什麼是5G
回顧曆史展望未來
5G 是指第五代移動通信技術，它相比4G網絡在數據傳輸速度、容量和延遲方面都有很大的飛躍。
在國際電信聯盟(ITU)制定的5G 標準中，定義了5G 未來的三大應用場景：增強移動帶寬(eMBB)、低時延高可靠通信(uRLLC)和大規模機器通信(mMTC)。說人話，就是：
• 高速率：未來理論上10Gbps 的通訊速率，相比4G提升了約100倍
• 低延時：1ms的超低延時，相比于4G網絡小於50ms的延時，再次降低了一個數量級
• 廣連接：每平方公里100萬個設備接入，這也讓每個物聯網設備單獨接入網絡成為可能
縱觀曆史，幾乎每10年，通信網絡就會發生一次變革迭代，而每一次迭代，都對整個科技產生深遠影響。當下，AI與5G不期而至，未來的十年，兩者的結合，會帶來怎樣的變化？
視頻AI崛起
5G賦能視頻AI跨入新藍海
首先，可以預見的是視頻AI的崛起。
現在，視覺AI的主旋律依然是圖片AI。對於視頻流，主要的處理流程也一般是，硬件終端先採集視頻流中的目標對象(人臉\人體\物體等), 然後將採集下來的圖片進行壓縮送至雲端進行進一步的識別、比對、存儲、傳輸，而並非一次性將整個視頻傳輸至雲端進行識別。
為什麼要這麼做?一個很重要的原因,就在於帶寬的限制. 舉一個H5活體檢測的例子: 有些情況下, 必須要本地端上傳一段視頻, 然後送至雲端進行活體檢測, 而一段3s左右的短視頻, 中間網絡傳輸的時間要5s, 而這5s的傳輸時間, 就讓用戶體驗非常差, 用戶流失率很高. 本質上的原因,也就是網絡帶寬的限制, 達不到實時反饋的效果.
5G環境下, 理論上10G的帶寬，視頻流傳輸的壁壘將被打破，前不久北郵學生實測5G速度，下載速度達700MB/S
屆時, 前端採集的不再僅僅是單張圖片,而是包含更多場景化信息的視頻.在云識客看來, 視覺AI將會突破個體識別的範疇,進入到以視頻為載體的場景識別的時代.
來看看代表型的場景識別: AR協同 自動駕駛.
1.自動駕駛
未來的自動駕駛，將是基於車路協同的自動駕駛。路上的攝像頭採集整體環境信息，車載攝像頭採集車與車之間的距離速度等信息，從而達到車路協同。另外，高精度地圖的實時傳導，高速狀態下反饋信息的及時傳達，都離不開5G。4G 網絡下，時速100 公里的汽車，從發現障礙到啟動制動系統仍需要移動1.4 米；而在5G 時代，該距離縮短到2.8 釐米。
2. AR協同
5G時代下, AR借助AI, 將實現強大的感知、環境識別與協同能力。來看下如下場景：
在一個工廠中, 維修工帶着AR眼鏡.AR採集實時視頻流, 並傳輸至雲端, 雲端分析視頻中的環境與目標,並針對視頻中的場景, 給出對應的維修建議. 比如識別到視頻中的電路板有損坏, 並根據電路板週圍的硬件結構, 結合專業知識庫, 直接顯示出損坏原因與操作視頻。如果遇到複雜情況，無法做出判斷，還可通過AR直接上傳視頻，請求更專業的人在線聯繫。
AI云能力擴大
加速商業應用落地
5G能容量超大數據的實時傳輸，AI云的能力在技術與商業應用方便，將會進一步放大。
1.技術上，雲端能力會進一步擴大
未來云與端，將會進一步細化分工。
為什麼會出現如此分工？原因有二：
• 場景化識別，一定是各種信息的處理，一個端不可能處理所有的信息， 方式一定是將信息彙集到雲端，雲端結合各種視覺AI、知識圖譜、語音識別等各種算法，做集中統一處理。
• 端本身容量大小有限。以人臉識別算法為例，一整套高性能的人臉識別算法，從採集、活體檢測、識別，算法大小達到400M。此外，還有其他算法，軟件，人臉底庫，這些放在一塊，勢必會顧此失彼，某一方面需要打折扣。比如現在人臉識別門禁上，行業一般都是容納萬級人臉庫，和存儲大小也是有關係的。
所以，可以預見，雲端的分析能力，將會被進一步放大。
2. 商業上，AI云與各垂直行業系統的結合將會更加緊密
AI本身僅僅是一項技術，如果想要商業落地，讓AI真正帶來價值，勢必需要和各垂直行業系統進行深度整合。
首先，技術上AI云能力的擴大，為各行各業的系統商提供服務，AI云的應用範圍將會更加廣氾。
同時，數據傳輸能力的擴大，能支持數據在多個節點之間來回傳輸，且絲毫不影響用戶體驗。
萬物互聯
視界近在咫尺
• 技術基礎上支持了萬物互聯
在國際電信聯盟(ITU)制定的5G 標準中，定義了5G 未來的三大應用場景，其中一個就是大規模機器通信。每平方米支持100萬個設備單獨接入，讓每個物聯網設備單獨接入網絡成為可能。
• 物聯網設備的增長呈爆發性趨勢
據前瞻產業研究院發布的《2018-2023年中國物聯網行業細分市場需求與投資機會分析報告》初步估算，2017年全球物聯網設備數量達到84億，比2016年的64億增長31%，2020年物聯網設備數量將達到204億。
門禁、儲物櫃、門鎖、家電，不僅一大批傳統的硬件設備通過芯片植入等方式，升級成為物聯網設備，更有一大批像VR、AR、智能穿戴等新型物聯網設備出現，萬物互聯已成必然趨勢。
• 硬件成本的降低
從消費端，可能預見到硬件成本的降低，也會讓物聯網更加普及。之前說過，云與端的分工趨勢更加明顯，如果端集中在檢測採集能力方面，不涉及到太多信息處理能力，不需要太多的存儲，那麼對硬件性能的要求將會大大降低，對應的，硬件成本也會下降。
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5G時代
一場AI與產業的變革
