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1 什么是 5G
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，目前相比 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？
2 视频 AI 的崛起
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(人脸识别人体识别物体识别等), 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, 未来理论上可达 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.
2.1 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。
2.2 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。
3 AI 云能力的扩大
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。
3.1 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：
1 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，最好的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。
2 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。
3.2 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。
4 万物互联
首先，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。
另外，物联网设备的增长，也呈爆发性趋势：
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。
PC、手机、门禁、储物柜、VR、AR，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。
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。
5 总结
5G，给世界带来的变化，绝不仅仅是看视频更快了，更将会带来一场 AI 与产业的变革。人脸识别以及其他视觉 AI 技术，将会大放异彩。
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