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一年一度的巴塞罗那世界移动通信展(MWC)上，互联网企业成为主角，谷歌和Facebook分别发布了自己向移动无线网络进军的计划，让全球运营商们都 出了一身冷汗：将蜂窝网络与Wi-Fi无缝切换，这才是真正的狼来了。尽管在不同的场合，谷歌产品高级副总裁桑达尔·皮查伊和Facebook的创始人扎 克伯格都对电信运营商示好，但我相信，这不过是大电影中的灰太狼，互联网企业与电信运营商的关系，最终仍会像在喜羊羊与灰太狼在日播的动画片中一样斗智斗 勇。

先看看谷歌和Facebook准备做什么，据谷歌说，新服务将会在Sprint和T-Mobile美国提供的蜂窝网络连接以及 Wi-Fi“热点”中，锁定信号最好的连接，用以传输语音通话、短信和数据。也就是说，谷歌将用一种新的技术，让手机信号可以在3G、4G网络与Wi- Fi之间无缝切换。Facebook则和谷歌已经执行的Project Loon一样，用热气球、无人机为没有网络的国家和互联网提供无线网络。

很明显，谷歌和Facebook试图通过Wi-Fi另建一张移动网络，这样的尝试在美国已经开始。美国有线电视运营商Cablevision 2月初推出仅支持Wi-Fi的手机服务“Freewheel”，如果是Cablevision的宽带用户，每月9.95美元，不限量数据、通话和短信套 餐，2007年开始，Cablevision就开始在美国境内部署Wi-Fi热点。而像FreedomPop、Republic Wireless和Scratch Wireless这样互联网创业公司，则倾向于将散落在全美的Wi-Fi热点统一起来，变成一张网。

在MWC上，皮查伊如此说，谷歌正在与运营商谈判，“我们并不想成为一家大型网络运营商，我们正在与运营商合作。”扎克伯格更加谦虚，虽然利用气球、无人驾驶飞机、卫星连接“第三世界”的努力，让Facebook和谷歌获得了太多赞誉，但“真正的英雄是电信运营商。”

互联网公司不想成为网络运营商，这句话你信吗?我信。这年头，运营商多难做啊，设备、维护、人员，哪样成本不高，隔三差五的，还得考虑从3G升到4G， 从4G升到5G。互联网公司不想抢运营商的蛋糕，这句话你信吗?我真不信。根据刚刚修正过的美国网络中立法案，通信运营商不得对互联网企业的服务收取额外 费用，通道费已经没那么好收了，现在人家直接来抢的是市场。更可怕的是，谷歌还有安卓，安卓手机占有世界上超过50%以上的智能手机份额，这样的虚拟运营 商一旦挑战传统的电信行业，胜算不小。

回头来看国内，2014年，中国已经发生的事情是：Wi-Fi万能钥匙和Wi-Fi共享精灵受资 本热捧;阿里拿到了虚拟运营商牌照并推出全民免费Wi-Fi计划;小米拿到了虚拟运营商牌照并推出了小米路由器;小米和大众点评投资了商用Wi-Fi网络 运营商迈外迪;腾讯准备成立全国Wi-Fi联盟;平安也在免费Wi-Fi里插了一脚……尽管没去MWC，中国互联网企业在成为一家移动互联网络公司的道路 上，走得一点都不慢。

对于互联网公司布局移动网络，通常的说法是，为了争夺入口，通过后向收费盈利，但实际上，如果网络做好了，电信运 营商面临的就是真刀实枪的正面竞争。除了Cablevision收取月租费外，美国的Wi-Fi运营商FreedomPop和Republic Wireless都推出收费服务，用户可以使用其数百万Wi-Fi热点，或在Wi-Fi和蜂窝之间切换，月租费是5美元到40美元不等。

无论是平安还是阿里，其免费Wi-Fi计划中最大的参与者便是各地电信运营商。此前，Wi-Fi之于三大运营商，如同鸡肋，布局很早，收益很小。如今， 互联网公司们送来了“枕头”：卖给我们吧，我们是最好的合作伙伴。如果真就这么简单便宜将Wi-Fi卖了，估计过几年，就得看人家的脸色了。

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转帖知乎上的文章，挺不错。

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WiFi网络的部署要远远比一般人想象的复杂，不是说放上几十个AP带宽就自动增加几十倍，恰恰相反，简单放几十个AP带宽会由于AP之间的竞争而 迅速使带宽下降为几乎不可用。实际上这个问题完全可以写一本书了，此处只有挂一漏万，简明扼要地讲个大概。对于大型活动做WiFi的规划，要按照这几步来 做：

情况调查：首先从主办方取得场地大小和人数、分布，包括场地地图。对于网络的规模和部署有个大概的估计。 一般来讲要为每个人规划至少1个客户端设备，以往经验值可以按0.5个客户端来规划，由于智能手机和平板的普及，未来估计要往1.5~2个客户端靠拢了。 手机和笔记本或者平板电脑有可能同时在上网。

带宽估计：发 布会要保证参与者能正常使用比较轻量级的互联网应用，最基本每个设备要分配500kbps的可用带宽。在这个基础上要考虑大型活动的特点。如果是新闻发布 会，那么会有很多人上传视频，带宽分配需要重新考虑，每个人至少有一个设备应保证1Mbps带宽。如果是小组讨论会，那么带宽需求就会小得多。下图是一些 典型应用通常需要的带宽。

根据如上两点可以算出每个区域的带宽需求，下一步就是AP规划。 虽然11g号称54Mbps带宽，实际可用的最多只有25Mbps，也就是说最多能保证50个设备同时浏览网页（在这个情况下由于客户端相互竞争，用户体 验已经非常糟糕了，一般打个对折）。11n对于大部分手机只能保证35Mbps，对于笔记本电脑等支持MIMO的可以保证到70Mbps甚至更高。按照这 个原则相应地在图上标出每个AP应该覆盖的区域。为了保证通信质量，为了保证比较好的体验，实际上应该控制每个AP接入的设备不超过刚才计算出的数目的一 半。

下一步就是分配信道。 由于国内只能用2.4GHz的频段，这个频段虽然号称有11个信道（有的国家有13个），实际上只有1，6，11三个互相不重叠的信道可以用。把这三个信 道尽可能互不重叠地在上图中覆盖起来（见上图）。有时候如果无法做到不重叠地覆盖，那么还要考虑用扇区天线把覆盖区域细分成几个扇区。

信道分配完成后就要实地部署无线网络了 （实际上在上述理论工作之前就应该做实地勘探，考虑墙壁和各种反射物的影响，此处为了简化略去）。部署时应该考虑用高增益天线，但是降低每个AP的发射功 率，让其覆盖区域基本与规划的区域吻合。注意这里功率不是越大越好，应该让每个AP只覆盖规划好的区域，别越俎代庖。部署时可能需要用一些现场测量工具对 于部署的效果进行评价，防止由于多径干扰出现死角。下图就是用11g部署和11n网络部署后整片区域的差异。红色区域表示覆盖不理想的情况，可以看出 11n网络对于多径干扰抑制非常好。再过几年尽量就不要考虑兼容问题，部署时不要开启11g模式了。目前看起来还是需要通过11g接入点自身功率和天线调 整，甚至增加额外接入点来弥补。

·有线网络规划部署：每个11g的AP应该接入至少百兆上行口，11n的AP应该接入千兆上行口。最后出口也要保证足够上下行带宽，上行传现场资料，下行供大家无聊或者需要查相关资料用，也要按上面第二步计算的总结果的按一定比例保留（取决于活动性质）。若是国内还要考虑多个运营商的出口。

·SSID的分配：实际上除了少数情况用户实现已经分配好座位，大部分情况没有办法把用户固定在某个AP上，所以更常见的做法是所有AP设置同一个SSID。这里实际上涉及到瘦AP和AP控制器的管理问题，由于各家方案都不相同，就不细数了。

·用户认证和带宽控制：为了防止恶意蹭网，最好能对用户做基本的认证，比如凭入场券领取账号名和密码。同时对于每个账号要限制带宽使用，这也会涉及到用户认证和带宽管理，通常需要额外的服务器来处理。

·拒绝弱信号客户端接入： 谢谢@魏冰然和@曹梦迪，通过和他们互动我觉得这点也非常重要，所以单独补充一下。通过AP测量到的客户端信号强度给客户端分配合适的AP，如果某个AP 能接收到客户端信号，但是强度太弱不足以支持某个门限速率，就拒绝客户端从这个AP的接入，防止这个猪一样的队友占有过多带宽（他传1bit时间你能传 54bit！），用最低速率把整个AP性能拉低。

至此一个较简单的WiFi网络才部署完毕。你给的链接找不到原文，我只能根据新闻说有3000人到场，猜测主办方低估了参会者带宽需求，原因无非是

·AP数目不足（应该100个左右，至少50个）

·AP规划不合理（太多包碰撞）

·或者AP崩溃（每个AP接入用户太多）

·或者AP控制器崩溃（无法同时响应这么多AP接入/断开请求）

·或者认证服务器崩溃（无法同时认证这么多用户）

·或者出口带宽太窄（按我的估计需要至少300MB上行，300MB下行）

·管理混乱（没有控制每个客户端设备流量）。

超级碗的主办方需要对付73208个用户，安排了700多个个接入点，能够同时支持30000个连接（比例低一点儿，这么热烈的比赛，用户花在看手机上的时间应该比新闻发布会少得多）。

美国人的课堂也很可怕，清一水的苹果笔记本，还不包括他们包包里的平板和手机！

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原文转自：http://www.newscientist.com

John is in the playground. Bob is in the office. Where is John? If you know the answer, you’re either a human, or software taking its first steps towards full artificial intelligence. Researchers at Facebook’s AI lab in New York say an exam of simple questions like this could help in designing machines that think like people.

Computing pioneer Alan Turing famously set his own test for AI, in which a human tries to sort other humans from machines by conversing with both. However, this approach has a downside.

“The Turing test requires us to teach the machine skills that are not actually useful for us,” says Matthew Richardson, an AI researcher at Microsoft. For example, to pass the test an AI must learn to lie about its true nature and pretend not to know facts a human wouldn’t.

These skills are no use to Facebook, which is looking for more sophisticated ways to filter your news feed. “People have a limited amount of time to spend on Facebook, so we have to curate that somehow,” says Yann LeCun, Facebook’s director of AI research. “For that you need to understand content and you need to understand people.”

In the longer term, Facebook also wants to create a digital assistant that can handle a real dialogue with humans, unlike the scripted conversations possible with the likes of Apple’s Siri.

Similar goals are driving AI researchers everywhere to develop more comprehensive exams to challenge their machines. Facebook itself has created 20 tasks, which get progressively harder – the example at the top of this article is of the easiest type. The team says any potential AI must pass all of them if it is ever to develop true intelligence.

Each task involves short descriptions followed by some questions, a bit like a reading comprehension quiz. Harder examples include figuring out whether one object could fit inside another, or why a person might act a certain way. “We wanted tasks that any human who can read can answer,” says Facebook’s Jason Weston, who led the research.

Having a range of questions challenges the AI in different ways, meaning systems that have a single strength fall short.

The Facebook team used its exam to test a number of learning algorithms, and found that none managed full marks. The best performance was by a variant of a neural network with access to an external memory, an approach that Google’s AI subsidiary DeepMind is also investigating. But even this fell down on tasks like counting objects in a question or spatial reasoning.

Richardson has also developed a test of AI reading comprehension, called MCTest. But the questions in MCTest are written by hand, whereas Facebook’s are automatically generated.

The details for Facebook’s tasks are plucked from a simulation of a simple world, a little like an old-school text adventure, where characters move around and pick up objects. Weston says this is key to keeping questions fresh for repeated testing and learning.

But such testing has its problems, says Peter Clark of the Allen Institute for Artificial Intelligence in Seattle, because the AI doesn’t need to understand what real-world objects the words relate to. “You can substitute a dummy word like ‘foobar’ for ‘cake’ and still be able to answer the question,” he says. His own approach, Aristo, attempts to quiz AI with questions taken from school science exams.

Whatever the best approach, it’s clear that tech companies like Facebook and Microsoft are betting big on human-level AI. Should we be worried? Recently the likes of Stephen Hawking, Elon Musk and even Bill Gates have warned that AI researchers must tread carefully.

LeCun acknowledges people’s fears, but says that the research is still at an early stage, and is conducted in the open. “All machines are still very dumb and we are still very much in control,” he says. “It’s not like some company is going to come out with the solution to AI all of a sudden and we’re going to have super-intelligent machines running around the internet.”

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