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AI|人工智能云端论剑 5G+AI 将如何改变世界

7月9日 ， 2020世界人工智能大会云端峰会正式开幕 。 AI ， 这个带有科幻色彩的名词 ， 总能在行业大会上激起各界的思考、争论 。 在AI产业起起伏伏的过程中 ， 有期待有失落 ， 但前行需要循序渐进 ， 回头看 ， 我们会发现AI一直在波浪式上升 ， 尤其是进入到2020年 ， 以自动驾驶为首的AI大业正在升温 。
5G带来什么
在当天的会议上 ， 工信部部长苗圩表示 ， 近年来我国人工智能产业实现了良性发展：一是技术创新日益活跃 ， 语音识别等部分应用技术处于全球领先的水平；二是产业规模持续壮大 。 2019年底 ， 我国人工智能核心产业的规模超过了510亿元 ， 人工智能的企业数量超过了2600家 。
与此同时 ， 今年5G的最新标准也为AI增加了新动能 ， 就在近日5G的R16标准冻结 ， 和垂直行业深度对接 。 其针对的制造业、交通业等场景和AI应用息息相关 ， 5G和AI相辅相成、互相成就 。
“我们正迈入一个由AI和5G驱动的智能云连接的时代 。 万物都将被连接到云端 ， 以可靠的方式实现互联 。 ”高通公司总裁安蒙（Cristiano R.Amon）在大会上指出 ， 终端的体验与云端的内容、数据、算力和存储密不可分 。 5G具有光纤般的连接速度及低时延性能 ， 加上先进的处理能力 ， 边缘终端将变得更加智能 。
那么 ， 5G为AI带来了什么？可以从三个方面来阐述 。
首先是关于数据 ， AI得以迅速发展的一个基础就是大数据 ， 数据成为了AI系统的海量学习资料 。 而5G给AI提供的基座是创造更多数据 ， AI的本质是需要更多数据 ， 5G可以让数据量上百倍的增加 ， 同时数据结构也更加多元复杂 。 虽然5G和AI相互支持 ， 但是眼下的问题在于 ， 算力还没有突破性的提升 ， 如何更高效率地处理数据是另一个话题 。
再看控制层面 ， 随着R16标准的确定、R17的推进 ， 5G广联接的特性得到了更好的支持 。 通过5G我们可以接入更多设备 ， AI能够控制的设备也更多 ， 相应地 ， AI的场景也就显得更多了 。 从室内看 ， 现在用户能够控制的家用电器种类变多了 ， 从电视、电灯到冰箱、净化器一应俱全；在室外 ， 我们可以控制汽车 ， 原先场外只能控制手机 ， 现在汽车、可穿戴设备等都加入了进来 。 这让AI的控制边界得到极大的扩展 ， 但是控制深度存在局限 。
最后 ， 在实际应用上5G就更为重要 。 比如现在AI在手机上的用武之地不算很多 ， 智能语音算重要功能 ， 现在手机厂商力推个人AI助理 ， 但是完全不够智能 。 而很大一部分原因就是因为数据量太少 。
创造高效协同
一位AI语音从业者告诉21世纪经济报道采访人员：“为个人打造自然语音助手所需要的数据量很大 ， 比如用户每天和Siri说话 ， 都要上传大量的数据 ， 并且是经过脱敏的计算 ， 才能到达智能助理的层面 。 谷歌有一个Corecenter AI产品 ， 打电话订餐、订理发店等功能优化得好 ， 但是场景化太明显 ， 太过单一和封闭 ， 以至于没有办法B端化 。 究其原因 ， 数据量还是太小 ， 数据类型的复杂度还是太低 ， 通信的速度还是太慢 ， 一次性给到的信息还是太少 。 ”
而5G的本质就是让信息成本更低 ， 可以传播更多数据 ， 这在自动驾驶上意义重大 。
比如自动驾驶需要城市地图 ， 但是车载的内容有限 ， 如果5G全面普及 ， 智能系统就可以直接调取中控数据 ， 同步信息量也会更大 ， 车与车之间的通信也会更强 。 现在自动驾驶车辆和街道上的红绿灯、路上的其他车辆都还不能通信 ， 全靠图像识别 ， 但是不论视觉还是雷达都存在瓶颈 ， 特斯拉的撞车事故也不断受到争议 。
而5G的新标准将对交通业给予更大支持 ， 并且接下来的补充标准中 ， 还会有专门针对AI的立项 。
IDC中国高级研究经理崔凯告诉21世纪经济报道采访人员：“R16对于车联网的功能特性做了新的定义 ， 定义了车联网的第三个阶段 ， 尤其是对车和车通信、车和基础设施的通信方面做了新的规划 ， 对自动驾驶、远程操作都做了新的定义 。 ”


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