作者：DIGITIMES庄清玮
对零售业而言，从快速结账、物流追踪，再到利用虚拟现实(VR)对内部员工进行培训，这些新科技都由大量数据配合优秀的连网能力支撑。Gartner甚至预估，2020年零售和批发领域的物联网(IoT)端点(Endpoint)将成长到4.4亿个。
随着端点增加，需处理的信息量也跟着增加。不论是从IoT装置获取数据进而在本地服务器快速分析，还是降低延迟、提高数据传输效率，5G和边缘运算都可以改变零售业的面貌。
库存精准化
IHL集团曾表示，许多零售商追踪库存方式仍是人工操作，导致无法精确掌握商品存货量。
无线射频识别(RFID)标签结合传感器和摄影机可以为零售商提供品项分析，在库存售罄前及时补货。同样的技术还可以收集顾客逛商场的路径和拿了什么商品。
这些功能有了5G之后反应能力便上升到另一个层次，如2019年AT&T和Badger Technologies合作的自动化机器人便以5G和边缘运算技术来识别库存量、错误卷标和放错位置的商品。除了改善Wi-Fi网络无法负荷庞大数据量的问题，还能用在保全及清洁系统上。
室内蜂巢式解决方案降低延迟
以AT&T为例，该公司使用室内蜂巢式解决方案来确保5G联机能力，机器人会将数据传输到负责发送信息到手机的小型基站。
多接取边缘运算(Multi-access Edge Computing)资源会优先处理数据并在本地进行处理，将延迟降低到最大程度，而优先度较低的流量则导向网络业者的核心网络和云端。
零风险职训
除了消费者购物体验，5G还能部署员工教育训练，改善阅读手册或坐在教室听课等被动式训练一直以来成效不彰的问题。
沃尔玛(Walmart)早在2017年就看见VR训练培训员工的潜力，并在旗下30所Walmart Academy部署Oculus Go头戴式装置，不过这部装置仅能提供有限的处理能力。
更严格的训练工作意味着可能需要更高的贴图质量、追踪功能，以及更短的动作反应延迟，因此正好需要能在本地和边缘云端间分配任务的拆分渲染(Split Rendering)。
根据爱立信(Ericsson)说法，拆分渲染所需的大带宽、低延迟和可靠性可以透过私人5G网络，或是公用网络的网络切片(Network Slice)来实现。
