5G ネットワークはすでにセンシング システムです。電源をオンにするだけです。

5G ネットワークはすでにセンシング システムです。電源をオンにするだけです。フィジカルAI Daniel Jacker、ZaiNar CEO 兼共同創設者 2026 年 5 月 4 日 ワイヤレス インフラストラクチャに対する業界の考え方に何かが変化しました。ソフトウェア無線は、かつては研究の最前線で特殊な機能でしたが、現在では世界中のほぼすべての最新の基地局、エンタープライズ アクセス ポイント、およびワイヤレス ネットワークに組み込まれています。ネットワークはもはや単なる伝送媒体ではありません。プログラム可能なセンシング プラットフォームです。ほとんどの通信事業者は、それが自分たちが提供できるものに対して何を意味するのかを十分に理解していません。 ZaiNar の艦隊規模のロボット工学との関連性に関する前回の投稿の最後で、通信事業者にとって ZaiNar の測位が何を意味するのか、そして 5G の ROI の問題が 6G を待つ必要がない理由を詳しく検討することを約束しました。これがその投稿です。 5G 測位への標準的なアプローチでは、測位基準信号 (PRS) または測位サウンディング基準信号 (PSRS) が使用されます。これらは、ネットワークによってデバイスに送信される専用信号であり、位置特定のために明示的に設計されています。 構造的な問題は、PRS/PSRS が、効果的な艦隊規模のフィジカルAI 神経システムをサポートするのに必要な位置精度、更新レート、動作範囲 (100 メートル以上、毎秒 1 回、範囲 50 メートル、対 ZaiNar の範囲 10cm、毎秒 100 ～ 500 回、範囲 1.5 km) を提供できないことです。通信事業者はネットワーク インフラストラクチャに数千億ドルを投資してきましたが、現時点では接続性と帯域幅の向上に基づいてのみ収益化できます。世界は、これも接続性に基づいて、6G アップグレードに数千億ドルの追加投資が見込まれています。フィジカルAI を可能にする超高精度のリアルタイム位置センシング機能により、これらの投資により、より早期に大幅に優れた ROI を生み出すことができます。別の言い方をすれば、5G ネットワークがどれほど有用であるか、また 6G ネットワークが今後も有用であるとしても、低コストで低コンピューティングのセンシング技術がなければ、その有用性と価値は、数十年にわたって存在してきた携帯電話信号プロバイダーのフレームワーク内で制限されてしまいます。 ZaiNar が発明したロック解除は、5G 伝送ごとに別の信号に依存します。サウンディング基準信号 (SRS) は、デバイスからネットワークに伝わります。これは設計上のアップリンクであり、ネットワークが 5G の仕組みの構造的特徴としてそれを受信することを意味します。 すべての 5G デバイスは、接続を維持するための通常の一環として、SRS を 1 秒あたり 100 ～ 500 回継続的に送信します。 ZaiNar は SRS を聴きます。これは、ネットワークの受信ポイントをナノ秒未満の精度 (従来のネットワーク時刻同期よりも 1,000 倍正確) で同期し、その送信を使用して位置を取得することを意味します。デバイス上のソフトウェアやネットワーク内の新しいハードウェアを必要としない、非常に優れた位置データです。通信事業者とそのネットワークを使用するすべての企業にとって、商業的および技術的な利点は明らかです。私たちがすぐに生成できるデータは、物理環境で動作する大規模な言語モデルのトレーニング基盤となります。これにより、屋外および屋内の広告ではこれまでアクセスできなかった精度と更新レートで、位置ベースの広告が可能になります。カメラが非実用的、コストが高額、または制限されている環境に視覚代替レイヤーを提供します。そして、基盤となる機能、つまりセンサーとして動作するネットワーク自体が、すでに展開され、すでに料金が支払われているインフラストラクチャ上で、通信事業者が複数の事業分野にわたって同時に収益化できるデータ インフラストラクチャを作成します。 ここで示唆される収益機会は、現在ほぼすべての大手通信事業者と議論しているものと同じものですが、短期的にはフリートロボットが企業の導入を支配すると信じる必要はありません。また、位置情報をつなぎ合わせて注釈を付ける必要もなく、敷地外の死角に対する最善推測モデリングを使用します。この機会の規模は推測できるものではありません。 ZaiNar は、現在の通信事業者との会話で作成された初期の見積もりに基づいて、主要都市ごと、通信事業者ごとに、達成可能な収益が 10 億ドルから 20 億ドルであると推定しています。これは、10 年間のロボット導入曲線に基づいた予測ではありません。それは、すでに稼働しているネットワーク上にある当面のチャンスです。 Physical AI の新しいアーキテクチャには 3 つのコンポーネントがあります。大規模な言語モデルは推論層、つまり脳を提供します。ロボットと自律システムは、腕と脚という物理的な動作を提供します。 ZaiNar はそれらを接続し、中枢神経系をリアルタイムかつ継続的に実空間全体で調整した操作を可能にします。 インターネットが接続されたすべてのデバイスに共有情報ファブリックを作成したのと同じように、ZaiNar はフィジカルAI に必要な神経システムを構築しています。 5Gネットワ​​ークはすでに整備されています。世界はまさに、適切な信号を感知する機能を必要としていました。