近幾年，科技界有兩大領域越來越熱：一個是5G，一個是AI。兩者都是能夠改變時代的顛覆性技術。目前，5G網絡標準已經完成，5G產業處在商用沖刺階段；AI方面，業界普遍認為，第四次科技革命是繼蒸汽技術革命、電力技術革命、計算機及信息技術革命之后的又一次科技革命，而AI是第四次工業革命的重要推動技術。

5G商用時間表

眾所周知，AI和5G這兩場革命將分別建立起各自的龐大產業圈，帶來巨大的經濟和社會效應。數據驅動的未來，人工智能、自動駕駛、5G等都是最具顛覆性的機遇，正在加速突破與落地，解決人類社會面臨的諸多重大挑戰，并鋪就通向智能世界的道路。科技正在用更快的速度改變我們的生活，隨著5G和AI技術的發展，更大的變化也即將到來。單獨看5G或AI技術，它們的發展都面臨重重挑戰， 我們不妨腦洞大開：當5G與AI這兩大顛覆性技術深度融合，人類世界將會產生怎樣的巨變？

從AI+5G，到AI×5G

早些時候，為了探尋5G與AI之間的聚變關系，英特爾聚集了業界專家學者，搶先對5G和AI的未來進行了一次專家座談會。這個被稱為“THE NEXT下午茶”的座談會旨在探討人工智能、自動駕駛、5G等前沿趨勢，為產業的未來提供思想動力和實踐指引。

5G和AI，已經是不可逆的未來，也代表著兩種革命，從包括英特爾在內的巨頭們大力下注就可見一斑。某種意義上說，5G是萬物互聯的基礎，AI則是實現萬物智能的工具。在英特爾中國研究院看來，5G和AI已經處于進化中，5G網絡作為基礎設施，已經從為人服務到轉變成為物服務，AI也并不是一個單純的解決方案，而是一個工具。

如何結合這兩個核心技術是可以發揮很大想象空間的事情，兩者交匯能形成交替上升的趨勢。比如，在燈光秀中被稱為“空中煙火”的無人機就是一個很好的案例，得益于強大的計算能力和高可靠的網絡，無人機可以構造出群體智能的能力，不只是創造性的表演，也可以應用于搜救、快遞等多個領域。

“AI和5G兩場革命，不是簡單地把它解放，而是能把它盛放，最好能形成一個交替的去上升的一個方式”，英特爾中國研究院表示，AI和5G不只是一個加法，而是乘法，甚至可能是冪次方的關系。因為當AI可以在細微處發揮“自能”作用的時候，再搭配5G，開啟云連接，一定可以大開腦洞，產生無限可能性，并且會一步步疊加，形成持續的創新。

東南大學移動通信國家重點實驗室認為，想要實現真正的網絡自能，也只有AIx5G，這是考慮怎么樣把AI技術用到5G，以解決過去不能解決的問題。

那么問題來了，如何從現階段的AI+5G演變為AIx5G？

這就不只是在現有的體系構架上引入AI，而是要考慮真正把體系構架設計成本身具備AI特征的樣子，實現自能。真正的自能化的網絡應該像人腦一樣，去分布式、忽略性的，不用“best effort”，而是夠用就好。

對于如何實現5G網絡的自能，英特爾總結為三個階段：

• 運營商需要網絡轉型，采用軟件定義基礎架構，讓AI的算法發揮作用，根據外部環境自動調整網絡的架構；
• 智能化，體現終端方面、不同的網絡設備方面，通過一些數據進行訓練，產生出供決策的建議；
• 真正自能的階段。

5G之所以想要AI，不僅僅是因為要實現自能的目標，而是運營商網絡復雜度越來越高，運維、網絡建設成本都大大增加，數據、用戶流量爆炸性增長，現有的網絡設備沒辦法滿足用戶的數據爆炸，而AI可以部署到5G網絡里面不同的端，實現滿足本地局部用戶需求和網絡運維資源管理的不同功能，用AI來做數據分析，就給5G應用帶來了無限可能。

AIx5G會產生“新物種”嗎？

高通公司曾說過，隨著5G時代的到來，會出現很多依靠5G技術的多領域智能終端，與此同時，AI將會連接到更多設備上，可以為我們日常生活帶來更多便利。5G跟AI的結合將催生網絡邊緣終端的智能化。“簡單來說，終端側的AI人工智能發展需要5G這個橋梁與云端大數據相連通。” “從無線終端的角度來說，智能手機、物聯網、汽車都是可以應用AI人工智能技術的。”

安防終端智能大放異彩

智能安防作為我國物聯網應用最早的行業之一，致力于實現終端產品智能化一體化，使之能夠連接無線傳感，并通過互聯網傳輸報警信息。端側人工智能算法具有即時響應、可靠性提升、隱私保護增強，以及高效利用網絡帶寬等諸多優勢。AI×5G技術在安防終端側的應用正在走向融合，并逐漸成為帶動新一代技術革命的“發動機”。

未來所有與安防安全相關的傳感器都將實現互聯，當前所提及的智慧社區、智慧家居或其他智慧新概念，盡管還是淺層次的連接，但其在應用落地過程中，都必須依靠5G技術得以連接。

以智能家庭中安防攝像頭為例，智能攝像頭能夠在終端側對視頻內容進行本地化分析，無需等待網絡和云端之間來回傳輸數據，響應速度會更快；而5G網絡的加入將使得它與其他系統配合得更好，有用數據傳輸到云端的速度也將加快，一些中小型企業、商鋪老板以及家庭用戶，可以借助智能終端實時瀏覽家庭或商鋪終端攝像機高清圖像，還可實現遠程控制、存儲錄像、抓拍圖像等，隨時掌握所關注區域的動態。

此外，終端側AI×5G的進展將對開發近乎自然語言的聲紋生物識別技術至關重要。人們習慣于會話過程中的快速響應和無縫交談。因此，自然語音交互應該具備用戶體驗上察覺不到時延。機器終端借助AI和5G技術，與人類進行語音交互時將更接近于自然對話。

無人駕駛領域實現新突破

與傳統汽車相比，自動駕駛車輛就具備新物種的要素。

當車聯網、自動駕駛、信息共享技術成熟，將AI驅動的汽車通過5G納入到智慧交通乃至于智慧城市這個大的網絡平臺中，我們就看到了一個釋放社會生產力的新物種，將大量的人類駕駛員從駕駛中解放出來。

汽車只是一個智能節點，它會與智慧交通甚至智慧城市的AI通過5G進行連接。汽車的行車路線規劃、時速、啟停均可受到智慧交通的AI統一管理。車輛傳感器會將行車過程中的路況信息及時與智慧交通AI進行同步。當有緊急或意外情況發生時，車輛AI主動進行控制，同時向智慧交通AI實時進行匯報，以便等候進一步的處理指令。而智慧交通AI則會向其它相關自動駕駛車輛進行信息同步，并產生進一步的自動控制。

我們簡單做一個計算，假設每天上路5000萬臺汽車，其 5000萬個駕駛員每天開一小時車，就是5000萬小時。如果有了自動駕駛，這5000萬小時折算后節省下來差不多5000年可以用于娛樂和工作。如果自動駕駛得到突破，會催生更多的無人系統，節省更多的人類時間。

清華大學相關專家表示，5G的網絡連接解決了自動駕駛過程中的數據洪流問題，但只有加上AI才能讓無人車具備認知能力，5G在自動駕駛中已經有了應用場景的落地，比如自動駕駛測試中的遠程安全監控。

“這些端對端連接的數據，不能通過手工處理，而是要用自動化的方法處理，就需要人工智能的充分利用。從數據的篩選、優化、過濾到網絡設計的靈活化、軟件化，都需要人工智能的運用”。

人工智能有兩層端到端，一層是輸入端到輸出端，這需要深度學習神經網絡，實現檢測、分類、感知功能，另一層端到端是邊緣端和云端。從后者角度講，它解決了連接問題。但從自動駕駛的安全性上來看，連接不能是閉環的，一定要實現邊緣端的局部自主。這樣自動駕駛可實現邊緣端和云端的兩邊同時賦能，既有數據能力十分強大的云端做支撐，又有局部自主計算的邊緣端支持。

“5G一定要在人工智能的基礎上，解決適用性和自主性的問題，因為它是一個工業性的應用場景，5G的基礎加上人工智能，有可能變成6G網絡，自動駕駛就會變得更好了”。

“AI”讓“5G”更自能,“5G”讓AI更無處不在

5G網絡作為基礎設施，從為人服務到轉變成同時為物服務，存在重大技術突破。AI技術既然是基本使能技術，幾乎在每一個領域都可以找到AI的應用，在5G領域同樣如此。

不同于過去2G到4G時代重點關注移動性和傳輸速率，5G不僅要考慮增強寬帶，還要考慮萬物互聯、未來需求多樣化、關鍵技術多樣化、演進路徑多樣化等多個維度。5G需求也變得十分多樣化，技術和演進路徑自然也復雜了很多倍。

當前運營商網絡復雜度越來越高，數據的流量呈爆炸性的增長，用戶流量爆炸性增長，現有的網絡設備沒辦法滿足用戶的數據爆炸。因為網絡復雜度增加，運維、網絡建設成本都大大增加了。尤其5G不僅是連接人與人，而且是連接物與物，現有的網絡維護和管理方式還是人工干預的方式，已經沒有辦法適應5G時代網絡的需求。

因此5G需要“自能”化的管理。自主的進行連接路徑選擇、自動的進行網絡連接健康狀態分析，甚至是對已知故障自己進行修復的能力等等。利用AI的自主學習、數據分析等技術特長，賦予5G“自主”、“自能”的能力。
AI賦予5G自能，而5G則賦予AI更加廣闊的連接。

5G從邊緣到云端的連接是迄今可以遇到的最理想的連接。通過5G的連接，將決策、規劃部分放到云端處理，從邊緣端到云端加倍賦能，讓AI的算法有能力提取出相應的關聯并提升自己；個體得到提升之后，通過5G網絡和云端大腦，能力將快速分發到其他個體。

也就是說，AI與5G結合之后，機器將產生類似于群體智慧的能力，對整個社會帶來價值。也將催生網絡本身自適應能力的要求，這是一個互促式、螺旋式發展的新機會。

5G是萬物互聯的基石，AI是萬物互聯網的助推器。二者作為新時代的生產力，將帶來整個社會生產方式的改變和生產力的提升。兩者相加，互相作用，AI將使能于5G，優化5G網絡，推動5G落地。具備AI屬性的5G網絡，是自能的網絡。5G同樣是使能技術，改變生產方式、改變社會生活，讓AI無處不在。5G作為新的基礎網絡設施，不單為人服務，還為物服務，為社會服務。5G的連接能力，將推動萬物智能互聯。但AI和5G不會只是二者相加，未來的發展更多是AI×5G。