飞象网讯（魏德龄/文）“高速率、低时延、广连接”在5G商用初期一直被用作宣传口号，只要稍有科技常识，就能明了其中的含义。当年，甚至有FCC委员表示可以把5G网络的广告词设计为“吃鸡网络”。而如果询问一个FPS玩家对于时延的感知，他可能会给出这样的结论：

(相关资料图)

30ms以内优秀

30-50ms为好

50-100ms可以凑合玩

大于100ms没法玩

作者在游玩如《使命召唤手游》、《和平精英》时也能感受到，如果时延控制在50ms以内时，与竞争对手对枪时胜出的概率明显增加。如果时延在30ms左右时，确实更容易成为最后的“残血”赢家。

于是，我们很容易以此类推，认为5G网络所能宣称的20ms/10ms以内的时延能够带来更优异的体验表现。然而，近期爱立信战略产品经理Reiner Ludwig在发表的一篇文章中表示，更低的时延实际上并非决定我们智能手机使用体验的关键因素。

延迟不是影响手机体验的关键

爱立信通过使用高端智能手机对YouTube、Instagram、亚马逊、eBay、Uber、宜家等国外常用应用进行使用测试，并确保在发出网络请求时的网速保证在上行至少1Mbps、下行至少20Mbps，研究结果显示绝对响应速度关键在于用户触控手机做出指令时的上下行速率，而非时延。

原因在于目前的美国蜂窝网络中，优质的4G/5G网络时延都能控制在50ms以内。根据Ookla提供的半年内Speedtest应用数据来看，当网络确保处在上行至少1Mbps、下行至少20Mbps的条件时，5G毫米波、5G Sub-6GHz、4G，处在小于50ms低时延的情况占比分别为97.6%、93.1%、89%。这就意味着在绝大多数情况下，只要用户所处网络环境下的速率有保障，时延体验也完全不成问题。

能够实现4G与5G相差不大的低时延表现原因在于，在线业务公司自然会关注用户的访问体验，进而才能对品牌认知、客户留存、零售转化率、广告推送等商业指标产生积极影响。

于是，当智能手机用户下达连接指令时，其附近最近的边缘服务器将会及时做出反应，进而最大程度的降低时延。例如对于一家国际公司的网站而言，位于亚洲与北美的用户，将会访问到不同位置的边缘服务器。同理，无论是在线流媒体服务、手机游戏公司，都会确保用户能够通过蜂窝网络总能连接到最近的边缘服务器。

延迟出现之时

根据数据还能够发现，低速率与高时延一般会同时出现，在采集的样本中，当上行速率低于300Kbps或下行速度低于5Mbps时，有20%的样本显示延迟会大于100ms，也就进入了玩家口中所谓的“没法玩”的状态。造成这一状况的原因一般为网络的拥堵或是信号覆盖不佳。

还有一种情况是明明测试数据显示峰值上行或下行速率很高，但延迟同样也非常高。最大的可能在于出现排队延迟的现象，也就是说智能手机中的多个应用程序正在同时进行网络数据传输，例如用户后台正在进行流媒体视频的离线下载，同时又打开另一个程序来浏览社交网络，或进行在线游戏。如果这是进行的FPS游戏，则完全无法确保体验。实际上，一些游戏主机用户能够发现，当用户在进行游戏下载，并同时开启另一游戏游玩后，主机系统一般会主动暂停后台游戏的下载，后大幅降低下载速率，来确保用户的联机体验。

此外，运营商网络本身如果在优化上出现问题，也同样会在回传网络中造成时延，进而影响整个网络体验。

回到FPS的问题

Reiner Ludwig认为人类在使用智能手机上的日常应用程序时，根本无法分辨30ms与50ms时延之间的区别，优秀的FPS玩家也会对稳定的30-50ms时延范围下的网络环境感到满意。

有意思的是，这不禁让作者想到了初中物理课上的“抓钱”实验，即老师手拿一张纸币，学生张开双手对于突然释放的纸币进行抓取，结果是在最初的尝试时根本不可能抓到。原因在于即便反应快的人也需要在0.2秒内完成动作，反应慢的人需要在0.4秒以上的时间完成。这也是该实验同样曾经在社会上的不法人员作为行骗手段的理论依据。

Reiner Ludwig表示目前还没有可靠研究对于拥有超快反应的人与时延反应之间关系的测试，他根据资料来看，即便是这一小部分人，其对延迟所能感知的下限也不会低于20ms。

也就是说，5G网络所标称的小于20ms/10ms，对于我等肉体凡胎来说很可能意义不大，尤其是以智能手机、电脑作为主要电子产品的现阶段来说。

不过，对于智能工厂中的机械臂、高精度机器人来说，低于10ms的延迟也意味着超高可靠性。显然，也许未来机器人如果想好好打FPS游戏的话，肯定能够秒杀人类。

话说，曾经在初中实验时，作者其实在后来已练得能够抓到纸币的方法，那就是观察扔币人的手部肌肉、微表情的变化，总结以往扔币时的规律，对其动作进行预判，进而实现超人般的反应。有时候，我们或许真的会低估自己，例如失去双眼视觉的人，依旧可以具备一定的空间感知能力。而预判无疑在如FPS这类游戏中同样重要，但作者目前也无法推断预判、反应、网络时延之间的关系。