英特尔聚集专家学者研究AIx5G的秘密

如果在一年前，讨论AI和5G之间的关系，很多人会觉得纯属空谈。但现在，你会发现5G和AI的结合正在成为现实。

究竟两者之间会碰撞出怎样的火花？

为了探寻它们之间的聚变关系，英特尔聚集了业界专家学者，抢先对5G和AI的未来进行了一次专家座谈会。这个被称为“THE NEXT下午茶”的座谈会旨在探讨人工智能、自动驾驶、5G等前沿趋势，为产业的未来提供思想动力和实践指引。第一期就聚集了AI和5G领域的多位大咖：东南大学移动通信国家重点实验室主任尤肖虎教授，清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东教授，还有两位在IT和通信领域有多年经验的资深媒体人高飞和刘启诚，以及英特尔中国研究院院长宋继强和中国区通信技术政策和标准总监邹宁，可以说集合了产学研的专家学者和观察者。

从AI+5G，到AIx5G

5G和AI，已经是不可逆的未来，也代表着两种革命，从包括英特尔在内的巨头们大力下注就可见一斑。某种意义上说，5G是万物互联的基础，AI则是实现万物智能的工具。

在英特尔中国研究院院长宋继强看来，5G和AI已经处于进化中，5G网络作为基础设施，已经从为人服务到转变成为物服务，AI也并不是一个单纯的解决方案，而是一个工具。

他认为，如何结合这两个核心技术是可以发挥很大想象空间的事情，两者交汇能形成交替上升的趋势。比如，在灯光秀中被称为“空中烟火”的无人机就是一个很好的案例，得益于强大的计算能力和高可靠的网络，无人机可以构造出群体智能的能力，不只是创造性的表演，也可以应用于搜救、快递等多个领域。

“AI和5G两场革命，不是简单地把它解放，而是能把它盛放，最好能形成一个交替的去上升的一个方式”，宋继强表示。

宋继强坚信AI和5G不只是一个加法，而是乘法，甚至可能是幂次方的关系。因为当AI可以在细微处发挥“自能”作用的时候，再搭配5G，开启云连接，一定可以大开脑洞，产生无限可能性，并且会一步步叠加，形成持续的创新。

但如何从“智能”上升到“自能”，并不是一蹴而就的，这也是英特尔一直在攻克的难题。

今年4月，英特尔首次提出了“自能”的概念，它的定义是：以人为本的世界，人制定规则与愿景，而机器延伸了人、增强了人、解放了人，从而达到“自能”。

东南大学移动通信国家重点实验室主任尤肖虎教授，对英特尔定义的“自能”表达了赞同。尤肖虎同时认为，想要实现真正的网络自能，也只有AIx5G。

在尤肖虎眼中，AI+5G，是考虑怎么样把AI技术用到5G，以解决过去不能解决的问题。

“从通信领域的角度，总是考虑怎样把AI用到5G上，怎么把AI变成5G的幂次方。前提条件是要先把5G搞定，搞不定AI的5G次方就成为一种空中楼阁，所以我们目前所面临的问题是怎么样把AI放在5G的肩膀上，变成它的次方去让它加速，这样才能让网络满足万物互联的需求”，他说。

那么问题来了，如何从现阶段的AI+5G演变为AIx5G？

尤肖虎认为，这就不只是在现有的体系构架上引入AI，而是要考虑真正把体系构架设计成本身具备AI特征的样子，实现自能。真正的自能化的网络应该像人脑一样，去分布式、忽略性的，不用“best effort”，而是够用就好。

对于如何实现5G网络的自能，英特尔中国区通信技术政策和标准总监邹宁总结为三个阶段：

1、运营商需要网络转型，采用软件定义基础架构，让AI的算法发挥作用，根据外部环境自动调整网络的架构；

2、智能化，体现终端方面、不同的网络设备方面，通过一些数据进行训练，产生出供决策的建议；

3、真正自能的阶段。

在邹宁眼中，5G之所以想要AI，不仅仅是因为要实现自能的目标，而是运营商网络复杂度越来越高，运维、网络建设成本都大大增加，数据、用户流量爆炸性增长，现有的网络设备没办法满足用户的数据爆炸，而AI可以部署到5G网络里面不同的端，实现满足本地局部用户需求和网络运维资源管理的不同功能，用AI来做数据分析，就给5G应用带来了无限可能。

没有场景落地，AIx5G就是空谈

AI作为一种通用技术，是数字时代的基础能力，不仅会应用于各行各业，也将优化5G网络，推动5G落地。5G作为新的基础网络设施，不单为人服务，还为物服务，为社会服务。而AI属性的5G网络，则是自能的网络，也就是AIx5G实现的未来。

但是，一旦从商业的应用前景来看，即便AIx5G的潜力再大，如果不能实现应用场景的落地，就是空谈。

在英特尔的未来展望图景中，自动驾驶是一个场景落地的重点。事实上，英特尔在自动驾驶领域，已经拥有了整个行业最大的资产Mobileye，并且快速的完成了从传感器到芯片，甚至是人机交互到深度学习算法的布局，拥有了一套完整的无人驾驶解决方案。

宋继强认为，自动驾驶就是从为人服务到为物服务的一个典型案例，也是AIx5G“自能”革命的突出表现。因为未来无人车就是一个自主设备，有了5G实现的连接，也具备了芯片能力，虽然芯片不是纯计算，但有了AI，就提升了无人车的自主决策，甚至有机会通过其他的设备辅助，既有自主能力又具备自能。

清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东教授表示，5G的网络连接解决了自动驾驶过程中的数据洪流问题，但只有加上AI才能让无人车具备认知能力，5G在自动驾驶中已经有了应用场景的落地，比如自动驾驶测试中的远程安全监控。

事实上，跑在路上的每一辆无人车时刻都在产生大量的数据，也就是英特尔所说的数据洪流。

“这些端对端连接的数据，不能通过手工处理，而是要用自动化的方法处理，就需要人工智能的充分利用。从数据的筛选、优化、过滤到网络设计的灵活化、软件化，都需要人工智能的运用”，邓志东认为。

他同时分析道，人工智能有两层端到端，一层是输入端到输出端，这需要深度学习神经网络，实现检测、分类、感知功能，另一层端到端是边缘端和云端。从后者角度讲，它解决了连接问题。但从自动驾驶的安全性上来看，连接不能是闭环的，一定要实现边缘端的局部自主。这样自动驾驶可实现边缘端和云端的两边同时赋能，既有数据能力十分强大的云端做支撑，又有局部自主计算的边缘端支持。

“5G一定要在人工智能的基础上，解决适用性和自主性的问题，因为它是一个工业性的应用场景，5G的基础加上人工智能，有可能变成6G网络，自动驾驶就会变得更好了”，他总结道。

AIx5G会产生“新物种”吗？

作为一名行业观察者，至顶网总经理兼总编辑高飞认为，AI、5G之间，乘法和加法最大的差别在于是否将创造出一个新物种。他举了两个例子来证明：

1、2003年，英特尔在笔记本里加了无线，推出迅驰笔记本，当时产业内很不屑，认为就是笔记本加了一个无线网卡，但事实证明，笔记本有了无线之后催生了无线办公产业的出现；

2、2007年iPhone诞生，在以往只能通信的电话里加了智能计算，直接催生了一个移动互联网产业。

言外之意，AIx5G的未来，就像笔记本里增添无线网卡、iPhone实现手机的智能计算那样，诞生一系列的新产业，这就是乘法的效应。

通信世界总编辑刘启诚则倾向于关注5G如何服务于垂直行业，爆发出新的业态。尤其是伴随着AI和5G的融合发展，在5G网络成型应用的过程中，未来三到五年之内，会看到更多AIx5G的典型应用场景。不过他认为，杀手级应用从来不是规划出来的，始终要底层技术先行。

宋继强认为AI与5G结合之后，对整个社会都将带来价值，因为机器将产生自我演进的机会，也会催生网络本身自适应能力的要求，这是一个互促式、螺旋式发展的新机会。

显然，单纯去分析AIx5G对某一个领域带来的价值已经过于微观，因为它们之间已经是促进社会进步的双向加速器，即将改变着各行各业的运作逻辑和商业价值。

多年后回望，AIx5G的未来或许就诞生在这次隐秘的小群体互动中。