5G

2024年，将立即推出“商业使用5G-A”和“进入航站楼的第一年”。在政策指导，创新技术和在市场中驱动的综合影响下，5G-A和AI的深层整合将继续更深，更实用。目前，我国家的5G-A网络涵盖了300多个城市，拥有超过3000万包装用户，支持5G-A的终端数量超过1亿。同时，融合过程面临着挑战，例如语言一致性和不均匀标准的难度。最近，许多行业访问者访问了人民会议，该会议探讨了当前的状况，机会和方式，使技术从沟通，人工智能，运营商和优先vendorsn等各种观点中融合。在谈话中，嘉宾说，目前5G-A和AI的整合进入了成功的巨大阶段，并在网络构建方面取得了惊人的成果，TECHNOLOGY应用程序和方案实施。同时，创建了智能机器人的新应用程序，例如智能终端和GEM。将来，它将在工业，运输，医疗服务等领域具有巨大的潜力，但是工业链中的所有合作伙伴仍然需要共同解决技术和生态问题。突破：显示许多领域的集成成就。目前，5G-A和AI的集成已经逃离了最初的“反复试验和错误时期”，并在网络构建，运行和优化维护，消费经验以及与行业合作的四个尺寸方面取得了突破。这四位客人分享了他们领域的特定成就。作为综合开发的“基础”，大型网络建设开发为AI应用程序提供了基本支持。 TD行业联盟秘书长Yang Hua提供关键数据。国内5G-A基站的数量超过600,000，覆盖了300多个城市。超过30个城市已经推出了独家服务包，并且已商业化了“双重10千兆”功能，并实施了诸如集成柔性和智能时间表之类的主要技术。 “这些基础架构激活5G-A从'技术概念'变为“可用网络”，该网络为AI应用程序提供稳定的连接支持。”在网络操作的水平上，AI加强将显着提高效率。中国移动集团首席专家刘广伊（Liu guangyi）介绍了中国移动和华为以及其他合作伙伴在整个网络过程中嵌入了200多个AI应用程序场景：“维修，携带者关闭和其他操作是自动的，10086个语音服务是完全AI的接收；寄出85％本地终端的Truction成本，有70％的新终端支持AI；与AI网络的关系已增加了近1000倍。 “现在，人们和人工智能之间的对话时间已经超过了微信的交流，消费者的应用程序已经从'任务''转变为'day -day'。”杨华补充说：“大众在大规模生产中制造了AI芯片5G-A手机，运营商的费用已从“交通账单”转移到“服务权的变化”，这更好地满足了细分市场的需求。”除了在基础设施和运营水平上的成就外，AI应用的疼痛点还逐渐破裂，并获得5G-A支持。智能研究所机器人实验室主任北京一般人造Marasi Liu Hangxin说：“用户认为'AI不够聪明'，而基本的是“决策背景”，而5G-A可以实时填充多模式数据的数据，使AI获得了完整的决策基础。或例如，家用机器人可以通过5G-A传输机械状态，并且可以将障碍物的运动转变为障碍物的运动，而不是5G-A的机械性能，并且可以在机械上转变运动中运动中运动的运动，而不是机械上的障碍物上的障碍物上的障碍。程序。 “场景：多场促进了新的融合潜力。通过双向加强“ AI的“连接”连接”从工业生产到家庭生活，从运输到医疗服务，许多领域的场景继续出现。“战场”的“战场”为5G-A和AI重新塑造了生产模型，以及最重要的效果。 80,000平方米的工厂区域，5G-A将整个过程连接到该过程，AI优化了该过程，生产效率提高了86％，并且在消费和情况下，缺陷率低于十分之一。主页，集成技术使其更接近自然需求的“智能接触”，并逐渐改变生活。 Cao Ming以智能玩具的创新应用为例，并说：“如今，许多玩具制造商已经通过AI中的建造产品推出了产品。这种类型的玩具可以与儿童交谈和学习指南。” CAO介绍的AI应用程序还鼓励在一定程度上提高学习效率。 Liu Hangxin专注于多末端适应的实际需求，并增加了技术实施的基本细节：“将来，家庭机器人具有不同的形式，5G-A可以是'翻译人员'，从而将AI的“块”指令转换为实施各种机器人的数据以确保准确的操作。”此外，运输和医疗服务等行业还使用5G-A和AI集成来转移到“车辆合作”的新阶段，并提供了解决不平等问题的新途径WI医疗资源。杨华给出了一个例子：“藏族地区的远程医疗系统取决于5G-A数据传递和AI辅助诊断，以减轻资源不平等。基层，但5G-A优化“计算功率负载”以扩大机器人电池电池的寿命，以超过1小时的范围。尽管5G-A和AI集成取得了惊人的成果，从“技术成功”到“规模实施”，但它仍然必须克服许多挑战，例如需求多样性，超出同步的技术以及生态地位。 by Liu Guangyi: "Remote robots need 200mbps in the flow, and smart meters only need low bandwidth, and three parties need to determine the demand standards."The delay of human-computer contact is 400-650 milliseconds, and increasing bandwidth growth rate is 3 times downstream, promoting the cooperation of the end-management cloud. “刘hangxin相信：” AI数据协调立场需要概述ARDS，以解决与格式不兼容格式和医疗数据不一致的问题。杨华说：“网络适应能力不足是另一个重大挑战。”“需要剥夺网络的AI发动机。华为的特工解决方案达到了30％的效率结合。中国电信电信的智能计算委员会的智能计算也使人们的智能委员会的支持也降低了秒数的发展，并构成了秒数的发展。工业创新的活力。 Liu Guangyi说：“说：“说缺乏网络呼叫渠道的中小型企业。建议建立一个开放平台，以允许开发人员直接使用低晶格和其他功能。”杨华建议：“我们需要'需求牵引力'技术，如果行业需要较高的可靠性AI，并优化反互动，则需要进行较高的侵犯，并且需要使用较高的AI级别的AI级别，并且需要使用较高的AI级别。d。 “刘hangxin介绍了：”北京通用人工智能研究所正在RaisingAho操作员进行测试场景，例如“远程机器人远程操作”和“无人土地巡逻机器人”。它希望使用技术重复与生态合作将AI真正地从“实验室”转移到“ -Sun -day -Day -Day Life”，并成为每个人都可以达成的服务。 “ Cao Ming分享了华为的未来计划：“我们将围绕'1+5+X'方向促进生态构建。 “ 1”是指促进AONR行业共识的实施。 “ 5”着重于人们，家庭，运输，行业和事物的五种常见情况，以提供定制解决方案。 “ X”意味着与工业合作伙伴一起开发AI应用生态系统，并在研究，医疗保健，办公室和其他领域开发智能应用程序。 “（在本文中也由实习生刘七世贡献）