密度小基站，鄉村區則以低頻廣覆蓋為主。
3. AI 優化：透過 AI 預測流量需求，自動化調度無線資源。
4. 邊緣運算（MEC）：將運算下沉至基站附近，降低延遲並減少回傳壓力。
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💭 五、問題與思考
1. 如果僅使用 Sub-6GHz，能否滿足 VR/AR 的高頻寬需求？
解答：
• Sub-6GHz 頻段雖然擁有較好的覆蓋範圍與穿透能力，但其頻寬受限（一般單載波最大 100 MHz）。
• VR/AR 應用需要 高頻寬（Gbps 級別）、低延遲（<20ms）、高穩定性，尤其是即時影像與交互時。
• 透過 Sub-6GHz 搭配 Massive MIMO 與 Carrier Aggregation，可以提供一定的速率（例如 1 Gbps 左右），在部分輕量級 VR/AR 場景（如教育、遠端協作）尚可應付。
• 但若是 沉浸式 8K/多視角 VR/AR、雲端渲染串流，僅靠 Sub-6GHz 很難滿足，通常需結合 毫米波（mmWave）或 6G THz 頻段來支撐。
👉 思考延伸：短期內 Sub-6GHz 可支援「輕 VR/AR」，但完整沉浸體驗仍需 mmWave + Edge Computing 的輔助。
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2. 為什麼自駕車應用需要 URLLC，而不是 eMBB？
解答：
• eMBB (enhanced Mobile Broadband) 強調的是「大頻寬與高速率」，適合影音串流、雲遊戲等應用。
• URLLC (Ultra-Reliable Low Latency Communications) 則針對「高可靠、低延遲」場景設計（<1ms 延遲，99.999% 可靠性）。
• 自駕車需要：
o 毫秒級反應來避免碰撞。
o 與周邊車輛、交通號誌進行即時協作（V2X）。
o 安全訊號的傳輸穩定性比資料速率更重要。
👉 舉例：如果自駕車的剎車指令因延遲或封包遺失而失效，即使頻寬很大也無法避免事故。因此，必須依賴 URLLC，而不是只強調速率的 eMBB。
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3. 在都市中大規模部署毫米波小基站，會遇到哪些實際挑戰？
解答：
1. 訊號傳播限制：
o mmWave 穿透性差，易受建築物、雨水、樹葉影響。
o 需要「視距 LOS」連線，覆蓋範圍僅數十公尺。
2. 部署成本高：
o 需要大量小基站才能形成完整覆蓋，建設與維護成本大幅增加。
o 城市中的站點尋找、租用成本昂貴。
3. 回傳網路需求：
o 每個小基站都需要高速回傳（光纖或高頻微波鏈路）。
o 若回傳不足，整體網路瓶頸無法解決。
4. 干擾與規劃複雜度：
o 高密度部署容易造成干擾。
o 必須精準規劃頻譜、波束成形與功率管理。
5. 用戶體驗挑戰：
o 使用者移動時容易掉線，需要 多連線 (multi-connectivity) 或快速切換機制。
👉 思考延伸：
都市 mmWave 部署可能走向「熱點覆蓋」模式（如車站、商場、體育場），再與 Sub-6GHz 巨宏基站組合成混合網路，而非全面鋪設。
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✅ 六、小結與啟示
• RAN 是架構骨幹，負責用戶與核心網的連接。
• NR 是技術核心，實現 eMBB、URLLC 與 mMTC 三大願景。
• 4G 與 5G 架構差異：4G 偏集中、5G 更模組化與彈性，支援 AI 與 MEC。
• AI 驅動的電信網路規劃：未來必須結合智慧化部署與動態資源調度，才能因應多元應用需求。
• 就像設計一座城市交通網，RAN 與 NR 的規劃決定了 5G「數位高速公路」的效率與暢通度。
