AI的“熱”觸手可及。5月23日，騰訊云AI服務全面免費接入，阿里云發布全球AI開發者計劃，百度全自動無人駕駛車在雄安路測;5月21日微軟、24日高通的人工智能大會頻頻刷屏朋友圈;5月，小米的人工智能音箱火到賣斷貨。在通信領域，整個行業也希望能夠抓住信息技術跨越前進的“下一跳”機遇，將AI與5G相融，孕育顛覆式的創新。然而美好的理想與骨感的現實往往不期而遇，“中學生”階段的5G與同樣稚嫩的AI牽手，必然要經歷長時間的磨合。

　　要現實評估5G網絡能力

　　根據研究機構IHS Markit的《5G經濟》調查報告，到2035年，5G將支持各行各業創造價值高達12萬億美元的商品和服務。普華永道則預測，至2030年，AI將為世界經濟貢獻15.7萬億美元。而5G作為原動力技術，將大力推動終端側AI的發展，而AI也給5G提供了更廣泛的應用場景。

　　網絡、計算、算法和模型是AI的四大要素，大帶寬、海量連接、低時延和高可靠是5G的網絡能力定位。上海諾基亞貝爾股份有限公司客戶運營首席技術官常疆認為，未來人工智能極有可能成為下一次產業革命“Industry 5.0”的關鍵使能技術。5G旨在將人與人的通信聯接拓展到萬物互聯，其超強的網絡能力，包括超高速率和超大聯接能力將為人工智能充分發揮其魅力創造出史無前例的大數據基礎。同時他也認為，從具體技術細節上來看，5G網絡的全面建設，包括LTE網絡的演進尚存挑戰。

　　2017年，已經有專家提示5G商用不宜期望過高。

　　首先，5G網絡建設不會一蹴而就。中國移動研究院無線與終端技術研究所總工劉光毅認為，和其他網絡建設一樣，5G網絡建設進度也將以合理的方式推進，比如建網初期可以考慮重點區域的連續淺層覆蓋。按需建設的方式是一種可行的選擇，后續隨著終端的普及和業務的發展再逐步擴大規模，同時逐步引入各類型的小基站進行覆蓋和容量的擴充，并引入新的頻率，逐步打造高中低頻高效協同的5G網絡。

　　其次，5G網絡核心能力也要分階段補齊。在商用方面，3GPP定義了5G三大場景：eMBB、mMTC和URLLC。這三大場景并非在5G到來之后就能立刻變為現實。目前業界在5G第一版本完成的主要是eMBB和URLLC的場景，而大連接、車聯網的場景需求還在不斷磨合之中，不大可能出現在2018年6月提交的第一階段5G標準中，而有可能出現在2019年9月提交的5G第二階段標準中;標準成熟度決定商用進度，正因為如此，在5G商用之初，主要應用的場景也將是eMBB，以及部分URLLC，而非mMTC。

　　最后，5G頻率較高，對網絡規劃、建設和優化都將帶來挑戰。由于5G的首發頻段為中頻3.5GHz，頻段較高導致信號傳播損耗和穿透損耗顯著高于現有4G網絡。為了增強網絡覆蓋能力并提升網絡容量和性能，5G基站要支持大規模天線和大帶寬，設備成本、尺寸和重量均有一定增加，對網絡規劃、建設和優化都將帶來挑戰。

　　這些因素將在5G商用中疊加，對5G能夠提供的能力評估越接近實際，對AI+5G可用場景的選擇才會越精確。

　　AI理解能力還需進化

　　AI體驗的提高，與網絡的關系會越來越緊密。例如現在賣得很火的智能音箱，問答能力就是雙向的交互，是一種閉環的交互體驗。在這個場景中，除非把語音識別、語意的分析處理和最后的文字轉化語音放在前端設備，才可以不依賴網絡。但在開放的環境中，就必須依靠網絡。AI能力要強，必須把大量的數據放在云上處理，例如升級詞庫、詞匯量，提高多種語言的適配能力。AI在某些局部領域，已經突破了用戶體驗的門檻，可以提供比較不錯的商用效果，但其前提是有穩定可靠、覆蓋廣泛的網絡。

　　AI的智能也需要提高。英特爾中國研究院院長宋繼強說，現在AI的感知層能力提升不錯，如語音識別、人臉識別、物體識別，有些已經可以進入商用;但是在像無人駕駛這樣更深入的人工智能應用中，就需要在認知層上有突破。感知層可以讓我們知道這里有什么，認知層則通過這里有什么向發生了什么、可能會發生什么，從概率上進行預判，從而做應對和決策。這對人工智能在真實生活場景中的應用很重要。

　　“例如無人駕駛，分析攝像頭數據時，感知層看到前方有一個球，認知層要分析為什么這里會有一個球，球后面是否會跟著人。”宋繼強說，“無人駕駛要適應開放環境，高可靠性決策就很重要，就需要認知層有突破，如概率計算能夠幫助我們根據環境中有什么進行概率預判。”

　　其實在已經商用的那些人工智能領域，也有很大提升空間。在日前舉辦的世界電信和信息社會日大會上，人工智能因素與會議直播揉合：搜狗同傳將演講人發言實時轉換為中文和英文，并在會議大屏兩側滾動播出。

　　發展中國家工程技術科學院院士鐘義信說，搜狗同傳的做法很好，但是仔細看同傳，不用說英文了，就是中文的轉換水平也不理想，這非常典型地表明了現在人工智能理解能力還比較低下，但應當鼓勵而不是嘲笑他們，不做永遠沒有辦法提高。

　　以應用場景和生態牽引AI+5G

　　“對AI而言，5G不僅能夠提供高帶寬、低延遲、高可靠性帶來的好處，還在架構上提供了可以把邊緣利用起來的可能，讓很多數據可以快速地在靠近應用場景的地方被處理、被識別。”宋繼強表示。

　　當前AI技術發展的重要趨勢之一，是智能正從中心節點向邊緣終端拓展。“計算正從中心化的云端興起并向網絡‘邊緣’和智能終端遷移。”Qualcomm中國區研發負責人、Qualcomm Technologies，Inc.工程技術總監徐皓說。

　　隨著AI從云端向終端拓展，5G所提供的高速連接能力還將帶來更多的自由度，使AI計算架構實現云端和終端側之間最靈活的配比。以自動駕駛為例，汽車一方面可以通過本身配備的傳感器和處理器，在終端側完成自動駕駛所需的部分認知和處理任務，如對剎車系統的檢測，以及對周圍車輛和行人的偵測;另一方面，自動駕駛還有很多數據需要在云端進行處理，如道路擁擠預警和交通管理。如果5G能在中間提供很好的通信管道，那么就可以幫助在云和端之間取得比較好的平衡。

　　邊緣計算能夠帶來好處，但專家認為不能期望短期內迎來商業爆發。大唐移動核心網高級專家李昊說，除了移動邊緣計算的標準和技術規范還不成熟外，業務應用的痛點還未真正凸顯，真正的產業生態還未形成。

　　智能家居、智能網聯、無人駕駛、工業互聯網都是通信行業比較看好的5G與AI結合的應用，每一種場景對網絡、AI技術的需求都不相同，生態建設方式也不相同。其實這對通信行業是一個巨大的考驗，因為在這些生態中，運營商不再是主導，而是要做努力適配這些應用的配合者。