中国移动5G和电信联通的5G有什么不同?

如题所述

目前中国移动与电信联通在5G覆盖范围和建设规模上有所不同。中国移动网络投资和基站数量都更多,目前已在52个重点城市建成超过2万个5G基站,2019年底将建成超过5万个5G基站。具体您可通过“中国移动App——5G专区——身边的5G” 查询自己所在区域的5G网络覆盖情况。(中国移动App5G覆盖查询地址:http://10086.cn/d/QNBR7z )
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2023-06-17
中国移动5G和电信联通的5G主要有以下区别:
1. 价格:三大运营商5G套餐起步费均为130元上下,但中国移动、中国电信套餐月费最高分别为599元、999元,中国联通套餐月费最高为999元。
2. 附送服务:联通和电信附送的国内语音通话时长比移动要多不少,而且可以申请办理手机副卡;移动虽然国内语音通话时长时间较少,但套餐内赠送了国际通话时长和国际流量。
3. 网速:5G网络中,联通和电信的网络速度都很快,但联通的不同价格套餐速率有所不同,价钱更好的资费内含有的5G极速服务可以在5G互联网繁忙的地区为使用者给予优先接入服务。
总的来说,在选择运营商时,您可以根据自己的使用需求和预算进行选择。
第2个回答  2019-12-06

中国移动和央视携手顺利完成了春晚首次5G网络4K超高清直播,但是相比中国其他两家运营商移动真的比他们厉害吗 ,其实事实正好相反,本期视频我们就来说中国三家运营商的网速测试对比

第3个回答  2021-05-06
5G的基本特点
(1)高速度
网络速度提升,用户体验与感受才会有较大提高,网络才能面对VR/超高清业务时不受限制,对网络速度要求很高的业务才能被广泛推广和使用,意味着用户可以每秒钟下载一部高清电影,也可能支持VR视频。
(2)泛在网
随着业务的发展,网络业务需要无所不包,广泛存在。只有这样才能支持更加丰富的业务,才能在复杂的场景上使用。泛在网在广泛覆盖和纵深覆盖两个层面提供影响力。
广泛是指我们社会生活的各个地方,需要广覆盖,如果覆盖5G,可以大量部署传感器,进行环境、空气质量甚至地貌变化、地震的监测,将非常有价值。
纵深是指虽然已经有网络部署,但是需要进入更高品质的深度覆盖。5G的到来,可把以前网络品质不好的卫生间、地下停车库等都用很好的5G网络广泛覆盖。
一定程度上,泛在网比高速度还重要,只是建一个少数地方覆盖、速度很高的网络,并不能保证5G的服务与体验,而泛在网才是5G体验的一个根本保证。
(3)低功耗
5G要支持大规模物联网应用,就必须要有功耗的要求。这些年,可穿戴产品有一定发展,但是遇到很多瓶颈,最大的瓶颈是体验较差。现今,所有物联网产品都需要通信与能源,虽然通信可以通过多种手段实现,但是能源的供应只能靠电池。通信过程若消耗大量的能量,就很难让物联网产品被用户广泛接受。如果能把功耗降下来,将能大大改善用户体验,促进物联网产品的快速普及。
(4)低时延
5G的一个新场景是无人驾驶、工业自动化的高可靠连接。人与人之间进行信息交流,140毫秒的时延是可以接受的,但是如果这个时延用于无人驾驶、工业自动化就很难满足要求。5G对于时延的最低要求是1毫秒,甚至更低。
无人驾驶汽车,需要中央控制中心和汽车进行互联,车与车之间也应进行互联,在高速度行动中,一个制动,需要瞬间把信息送到车上做出反应,100毫秒左右的时间,车就会冲出几十米,这就需要在最短的时延中,把信息送到车上,进行制动与车控反应。
无人驾驶飞机更是如此。如数百架无人驾驶编队飞行,极小的偏差就会导致碰撞和事故,这就需要在极小的时延中,把信息传递给飞行中的无人驾驶飞机。工业自动化过程中,一个机械臂的操作,如果要做到极精细化,保证工作的高品质与精准性,也是需要极小的时延,最及时地做出反应。这些特征,在传统的人与人通信,甚至人与机器通信时,要求都不那么高,因为人的反应是较慢的,也不需要机器那么高的效率与精细化。而无论是无人驾驶飞机、无人驾驶汽车还是工业自动化,都是高速度运行,还需要在高速中保证及时信息传递和及时反应,这就对时延提出了极高要求。
(5)万物互联
传统通信中,终端是非常有限的,固定电话时代,电话是以人群为定义的。而手机时代,终端数量有了巨大爆发,手机是按个人应用来定义的。到了5G时代,终端不是按人来定义,因为每人可能拥有数个,每个家庭可能拥有数个终端。
(6)重构安全
传统的互联网要解决的是信息速度、无障碍的传输,自由、开放、共享是互联网的基本精神,但是在5G基础上建立的是智能互联网。智能互联网不仅是要实现信息传输,还要建立起一个社会和生活的新机制与新体系。智能互联网的基本精神是安全、管理、高效、方便。在5G的网络构建中,在底层就应该解决安全问题,从网络建设之初,就应该加入安全机制,信息应该加密,网络并不应该是开放的,对于特殊的服务需要建立起专门的安全机制。
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