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什么是5G
回顾历史展望未来
5G 是指第五代移动通信技术，它相比4G网络在数据传输速度、容量和延迟方面都有很大的飞跃。
在国际电信联盟(ITU)制定的5G 标准中，定义了5G 未来的三大应用场景：增强移动带宽(eMBB)、低时延高可靠通信(uRLLC)和大规模机器通信(mMTC)。说人话，就是：
• 高速率：未来理论上10Gbps 的通讯速率，相比4G提升了约100倍
• 低延时：1ms的超低延时，相比于4G网络小于50ms的延时，再次降低了一个数量级
• 广连接：每平方公里100万个设备接入，这也让每个物联网设备单独接入网络成为可能
纵观历史，几乎每10年，通信网络就会发生一次变革迭代，而每一次迭代，都对整个科技产生深远影响。当下，AI与5G不期而至，未来的十年，两者的结合，会带来怎样的变化？
视频AI崛起
5G赋能视频AI跨入新蓝海
首先，可以预见的是视频AI的崛起。
现在，视觉AI的主旋律依然是图片AI。对于视频流，主要的处理流程也一般是，硬件终端先采集视频流中的目标对象(人脸\人体\物体等), 然后将采集下来的图片进行压缩送至云端进行进一步的识别、比对、存储、传输，而并非一次性将整个视频传输至云端进行识别。
为什么要这么做?一个很重要的原因,就在于带宽的限制. 举一个H5活体检测的例子: 有些情况下, 必须要本地端上传一段视频, 然后送至云端进行活体检测, 而一段3s左右的短视频, 中间网络传输的时间要5s, 而这5s的传输时间, 就让用户体验非常差, 用户流失率很高. 本质上的原因,也就是网络带宽的限制, 达不到实时反馈的效果.
5G环境下, 理论上10G的带宽，视频流传输的壁垒将被打破，前不久北邮学生实测5G速度，下载速度达700MB/S
届时, 前端采集的不再仅仅是单张图片,而是包含更多场景化信息的视频.在云识客看来, 视觉AI将会突破个体识别的范畴,进入到以视频为载体的场景识别的时代.
来看看代表型的场景识别: AR协同 自动驾驶.
1.自动驾驶
未来的自动驾驶，将是基于车路协同的自动驾驶。路上的摄像头采集整体环境信息，车载摄像头采集车与车之间的距离速度等信息，从而达到车路协同。另外，高精度地图的实时传导，高速状态下反馈信息的及时传达，都离不开5G。4G 网络下，时速100 公里的汽车，从发现障碍到启动制动系统仍需要移动1.4 米；而在5G 时代，该距离缩短到2.8 厘米。
2. AR协同
5G时代下, AR借助AI, 将实现强大的感知、环境识别与协同能力。来看下如下场景：
在一个工厂中, 维修工带着AR眼镜.AR采集实时视频流, 并传输至云端, 云端分析视频中的环境与目标,并针对视频中的场景, 给出对应的维修建议. 比如识别到视频中的电路板有损坏, 并根据电路板周围的硬件结构, 结合专业知识库, 直接显示出损坏原因与操作视频。如果遇到复杂情况，无法做出判断，还可通过AR直接上传视频，请求更专业的人在线联系。
AI云能力扩大
加速商业应用落地
5G能容量超大数据的实时传输，AI云的能力在技术与商业应用方便，将会进一步放大。
1.技术上，云端能力会进一步扩大
未来云与端，将会进一步细化分工。
为什么会出现如此分工？原因有二：
• 场景化识别，一定是各种信息的处理，一个端不可能处理所有的信息， 方式一定是将信息汇集到云端，云端结合各种视觉AI、知识图谱、语音识别等各种算法，做集中统一处理。
• 端本身容量大小有限。以人脸识别算法为例，一整套高性能的人脸识别算法，从采集、活体检测、识别，算法大小达到400M。此外，还有其他算法，软件，人脸底库，这些放在一块，势必会顾此失彼，某一方面需要打折扣。比如现在人脸识别门禁上，行业一般都是容纳万级人脸库，和存储大小也是有关系的。
所以，可以预见，云端的分析能力，将会被进一步放大。
2. 商业上，AI云与各垂直行业系统的结合将会更加紧密
AI本身仅仅是一项技术，如果想要商业落地，让AI真正带来价值，势必需要和各垂直行业系统进行深度整合。
首先，技术上AI云能力的扩大，为各行各业的系统商提供服务，AI云的应用范围将会更加广泛。
同时，数据传输能力的扩大，能支持数据在多个节点之间来回传输，且丝毫不影响用户体验。
万物互联
视界近在咫尺
• 技术基础上支持了万物互联
在国际电信联盟(ITU)制定的5G 标准中，定义了5G 未来的三大应用场景，其中一个就是大规模机器通信。每平方米支持100万个设备单独接入，让每个物联网设备单独接入网络成为可能。
• 物联网设备的增长呈爆发性趋势
据前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》初步估算，2017年全球物联网设备数量达到84亿，比2016年的64亿增长31%，2020年物联网设备数量将达到204亿。
门禁、储物柜、门锁、家电，不仅一大批传统的硬件设备通过芯片植入等方式，升级成为物联网设备，更有一大批像VR、AR、智能穿戴等新型物联网设备出现，万物互联已成必然趋势。
• 硬件成本的降低
从消费端，可能预见到硬件成本的降低，也会让物联网更加普及。之前说过，云与端的分工趋势更加明显，如果端集中在检测采集能力方面，不涉及到太多信息处理能力，不需要太多的存储，那么对硬件性能的要求将会大大降低，对应的，硬件成本也会下降。
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5G时代
一场AI与产业的变革
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