2015年《速7》上映，依然大卖，而Brain的扮演者Paul Walker在两年前死于车祸。当时他刚参加完一场车展，邀请朋友一起试驾他的新保时捷GT，由于车速过高，失控的GT撞车爆炸，两人当场死亡。
在Paul之外，全世界每年有近140万人在交通事故中丧生，有2000-5000万人在交通事故中受伤(WHO, 2018)，全世界每年因为交通事故造成的经济损失，约为2万亿美元。
如果分析车祸的诱因，避不开一个关键的概念——「时延」。若有各类传感器、电子系统与5G网络的介入，就能对潜在风险进行预判并提前进行干预，大大提升驾驶安全。
文章主要围绕以下话题展开：
❶ 什么是时延？
❷ 时延问题为什么重要？
❸ 降低时延需要哪些关键技术？
❹ 5G将如何解决超低时延的需求？
01、什么是时延？
a 时延常常发生在因果关系中
举例而言，当你对大山喊话的时候会听到回声，这里你的喊话是“因”，听到回声是“果”。喊话和回声之间的时间差，就被称为“时延”。
当你对着镜子摆POSE，摆POSE这个动作是“因”，看到镜子里面的你同样在摆POSE是“果”，摆POSE这个动作和看到镜中POSE的时间差，也被称为时延，只是这个时延非常短暂，超出了人类觉察的极限，是“超低时延”。
如果我们把镜子变成摄像机，把摆POSE变为网络直播，那么演员做出动作和观众看到动作的时间差，也是“时延”。
b 在“因”和“果”之间为什么会有时延？
因为声音和光的传输需要时间，无线电波的传输需要时间，影像和语音资料的编码、解码都需要时间。简单的说，我们可以把时延分为网络（传输）时延，和处理（运算）时延。
c 要想降低总时延，就要从传输时延和运算时延分别入手进行优化
以当前4G(LTE)网络为例，当通过4G网络观看手机视频的时候：
总网络时延=网络传输各个节点之间的时延总和=空口时延【从用户设备（如手机）到基站的时延（耗费的时间）】+回传时延【数据从基站回传到核心网的时延（耗费的时间）】+核心网处理时延+核心网到应用服务器的时延【比如从核心网到腾讯视频的服务器耗费的时间】
上面公式中的每一个部分都可以进一步分解，比如：
空口时延=队列时延+帧定位时延+（此处略去300字……）
与回声类似，手机和服务器如果要完成一个交互，就需要信息在两端完成一个往返。这时候前面提到的传输过程*2，相应的，时延也加倍，这叫做端到端时延(End to End, or E2E Latency)。
出于简化讨论的目的，我们忽略网络本身的结构复杂性，只讨论网络（传输）时延，和处理（运算）时延。
02、道路安全、速度以及时延的重要性
a 交通事故引发的人身及经济损失
全世界每年有近140万人在交通事故中丧生，有2000-5000万人在交通事故中受伤(WHO, 2018)，全世界每年因为交通事故造成的经济损失，约为2万亿美元。
b 汽车制动距离
汽车行驶中的时速通常为几十到一百公里。如果考虑到两车相向行驶的情况，则相对速度可能达到200-300 千米/时，即56-83米/秒，也就是说每秒通过的距离可以覆盖12-18辆车身的长度。提前一秒制动的价值，也许是几十米的制动距离以及大大降低的伤亡数量。
c 驾驶员反应时间
紧急停车时，除了考虑车辆本身的刹车距离，还需要考虑驾驶员的反应时间。各类传感器、电子系统和5G的介入，能够对潜在风险进行预判并提前进行干预，大大提升驾驶安全。下图列示了不同速度下的制动距离：
▲不同时速下的紧急制动距离（基于英国交通部的数据整理）
03、5G针对车联网进行了技术优化
a 数十种降低时延方案
针对车联网、自动驾驶和VR等场景中的超低时延需求，工程师们设计出了多种优化方案。比如，从帧结构入手，可以降低最小时隙/TTI、放大子载波间隔；此外，极化码、按照时延要求差异对数据进行分层(Priority to latency critical data)等等……此处略去10000字……从无线传输、核心网、缓存效率、分布式网络等不同角度，提出了数十种方案以降低5G网络的总体时延。对目前可得的近300篇文献/方案进行分类，可得到下面的优化思路汇总：
