英特尔提AI×5G：“乘法效应”驱动数字经济未来

在信息通信领域，最热的两个词莫过于5G和AI。

原本两条看似平行的道路，在当下的数据洪流时代，最终实现了历史性地交汇。

5G使得万物互联成为了现实，5G的高带宽、低时延和大连接能力，使得前所未有的智能化场景和体验得以实现；AI则赋予了这张连接一切的网络和被连接的万物新的智能，不仅掀起下一波智能、自能的5G网络浪潮，更将使得智能化的生产和生活无处不在。

在英特尔中国研究院院长宋继强博士看来，5G和AI绝不仅仅是并肩前行，而是将会产生乘法效应，加速智能应用的突破与落地，带来颠覆性的创新机遇。对于英特尔而言，5G与AI的交汇，同样是个历史性机遇，因为英特尔是业界唯一能够在两条战线上提供“端到端”解决方案的领导性厂商。

数据洪流时代：5G与AI的乘法效应

当前，数据洪流汹涌而来，不仅仅是量的爆炸，更是数据形态革命性的变化，以及处理方式的延伸。

据国家发改委的信息显示，2020年中国将成为世界第一数据资源大国，中国的数据总量有望达到8000EB。同时，未来数据的形态从结构化向非结构化，以及不规则维度和定制类型数据不断演进。数据驱动增长和创新，深挖数据富矿，带动经济增值，这预示着巨大的增长机会。宋继强认为，深挖数据的价值，就必须端对端地进行数据处理，而5G和AI则是数据洪流时代的“一体两翼”。

一方面，5G让人工智能设备更加智能。5G所具备的连接能力、交互能力和新的网络架构，能帮助机器更好地理解语境并提升学习能力，使得前所未有的智能化场景和体验得以实现。

人工智能靠的是算力、算法和数据。从前端数据的采集、再到初步的处理再通过网络传到云端服务器，进行进一步分析再返回到前端去做决策，这是一个从终端到云端来回流动的端到端循环。

“每个业务都有独特的应用场景，设备、网络边缘和云端智能同样重要。”宋继强说。5G网络大带宽、低时延的特性，赋予了它能够更快获取附加信息的能力，将有助于AI设备理解它们所处的环境和背景，迅速从错误中学习经验教训，并更好地理解情境，以便准确完成任务，变得更加可靠。

以自动驾驶为例，对于自动驾驶汽车来说，5G无线网络就像氧气一样重要，尤其是为了确保出行安全万无一失。未来，随着AI被嵌入到设备、网络边缘和云，5G将承载和传输海量的人工智能数据，带动从端到端、全面的智能升级，让智能无处不在。

另一方面，人工智能在为5G注入自主优化能力的同时，也为产业链打开了新的成长空间。

英特尔技术专家告诉C114，在未来5G时代，基于数据训练的AI能够通过分析形成精准洞察，自主设计出最能满足商业目标的网络和服务，灵活适应智慧城市、智能制造、医疗、交通等多领域的需求。

”5G网络最大的特性之一就是高度灵活性，可以根据不同的应用场景和业务需求进行网络切片，这就要求5G网络在部署规划、运行维护等方面，具备高度的自动化和智能化，可以进行自动的网络能力编排；如果还是采用传统的网络规划、优化、部署与编排方式，是很难实现的。“

虽然，目前产业链在这方面仍处于积极探索阶段，尚没有成熟的解决方案。不过，该人士同时指出，方向是没有错的。本月，系统设备厂商爱立信就对外宣布，它成功利用机器学习算法升级软银集团在东海(日本地名)地区的无线电接入网络，显著降低电信运营支出，并提高网络性能。据悉，爱立信正大力投资电信行业的机器学习技术，因为电信运营商对自动化网络的需求非常强劲。

不止是设备厂商，运营商也在加速5G和AI的融合。中国移动副总裁李正茂也在日前指出，在网络智能化上，中国移动已经运用人工智能技术来应对现网结构复杂，并取得了良好效果。李正茂认为，随着技术能力的提升和应用规模的扩大，人工智能在网络运营运维领域的巨大潜力将进一步释放。

同步两条战线：端到端凸显实力

正如英特尔中国区总裁杨叙在今年517致辞中所说的，随着世界上出现越来越多能感知周围环境并相互交流的物体，通过5G网络运行的人工智能将至关重要。AI与5G的互促式发展，将会产生乘法效应，加速智能应用的突破与落地，带来颠覆性的创新机遇。

AI与5G的互促式发展，已经成为业界共识。摆在面前的问题，是产业链如何携手，去加速这个过程，让5G和AI发生更多的”化学反应“。

在笔者看来，这正是英特尔所擅长的。因为，英特尔不但是业界唯一一家在5G和AI两条战线上，都拥有完整端到端解决方案的厂商；而且，除了端到端的芯片综合实力，英特尔还对整个生态系统提供开放架构，为合作伙伴提供丰富的工具、先进的算法，扮演着”生态赋能者“的角色。

在5G战线上，英特尔从终端连接、无线技术、核心网、云等层面布局5G，形成端到端的5G解决方案。在5G终端层面，英特尔目前主要布局在基带芯片领域；网络层面，英特尔在关键的FPGA领域已有布局，更是凭借着SDN/NFV与产业界携手加速运营商面向5G的网络转型；在云/数据中心层面，英特尔的智能计算、分布式云资源等也同样具备优势。

因为，对于运营商而言，他们所需要的不仅仅是单纯的5G新空口，或者是一部5G手机，而是一个完整的5G生态，藉此实现网络重构、业务重构和智慧运营。

在AI战线上，英特尔已建立起面向机器学习与深度学习的通用架构，在收购 Nervana 的收购完成后，英特尔将在 AI 软硬件产品方面形成一套更为完整的自有体系。

据宋继强介绍，目前，英特尔拥有部署最为广泛的机器学习平台。英特尔至强融合处理器则能为更高性能的通用机器学习需求提供驱动。在应对更加多元化的需求方面，英特尔推出至强+FPGA 的组合，可用于云端中间层/前端设备的低功耗性能计算。2017年，英特尔还将整合 Nervana 的优势资源，推出专门为深度学习定制的芯片Lake Crest，以适应顶级的神经网络训练性能需求。

除此之外，英特尔在软件层面还为多节点架构提供了多种深度学习的开源软件框架，及推动前后端协同 AI 发展布局的工具和平台，配合硬件芯片平台实现端到端的落地。全栈布局使英特尔最大程度提升了软硬件的兼容能力，以便更好地帮助行业消化在高速发展中产生的差异性。

宋继强认为，在5G和AI的背后，正是英特尔的数据战略——增长的良性循环。5G和AI，则是良性循环战略的双引擎加速器。作为一家数据公司，英特尔就是要通过在5G和AI方面的双重端到端实力，携手合作伙伴和产业生

来源：C114中国通信网