AI和5G是目前科技圈最热门的两个基础技术，“AI+”和“5G+”也是目前讨论的焦点，两种技术的相加显然能够实现传输和处理效率的提升。但如果把AI和5G相乘，将会释放出怎样的潜力?哪些行业又将最早被这个“乘法”颠覆?

　　5G和AI的落地挑战

　　根据全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets去年发布的报告预测，到2025年，全球5G市场规模将从2020年的539.3亿美元增长到 1232.7亿美元，预测期(2020年—2025年)内的复合年增长率(CAGR)将达到18%。AI市场，IDC发布报告预计，2020年全球 AI 和认知系统的采用将为企业带来超过 470 亿美元的收入。

　　显然，5G和AI的潜力正在释放，并且无论是其中某一个技术还是进行技术融合，都将像此前的互联网一样催生新的经济。但是，新技术的落地总会面临各种各样的挑战，比如技术和成本。就5G而言，区别于此前4G、3G一个关键的技术就是毫米波，它能够提供高带宽，组建一个容量和用户接入数更大的网络。还能利用毫米波的多普勒效应检测微动去做感知以及通过很好的相控实现精确定位。

　　英特尔中国研究院院长宋继强

　　英特尔中国研究院院长宋继强接受雷锋网等媒体采访时表示：“英特尔参与了5G标准的制定，其中一些移动边缘计算的技术标准是我们提交的。包括毫米波在内，5G还提了很多新技术，不过目前来看5G的标准主要还是关注提高带宽、减小延迟和增加连接数。5G技术的演进还是要看运营商的需求以及能否变成商业模式。”

　　AI同样如此，在深度神经网络算法从学术圈的火热延伸至产业界之后，学术界在某些技术点上一直有突破，但在实际的商业应用中，如何通过技术催生新的商业模式，并且低成本的进行部署才是AI技术落地的关键。

　　宋继强还表示，学术界让我们看到了AI的一些潜力，但也指出了AI的一些缺点，比如容易出现攻击，用错误数据训练AI最终导致错误的结果。如果这个错误在关键的场景出现，就会产生一些负面效应，导致消费者对AI的信心下降，也不利于AI的普及，这个风险需要管控好。

　　5G和AI如何变革行业?

　　5G和AI

　　新技术落地难免面临挑战，但我们更应该乐观的看待新技术发挥的作用。“5G除了能更好地满足终端和云端双向的数据传输需求，对于很难有固定有线接入网的场景也很有帮助，比如智慧农业、智慧教育、智慧医疗，这些都是5G可以很好地发挥作用的场景，通过便宜的小基站，把网络的能力延伸到更大的层面。”宋继强表示。

　　至于AI目前能够影响的行业，宋继强认为，智慧工厂的流水线自动检测就可以通过AI提升效率并且降低成本。医疗领域，对于某些疾病，借助AI去诊断的效果可能比人好。在智慧零售领域，在后台借助AI技术，检测是否有图片盗用以及恶意欺诈的行为，前台可以用AI进行支付认证，再把线下和线上联系起来，可以直接普惠更多人。还有金融领域以及电力领域，都是目前AI落地很好地场景。

　　宋继强强调，AI落地的场景要明确，不能太宽泛，太宽泛就会引入不确定性。为了解决大数据、5G以及AI时代的挑战，英特尔提出了制程和封装、XPU架构、内存和存储、互连、安全、软件的六大技术战略。对于六大技术战略是否是推动AI落地最优解的问题，宋继强表示：“这取决于客户的问题，然后给他提供合适的方案，保证客户的经济有效性，而不是一定要把所有技术都打包塞给客户。”

　　AI+5G与AI×5G的变革

　　至此，对于AI和5G目前能够影响的行业我们有所了解。伴随5G的商用，越来越多的公司也会提及5G+AI。加，意味着在原始的能力上进行了增强。以交通路口的例子来说明，交通路口的摄像头，通过5G可以把数据更快地汇集至云端，让数据在云端进行处理，这就是5G+AI。

　　英特尔提出的是AI×5G，也就是说在已有的交通路口摄像头视频监控的基础上，将采集到的多路数据，通过AI算法、视频融合、三维重新建模的方法，将十字路口实现实时的虚拟化建模，这样可以给各个方向的车都能够提供信息，把边缘的数据更好的利用起来，实现AI×5G。

　　更大的场景智慧城市则包含更多的AI×5G，智慧城市会产生大量的数据，如果想做实时监控和预警。首先数据要足够实时，但数据又不能完全靠云端处理，这就需要5G以及边缘端的筛选。当数据传输到云端之后，需要构建与真实场景相同的模拟，也就是数字孪生。借助5G的特性实现实时反馈，利用AI做好预警以及命令的下发。

　　也就是说，5G可以保证多路的数据实现更高的实时性，而AI，能够综合的去挖掘些数据带来的深层次的价值，然后进行反馈，发挥AI×5G在智慧城市中的价值。

　　宋继强表示，5G与AI简单的相加带来的提升是线性的，只是把AI用在了业务流程中替代了一个环节。而乘法的意思是交叉，把这些数据汇集起来以后找到它共同产生的效果，产生融合聚变，不仅仅是线性提升。

　　哪些行业将被率先变革?

　　5G和AI到底需要相加还是相乘，不同的应用场景可能需求不同。但是对于技术和方案的提供方，技术决定着他们能够提供的方案。对于英特尔而言，拥有全面的技术是其能够提AI×5G的关键，这些技术包含六大技术策略。

　　这里需要特别指出的是超异构，“超异构的概念就是可以支持客户的多样性需求，并且还能让客户很快的拥有这个能力，兼顾客户使用成本和多规模经济有效性和加速性。英特尔超异构计算愿景是，提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合，以先进制程技术进行设计，由颠覆性内存层级结构提供支持，通过先进封装集成到系统中，使用光速互连进行超大规模部署，提供统一的软件开发接口以及安全功能。”宋继强指出。

　　当然，新技术的普及还将面临成本和系统迁移的挑战。宋继强表示，新技术不一定比成熟的技术成本更高，比如一款AI加速芯片，由于芯片体积减小，成本更低。新技术普及的难点，是让客户明白它的价值，想要让客户放弃原有的系统，可能要求新系统能带来符合客户预期的收益。同时还要看用户的痛点到底有多痛。

　　最后，如果以上条件都满足，5G乘AI会首先变革哪些行业?首先我们可以从5G和AI目前最有可能改变的行业去寻找方向。另外，还有一个典型AI×5G可以结合的好场景——“云游戏”，现在基本的思路是在云端做很多游戏场景生成，不需要客户端的手机都有很强的三维能力，再通过流媒体的方式送达用户，保证交互的实施。

　小结

　　计算在过去的50年不断演进，计算能力和存储都得到了大幅提升，也为新一轮AI浪潮的普及提供了基础。2000年开始，通信技术的发展让设备之间能够更好地互联，2020年，200亿的智能设备将会接入互联网，随之产生大量数据，此时网络的优化靠人已经难以完成。AI+5G确实能够在某些流程上实现优化，但想要挖掘出更大的价值，还应该期待AI×5G。

　　至于哪些行业将率先被AI×5G革命，不妨密切关注农业、教育、医疗、游戏等行业。

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