5G相比4G网络，在数据传输速度、容量和延迟方面都有很大地飞跃。当AI与5G结合，未来的十年，会带来怎样的变化？ 什么是5G？回顾历史展望未来在国际电信联盟(ITU)制定的5G 标准中，定义了5G 未来的三大应用场景：增强移动带宽(eMBB)、低时延高可靠通信(uRLLC)和大规模机器通信(mMTC)。说人话，就是：
数据来源于中国通信院5G创新研究中心 视频AI崛起5G赋能视频AI跨入新蓝海现在，视觉AI的主旋律依然是图片AI。对于视频流，主要的处理流程也一般是，硬件终端先采集视频流中的目标对象(人脸人体物体等)，然后将采集下来的图片进行压缩送至云端进行进一步的识别、比对、存储、传输，而并非一次性将整个视频传输至云端进行识别。 为什么要这么做？一个很重要的原因，就在于带宽的限制。 举一个H5活体检测的例子：有些情况下，必须要本地端上传一段视频，然后送至云端进行活体检测，而一段3s左右的短视频，中间网络传输的时间要5s，而这5s的传输时间，就让用户体验非常差，用户流失率很高。本质上的原因，也就是网络带宽的限制，达不到实时反馈的效果。 5G环境下，理论上10G的带宽，视频流传输的壁垒将被打破，前不久北邮学生实测5G速度，下载速度达700MB/S。 届时，前端采集的不再仅仅是单张图片，而是包含更多场景化信息的视频。在云识客看来，视觉AI将会突破个体识别的范畴，进入到以视频为载体的场景识别的时代。 1. 自动驾驶另外，高精度地图的实时传导，高速状态下反馈信息的及时传达，都离不开5G。4G 网络下，时速100 公里的汽车，从发现障碍到启动制动系统仍需要移动1.4 米；而在5G 时代，该距离缩短到2.8 厘米。 2. AR协同来看下如下场景： 在一个工厂中，维修工带着AR眼镜。AR采集实时视频流，并传输至云端，云端分析视频中的环境与目标，并针对视频中的场景，给出对应的维修建议. 比如识别到视频中的电路板有损坏，并根据电路板周围的硬件结构，结合专业知识库，直接显示出损坏原因与操作视频。如果遇到复杂情况，无法做出判断，还可通过AR直接上传视频，请求更专业的人在线联系。 AI云能力扩大5G能容量超大数据的实时传输，AI云的能力在技术与商业应用方便，将会进一步放大。 1. 技术上，云端能力会进一步扩大为什么会出现如此分工？原因有二：
2. 商业上，AI云与各垂直行业系统的结合将会更加紧密首先，技术上AI云能力的扩大，为各行各业的系统商提供服务，AI云的应用范围将会更加广泛。 同时，数据传输能力的扩大，能支持数据在多个节点之间来回传输，且丝毫不影响用户体验。 万物互联视界近在咫尺在国际电信联盟(ITU)制定的5G 标准中，定义了5G 未来的三大应用场景，其中一个就是大规模机器通信。每平方米支持100万个设备单独接入，让每个物联网设备单独接入网络成为可能。 物联网设备的增长呈爆发性趋势： 据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》初步估算，2017年全球物联网设备数量达到84亿，比2016年的64亿增长31%，2020年物联网设备数量将达到204亿。 门禁、储物柜、门锁、家电，不仅一大批传统的硬件设备通过芯片植入等方式，升级成为物联网设备，更有一大批像VR、AR、智能穿戴等新型物联网设备出现，万物互联已成必然趋势。 硬件成本的降低： 从消费端，可能预见到硬件成本的降低，也会让物联网更加普及。之前说过，云与端的分工趋势更加明显，如果端集中在检测采集能力方面，不涉及到太多信息处理能力，不需要太多的存储，那么对硬件性能的要求将会大大降低，对应的，硬件成本也会下降。 5G时代一场AI与产业的变革2018年，被普遍认为是人工智能元年；2019年是5G商用元年。今天只是一个起点，5G+AI，将会带来多元化的场景应用，给企业提供了巨大的市场机遇，同时在技术、人才、商业等方面也带来更大的挑战，只有看清趋势，才能把握未来的发展。 |
