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英特爾:5G低時延存挑戰 與AI結合是"x"不是"+"

作者: 時間:2020年01月13日 信息來源:新浪科技

   

  沒有人會懷疑5G即將帶來的變革。

  物聯網、無人駕駛、VR、工業……它所催生出的新興技術,正不斷刷新著人們對未來美好生活的想象。

  我們愿將這種變革視為托馬斯·庫恩的“范式轉變”:它尚存諸多不成熟,甚至不及上代技術的穩定性,但從長遠來看,它足以促使科學的變革,讓通訊翻開新篇章——即改變世界。

  人們不禁懷揣疑問:5G到底有何優勢?它將顛覆哪些行業?資費相較4G有何變化?中國5G在全球又處于何種地位?……

  值此之際,新浪科技、新浪5G頻道聯合發起“5G大家談”系列欄目,特邀政、產、學、研、用領域的著名人士,詳細解讀5G的發展及落地,為廣大讀者答疑解惑。

  本期嘉賓

  宋繼強,英特爾中國研究院院長。他于2008年加入英特爾中國研究院,時任清華大學-英特爾先進移動計算中心應用研發總監,是創造英特爾Edison產品原型的核心成員。目前致力于研發基于英特爾技術的智能服務機器人平臺。

  AI和5G是乘法聚變效應

  以數據為紐帶,5G和AI正迎來歷史性交匯。

  兩項當今最火熱的技術相互融合,是“+”還是“x”?英特爾有著自己的思考。

  在其看來,AI與5G兩個“因數”互促互進,將產生乘法的倍增效應,加速智能應用的落地,將帶來顛覆性的創新。

  “這是乘法的聚變效應”,宋繼強認為,5G和AI已經達到了轉折點,兩者都不是限于應用本身,是屬于使能的技術,所以疊加是一個乘法聚變效應。

  “簡言之,AI可以讓網絡更智能,5G則讓AI變得無處不在,可以在設備端、云端甚至邊緣”,他預測,未來根據數據的多樣性,兩者之間的關聯可能會發生重大突破。

  而結合點就在于數據。“我們認為,數據是紐帶,AI的發展主要靠機器學習帶動。機器學習擅長什么?是從大量的數據中去發現規律,并且用這個規律處理新的數據,從而產生應用的價值。5G也是為了更好的傳輸、更好的同步。所以AI和5G之間天然就以數據作為一個紐帶”,他認為,如果將更多的數據聚集起來,讓AI的算法挖掘更多價值,那將發揮更大作用。

  5G低時延仍存在挑戰

  宋繼強表示,5G技術的突破需要進一步去增加更多設備,能同時接入并且用低時延的方式把數據傳輸到更多地方,“我們已經可以用大通量去讓數據傳輸提高帶寬,但是低時延這塊仍然存在挑戰,而且能夠覆蓋的范圍還不夠遠,所以這塊在軟硬件上都需要繼續調優”。

  同時,數據種類繁多,沒有辦法預測未來兩者將在哪些數據、哪些應用上流行,所以要更多的通過軟件可定義的方式去實現更多功能,而不是完全靠硬件。因此,通過軟件優化去提供云服務或者邊緣計算服務,讓其更適配到未來應用的需求,這點也非常重要。

  他舉例稱,在智能駕駛領域,可以觀測到各個方向的車輛、行人的運動軌跡,從而做出預測,甚至未來可能發生碰撞的機率。再通過實時的網絡傳輸,把預警信息發送到相關車輛上,實現第一時間警報,以此降低事故率的發生,這就是利用AI能力與5G低時延的實時效果。

  殺手級應用需關注可持續性

  那么,5G時代中,更大的機遇在于產業端還是消費端呢?

  宋繼強給出的答案是:兩端均存在。對于消費端,例如5G云游戲或5G直播等,用戶的體驗都能得到大幅提升。在前端提升的同時,也需要挖掘后端的布局,如邊緣計算、軟硬件分布等,“各個行業都有很大的機會,不局限在消費端”。

  “我們現在并不確定哪個行業會最先爆發,但是有很多潛在的應用領域”,他表示,例如自動駕駛,目前中國很多地區都在搭建智能網聯車的實驗平臺,將設備和網絡側的軟件一同測試,并尋找問題的解決方案,“如果找的好,可能很快就會推動起來。如果遇到困難,也可能有新的應用搶先發布”。

  同時,在5G和AI的相互促進下,殺手級應用可能會出現。比如云游戲、5G游戲、視頻直播或交互式視頻類應用等,一旦證明對用戶有足夠強的吸引力,成本也達到了一定規模,便會很快開始擴散。此外還要關注該應用的可持續性和可替代性。

  “當下是一個黃金時機,這個機會要抓住,去進行更大膽的嘗試。我們并不賭哪個應用一定會成功,但是只有嘗試才會發現真正的技術突破點在何處,真正能觸發商業蓬勃發展的機會在哪里!”宋繼強說道。

  來源:新浪科技   韓大鵬

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