5G前的黎明终于隐去，破晓的晨光正向新世界热情地打着招呼。

AI生态圈早已纷纷卡位，期待搭乘5G快车，感受由此而来的裂变式发展。一个万物感知、万物互联、万物智能的全新时代，已经掀开幕布一角。

AI与5G的关系？

如火如荼的AI技术，经过新一轮赋能及迅猛发展后，开始面临三大问题：第一，依赖云端，由于数据传输带宽受限，存在延时问题，实时分析决策受限；第二，训练样本中情景信息有限，实际环境中信息源不足，需要进行脱离实际的判断；第三，速度受限于算力，处理任务时间长，终端智能程度有待进一步提升。第三个问题随着芯片层和系统层的发展得到了一定程度的改善，但是前两大问题，都有赖于5G来改善。

随着边缘计算兴起解决端算力制约，物联网核心瓶颈被打破，而5G的落地会直接促进物联网的发展。由于物联网是大数据的主要数据来源，占到了大数据整体数据份额的90％以上；而大数据又是AI发展的必备要素之一，更多的数据会使AI更智能。由此可见，5G的落地对AI的发展具有重大的、积极的意义。

另一方面，5G也离不开AI的赋能。5G在大幅提升传统移动互联网服务能力的同时，将应用的触角渗透至各行各业的物理网应用，从而演变为支撑全社会、全行业运行的基础性互联网。但是，以统一的技术框架支撑极度差异化的复杂应用，

5G技术的发展正面临着前所未有的挑战。AI技术为应对上述挑战并超越传统移动通信设计理念与性能提供了潜在的可能性。可以说，AI让5G变得更智慧，随着5G的大普及，AI将成为5G下一代发展中所面临的根本性需求，在部署规划、运行维护等方面实现高度的自动化和智能化。

AI与5G，二者相辅相成。AI让5G更自能，5G让AI更无处不在。

AI与5G融合的五大要点

从边缘到云端，5G是迄今最理想的连接方式。终端侧的AI发展，需要5G这个桥梁与云端大数据相连通。通过5G的连接，将决策、规划部分放到云端处理，从边缘端到云端加倍赋能，让AI的算法有能力提取出相应的关联并提升自己；个体得到提升之后，通过5G网络和云端大脑，能力将快速分发到其他个体。

也就是说，AI与5G结合之后，所谓的智能终端才能释放出更大的潜力，产生出类似于群体智慧的能力，对整个生态产生更大的价值。这也将催生网络本身自适应能力的要求，是一个互促式、螺旋式发展的新机会。

在AI与5G的融合过程中，有五大要点需要重视。

网络数据规范化

首先要形成统一数据标准，降低数据处理的复杂度；其次是提取高价值数据，减少数据存储和计算所需的硬件资源；再次是数据脱敏，对于含有用户隐私或涉及信息安全的数据加密编码，这将有效保护个人隐私，并且不影响AI算法对数据的分析；最后需要加强分布式并行处理，对于大体量的无线数据集，建立分布式系统，并行处理数据，提高处理效率。

能力开放融合

运营商需要结合AI产业界的力量，一方面发挥自身在“云、管、端”和大数据应用等方面的优势，另一方面积极与互联网行业、AI产品公司等具有深厚技术积累的外界伙伴合作，不断积累AI技术知识，学习互联网行业在AI应用方面的经验，以便更快、更好地将AI应用于5G网络，推动网络向智能化方向发展。

引入技术的创新化

已有的AI算法在复杂的通信场景中未必适用，需要根据通信网络特点对AI算法进行改进或创新，应对多样化的多媒体业务挑战。

AI应用的边缘化

5G网络将面向丰富的垂直行业应用提供服务，带来更多的边缘服务需求。多接入边缘计算（MEC）是5G的重要技术之一，通过在靠近移动用户的位置上提供信息技术服务环境和云计算能力，可以更好地支持5G网络中低时延和高带宽的业务要求。同时，MEC天然具有与AI结合的基因，它更接近数据源和基站这样的网络神经末梢，因此可以和5G基站、边缘大数据系统配合。AI技术在边缘业务场景智能化、无线网络的开放化等方面将发挥重要作用。

网络环境的模型化

传统网络的路损计算、覆盖规划、波束成型等都涉及到对网络环境的计算，在5G复杂网络环境的背景下，引入AI解决与网络环境相关的规划优化等问题是必经之路，这需要将传统代数计算的方法进行基于AI的建模，AI算法中的准确建模对算法的实际应用效果至关重要。针对通信网络的多场景、时变性强等特点，进行精准化的建模，建立动态学习、持续学习的算法模型，以应对通信场景中的突发问题。

AI+5G，谁将有望成为首批受益者？

5G正式商用，谁将会最先受益？以下将从技术形态、行业应用和终端设备三个维度进行分析。

个人认为，显著变化会率先发生在对人机交互有迫切需求的智能终端上。从AI在移动智能终端的诞生说起。近年来，无线网络的传输速率迅速增长，而人机接口的传输速率却增长缓慢，两者的不匹配导致了移动终端使用者根本无法体验到无线网络传输速率迅速增长带来的好处，所以，突破人机接口传输速率的“瓶颈”迫在眉睫，而AI移动智能终端所使用的视频和音频等人机接口方式(如：人脸识别、语音识别和文字转换等)，相比于之前的触摸屏等方式，传输效率更高，更能够与无线网络传输速率的增长相匹配，满足了人机接口技术变革的需求，是移动终端发展史上的一项重大进步。

终端侧AI+5G的融合，对人机交互意义重大。以语音识别为例，人们习惯于会话过程中的快速响应和无缝交谈，借助5G，用户体验将进一步提升，几乎察觉不到时延，更接近于自然对话。同时，人脸、手势等多种方式将更多出现在单一产品中，多通道融合交互成为未来的主流交互形式。

行业应用方面，当前安装有大量传感器和摄像头来实现所谓智能概念的应用，例如智慧社区、智能家居、智慧安防等等，都尚处于浅层次的智能阶段，在进一步的落地过程中，都必须依靠5G提供支撑。

以摄像头应用为例，智能摄像头能够在终端侧对视频内容进行本地化分析，无需等待网络和云端之间来回传输数据，响应速度会更快；5G网络将使得它与其他系统配合得更好，有用数据传输到云端的速度也将加快。中小型企业、商铺以及家庭用户，可以借助智能终端实时浏览家庭或商铺终端摄像机高清图像，还可实现远程控制、存储录像、抓拍图像等，随时掌握所关注区域的动态。

智慧交通同样前景可期。汽车这个智能节点可通过5G连接，5G网络可提升车联网数据采集的及时性，通过超低时延的优势，感知能力的增强，保障人、车、路实时信息沟通，在行车过程中可以实时采集路况，避免拥堵，消除驾驶中的诸多风险。

除了上述行业应用，焦急等待5G这个战略风口的，还有多年来进展缓慢的AR（增强现实）/VR（虚拟现实）。5G被认为能够有效改善AR/VR出现的动作跟踪延迟、分辨率低、视野范围小等巨大痛点。目前AR/VR的产品大多数用于娱乐和游戏领域，但有5G网络加持后，有望在更多领域得到应用。

除了VR/AR，MR（混合现实）近年来在悄然升温。相较于VR营造出与现实脱离的虚拟场景、AR在现实基础上增加虚拟内容，作为混合现实的MR，更强调人与现实世界的交互性。在视觉上，MR拥有虚拟内容，但它们并非凭空而来或随意设定，而是根据对现实世界的感知互动而来。

联合市场研究公司发布的报告显示，至2024年甚至更早，MR相关细分领域的市场将达到53.62亿美元，这一估计值的复合年增长率从2018年到2024年为71.6%。此前，大力推行MR概念的微软，已发布了Hololens一代和二代产品。不过，这些产品更多用于B端场景，如产线巡检、工业检修、工程医学等。

随着5G来临，MR将迎来新的想象空间，在C端用户之间的社交功能也有望开启。有消息称，苹果iOS操作系统将于今年正式与MR绑定，成为MROS，未来苹果也可能推出MR相关的混合现实头盔。

再看国内市场，相关的产品定义、设计、生态建设都已开始，并在医疗行业进行了初步的实践探索。

今年CES展，太若科技展示了MR眼镜，并宣布获得1500万美元的A轮融资。爱奇艺对MR潜力表示看好，双方将共同开发未来的新娱乐方式。

今年4月，清华大学3D MR研究中心成立。阿里、京东、百度等已成为研究中心首批产业合作伙伴。通过校企联动，推动MR研究管理和运行机制的相关标准化准则,推动MR技术升级和快速落地。

出现在合作方名单上的还有一家企业——华捷艾米，据称，该公司在3D AI/MR领域的自研芯片,即将量产下线，并可提供MR解决方案。主要应用场景针对新零售、消费电子、智能家居、智能物流、安防等。

两例在医疗方面的成功运用值得关注。

今年3月12日，国内首台 5G+MR+AR 协同远程手术在深圳市人民医院开展，清华长庚医院在北京远程现场指导，进行腹腔镜先天性胆总管囊肿切除、肝内外胆管取石、胆肠吻合术。

5月13日下午，由江苏省人民医院胸外科进行远程指导，国内首例5G+MR(混合现实)远程肺部手术在江苏省人民医院浦口分院进行，成功为患者完成了左上肺联合亚段切除术。

虚拟与现实结合的“混合现实”技术，通过5G网络实时传送高清视频画面，三维立体影像不仅可以调节大小、远近和位置，还可以将病灶从人体结构中单独剥离出来，显示更加清晰直观。

基于现实世界的AR和MR，更容易融入现实生活中，例如医疗、教育等行业。随着5G的正式商用，有望成为全新的“杀手级应用”，产生巨大的新商机。

5G正在重塑未来科技和商业格局。AI的潜能将被进一步释放，随着新生代芯片的不断推出,算法的不断演进。与5G、大数据、云计算等技术的深度融合，将有助于AI移动智能终端探索全新的应用场景。在行业垂直领域的探索和发掘，将为AI移动智能终端产业带来全新的市场机遇。