对于工程师或技术爱好者来说，现在是一个令人兴奋的时刻。曾经那些被认为只存在于科幻小说的技术正走向科技的主流。
然而，科幻技术的缩影是人工智能(AI)。虽然我们距离会做家务的机器人还有几年的时间，但5G和AI正在帮助我们加速实现它。它们不仅相互促进，而且它们的命运有时也会交织在一起。5G提供了AI需要的基础设施和大量数据，而AI在机器学习的推动下，提供了理解5G复杂性的能力。需要明确的是，5G是一组新技术，而AI则不是。在过去30年中，机器学习创建人工智能所使用的基本算法没有明显的变化。这个概念称为反向传播，相当简单。数据集和与它们相关的预期结果被输入处理器，并输出模式。处理器中输入的数据集和输出越多，生成的模式就越准确。机器学习因海量数据而蓬勃发展，而5G最明显的特征是产生大量数据。延迟
5G与以前的标准相比有一个很大的不同点，就是它有一个内建的延迟规格(目标是1毫秒)。图1是GSMA Intelligence提供的一个依赖于蜂窝网络的各种应用程序的可视化图。其中灰色代表的应用程序不仅需要高带宽和5G所承诺的吞吐量，还有严格的延迟要求。
虽然某些应用程序(如增强现实)需要非常确定且低延迟，但其他应用程序(如流视频和拨打电话)则不需要。提供真正低延迟和高可靠性的通信能力需要对网络流量设定合适的优先级。网络切片
在单个共享物理网络上运行多个完全虚拟化网络，这是网络切片的主要思想，也是目前比较流行的解决方案。例如，工厂可以为连接智能机器和保证工厂设备的延时和可靠性的切片单独付费。或者一个5G连接的汽车可以有一个切片用于自主驾驶和其他关键任务功能，以及一个单独的信息娱乐切片。
关于网络切片的吸引力是没有争议的。在某种程度上，它已经开始推向市场。但是，严重的限制阻碍了网络提供商提供此类服务的能力。目前，网络提供商必须手动配置这些切片。而且，随着5G的到来，网络会变得越来越复杂，设置切片所需的配置也越来越多。AI非常适合这项任务，华为运营商业务集团首席营销官Bob Cai 表示，“智慧”和人工智能将促进网络优化。这样，后端流量将根据设备需求和工程配置设置进行路由。5G和IoT加速了AI的扩展郑州同济妇科医院排名
AI也将出现在5G的其他方面。人工智能在我们与手机的日常互动中发挥了重要作用。语音助手，如Siri，Alexa，和谷歌助理已经使用人工智能来处理我们的请求，并返回他们猜测的最佳答案。但使用过这些工具的人都知道，它们离“完美”还很遥远。英特尔数据中心集团分析和人工智能首席数据科学家Bob Rogers认为5G为这些AI助手提供了它们所缺乏的一种东西——语境意识。与上述其他案例类似，通过访问更多数据，并以比现有LTE网络更快的访问速度，设备能够更好地了解周围环境。当与物联网结合使用时，AI还提供了一些吸引人的好处。随着越来越多的设备连接，很多人类模式的数据可供机器学习利用。从大范围来看，这可能彻底革新医学。医学研究力求在一段时间内跟踪尽可能多的病人，看看哪些生活选择，生活方式，或地点可能会对他们的长期健康产生影响。想象一下，在未来的某一时刻，人们都穿戴智能健康监测器。这些穿戴设备可以对信息进行地理标记、时间戳，然后再将它们发送到云中进行汇总和处理。如果人工智能也可以处理医疗记录，那么不同类型的运动和预期寿命之间的相关性，或者特定的位置和癌症相关性都可以被确定。副作用?
几乎可以肯定，AI可以使蜂窝网络更智能，更高效。AI是否将用于上述其他一些应用还有待商榷。这些新技术的可能性是诱人和可取的。然而，代价可能并不是人们愿意付出的。最近，一场关于用户隐私和如何控制数据的大辩论正在激烈进行。人们对收集我们个人数据的公司存在一定程度的不信任。他们认为该行为的最终结果即使是可取的，但在过程中数据被泄露的可能性也很高。寻找保护个人数据或新业务模式的更好方法，使其能够在不被利用的情况下进行收集，这也是5G要面临的挑战。5G的潜在应用很多，而且很难预测。与其他革命性的技术一样，那些在早期阶段就被期待具有突破性的应用并不总是能够成功的，而那些以前闻所未闻的想法才是让我们所有人都感到惊讶的。