Mckinsey 就生成式 AI 对美国工作岗位的影响进行了研究。其绘制了一个矩阵：横轴是生成式 AI 对工作自动化的提升幅度，纵轴是劳动力岗位需求数量的增减比例。

从分析结果看，矩阵的右上角象限：AI 提升了自动化效率，同时工作岗位还会增加的领域，典型行业为 STEM（科学 Science，技术 Technology，工程 Engineering，数学Mathematics）、商业和法律相关专业人士等。

矩阵的左上角象限：工作岗位会增加，同时 AI 自动化的提升有限。典型的行业为医疗看护、医疗专业人士、建筑行业等。

矩阵的左下角象限：AI 自动化带来了岗位减少，例如：办公室的支持性岗位。

根据 QuestMobile 的监测数据，46 岁以上人群是中国移动互联网用户增量的主要来源。其中，51 岁以上人群占总比例的 25.2%，超过其他年龄分组。

城市分布角度，考虑到不同层级城市的数量差别，整体分布比较均衡。

5G 的发展不是单纯技术驱动，更像是用例（Use Case）驱动，即：需要去寻找 5G 有啥应用场景，然后用技术手段去满足这个需求场景。

各种 Use Case 层出不穷，哪些商业化早一些？哪些玩一些？

OMDIA 给出其最新观点：

(1) 将 5G 商业化进程划分为三段，2022年及之前为早期；2023-2025 为中期，2025年以后算后期。

(2) 早期的几个场景，场馆是 5G eMBB 的重要场景；而其他几个（资产管理、智慧大厦、工业传感器）都是 mMTC，我认为是 LTE 版本，而不是 5G 版本；因为 5G mMTC 连相关标准的进度还待定。

(3) 2023 年起，大量 5G 大带宽的场景会路线进入商用时间。

(4) 针对实时自动化程度要求高的场景，例如：产业协作机器人。OMDIA 认为要到 2025...