一、5g人工智能十大趋势
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
二、ai人工智能的前景及趋势
人工智能（AI）的前景和趋势非常广阔和多样化。以下是几个主要的前景和趋势：
1.智能助手和机器人：AI技术在智能助手和机器人领域的应用越来越广泛，包括智能家居助手（如亚马逊的Alexa和苹果的Siri）、社交媒体机器人和自动驾驶汽车等。
2.机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是AI的核心技术，通过大量的数据和算法训练模型来识别模式和进行预测。这些技术已经在许多领域取得了突破，包括图像识别、自然语言处理和语音识别等。
3.自然语言处理：AI技术在自然语言处理领域的应用正在迅速发展，包括机器翻译、语音识别和智能客服等。随着语言处理模型的不断改进和数据训练的增加，其准确性和实用性也在不断提高。
4.数据分析和决策支持：AI技术在数据分析和决策支持方面具有很大的潜力。通过对大数据的分析和处理，AI可以帮助企业和组织做出更准确和智能的决策，提高工作效率和竞争力。
5.行业应用：AI在各行各业的应用也越来越广泛，包括金融、医疗、零售和制造等。例如，AI可以用于金融风险评估、医疗诊断和预测销售趋势等。随着技术的不断发展和应用案例的不断增加，更多行业将会采用AI技术来改进业务流程和提供更好的产品和服务。
总体而言，AI技术的前景非常广阔，随着技术的进步和应用领域的扩展，我们可以预见AI将在未来的各个方面发挥更重要的作用。然而，同时也需要注意AI技术在伦理、安全和隐私等方面带来的挑战和风险，需要制定相应的法律和道德规范来确保AI的良性发展和应用。
三、ai3.0人工智能读后感
读完AI3.0，我感到对人工智能的发展和应用有了更深入的了解。这本书不仅介绍了人工智能的发展史，还详细阐述了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术的原理和应用场景。
其中，我对于人工智能的分类和表示方法有了更清晰的认识。书中详细介绍了符号人工智能和亚符号人工智能的区别和特点，以及各自的优势和局限。此外，作者还通过多个案例和实例来展示人工智能在实际生活中的应用，让我对人工智能的应用前景有了更深入的认识。
在阅读过程中，我也学到了很多关于人工智能与区块链技术相结合的知识。传统区块链技术已经得到了广泛的应用，但是由于其可扩展性问题，许多传统区块链已经不再适应新兴的工业4.0时代的需求。而AI3.0通过结合区块链和DLT技术，成功实现了数十亿设备的实时连接和调节，为工业4.0时代提供了强大的技术支持。
此外，书中还提到了许多人工智能领域的前沿技术和研究热点，例如自适应学习、可解释性AI、计算机视觉等等。这些技术的研究和应用对于推动人工智能的发展和应用具有重要意义。
总之，读完AI3.0让我对人工智能有了更深入的了解和认识，也让我更加期待人工智能未来的发展前景。我相信在未来的发展中，人工智能将会成为推动人类社会进步的重要力量。
四、什么是人工智能板块
人工智能板块是指在股票市场中，涉及人工智能技术和相关产业的一类股票集合。人工智能板块包括了从硬件设备制造商到软件开发商、数据分析公司等各种企业。这些公司致力于研发和应用人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，用于解决复杂问题和提升工作效率。人工智能板块在近年来受到了广泛关注和投资，因为人工智能被认为是未来科技发展的重要方向，具有巨大的市场潜力。
五、人工智能在生活中的应用前景
1、人工智能这个专业前景是非常不错的，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。软件编程(基础的应用最广泛的语言，随着科技发展，人工智能也有了长足进步，并逐渐走进了千家万户的生活，它不仅方便了人们的衣食住行，很多情况下，也能极大提高信工作效率。
2、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
3、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
4、人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。