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宋继强:5G低时延存挑战 与AI结合是"x"不是"+"

2020/1/13 21:00:19 |  221次阅读 |  来源:网友转载   【已有0条评论】发表评论

宋继强,英特尔中国研究院院长。他于2008年加入英特尔中国研究院,时任清华大学-英特尔先进移动计算中心应用研发总监,是创造英特尔Edison产品原型的核心成员。目前致力于研发基于英特尔技术的智能服务机器人平台。

AI和5G是乘法聚变效应

以数据为纽带,5G和AI正迎来历史性交汇。

两项当今最火热的技术相互融合,是“+”还是“x”?英特尔有着自己的思考。

在其看来,AI与5G两个“因数”互促互进,将产生乘法的倍增效应,加速智能应用的落地,将带来颠覆性的创新。

“这是乘法的聚变效应”,宋继强认为,5G和AI已经达到了转折点,两者都不是限于应用本身,是属于使能的技术,所以叠加是一个乘法聚变效应。

“简言之,AI可以让网络更智能,5G则让AI变得无处不在,可以在设备端、云端甚至边缘”,他预测,未来根据数据的多样性,两者之间的关联可能会发生重大突破。

而结合点就在于数据。“我们认为,数据是纽带,AI的发展主要靠机器学习带动。机器学习擅长什么?是从大量的数据中去发现规律,并且用这个规律处理新的数据,从而产生应用的价值。5G也是为了更好的传输、更好的同步。所以AI和5G之间天然就以数据作为一个纽带”,他认为,如果将更多的数据聚集起来,让AI的算法挖掘更多价值,那将发挥更大作用。

5G低时延仍存在挑战

宋继强表示,5G技术的突破需要进一步去增加更多设备,能同时接入并且用低时延的方式把数据传输到更多地方,“我们已经可以用大通量去让数据传输提高带宽,但是低时延这块仍然存在挑战,而且能够覆盖的范围还不够远,所以这块在软硬件上都需要继续调优”。

同时,数据种类繁多,没有办法预测未来两者将在哪些数据、哪些应用上流行,所以要更多的通过软件可定义的方式去实现更多功能,而不是完全靠硬件。因此,通过软件优化去提供云服务或者边缘计算服务,让其更适配到未来应用的需求,这点也非常重要。

他举例称,在智能驾驶领域,可以观测到各个方向的车辆、行人的运动轨迹,从而做出预测,甚至未来可能发生碰撞的机率。再通过实时的网络传输,把预警信息发送到相关车辆上,实现第一时间警报,以此降低事故率的发生,这就是利用AI能力与5G低时延的实时效果。

杀手级应用需关注可持续性

那么,5G时代中,更大的机遇在于产业端还是消费端呢?

宋继强给出的答案是:两端均存在。对于消费端,例如5G云游戏或5G直播等,用户的体验都能得到大幅提升。在前端提升的同时,也需要挖掘后端的布局,如边缘计算、软硬件分布等,“各个行业都有很大的机会,不局限在消费端”。

“我们现在并不确定哪个行业会最先爆发,但是有很多潜在的应用领域”,他表示,例如自动驾驶,目前中国很多地区都在搭建智能网联车的实验平台,将设备和网络侧的软件一同测试,并寻找问题的解决方案,“如果找的好,可能很快就会推动起来。如果遇到困难,也可能有新的应用抢先发布”。

同时,在5G和AI的相互促进下,杀手级应用可能会出现。比如云游戏、5G游戏、视频直播或交互式视频类应用等,一旦证明对用户有足够强的吸引力,成本也达到了一定规模,便会很快开始扩散。此外还要关注该应用的可持续性和可替代性。

“当下是一个黄金时机,这个机会要抓住,去进行更大胆的尝试。我们并不赌哪个应用一定会成功,但是只有尝试才会发现真正的技术突破点在何处,真正能触发商业蓬勃发展的机会在哪里!”宋继强说道。


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