目前的AI技術與5G有什麼關聯

2021-07-28 20:58:20 字數 5151 閱讀 2733

1樓:邊界有你

ai與5g算是一個‘相輔相成’的關係,對於5g來說, ai技術可以讓5g核心網實現自動化,這項技術將會應用於5g的核心網中,幫助5g核心網實現運營、維護和自動化。因為5g核心網將會以切片的形式呈現出來,數十個甚至上百個切片對於一般的網路來說肯定會是一個無法承受的負荷。

依靠傳統的人工的運維根本無法滿足5g網路切片的建設。這時候,ai技術就能‘大發神威’了,5g網路切片的建設可以以ai為核心,構建一個自動化的運維體系,對網路行為進行精準**、對故障進行自動修復,與此同時還可以實現切片分鐘級,也能實現對網路運營的監控。不僅如此,在未來的5g時代,ai技術還可以通過自主分析形成精準洞察,並設計出最能夠滿足目標的服務,滿足多人,多方面的需求。

由於5g網路將會面向大眾,並帶來更多更豐富的邊緣服務需求,因此多接入邊緣計算(mec)就變成了5g網路的重要技術之一。然而,ai技術在邊緣業務場景智慧化等方面都可以發揮出至關重要的作用,而且ai本身就與類似於資料來源、基站這樣的網路‘神經末梢’更為接近,因此它可以完美地和5g基站、邊緣大資料系統配合。

2樓:功傲煒

從2023年開始,可以算作5g元年了,而ai技術也在蓬勃發展,大家都知道,5g時代的來臨有很多的作用,那麼他對於ai技術的發展有沒有好處呢?他們之間有什麼關係呢?

1、什麼是ai?

經過alphago等里程碑事件的“洗禮”及大量ai公司的落地,人們對ai已經頗為熟悉,但對還未大規模商用的5g其實並不瞭解,因此我們先從人們較為熟悉的ai說起。

從2023年至今,人工智慧歷經三次發展熱潮,從誕生到機器學習再到深度學習。第一次熱潮是在20世紀50年代,神經網路相關基礎理論的提出。第二次熱潮在20世紀80年代初,演算法應用升級。

第三次熱潮從2023年開始,深度學習(深度神經網路)基本理論框架得到了驗證。目前,我們正處在第三波人工智慧浪潮,這次浪潮與以往的最大區別,就是ai已經走出實驗室,落地到各個場景,逐漸應用到各個行業中。

智慧晶片(ai晶片)、深度學習和大資料已成為人工智慧的三大核心要素,分別帶來算力、演算法和資源的突破。其中,高效能智慧晶片作為算力突破要素對人工智慧發展更是舉足輕重。令人欣慰的是,在這一輪人工智慧發展熱潮中,國內也湧現世界頂尖的智慧晶片企業,如寒武紀,極大推動人工智慧算力突破。

目前ai發展也面臨一些困境,簡言之:

(1)依賴雲端。資料傳輸頻寬受限,存在延時問題,實時分析決策受限;

(2)脫離實際的判斷。訓練樣本中情景資訊有限,實際環境中資訊源不足;

(3)速度受限於算力。處理任務時間長,智慧程度待提升。

破解以上困境,5g和智慧晶片大有可為。前兩個困境需要5g來改善,算力瓶頸由智慧晶片提供的算力突破來改善。

3樓:狂人橫刀向天笑

ai 與5g ,可以理解成貨物與道路的關係。最少就現在來看,ai 依然需要網路才能為使用者服務,而 5g 則是 ai 抵達使用者的途徑。道路(行動通訊頻寬)越寬,貨物(人工智慧給出的答案)運送得越快,使用者越滿意。

ai,即人工智慧,是嘗試用計算機來解決那些傳統上只有人能解決的問題,也就是將人的一部分工作交給計算機來做。這些工作一般是指智力領域,例如就某個問題找到答案、根據現狀提出策略、或者綜合考慮複雜狀況之後給出解決方案。它將會減少我們的工作量,讓我們擁有一個無所不知且反應敏捷的助手。

現在常見的人工智慧應用有語音識別、機器自動翻譯、無人駕駛等等。當然,今天的人工智慧還比較原始比較蠢;不過再過幾年,它將會提供更多的幫助。

手機上的語音助手 siri,就是人工智慧的實際案例。基本上,人工智慧都像 siri 那樣執行在伺服器裡,通過網路和我們的個人裝置(電腦、手機、平板等)聯絡。

5g,即第五代行動通訊技術,是下一代行動通訊技術標準。這個標準現在還在研發中,但是它的速度會比現在的 4g 行動通訊網路速度更快,也就是同樣時間裡能傳輸更多的內容。

在很長一段時間裡,我們家用裝置的 ai 可能還不能本地執行,依然需要通過網路去連線伺服器、去獲取資料、去在伺服器上解決問題、再把答案傳回我們裝置。有了更快的傳輸速度,人工智慧會反應更快。

4樓:匿名使用者

5g核心網將ai應用延伸到邊緣

ai與人類處理資訊的方式類似,為了加快處理速度,終端將“聽”和“看”到的海量資訊在邊緣進行一次加工和提煉,然後到ai大腦進行統一處理。

但是受制於體積、功耗和成本,終端的處理能力有限,這些資訊會在邊緣資料中心利用雲端更加強大的計算能力進行處理,再送往ai大腦。

為了帶來更好的業務體驗,5g網路將與應用和雲端更加緊密結合。5g核心網分散式架構完美匹配應用延伸到邊緣的需求,邊緣閘道器將資訊直接**到邊緣應用,幫助ai將應用延伸到邊緣。

自動駕駛就是一個ai的典型應用,將車聯網應用伺服器和閘道器一起部署在邊緣資料中心,隨著車輛的移動,汽車將會從一個邊緣資料中心的服務區域,移動到另外一個邊緣資料中的控制區域。

為了保證服務的連續性,核心網能夠快速自動地與終端和應用之間進行協同,保證在高速的移動過程中資料不丟失,因而自動駕駛車輛能夠實現超低時延(1ms超低時延)的極致體驗。

未來,隨著ai應用被嵌入到裝置、網路邊緣和雲,5g將承載和傳輸海量的人工智慧資料,帶動從端到端、全面的智慧升級,讓智慧無處不在。

5g網路切片為ai打造“私人定製”網路

ai時代多種多樣的應用對網路提出了不同的需求:智慧城市需要海量的連線、智慧交通需要超低的時延、智慧家庭需要超大頻寬。每個ai的應用都需要一個專屬的網路,根據應用需求實時動態地進行調整,滿足快速變化的業務需求。

而5g核心網構建邏輯隔離的網路切片,能提供網路功能和資源按需部署的能力,來滿足未來這些行業多樣化的業務需求,為每個ai的應用打造一個私人定製的網路。

ai讓5g核心網自治

5g為ai技術連線提供了低時延、大頻寬和超大規模連線等極致體驗的能力。ai技術也將應用在5g核心網中,幫助核心網實現運營、運維和執行自動化。

事實上,傳統的建網方式需要半年甚至更長的時間,5g核心網將以切片的形式呈現,在運營商的網路會執行著數十個甚至上百個切片,傳統依靠人工的運維模式完全不能滿足5g網路切片的建設。

英特爾技術專家表示:”5g網路最大的特性之一就是高度靈活性,可以根據不同的應用場景和業務需求進行網路切片,這就要求5g網路在部署規劃、執行維護等方面,具備高度的自動化和智慧化,可以進行自動的網路能力編排;如果還是採用傳統的網路規劃、優化、部署與編排方式,是很難實現的。”

5樓:匿名使用者

5g的大量應用,將徹底革新無人駕駛、數字醫療、vr/ar、智慧城市,智慧家居等眾多物聯網垂直行業,引爆全新的應用場景和商業模式。隨著5g標準和頻譜生態環境統一發展,各個國家都加快了5g商用程序:美、日、韓在2017-2023年進行了5g試驗網部署,將在2023年部署符合5g國際統一標準的裝置;歐洲在2023年開展5g技術試驗;中國在2023年開始5g技術研發試驗,預計在2023年啟動5g商用。

中國5g發展已經進入到全球5g研發的第一陣營,5g的到來將不會遙遠。在英特爾專家看來,5g下的物聯網應用主要會經過三個發展階段:第一個階段是把終端跟網路連線起來,5g的高頻寬、低時延和大連線能力,使得萬物互聯成為了現實。

第二個階段是在終端裝置互聯之後,對整個產業和使用者產生價值,並且隨著時間推移,終端會得以進化,變得越來越聰明。第三個階段則是,當終端裝置發展到海量之後,用人工智慧實現控制和管理。ai賦予了這張連線一切的網路和被連線的萬物新的智慧,不僅掀起下一波智慧的5g網路浪潮,更將使得智慧化的生產和生活無處不在。

事實上,我們會發現人工智慧已經悄然深入到5g各個方面。ai與5g技術深度結合,在十年、二十年甚至更長遠的時間,作為一種基礎設施能力,對人類的生活帶來將更加長遠的變化。ai與5g的互促式發展,也已經成為業界共識,而兩者是如何產生相互影響的呢?

5g核心網將ai應用延伸到邊緣ai與人類處理資訊的方式類似,為了加快處理速度,終端將“聽”和“看”到的海量資訊在邊緣進行一次加工和提煉,然後到ai大腦進行統一處理。但是受制於體積、功耗和成本,終端的處理能力有限,這些資訊會在邊緣資料中心利用雲端更加強大的計算能力進行處理,再送往ai大腦。為了帶來更好的業務體驗,5g網路將與應用和雲端更加緊密結合。

5g核心網分散式架構完美匹配應用延伸到邊緣的需求,邊緣閘道器將資訊直接**到邊緣應用,幫助ai將應用延伸到邊緣。自動駕駛就是一個ai的典型應用,將車聯網應用伺服器和閘道器一起部署在邊緣資料中心,隨著車輛的移動,汽車將會從一個邊緣資料中心的服務區域,移動到另外一個邊緣資料中的控制區域。為了保證服務的連續性,核心網能夠快速自動地與終端和應用之間進行協同,保證在高速的移動過程中資料不丟失,因而自動駕駛車輛能夠實現超低時延(1ms超低時延)的極致體驗。

未來,隨著ai應用被嵌入到裝置、網路邊緣和雲,5g將承載和傳輸海量的人工智慧資料,帶動從端到端、全面的智慧升級,讓智慧無處不在。5g網路切片為ai打造“私人定製”網路ai時代多種多樣的應用對網路提出了不同的需求:智慧城市需要海量的連線、智慧交通需要超低的時延、智慧家庭需要超大頻寬。

每個ai的應用都需要一個專屬的網路,根據應用需求實時動態地進行調整,滿足快速變化的業務需求。而5g核心網構建邏輯隔離的網路切片,能提供網路功能和資源按需部署的能力,來滿足未來這些行業多樣化的業務需求,為每個ai的應用打造一個私人定製的網路。ai讓5g核心網自治5g為ai技術連線提供了低時延、大頻寬和超大規模連線等極致體驗的能力。

ai技術也將應用在5g核心網中,幫助核心網實現運營、運維和執行自動化。事實上,傳統的建網方式需要半年甚至更長的時間,5g核心網將以切片的形式呈現,在運營商的網路會執行著數十個甚至上百個切片,傳統依靠人工的運維模式完全不能滿足5g網路切片的建設。英特爾技術專家表示:

”5g網路最大的特性之一就是高度靈活性,可以根據不同的應用場景和業務需求進行網路切片,這就要求5g網路在部署規劃、執行維護等方面,具備高度的自動化和智慧化,可以進行自動的網路能力編排;如果還是採用傳統的網路規劃、優化、部署與編排方式,是很難實現的。”因此,5g網路切片的建設,是以ai為核心構建一個自動化的運維體系,實現對網路執行狀態進行實時監控,對網路行為進行精準**、對故障進行自動恢復,並且可以實現切片分鐘級上線,滿足快速變化的市場需求。不僅如此,ai在為5g注入自知能力的同時,也為產業鏈開啟了新的成長空間。

在未來5g時代,基於資料訓練的ai能夠通過分析形成精準洞察,自主設計出最能滿足商業目標的網路和服務,靈活適應智慧城市、智慧製造、醫療、交通等多領域的需求。雖然,目前產業鏈在這方面仍處於積極探索階段,尚沒有成熟的解決方案。不過,這個方向並沒有錯,從實際應用來看,電信運營商對自動化網路的需求非常強勁。

隨著技術能力的提升和應用規模的擴大,ai在5g網路運營運維領域的巨大潛力將進一步釋放。5g是基礎設施,就像資訊高速公路一樣,它為海量的資料和資訊的傳遞提供了可能性,同時,也帶來了更高效的傳輸速率;而人工智慧,不僅僅是雲端的大腦,也是能夠完成學習和進化到的神經網路,成為人類智慧的延伸。5g和ai的並肩前行,攜手創造我們的明天。

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