5G和人工智能到底是什么樣的關系

萬物智聯(lián)的5G時代即將到來，從今年5月開始，網(wǎng)易科技重磅打造“5G+訪談”，邀請行業(yè)內大咖共話5G，探討“5G+”時代的機遇和挑戰(zhàn)。網(wǎng)易科技將通過專業(yè)視角持續(xù)為大家?guī)?G最前沿的報道。

第8期訪談，網(wǎng)易科技對話英特爾中國研究院院長宋繼強，在融合聚變的超異構時代，他為我們詳細闡述了AIx5G的歷史機遇。

“AI和5G是兩場技術變革的歷史性機遇”。

宋繼強認為AI不是加5G而是乘，他們創(chuàng)新性的提出AIx5G的概念，在詳解概念之前，他為我們回顧了AI計算的發(fā)展史。

“計算在過去50年不斷的演進，一直到現(xiàn)在，摩爾定律仍然在發(fā)揮作用，從2012年開始，ImageNet讓我們看到有些算法超越人的能力，這是證明潛力的過程；2016年通過AlphaGo，我們開始嘗試實用化，探索AI能不能用在我們的某些實際場合里，以可控的成本，可控的時間代價，可控的功耗做事。而現(xiàn)在，我們到了AI技術結合很多產業(yè)去做規(guī)?；蛯崿F(xiàn)商用的時代。”

但在宋繼強看來，目前4G其實并不能完美的支持大量的設備都去用人工智能，而5GxAI會給我們帶來顛覆性的改變。如果5G可以給我們帶來高帶寬、低延遲、又可控經(jīng)濟成本，那整個端到云將充滿想象。

具體而言，5G帶來的好處首先在邊緣計算，我們可以把計算和存儲的能力往前推，推到接入網(wǎng)；其次是利用云端只監(jiān)控智能設備的運行情況，如果有足夠的資源和能力，我可以預先模擬、規(guī)劃，做超實時預測?！霸谡鎸嵤澜缬幸惶紫到y(tǒng)運行，在虛擬世界里有一套，或者多套系統(tǒng)運行，這也是一個嶄新計算范式?！?/p>

5G為人工智能帶來的益處顯而易見，那AI又給5G帶來什么好處呢？

宋繼強告訴網(wǎng)易智能，世界上將有500億智能設備在2020年會接入互聯(lián)網(wǎng)，包括智慧城市、自動駕駛、智能音箱等等人類在生活中的智能場景，這會產生大量的數(shù)據(jù)，但這個時候的模型優(yōu)化，靠的更多的將是AI算法。

與此同時，宋繼強談到，隨著計算加速需求的變化，終端、邊緣還有云，它們對計算加速的性能、功耗、實時性、成本、芯片的尺寸大小都有不同的要求，傳統(tǒng)異構計算并不能滿足現(xiàn)在計算的要求，這個時候我們就需要超異構計算。

“超異構計算有傳統(tǒng)計算的好處，又要避免原來的劣勢，一是跟板級設計一樣，有多功能多架構的芯片，處理不同的運算負載，并完成加速；二是能非常好封裝在一個芯片里，不是在板級，在封裝層設計先進的技術，把帶寬放大，但是功耗降低，體積降小，這是封裝集成技術。三是給更復雜的超異構的模式，對于軟件開發(fā)人員，它們的工作應該更加簡單。”

宋繼強還談及英特爾超異構計算愿景，希望提供多樣化的標量、矢量、矩陣和空間架構組合，以制程技術進行設計，由內存層級結構提供支持，通過封裝集成到系統(tǒng)中，使用光速互連進行超大規(guī)模部署，提供統(tǒng)一的軟件開發(fā)接口以及安全功能。

以下為對話宋繼強部分精選內容：

問：我們應該怎樣更好的理解AI乘5G，而不是之前的加法？

宋繼強：假如我們可以在10毫秒之內調用到網(wǎng)絡上計算或存儲資源的話，實際本地可以有更大的計算能力、更強的存儲，或者是處理某些特定應用，我們就可以做更多的事情。

舉一個具體的例子：大家都熟悉交通路口，交通路口上有一圈攝像頭，攝像頭加了網(wǎng)絡，各自把自己的數(shù)據(jù)往“云”上送，做一些監(jiān)控功能，這實際上就是簡單的“+”，什么是“×”？假如我利用在交通路口的邊緣計算能力，比如每個方向兩個，一圈有八個，這八個攝像頭的數(shù)據(jù)，原來只看自己一個方向，但我同時有了這八個數(shù)據(jù)，就可以通過AI算法、視頻融合、三維重新建模的方法，把整個十字路口做一個虛擬化的建模，而且是實時的。

好處在于這樣的系統(tǒng)，可以給各個方向來的車一個提示，哪兒有車會來，假使他現(xiàn)在的視線被一個大巴或者什么擋住，他也可以知道什么地方有潛在的碰撞危險。

問：您談到Alx5G是歷史性的交匯，從整個產業(yè)的角度，您覺得“產、官、學、研”應該各自發(fā)揮什么作用，讓技術發(fā)展更進一步？

宋繼強：底層技術突破是一個產生變革的基礎可能性。官方可以引導底下這些分散的力量去解決大問題，所以他們可以去定義一些關鍵的場景，比如：有數(shù)據(jù)的、算力的，可以往這一塊去做。我們國家已經(jīng)有這樣的動作，比如定義出AI落地的領域——自動駕駛、智能制造、智能語音，這有不同的企業(yè)牽頭去做。

不過，企業(yè)牽頭做的時候，怎樣形成好的激勵和引導機制，如何讓企業(yè)和學術界融合，還是存在挑戰(zhàn)的。

問：之前講5G+，您提出5G“X” ，這其中5G“X”哪個場景是您關注和看好的？

宋繼強：場景太多了，比如智慧的農業(yè)、林業(yè)，還有低成本的智慧教育、醫(yī)療，如果有5G這種很便宜的基站，你可以很容易的把網(wǎng)絡能力延伸到更大的層面，然后去把原來只是受限于網(wǎng)絡覆蓋面而不能觸及的這些業(yè)務觸及起來。

醫(yī)療、教育、農業(yè)、林業(yè)，這些都是5G可以非常好去激發(fā)的，但原來已經(jīng)可以靠智能手機做的比較好的那些當然不會太感覺到，因為那些只是加快了網(wǎng)速而已。

問：您覺得影響人工智能普及的主要挑戰(zhàn)是什么？

宋繼強：現(xiàn)在的挑戰(zhàn)我覺得還是把現(xiàn)在已經(jīng)比較可用，而且又便宜的技術，看看能夠怎么用在一些場景里面，讓實際的商業(yè)客戶可以看到收益，這個是比較重要。

或者你能不能直接催生一個商業(yè)模式，就像“無人零售”是不是可以通過直接降成本，直接提高支付效率和門店運營的效率；或者工業(yè)場所是不是就可以用技術做快速分揀的業(yè)務，甚至可以讓機器人布成流水線直接做事，就是要把它放在實際場景看，是不是能夠減員增效，創(chuàng)造新的商業(yè)模式。

第二個，學術界是給你看到了AI的一些好處，同時也指出了AI的一些缺點。比如：容易出現(xiàn)攻擊，給錯誤的數(shù)據(jù)就會出現(xiàn)錯誤的缺點。這些是產業(yè)要密切關注的，你只看到它的好處而沒有去多了解它的負面，然后就著急的想應用在一些Critical的場景，可能會產生一些負面效應，導致民眾、消費者對AI的信心下降，這是一個比較危險的地方。所以其實就是什么呢？一是，要從經(jīng)濟的角度來看，怎么把AI技術放進去。第二，管控好它的風險，這個風險必須讓企業(yè)界真的知道。作為一個產品，你就不能講只有95%的可靠性。

問：您對哪個行業(yè)的普及相對比較樂觀？

宋繼強：第一，可能是在智慧工廠里面，比如原來人檢測，人累了就會出錯，但現(xiàn)在機器檢測快速提高效率、成本也降低了。第二，在醫(yī)療領域，對于某些疾病，通過機器識別去看片，效果可能比人看得好，因為它匯聚了完整的知識。第三，在智慧零售領域；第四，還有金融領域。