5G+AI：未来是否会产生1+1>2的效果？
博主回家睡觉了 2019-12-23
自从信息工业革命以来，人们的生活发生了翻天覆地的变化。每一项新技术的出现，都会不断从多个层面、多个角度、多个维度来影响甚至改变我们的生活。
在5G技术出现之前，人工智能、大数据、物联网、边缘计算、云计算等新技术已经出现。根据Gartner技术成熟度曲线，大数据和云计算已经从触发期到膨胀期、幻灭期、爬升期，如今走向了平稳期。
Gartner技术成熟度曲线基于深度学习的人工智能和边缘计算仍处于膨胀期顶峰，但是物联网已经开始慢慢进入幻灭期。这些技术都在各自的领域里不断发展，但是如果这些技术能够相互融合、协同发展，也许会催生一股新的力量，促使人类社会的大变革。
现如今，5G已经逐步商业化，并在市场上初步展露其技术魅力和商业前景。人工智能发展已经被各国列入国家战略层面发展，成为国家社会发展的强大助推力。未来，5G+AI，将以何种形式融合?又能产生何种巨大的魅力?
人工智能与5G
人工智能技术的发展离不开算法、计算能力以及数据的支撑。即使当算法和计算能力发生重大突破的时候，人工智能系统还是离不开实际场景中的大数据来促使其落地生根。
过去4G时代，我们催生出很多新的产业，例如位置、移动社交、短视频等。但是对于很多工业领域来说，其实发展还是非常缓慢。4G带来新的服务方式、商业模式的时候，同时也让我们看到4G网络还远远不能满足快速增长的智能时代需求。
5G与4G的区别5G的出现，正是要解决4G时代无法解决的问题，核心突出在对各个垂直领域的支持。
未来，5G网络必然会带来更多的数据，这就需要大数据和人工智能技术来对数据进行加工转化。5G网络必然会进一步催生云平台服务，确保更多小企业、小客户能够享受更好的访问速度和计算服务。
同时，5G网络的复杂性，也给网络运营维护带来了前所未有的挑战。而这正是人工智能的理想阵地。
在2019年巴塞罗那MWC大会上，智能网络运行维护成为人工智能领域最为火热的应用场景。5G与人工智能的技术互补和密切联系，未来应该会形成了“1+1>2”的效应。
人工智能这个概念是诞生于1956年的达特茅斯会议，其技术发展也经历了几次大起大落，最终在2016年谷歌推出阿尔法围棋机器人之际，再次一次进入时代发展的前列。基于人工智能的图像识别、语音识别的公司和产品也都相继出现。
但是，如此之火的人工智能，其应用场景也很广泛，但是真正能够影响我们生活的应用并不多。智能推荐、智能营销、智能音箱等应用的出现，在改变商业模式和商业效率的同时，也让我们反思，难道人工智能仅仅能够做这些?为什么人工智能的商业应用为什么会这样少?真正提高社会效率的人工智能应用更是凤毛菱角。
原因在于，人工智能在进入工业生产、各种生活应用场景的时候，会面临很多安全控制、生产成本高、产品质量差、数据收集难的问题。
5G如何解决人工智能在推广过程中面临的问题?
在以前，我们根本无法想象不用带钱包是一种什么样的生活模式，但是现在已经成为我们生活的常态。4G移动互联网产生位置、移动社交、短视频等服务，极大程度上便利了大家的日常生活，也因此带给社会生产力变革和生产效率的极大提升。
那么，未来5G网络，因其具备大宽带、大连接、低时延的特性，必然会带给我们更多超出想象的全新应用体验，也会让更多大范围、大规模的人工智能应用的落地。下面以自动驾驶、VR/AR、云机器人为例，讲述5G网络如何解决人工智能推广过程中面临的问题。
自动驾驶可谓是期望最高的人工智能应用。利用人工智能能有效缓解交通压力、减少交通事故，从而构建安全、高效的出行方式。从目前来看，在一些特定的领域(例如公交、轨道交通等)，自动驾驶已经走向了商用。
但是距离全面自动驾驶还有很远的距离。原因在于，目前的自动驾驶技术还不能及时有效处理突发事件。成熟的自动驾驶需要成熟的感知能力、成熟的决策能力已经成熟的控制能力。尽管自动驾驶在理论上是可以实现，但是自动驾驶的成本非常昂贵。
目前，主流自动驾驶方案都是采用激光雷达，但是制约激光雷达导航技术发展的重要问题，就是价格。Velodyne 的64线激光雷达的售价都是高达几万美元，显然无法用于自动驾驶商业运用。
自动驾驶中激光雷达成像效果即使采用纯视觉来代替激光雷达的百度Apollo Lite自动驾驶方案，能够有效控制成本，但是单一的导航方式势必会让谨慎的车企担心自动驾驶的安全，因为融合导航技术能够进一步提高系统的可靠性。
毕竟，一次交通事故可能就会使得自动驾驶成为“泡影”!
因此，为了解决自动驾驶成本高的问题，构建车路、车车、车网协同的车联网，是降低自动驾驶成本、提高道路安全的重要解决方案。
基于5G网络的V2X( Vehicle-to-everything)技术，不同于激光雷达等传感器的功能，是一种无线传感器感知的解决方案。V2X允许车辆之间共享信息，从而能够检测隐藏风险，扩大了自动驾驶的感知范围，从而进一步提升自动驾驶的安全性和降低了商用过程中的高成本问题。
10月22日，在上海举行的2019中国汽车工程学会年会暨展览会(SAECCE 2019)上，Qualcomm技术标准高级总监李俨表示，未来一两年V2X就可能全面铺开。
5G-V2X自动驾驶解决方案VR/AR新生信息交互技术的快速发展，得益于人工智能技术在计算视觉、人机交互等相关领域的突破。但是，由于VR/AR内容的码率非常高，远远超过现有的4K/8K视频码率，再加上VR/AR内容包含大量图像、声音以及视角信息，迫使VR/AR对运营网络的带宽提出了更高的要求。
云机器人展示了人工智能技术和网络通讯结合的经典案例，其发展也必然会改变我们的日常生活。但是，目前的4G网络受限于带宽和时延，使得云机器人无法及时对环境变化做出响应，大大影响了云机器人的大范围推广和规模式发展。
综上述，自动驾驶带来大规模网络连接数的需求、VR/AR使得网络带宽的需求急剧增加、云机器人催生对网络时延的高要求。那么，基于大连接、低时延、大宽带的5G网络，将支持人工智能应用快速发展，开启智能生活新篇章。
如何打造5G智能网络?
当5G网络在灵活性和性能大幅提升的时候，网络运营的复杂性也会随之而改变。换句话说，5G催生人工智能应用商业落地的时候，也让5G的运维、管理、运营变得相对复杂。而人工智能对于处理复杂问题具备天生神力，也能大幅度降低5G网络运维的复杂度，从而实现低成本、高效网络运营。
下面，从网络切片技术、用户体验评估以及Massive MIMO天线优化三个方面，说明人工智能如何助力5G智能网络运维。
5G网络切片
5G网络切片使得网络运营商能够针对各个垂直行业定制网络需求，动态保障各种应用场景的网络需求。但是这种切片技术涉及到端到端的管理，又涉及到物理层、切片网络层以及应用层的管理，使得传统的运营方式无法满足这种网络切片带来运营需求。
5G网络切片相反，人工智能的聚类、分析、优化技术，能够综合监控用户需求，从而优化网络切片划分策略，从而提高网络管理的自动化程度，实现网络运营复杂度和切片网络灵活性之间的平衡。
用户体验评估
未来5G时代，随着VR/AR的不断发展，越来越多个性化沉浸式的应用体验将会应运而生。
但是，如何评估用户视觉、听觉、触觉以及人机个性化交互程度成为一个不确定性问题。借助人工智能的图像识别、情绪分析、语音识别以及综合分析技术，综合评估用户体验，实现动态网络资源的个性化调度和管理。
当然还有5G网络运营过程中，数据采集、感知以及执行效果的评估，并结合网络层的不同需求，针对性部署网络服务、管理能力，从而实现5G网络运营的效益最大化。
Massive MIMO天线优化
Massive MIMO大规模天线技术是5G网络技术中重要的创新技术，相对于4G网络3D–MIMO技术来说，其广播波束更多、权值模板选择空间更大，相邻的小区的波束时序配置能够影响网络的"干扰协调"，进一步提升了5G网络配置的难度。特别是对组网覆盖、干扰、容量的优化设计，提出了更高的要求。
Massive MIMO大规模天线技术过去基于专家系统的传统天线优化方案已经不能满足需要，因此可以利用人工智能的方法，实现网络的自动配置，实现5G基站覆盖范围、干扰和容量的最优化设计。并根据性能检测和需求变化，动态调整和优化天线配置，实现网络的智慧运营。
结论
未来，5G连接无处不在，人工智能无处不在。“5G+AI”既能够提高网络运营智能化程度，为用户提供更多方便、有趣的智能服务;又能催生出更多的人工智能应用落地，让人工智能更好地服务社会、企业和个人。“5G+AI”的融合，成为构建未来智能社会的重要基石之一。
人工智能应用范围很广泛，但是真正具有提高社会效益的应用却并不多，究其原因在于人工智能进入实际生活应用场景的时候，会遇到很多安全控制、生产成本高、产品质量低的问题。5G的大连接、低时延、大宽带的特质正好弥补人工智能不断推广过程中的漏洞。
