AI+5G:理想丰满 现实骨感

2年前

        在通信领域,整个行业希望能够抓住信息技术跨越前进的“下一跳”机遇,将AI与5G相融,孕育颠覆式的创新。然而理想很丰满现实很骨感,“中学生”阶段的5G与同样稚嫩的AI牵手,必然要经历长时间的磨合。


        智能家居、智能网联、无人驾驶、工业互联网都是通信行业比较看好的5G与AI结合的应用,每一种场景对网络、AI技术的需求都不相同,生态建设方式也不相同。其实这对通信行业是一个巨大的考验,因为在这些生态中,运营商不再是主导,而是要做努力适配这些应用的配合者。


AI理解能力还需进化

        AI在某些局部领域,已经突破了用户体验的门槛,可以提供比较不错的商用效果,但其前提是有稳定可靠、覆盖广泛的网络。AI能力要强,必须把大量的数据放在云上处理,例如升级词库、词汇量,提高多种语言的适配能力。


        现在卖得很火的智能音箱,问答能力就是双向的交互,是一种闭环的交互体验。在这个场景中,除非把语音识别、语意的分析处理和最后的文字转化语音放在前端设备,才可以不依赖网络。但在开放的环境中,就必须依靠网络。AI体验的提高,与网络的关系会越来越紧密。


        AI的智能也需要提高。现在AI的感知层能力提升不错,如语音识别、人脸识别、物体识别,有些已经可以进入商用;但是在像无人驾驶这样更深入的人工智能应用中,就需要在认知层上有突破。感知层可以让我们知道这里有什么,认知层则通过这里有什么向发生了什么、可能会发生什么,从概率上进行预判,从而做应对和决策。这对人工智能在真实生活场景中的应用很重要。


        “例如无人驾驶,分析摄像头数据时,感知层看到前方有一个球,认知层要分析为什么这里会有一个球,球后面是否会跟着人。”英特尔中国研究院院长宋继强说,“无人驾驶要适应开放环境,高可靠性决策就很重要,就需要认知层有突破,如概率计算能够帮助我们根据环境中有什么进行概率预判。”


        其实在已经商用的那些人工智能领域,还有很大提升空间。在日前举办的世界电信和信息社会日大会上,人工智能因素与会议直播揉合:搜狗同传将演讲人发言实时转换为中文和英文,并在会议大屏两侧滚动播出。


        发展中国家工程技术科学院院士钟义信说,搜狗同传的做法很好,但是仔细看同传,不用说英文了,就是中文的转换水平也不理想,这非常典型地表明了现在人工智能理解能力还比较低下,但应当鼓励而不是嘲笑他们,不做永远没有办法提高。


现实客观评估5G网络能力

        首先,5G网络建设不会一蹴而就。中国移动研究院无线与终端技术研究所总工刘光毅认为,和其他网络建设一样,5G网络建设进度也将以合理的方式推进,比如建网初期可以考虑重点区域的连续浅层覆盖。按需建设的方式是一种可行的选择,后续随着终端的普及和业务的发展再逐步扩大规模,同时逐步引入各类型的小基站进行覆盖和容量的扩充,并引入新的频率,逐步打造高中低频高效协同的5G网络。


        其次,5G网络核心能力也要分阶段补齐。在商用方面,3GPP定义了5G三大场景:eMBB、mMTC和URLLC。这三大场景并非在5G到来之后就能立刻变为现实。目前业界在5G第一版本完成的主要是eMBB和URLLC的场景,而大连接、车联网的场景需求还在不断磨合之中,不大可能出现在2018年6月提交的第一阶段5G标准中,而有可能出现在2019年9月提交的5G第二阶段标准中;标准成熟度决定商用进度,正因为如此,在5G商用之初,主要应用的场景也将是eMBB,以及部分URLLC,而非mMTC。


        最后,5G频率较高,对网络规划、建设和优化都将带来挑战。由于5G的首发频段为中频3.5GHz,频段较高导致信号传播损耗和穿透损耗显著高于现有4G网络。为了增强网络覆盖能力并提升网络容量和性能,5G基站要支持大规模天线和大带宽,设备成本、尺寸和重量均有一定增加,对网络规划、建设和优化都将带来挑战。


        这些因素将在5G商用中叠加,对5G能够提供的能力评估越接近实际,对AI+5G可用场景的选择才会越精确。


以应用场景和生态牵引AI+5G

            以自动驾驶为例,汽车一方面可以通过本身配备的传感器和处理器,在终端侧完成自动驾驶所需的部分认知和处理任务,如对刹车系统的检测,以及对周围车辆和行人的侦测;另一方面,自动驾驶还有很多数据需要在云端进行处理,如道路拥挤预警和交通管理。如果5G能在中间提供很好的通信管道,那么就可以帮助在云和端之间取得比较好的平衡。


        边缘计算能够带来好处,但专家认为不能期望短期内迎来商业爆发。大唐移动核心网高级专家李昊说,除了移动边缘计算的标准和技术规范还不成熟外,业务应用的痛点还未真正凸显,真正的产业生态还未形成。


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