众所周知，人工智能和5G的两次革命将各自建立起自己庞大的工业圈，带来巨大的经济和社会效应。数据驱动的未来，人工智能、自动驾驶仪、 5G等是最具破坏性的机会，加速突破和着陆，解决人类社会面临的许多重大挑战，并为智能世界铺平道路。技术正在以更快的速度改变我们的生活，随着5G和AI技术的发展，将会有更多的变化。仅看5G或AI技术，他们的发展就面临着许多挑战。我们可能希望敞开心扉：当5G和AI两种颠覆性技术深度融合时，人类世界会发生什么样的变化？
早在今年9月，为了探索5G与人工智能的融合关系，英特尔聚集了业内专家和学者，初步开展了5G和AI未来的专家研讨会。该研讨会名为“THE NEXT Afternoon Tea”，旨在探索人工智能、自动驾驶仪、 5G等尖端趋势，为行业的未来提供创意和实用指导。
5G和AI，已经是不可逆的未来，也代表着两种革命，从包括英特尔在内的巨头们大力下注就可见一斑。某种意义上说，5G是万物互联的基础，AI则是实现万物智能的工具。在英特尔中国研究院院长宋继强看来，5G和AI已经处于进化中，5G网络作为基础设施，已经从为人服务到转变成为物服务，AI也并不是一个单纯的解决方案，而是一个工具。
如何结合这两个核心技术是可以发挥很大想象空间的事情，两者交汇能形成交替上升的趋势。比如，在灯光秀中被称为“空中烟火”的无人机就是一个很好的案例，得益于强大的计算能力和高可靠的网络，无人机可以构造出群体智能的能力，不只是创造性的表演，也可以应用于搜救、快递等多个领域。
“AI和5G两场革命，不是简单地把它解放，而是能把它盛放，最好能形成一个交替的去上升的一个方式”，宋继强表示，AI和5G不只是一个加法，而是乘法，甚至可能是幂次方的关系。因为当AI可以在细微处发挥“自能”作用的时候，再搭配5G，开启云连接，一定可以大开脑洞，产生无限可能性，并且会一步步叠加，形成持续的创新。
东南大学移动通信国家重点实验室主任尤肖虎教授认为，想要实现真正的网络自能，也只有AIx5G，这是考虑怎么样把AI技术用到5G，以解决过去不能解决的问题。
那么问题来了，如何从现阶段的AI+5G演变为AIx5G？
这就不只是在现有的体系构架上引入AI，而是要考虑真正把体系构架设计成本身具备AI特征的样子，实现自能。真正的自能化的网络应该像人脑一样，去分布式、忽略性的，不用“best effort”，而是够用就好。
对于如何实现5G网络的自能，英特尔中国区通信技术政策和标准总监邹宁总结为三个阶段：
运营商需要网络转型，采用软件定义基础架构，让AI的算法发挥作用，根据外部环境自动调整网络的架构；
智能化，体现终端方面、不同的网络设备方面，通过一些数据进行训练，产生出供决策的建议；
真正自能的阶段。
5G之所以想要AI，不仅仅是因为要实现自能的目标，而是运营商网络复杂度越来越高，运维、网络建设成本都大大增加，数据、用户流量爆炸性增长，现有的网络设备没办法满足用户的数据爆炸，而AI可以部署到5G网络里面不同的端，实现满足本地局部用户需求和网络运维资源管理的不同功能，用AI来做数据分析，就给5G应用带来了无限可能。
首款商用5G移动平台——骁龙855
高通公司全球技术副总裁李维兴曾说过，随着5G时代的到来，会出现很多依靠5G技术的多领域智能终端，与此同时，AI将会连接到更多设备上，可以为我们日常生活带来更多便利。5G跟AI的结合将催生网络边缘终端的智能化。“简单来说，终端侧的AI人工智能发展需要5G这个桥梁与云端大数据相连通。”李维兴表示“从无线终端的角度来说，智能手机、物联网、汽车都是可以应用AI人工智能技术的。”
12月5日，在美国夏威夷召开的高通技术峰会上，高通高级副总裁兼移动业务总经理Alex Katouzian宣布推出骁龙855移动平台——全球首款全面支持数千兆比特5G、业界领先的人工智能（AI）和沉浸式扩展现实（XR）的商用移动平台，开启面向未来十年的移动终端新时代。得益于第四代多核Qualcomm人工智能引擎AI Engine，骁龙855能够提供高度直观的终端侧AI体验，与前代移动平台相比可实现高达3倍的AI性能提升。它还集成了全球首款计算机视觉（CV）ISP，支持尖端的计算摄影和视频拍摄功能。此外，该平台提供的Snapdragon Elite Gaming将为顶级移动终端带来全新水平的游戏体验。
无人驾驶领域实现新突破
与传统汽车相比，自动驾驶车辆就具备新物种的要素。
当车联网、自动驾驶、信息共享技术成熟，将AI驱动的汽车通过5G纳入到智慧交通乃至于智慧城市这个大的网络平台中，我们就看到了一个释放社会生产力的新物种，将大量的人类驾驶员从驾驶中解放出来。
汽车只是一个智能节点，它会与智慧交通甚至智慧城市的AI通过5G进行连接。汽车的行车路线规划、时速、启停均可受到智慧交通的AI统一管理。车辆传感器会将行车过程中的路况信息及时与智慧交通AI进行同步。当有紧急或意外情况发生时，车辆AI主动进行控制，同时向智慧交通AI实时进行汇报，以便等候进一步的处理指令。而智慧交通AI则会向其它相关自动驾驶车辆进行信息同步，并产生进一步的自动控制。
我们简单做一个计算，假设每天上路5000万台汽车，其 5000万个驾驶员每天开一小时车，就是5000万小时。如果有了自动驾驶，这5000万小时折算后节省下来差不多5000年可以用于娱乐和工作。如果自动驾驶得到突破，会催生更多的无人系统，节省更多的人类时间。
清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东教授表示，5G的网络连接解决了自动驾驶过程中的数据洪流问题，但只有加上AI才能让无人车具备认知能力，5G在自动驾驶中已经有了应用场景的落地，比如自动驾驶测试中的远程安全监控。
“这些端对端连接的数据，不能通过手工处理，而是要用自动化的方法处理，就需要人工智能的充分利用。从数据的筛选、优化、过滤到网络设计的灵活化、软件化，都需要人工智能的运用”，邓志东认为。
他同时分析道，人工智能有两层端到端，一层是输入端到输出端，这需要深度学习神经网络，实现检测、分类、感知功能，另一层端到端是边缘端和云端。从后者角度讲，它解决了连接问题。但从自动驾驶的安全性上来看，连接不能是闭环的，一定要实现边缘端的局部自主。这样自动驾驶可实现边缘端和云端的两边同时赋能，既有数据能力十分强大的云端做支撑，又有局部自主计算的边缘端支持。
“5G一定要在人工智能的基础上，解决适用性和自主性的问题，因为它是一个工业性的应用场景，5G的基础加上人工智能，有可能变成6G网络，自动驾驶就会变得更好了”，他总结道。
5G网络作为基础设施，从为人服务到转变成同时为物服务，存在重大技术突破。AI技术既然是基本使能技术，几乎在每一个领域都可以找到AI的应用，在5G领域同样如此。
不同于过去2G到4G时代重点关注移动性和传输速率，5G不仅要考虑增强宽带，还要考虑万物互联、未来需求多样化、关键技术多样化、演进路径多样化等多个维度。5G需求也变得十分多样化，技术和演进路径自然也复杂了很多倍。
当前运营商网络复杂度越来越高，数据的流量呈爆炸性的增长，用户流量爆炸性增长，现有的网络设备没办法满足用户的数据爆炸。因为网络复杂度增加，运维、网络建设成本都大大增加了。尤其5G不仅是连接人与人，而且是连接物与物，现有的网络维护和管理方式还是人工干预的方式，已经没有办法适应5G时代网络的需求。
因此5G需要“自能”化的管理。自主的进行连接路径选择、自动的进行网络连接健康状态分析，甚至是对已知故障自己进行修复的能力等等。利用AI的自主学习、数据分析等技术特长，赋予5G“自主”、“自能”的能力。
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AI赋予5G自能，而5G则赋予AI更加广阔的连接。
5G从边缘到云端的连接是迄今可以遇到的最理想的连接。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，机器将产生类似于群体智慧的能力，对整个社会带来价值。也将催生网络本身自适应能力的要求，这是一个互促式、螺旋式发展的新机会。
5G是万物互联的基石，AI是万物互联网的助推器。二者作为新时代的生产力，将带来整个社会生产方式的改变和生产力的提升。两者相加，互相作用，AI将使能于5G，优化5G网络，推动5G落地。具备AI属性的5G网络，是自能的网络。5G同样是使能技术，改变生产方式、改变社会生活，让AI无处不在。5G作为新的基础网络设施，不单为人服务，还为物服务，为社会服务。5G的连接能力，将推动万物智能互联。但AI和5G不会只是二者相加，未来的发展更多是AI×5G。
