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5G+AI还有多少舞台?

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发表于 2019-4-16 14:27:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
  纵观当下AI发展,人工智能应用不仅将继续在全球普及中增长,还将围绕重要主题开展更深层次的对话,推动创新新的商业模式,并以新的方式影响社会。其中包括以下方面的发展:( L: K3 o. c; P$ V% |+ F- c
  智能安防0 F1 f$ u7 M7 Z3 C" c
  根据《IDC中国智能家居设备市场季度跟踪报告》显示,预计到2022年该市场出货量将突破3亿台,其中主要增长来源于家庭安全监控、智能照明和智能音箱。作为全屋智能的第一道门坎,智慧安防近两年炒得火热,事实上我国的民用安防普及率仅有11%,远低于发达国家的70%。
8 a  S( z( y! G  目前,以5G+AI为卖点的智慧安防产品,融入了防盗报警和人脸识别成为互联网热门话题。
4 P7 b0 Q) j) c, K" c) i  一方面,通过AI加持的智慧安防不仅凭借传感器、边缘端摄像头等设备实现智能判断,还能有效降低传统安防领域过度依赖人力及成本高等问题。
' |3 c: z6 f( F( B$ d" k1 X  另一方面,通过智能化手段能获取安防领域最实时、最鲜活、最真实的数据信息,进行精准的计算后,可让各项安防勤务部署和人力资源的投放更为科学、精准和有效。随着全民安防意识的提升以及与智慧社区、智慧城市的配套推动,民用安防被寄予了更高的期待,因此也拥有更广阔的潜在市场。4 Y/ m  s/ c% [. ?. Y- K% I* Q
  5G时代,视频监控设备的清晰度将更高、延迟度大大地降低,探测设备的响应速度将更快。5G与AI的结合加速家庭安防接入智慧楼宇、社区、城市的建设,为全民带来更为稳定和高效的产品。
  ]( |* m* s0 M3 a  智能制造
5 s$ }0 }+ K( k6 q/ N  m1 [  以汽车生产线为例,智能化生产过程中,定制车辆通过云端的智能信息物理系统的调度在动态生产线上自主移动,完成生产步骤。动态生产线,不但可满足消费者对定制车型和配置的需要,还可大大缩短定制化的周期。而要实现智能制造,必然离不开5G网络的支撑。# v7 Y! B# |* R: f; [6 v
  5G网络将实现人与人、人与物以及物与物的连接,实现工厂内海量传感器、机器设备和信息系统的相互连接,5G技术下的物联网将覆盖全球。5 ~# t7 M& A+ @5 Q: \
  未来,物联网将连接着广泛分布的跨区域商品、客户和供应商等,实现产品完整生命周期的全连接,最终形成一个基于大数据与AI的生态系统循环体系。5G与AI结合将在工业互联网领域中占据核心地位,人和机器的协作,将构建一个新岗位分工的格局。3 E5 `2 r/ B: O7 n- s1 K  ?
  高速可靠的无线通信技术,可让生产制造设备无线化,使得工厂模块化生产和柔性制造成为可能,另一方面,无线网络可以让工厂和生产线的建设、改造施工更加便捷,并且通过无线化可减少大量的维护工作,同时能大程度的减少工厂商的库存及资金占用情况,达到降低生产成本的目的。
, S6 c' u' T( I% W$ {: L  c" a- \" O  无人驾驶
4 t) a5 g# E- y& B5 A# [6 T6 e  据介绍无人驾驶汽车每秒将消耗约0.75G的数据量,因为高精地图的数据量巨大,达到Gbit/公里级别或以上,通过传感器、摄像头采集到的信息结合通讯手段(比如5G网络)与云端做交互,能使得地图更加智能。基于智能地图信息的路径规划,通行效率更高。以尽量少的时间完成更新,需要超高速带宽。) |+ I- t5 a- `4 j! Y6 q  g
  而5G网络相对于4G网络来说,传输是速率的是4G的100倍,能够以每秒10BG的速度进行传输,而且出于安全考虑,无人驾驶汽车对网络延时有非常高的要求,必须使延时控制在10毫米以内,否则会因为延时使电脑接收到信息较慢,从而造成危险。
. I% k. b5 L& M/ B6 p% q  当车辆在遇到紧急情况,反应速度是非常关键的,毕竟事故往往发生在毫秒之间,而5G低延时的特点正好可以完美解决这个问题,且无人驾驶是AI技术的集大成者。1 w5 M8 W$ q$ _% x$ X7 {3 T
  曾有这么一句话:“能解决塞车问题,就能拿诺贝尔和平奖”交通拥堵问题,一直是各大城市的心头痛。倘若我们把驾驶问题交给经过数据量化,程序化运算之后的AI,那么因人为不良驾驶习惯而带来的非必要堵车因素就能大大减免,对交通拥堵问题也能起到一个缓解作用。) ~$ [3 e: w1 t( u8 g" I$ D& F/ {
  兵法有云“三军未动粮草先行”,高速率,超高带宽和低延时的5G技术可以更多元的推动AI发展,为此我国在“十三五”规划纲要中明确提出“积极推进第五代移动通信(5G)和超宽带关键技术,启动5G商用”的要求。" l: O) N  a5 ?
  中国移动早就提出“2019年5G预商用、2020年规模商用”的目标,继续实施5G网络领航者计划,全面启动5G规模试验网建设,推进2.6GHz和4.9GHz的5G网络试验,加速5G网络端到端成熟和规模应用。) d5 K4 A9 z7 ?; |; R
  为此中国移动研究院及江苏公司联合爱立信、英特尔三方开展了符合3GPP SA标准的5G新空口互联互通测试,在3.5GHz频段的100MHz带宽上实现了异厂商数据传输,实时速率最高可达1.3Gbps。
* D* d/ j0 ?# n  目前,中国移动已经在北京、上海、广州、苏州、宁波这5个城市中每个城市大约建7个站点做系统验证推进5G规模试验,还将在北京、成都、深圳等12个城市开展5G业务和应用示范。
/ |2 V9 h4 \3 f8 S5 g8 M  2019年将进入大规模试验网阶段,5G城市数量将达到100个。
0 D. ^" w4 m+ O9 o  到2020年全网5G基站将会达到上万站点的规模,从而实现商用产品规模部署。除基础设施的建设外,移动也有相应的5G终端整体推进计划,在中国移动合作伙伴大会上,将推出首批5G 通用模组,这意味着2018年年底行业客户可以采用5G产品做相应的测试和实验。
% F+ g0 _* ~+ }& u, {  预计在今年正式发布首批5G 行业终端,最终目标是在今年10月份能够实现友好用户测试。
: l) P# j( Y1 S) {! L  5G的开拓发展终究离不开合作,合力构建5G+AI生态是中国移动的出发点,前任中国移动尚冰董事长提出将建立5G创新基金,推动5G关键技术研究,促进5G下阶段的标准和技术进一步完善。共同构建能力互助,资源共享,互利互惠共同发展的数字产业化生态体系。+ `! Z& |, Z! M$ p) ^5 W, E. _" w
  中国电信是5G标准的重要贡献者之一,除了主导5G国际标准项目及任务11项,还提交国际文稿457篇,专利申请累计190项。其中143项获得了专利保护,承担5G方面的国家科技重大专项课题19项,牵头7项。还率先发布了5G技术白皮书,明确了中国电信未来5G目标网络架构、关键技术选择、网络演进策略。
- W% o8 ~/ Y; m  在网络建设上,目前中国电信分别在兰州、成都、深圳、雄安、苏州、上海6个城市启动了示范网试验,每个城市6-8站,主要在3.5GHz频段的无线组网能力和方案验证基础上,2018年试验规模将继续扩大到17个城市。
1 J4 ^, x& q* i  与此同时国家发改委也正式批复了中国电信在北京等十二个城市开展5G规模建设及应用示范工程,在人工智能方面,中国电信通过担任主持编写,和主导编制多个AI行业标准,牵头成立了智能化网络切片生命周期管理项目,研发核心AI模块,正在致力于解决5G端到端网络切片智能化部署和管理的问题。; S* r  G  p' Q) w8 v
  相对于资金实力相对薄弱的中国联通来说,更多是以一种合纵连横策略去迎接这次的机遇。
+ v2 D: b  Y9 \) w  混改后得到的资金为5G项目的建设带来了一场及时雨。在5G项目投资中,联通2017-2019年投资额分别为1亿、80亿、190亿;在技术探索上,中国联通前期精力主要放在与移动、电信共同进行5G试验,并联手华为在上海建立5G外场实验基地,完成5G高低频区域连片部署。; `% r/ z" `5 c5 O) c
  紧接着,又与中兴合作完成5G新空口的野外试验,其单个用户的设备数据速率已经达到了2Gbps。中兴在其预商用sub-6GHz 5G基站使用了大规模多进多出技术,试验中100MHz的宽带上频率达到了3.5GHz。
* i- v1 C/ G% n# t/ Z; c  在国际合作伙伴会议上透露,联通已经在16个城市陆续开启了5G规模试验,预计将开展超过600个实验网建设,2019年将进行业务应用示范及试商用,并计划在2020年正式商用,实现重点城市重点区域部署。下一步将在工业、体育、视频、智慧城市等十大行业开展合作试验,丰富5G应用。
6 Z* E9 A1 R5 ~0 R  AI技术已广泛应用在各领域,包括机器人、车用电子、无人驾驶、物联网等新兴芯片都与AI紧密连结,重要性有目共睹。甚至已经上升为美国,日本,中国,及欧洲各国的国家战略,并陆续发布AI白皮书。
# ?; ^& p3 G& ?6 f; k5 ^  AI发展“芯”现行,全球芯片业者争相投入AI芯片开发,有半导体从业者曾提出,“预估至2020年市场商机将高达3,000亿美元,吸引各大科技厂争相加码投资,各国纷纷积极抢夺AI发话权”。
) O# ]4 R5 ?$ H4 b( \+ q' Y0 U! t  期待未来5G加持下的AI发展,能助力我国在AI芯片格局和新一代的通信制式能弯道超车。
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