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本文目录
5g人工智能十大趋势
趋势一
Covid-19疫情并未影响5G里程碑
在某些情况下加速了5G发展
当前，越来越多的企业在疫情中意识到数字化转型的重要性。刘鸿指出，疫情期间，连接的重要性得到凸显。远程办公、远程教育、家庭成员沟通、其他日常生活均在线化进行。数字化疫情防护和防疫大数据的高频率使用，进一步加速了5G的发展。
目前，全球共建设169个5G商用网络，生产了500多款5G商用终端，产生3.4亿条5G连接，全球5G人口覆盖率已经达到15%。5G的发展实际上比4G发展还要快。
趋势二
5G已成为网络部署的主角
但4G仍有发展空间
5G现在已经成为网络部署的主力，预计2021-2025年运营商将投入9000亿美元建设网络，其中80%投向5G，北美、欧洲和中国的5G投资占比更高，4G连接占比将在2023年达到峰值。
未来随着5G连接数占比的增加，4G的连接数占比会逐步下降。
趋势三
中国5G发展举世瞩目
5G用户渗透率遥遥领先
在5G基础设施建设中，中国5G发展举世瞩目，5G用户渗透率遥遥领先。2021年第一季度5G用户渗透率已经达到17%，第二季度已经到23%，超过了其他国家和地区的水平。
同时，中国在5G网络规模、用户规模、终端的出货量、应用的多样性等各个方面都站上了全世界的最前线。
趋势四
5G基本得到消费者认可
大多数消费者愿意升级到5G
5G的用户渗透率之高足以说明5G其实已经得到了消费者的认可。GSMA调研发现，67%的消费者认为5G达到了或者超过了他们的期望。
5GtoC已经基本获得成功，运营商更愿意用5G而不是4G来重耕原有频率，用户也愿意尽快切换到5G服务。随着5G网络覆盖提升以及5G终端的日趋多样化，5G的杀手级应用一定会很快出现。
趋势五
毫米波仍是关注热点
得到大量终端支持
5G不仅仅是更快的4G技术。刘鸿表示，在5G第一阶段的部署已经基本完成的情况下，毫米波成为技术关注的热点。5G毫米波有六大技术优势和三大应用场景，六大技术优势包括频率资源丰富、带宽极大、易于波束赋形技术相结合、可实现极低时延、可支持密度小区部署、可进行高精度定位、设备集成度高等。三大应用场景有室内外交通枢纽、场馆等热点；家庭和写字楼的无线宽带接入；行业应用，特别是工业互联网。
2021年发布的智能手机中支持毫米波技术的设备将超100种，相较于去年有近10倍增长，并且支持毫米波的FWACPEs设备也将超50种。
趋势六
5GtoB开始商用
但规模化之路仍充满挑战
2020年是5GtoB的商用元年，全球的运营商都非常重视5GtoB的发展。超过20个行业部署5G示范应用，如煤矿、钢铁、港口、制造等，全球运营商签署了超过1000个5G行业应用合同。
但5GtoB这条路还面临如何规模化发展的问题。在垂直行业的客户看来，5G和他们现有技术的整合、5G网络和终端成本，以及他们对5G网络的本身的安全和隐私保护是有所担忧的。5GtoB市场亟需一个可以规模化复制的低成本、灵活部署、快速收益的杀手级应用。
刘鸿指出，5GtoB要实现规模商用，不仅需要构筑好端到端的行业应用解决方案及服务流程，还需要建设生态圈，让不同行业、不同领域的企业代表和专家能够坐在一起，共同探讨和定义场景需求、开发解决方案并实现互联互通。这些断点靠任何一方是无法解决的，需要全行业共同应对。
趋势七
5GSA步伐明显加快
被公认为5GtoB业务的基本设施
在5GtoB的道路上，SA网络的建设非常关键。可喜的是，全球已有超过90家运营商计划在近期部署5GSA的网络，很多运营商认同要跳过NSA直接开启SA网络部署，被公认为5GtoB业务的基本设施。全球5GSA终端的占比达到一半左右。
中国建成了全球最大的5GSA网络，并要求终端支持5GSA，将能够大大满足5GtoB的需求，处于领导地位。
趋势八
企业专网成为5GtoB的重要产品形态
企业专网现在已经成为5GtoB重要的产品形态，全球有60%的运营商是有五十个以上的5G专网的部署。同时，运营商除了给企业部署5G专网，运营商还准备提供代维护、安全增强、集成等服务，从5GtoB中能够获得更多的收入。
刘鸿表示，如果企业希望建设物理专网，从商业模式、企业个性化需求和安全角度出发，由运营商建设的5G行业专网，无论对企业运营商还是其他客户来说，都可能是最佳选择。因为，如果依靠运营商建设行业专网，运营商完全能够按照企业的需求进行规划和建设、管理和维护，并满足性能指标、可靠性指标等企业提出的各种个性化指标要求，而企业也可以通过开放接口和开放的网络能力参与网络的配置、监控管理和运行。
趋势九
公有云逐渐得到运营商青睐
与之合作成为重要选项
在5G商用部署过程中，需要将行业应用的核心模块集成到云计算平台上去，并通过云服务商的AI、云编排、机器学习等IT能力的开放加速5G行业应用的创新和落地，从而通过为传统企业在设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行数字化变革提供服务能力的过程中实现5G技术的商业化变现。
5G业务的盈利模式将从流量变现转变为服务变现，通信运营商唯有通过与云服务商的深度合作才能加速这一变现进程。刘鸿指出，随着越来越多的通信运营商与公有云巨头展开合作，将5G网络与第三方的公有云进行深度融合，全球的5G行业将迎来一个开创性的转变。最近AT&T与微软Azure的合作也将给行业带来更多的参考和研究价值。
趋势十
绿色节能创新方案不断涌现
可持续发展被提上议事日程
5G网络部署如何绿色节能越来越重要，网络终端和云服务方面都涌现出很多绿色节能创新方案，特别是应用了人工智能的技术来进行这些绿色节能。
可持续发展被提上日称，GSMA发出了绿色节能倡议，得到运营商的响应，制定了在未来的一段时间里面减少碳排放，增加绿色节能这方面的投入的一些具体的指标。刘鸿最后表示，5GtoC基本成功，5GtoB走向商用。希望在2023年的时候5G连接数能够达到十亿。
人工智能未来十大趋势
1.信息调查
人工智能可以选择理解人类无法理解的信息中的意图，这使公司能够精准找到商品客户。人工智能拥有特殊能力，能够收集和处理大量信息，这使人工智能成为改变银行业的理想选择。不断发展的人工意识能力使其能够分解大量与货币相关的信息，从而在金融交易等领域做出有先见之明的选择。
2.医疗服务改革
人工智能有望在2020年重新设计和改善人类服务行业的运行方式。我们期望人工智能能够分析各种疾病的副作用，创建各种医疗程序。它还将搜寻癌症的迹象。此外，人工智能增强了人类服务专家的能力，使其更有可能理解被看护人员的日常示例和要求。人工智能可以为生活健康提供更好的指导和支持。
3.对人类思维的代替作用
人工智能也有望替代对人体有害的工作，例如炸药的设置、高楼大厦的维护、焊接等。发展人工智能的感知是信息技术中最高级的部分，因为人工智能软件是最终的归宿。人工智能的前景在于，机器人并不仅仅完成全部实质性工作，实际上还可以完成推理任务。
4.情感对话助手
虚拟助手体现了人工智能掌握人类情感的程度。人工智能可以理解设置的重要性并做出明智的决策。一般来说，考虑到这一点，热情机器人的存在很合理，将在以后变成现实。而且，随着机器人变得越来越理性，客户期望热情的知识和体现力也随之增加。人工智能使情感机器人能够模仿人的表情，它们的帮助越来越大，给予即时支持、易于聊天并且随时都可以访问。
5.安全保障
人工智能在数字安全中的发展潜力将保证在未来终止黑客行为。当今数据丢失率越来越高。尽管有识别程序保障，但事实证明，它们在控制数据泄漏方面无能为力。人工智能可以改变这些问题，且能力惊人。新的人工智能程序可以节省很多时间，因为它的“精力”集中在最有可能出现误报的情况下。
6.先进的生物识别软件
包括面部识别功能在内的手机iPhonex的发布直接展现了人工智能的最前沿成果。州政府以及国安局利用它来寻找诈骗犯并识别居民。的确，将来可以通过人工智能确定一个人是否受到创伤或感到愤怒。到2020年，这一创新技术的可靠性和精准度得到提高，从而得以扩展。
7.科学的量子飞跃
人工智能在科学领域的应用最广。将来承担更多工作量的可能不再只是思维的创造力。人工智能正在广泛的科学领域中大获成功、不断进步。随着人形机器研究者Eve的开发，人工智能有潜力在科学领域大展宏图，而不仅仅是作为科学的一部分。
8.环境变化的遏制
人工智能将帮助人类应对环境变化的影响、保护地球。人工智能可以在自动框架内根据其感知的内容检测环境、分析、发现和执行。通过提高对极端气候现象的预测水平，人工智能可以帮助人们防范即将到来的危险。到2020年，人工智能将更具前瞻性，帮助政府制定一个有教育意义的环境战略，使政府能够为变化做好准备，并可能提示哪些地区可以扭转环境变化的某些影响。
9.运输自动化
自动驾驶汽车刚刚进入市场。如今，我们已经看到由于人为错误或机器故障而在运输过程中发生的不幸事件。通常，人工智能发展的任何进步都会有所帮助；对于这些意外事件的检测将很快被视为一大胜利。各集团争先制造第一个工业上实用的自动驾驶汽车，说明这方面已经取得了进展。此外，还创建了人工智能软件来屏蔽来自遥远地区的火车，有助于在发生撞车事故之前进行预测。
10.广告事业
人工智能可以展示对于每一种商业盈利可能性的专业调查，因此可以应用在风险投资和广告中。人工智能可以提升报价和广告协会的有效性，其重点将放在提高转化率和交易上。通过面部识别进行特定的促销，加之有关客户及其行为的信息可以使公司获得更多的收入和利润。
人工智能时代人类将何去何从
人工智能时代，什么将都不用人类付钱工作的话，除非是一定要人工做的，不然的话全都由机器人代工人类买东西，再不要付钱了，房子也会有人自由分配。
人工智能前景和现状
人工智能的前景很不错。
人工智能行业目前正在迅速发展。近年来，深度学习技术的出现使得自然语言处理、计算机视觉等应用得到了显著提升。在自然语言处理领域，深度学习技术已经取得了很多突破性进展，如语音识别、机器翻译、自然语言理解等。在计算机视觉领域，深度学习技术也取得了很多成果，如图像分类、目标检测、实时视频分析等。
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