如果5G與AI不是做加法而是乘法，會率先顛覆哪些行業？

AI和5G是目前科技圈最熱門的兩個基礎技術，「AI+」和「5G+」也是目前討論的焦點，兩種技術的相加顯然能夠實現傳輸和處理效率的提升。但如果把AI和5G相乘，將會釋放出怎樣的潛力？哪些行業又將最早被這個「乘法」顛覆？

5G和AI的落地挑戰

根據全球第二大市場研究機構MarketsandMarkets去年發布的報告預測，到2025年，全球5G市場規模將從2020年的539.3億美元增長到 1232.7億美元，預測期（2020年—2025年）內的複合年增長率（CAGR）將達到18％。AI市場，IDC發布報告預計，2020年全球 AI 和認知系統的採用將為企業帶來超過 470 億美元的收入。

顯然，5G和AI的潛力正在釋放，並且無論是其中某一個技術還是進行技術融合，都將像此前的互聯網一樣催生新的經濟。但是，新技術的落地總會面臨各種各樣的挑戰，比如技術和成本。就5G而言，區別於此前4G、3G一個關鍵的技術就是毫米波，它能夠提供高帶寬，組建一個容量和用戶接入數更大的網路。還能利用毫米波的多普勒效應檢測微動去做感知以及通過很好的相控實現精確定位。

英特爾中國研究院院長宋繼強

英特爾中國研究院院長宋繼強接受雷鋒網等媒體採訪時表示：「英特爾參與了5G標準的制定，其中一些移動邊緣計算的技術標準是我們提交的。包括毫米波在內，5G還提了很多新技術，不過目前來看5G的標準主要還是關注提高帶寬、減小延遲和增加連接數。5G技術的演進還是要看運營商的需求以及能否變成商業模式。」

AI同樣如此，在深度神經網路演算法從學術圈的火熱延伸至產業界之後，學術界在某些技術點上一直有突破，但在實際的商業應用中，如何通過技術催生新的商業模式，並且低成本的進行部署才是AI技術落地的關鍵。

宋繼強還表示，學術界讓我們看到了AI的一些潛力，但也指出了AI的一些缺點，比如容易出現攻擊，用錯誤數據訓練AI最終導致錯誤的結果。如果這個錯誤在關鍵的場景出現，就會產生一些負面效應，導致消費者對AI的信心下降，也不利於AI的普及，這個風險需要管控好。

5G和AI如何變革行業？

5G和AI

新技術落地難免面臨挑戰，但我們更應該樂觀的看待新技術發揮的作用。「5G除了能更好地滿足終端和雲端雙向的數據傳輸需求，對於很難有固定有線接入網的場景也很有幫助，比如智慧農業、智慧教育、智慧醫療，這些都是5G可以很好地發揮作用的場景，通過便宜的小基站，把網路的能力延伸到更大的層面。」宋繼強表示。

至於AI目前能夠影響的行業，宋繼強認為，智慧工廠的流水線自動檢測就可以通過AI提升效率並且降低成本。醫療領域，對於某些疾病，藉助AI去診斷的效果可能比人好。在智慧零售領域，在後台藉助AI技術，檢測是否有圖片盜用以及惡意欺詐的行為，前台可以用AI進行支付認證，再把線下和線上聯繫起來，可以直接普惠更多人。還有金融領域以及電力領域，都是目前AI落地很好地場景。

宋繼強強調，AI落地的場景要明確，不能太寬泛，太寬泛就會引入不確定性。為了解決大數據、5G以及AI時代的挑戰，英特爾提出了製程和封裝、XPU架構、內存和存儲、互連、安全、軟體的六大技術戰略。對於六大技術戰略是否是推動AI落地最優解的問題，宋繼強表示：「這取決於客戶的問題，然後給他提供合適的方案，保證客戶的經濟有效性，而不是一定要把所有技術都打包塞給客戶。」

AI+5G與AI×5G的變革

至此，對於AI和5G目前能夠影響的行業我們有所了解。伴隨5G的商用，越來越多的公司也會提及5G+AI。加，意味著在原始的能力上進行了增強。以交通路口的例子來說明，交通路口的攝像頭，通過5G可以把數據更快地彙集至雲端，讓數據在雲端進行處理，這就是5G+AI。

英特爾提出的是AI×5G，也就是說在已有的交通路口攝像頭視頻監控的基礎上，將採集到的多路數據，通過AI演算法、視頻融合、三維重新建模的方法，將十字路口實現實時的虛擬化建模，這樣可以給各個方向的車都能夠提供信息，把邊緣的數據更好的利用起來，實現AI×5G。

更大的場景智慧城市則包含更多的AI×5G，智慧城市會產生大量的數據，如果想做實時監控和預警。首先數據要足夠實時，但數據又不能完全靠雲端處理，這就需要5G以及邊緣端的篩選。當數據傳輸到雲端之後，需要構建與真實場景相同的模擬，也就是數字孿生。藉助5G的特性實現實時反饋，利用AI做好預警以及命令的下發。

也就是說，5G可以保證多路的數據實現更高的實時性，而AI，能夠綜合的去挖掘些數據帶來的深層次的價值，然後進行反饋，發揮AI×5G在智慧城市中的價值。

宋繼強表示，5G與AI簡單的相加帶來的提升是線性的，只是把AI用在了業務流程中替代了一個環節。而乘法的意思是交叉，把這些數據彙集起來以後找到它共同產生的效果，產生融合聚變，不僅僅是線性提升。

哪些行業將被率先變革？

5G和AI到底需要相加還是相乘，不同的應用場景可能需求不同。但是對於技術和方案的提供方，技術決定著他們能夠提供的方案。對於英特爾而言，擁有全面的技術是其能夠提AI×5G的關鍵，這些技術包含六大技術策略。

這裡需要特別指出的是超異構，「超異構的概念就是可以支持客戶的多樣性需求，並且還能讓客戶很快的擁有這個能力，兼顧客戶使用成本和多規模經濟有效性和加速性。英特爾超異構計算願景是，提供多樣化的標量、矢量、矩陣和空間架構組合，以先進位程技術進行設計，由顛覆性內存層級結構提供支持，通過先進封裝集成到系統中，使用光速互連進行超大規模部署，提供統一的軟體開發介面以及安全功能。」宋繼強指出。

當然，新技術的普及還將面臨成本和系統遷移的挑戰。宋繼強表示，新技術不一定比成熟的技術成本更高，比如一款AI加速晶元，由於晶元體積減小，成本更低。新技術普及的難點，是讓客戶明白它的價值，想要讓客戶放棄原有的系統，可能要求新系統能帶來符合客戶預期的收益。同時還要看用戶的痛點到底有多痛。

最後，如果以上條件都滿足，5G乘AI會首先變革哪些行業？首先我們可以從5G和AI目前最有可能改變的行業去尋找方向。另外，還有一個典型AI×5G可以結合的好場景——「雲遊戲」，現在基本的思路是在雲端做很多遊戲場景生成，不需要客戶端的手機都有很強的三維能力，再通過流媒體的方式送達用戶，保證交互的實施。

雷鋒網小結

計算在過去的50年不斷演進，計算能力和存儲都得到了大幅提升，也為新一輪AI浪潮的普及提供了基礎。2000年開始，通信技術的發展讓設備之間能夠更好地互聯，2020年，200億的智能設備將會接入互聯網，隨之產生大量數據，此時網路的優化靠人已經難以完成。AI+5G確實能夠在某些流程上實現優化，但想要挖掘出更大的價值，還應該期待AI×5G。

至於哪些行業將率先被AI×5G革命，不妨密切關注農業、教育、醫療、遊戲等行業。雷鋒網

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