以數據為紐帶，AI和5G兩場革命即將歷史性地交匯，互促互進，相得益彰，共同推動實現數據未來的美好前景。當5G商用的步伐越來越近，它對人工智能的發展將產生怎樣的影響?

5G和AI的結合提升設備學習能力

英特爾數據中心事業部分析與人工智能首席數據科學家Bob Rogers認為，5G和人工智能的結合將使設備更加善于學習?？焖佟⒖煽康?G數據連接將讓人工智能設備迅速從錯誤中學習經驗教訓，并理解情境，從而準確完成任務。

人工智能可以讓設備出色地完成工作，但有時候也會做愚蠢的事情。比如說，語音助手仍然經常會因為缺乏語境信息而誤解用戶的真實意圖，而理解語境對于人類與世界的互動至關重要。

以“tablet”這個詞為例——它可以指平板電腦、書寫板、藥丸，或者是扁平石頭。如果一個人在醫院看病，被告知要吞下一粒“tablet”，那么這個人馬上就會知道，他應該吞下一顆藥片，而不是一臺平板電腦。

利用5G，語音助手可以學習如何更好地理解和處理請求

在Rogers看來，理解語境對于人工智能服務也同樣重要，作為即將在未來一兩年實現的下一代無線技術，5G將提高人工智能的語境意識，從而使這些服務更智能、更有效、更容易普及。

5G更快、更智能地連接更多數據

與目前的無線網絡相比，5G具有更高的帶寬和更低的延遲，因此它將比當前的4G更快地傳輸更多的數據。

Rogers認為，通過5G網絡更快地獲取附加信息的能力，將有助于人工智能設備了解它們所處的環境和背景。這將極大地優化人工智能服務，讓它們在各種場景下都能變得更加可靠。

自動駕駛汽車將通過5G的高速度實現即時響應

計算機一直擅長處理結構化數據，而新興的物聯網領域——包括智慧城市和自動駕駛汽車——必須迅速處理大量非結構化數據。Rogers表示：“人工智能剛剛開始能夠處理非結構化數據。”而隨著感知周圍環境并相互聯接的設備越來越多，通過5G網絡運行的人工智能至關重要，并將帶來新的機遇。

5G推動邊緣計算不斷發展

傳統上，大多數人工智能應用都位于云中，未來將有更多的數據處理發生在設備附近。這意味著，極低的數據傳輸延遲對許多新興技術來說至關重要，包括自動駕駛汽車、智慧城市和醫療服務等。

5G的低延遲將允許更多由物聯網所產生的數據在網絡邊緣進行分析和處理，之后再傳輸到云中。5G將有力地推動網絡邊緣的計算能力的提高，同時減少對云的依賴。邊緣計算也意味著一個設備將能夠更好地了解自身所運行的環境，這將有助于人工智能成為日常應用的重要組成部分。

事實上，5G的低延遲、高速度和邊緣計算能力最終將使設備能夠直接通信并協同運行，這就是所謂的“群計算”。

Rogers指出，譬如測量橋梁的每架無人機都可以實時共享橋梁一側的數字圖像，然后電腦可以利用人工智能把這些圖像和相關的檔案圖片拼接起來，從而構建出一座橋的三維圖像。

利用5G，無人機這樣的設備將能夠更好地互相通信

總體而言，在數據洪流時代，5G與AI的歷史性交匯，產生的是“乘法效應”，兩者的互促式發展將加速智能應用的突破與落地，帶來顛覆性的創新機遇，為我們塑造更加美好的生活。