蔡靜

（武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院 湖北省武漢市 430074）

5G和人工智能(Al)是這十年的突破性技術(shù)。這兩種技術(shù)各自以自己的方式將數(shù)千家最具影響力和創(chuàng)新性的公司聚集在一起，以構(gòu)建可能改變我們生活和工作方式的最強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)。這些技術(shù)的結(jié)合將成為許多其他新興技術(shù)的催化劑，并將為消費(fèi)者和企業(yè)領(lǐng)域的各種新商機(jī)鋪平道路，沒有它們，現(xiàn)有技術(shù)是不可能產(chǎn)生的。

1 5G網(wǎng)絡(luò)為人工智能提供基礎(chǔ)

5G不僅僅是向長期演進(jìn)(LTE)的接入技術(shù)進(jìn)步，其主要優(yōu)勢在于擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)容量和降低延遲。借助網(wǎng)絡(luò)切片和服務(wù)編排能力，5G和網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型為構(gòu)建智能、安全、可靠的基礎(chǔ)設(shè)施奠定了基礎(chǔ)，能夠按需適應(yīng)具有不同資源和服務(wù)需求的新服務(wù)、用例和應(yīng)用。

如圖1所示，通過引入SDN和NFV，5G網(wǎng)支持控制系統(tǒng)和用戶系統(tǒng)分離。其中，核心網(wǎng)主要處理5G控制系統(tǒng)的訪問控制請求，接入網(wǎng)和承載網(wǎng)主要負(fù)責(zé)提供5G用戶側(cè)的數(shù)據(jù)傳輸服務(wù)，從而有效減輕了核心網(wǎng)的壓力。

圖1：5G網(wǎng)絡(luò)為人工智能提供基礎(chǔ)

5G將在網(wǎng)絡(luò)邊緣創(chuàng)建一個(gè)處理能力構(gòu)架，以及高帶寬和可靠的低延遲連接。5G網(wǎng)絡(luò)和相應(yīng)的用例將需要更高水平的靈活性和適應(yīng)性，這是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)范式無法提供的。當(dāng)企業(yè)垂直用例成為主流時(shí)，對此類功能的需求也將呈指數(shù)級增長，移動服務(wù)提供商(MSP)將需要以超出當(dāng)前設(shè)想的方式調(diào)整其網(wǎng)絡(luò)。因此，網(wǎng)絡(luò)需要具有靈活性和適應(yīng)性，以適應(yīng)新功能和迎合新用例，同時(shí)開放以激發(fā)第三方的創(chuàng)新。5G結(jié)合邊緣計(jì)算將成為人工智能提升網(wǎng)絡(luò)邊緣能力、降低數(shù)據(jù)對云依賴的重要驅(qū)動因素，同時(shí)，5G的低時(shí)延響應(yīng)和邊緣計(jì)算能力使設(shè)備能夠直接通信和協(xié)同工作，5G的邊緣計(jì)算能力也意味著設(shè)備將能夠更好地理解其工作環(huán)境。5G網(wǎng)絡(luò)支持服務(wù)能力的就近部署和服務(wù)，大幅提高了服務(wù)能力、靈活性和效率，5G網(wǎng)絡(luò)的引入為人工智能提供基礎(chǔ)。

2 人工智能推動5G網(wǎng)絡(luò)智能化

人工智能是推動下一輪互聯(lián)網(wǎng)升級改造的核心引擎。智能化機(jī)器、智能化網(wǎng)絡(luò)、智能化互動將創(chuàng)造智能化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和社會生態(tài)系統(tǒng)。以云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的高度信息對稱、和諧、高效運(yùn)行的社會生態(tài)，將是以人為核心的“智能+”的象征。

人工智能現(xiàn)在正在為不同垂直領(lǐng)域的多個(gè)用例啟用大量新應(yīng)用程序、增強(qiáng)體驗(yàn)和高效流程。當(dāng)前的人工智能實(shí)現(xiàn)主要以公共云為中心。將更強(qiáng)大的處理能力遷移到邊緣，再加上5G的低延遲性能，可能會創(chuàng)建一個(gè)以私密和安全的方式蓬勃發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施。

實(shí)現(xiàn)這些需要網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)變。這將需要云原生平臺、網(wǎng)絡(luò)編排、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序編程接口（APls）和第三方訪問，以及在網(wǎng)絡(luò)組件和流量控制方面相當(dāng)程度的靈活性。這一轉(zhuǎn)變并非易事，而是服務(wù)提供商充分利用5G和人工智能結(jié)合的必要舉措。

2.1 人工智能提升5G網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵能力

目前，人工智能技術(shù)得到了快速發(fā)展，在5G網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域同樣如此。人工智能提升5G網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵能力主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

2.1.1 資源分配技術(shù)

傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)資源配置方式只能被動進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)資源配置優(yōu)化，無法實(shí)現(xiàn)主動地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)資源。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)資源配置方式的要么造成網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)，要么造成網(wǎng)絡(luò)擁塞。

人工智能算法應(yīng)用到5G資源管理中，可以有效預(yù)測網(wǎng)絡(luò)資源使用情況，實(shí)現(xiàn)用戶資源的動態(tài)分配。如，人工智能領(lǐng)域的遺傳算法被用來分配無線資源。通過遺傳算法尋找資源分配的最優(yōu)解，往往比傳統(tǒng)的分配算法能夠取得更優(yōu)異的結(jié)果。除遺傳算法外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、蟻群優(yōu)化等算法在無線資源的動態(tài)規(guī)劃和自動優(yōu)化中也得到了廣泛的應(yīng)用。

2.1.2 流量分類技術(shù)

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)流量迎來爆炸式增長。應(yīng)用人工智能先進(jìn)技術(shù)，可以對基于流量行為數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分類，并展示異常事件的客觀事實(shí)。

人工智能技術(shù)通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能化的獨(dú)立監(jiān)控和管理，提供多種應(yīng)用和服務(wù)。如，基于深度學(xué)習(xí)的流量分類，就是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)上的大量流量進(jìn)行智能分類?；谏疃葘W(xué)習(xí)的流量分類可以提供關(guān)于通信網(wǎng)絡(luò)中海量流量數(shù)據(jù)的模式，建立流量分類模型，從而提供更高效的網(wǎng)絡(luò)性能。

2.1.3 業(yè)務(wù)預(yù)測技術(shù)

隨著網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)需求量的提升，業(yè)務(wù)預(yù)測工作成為了5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋和管理的重要組成部分。如果業(yè)務(wù)預(yù)測工作具有很強(qiáng)的精確性，人們就可以根據(jù)數(shù)據(jù)流的追蹤建立起實(shí)際網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)模型。目前，利用人工智能進(jìn)行業(yè)務(wù)預(yù)測已成為5G網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管的重要組成部分。人工智能通過采集和處理數(shù)據(jù)，并采用人工智能算法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)算法等對結(jié)果進(jìn)行預(yù)測，從而確定決策的正確性和未來業(yè)務(wù)發(fā)展的規(guī)模。

2.2 人工智能在5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的應(yīng)用

5G連接人與人、物與物，引領(lǐng)萬物互聯(lián)?，F(xiàn)有的人為干預(yù)方式的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)管理模式，已經(jīng)無法滿5G時(shí)代網(wǎng)絡(luò)的需求，5G網(wǎng)絡(luò)需要“自治”的管理。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中（圖2），可以解決5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)復(fù)雜且資源利用率低的問題，利用人工智能發(fā)揮自主學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，賦予5G網(wǎng)絡(luò)自我管理、優(yōu)化和維護(hù)的能力。人工智能在提升頻譜利用率、網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，優(yōu)化SDN及NFV能力、智能網(wǎng)絡(luò)切片及核心網(wǎng)智能化等方面都能夠發(fā)揮自身巨大的使能價(jià)值。

圖2：人工智能賦能5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

2.2.1 智能化5G頻譜利用

頻譜被有人描述為“不可或缺但有限的資源”，運(yùn)營商必須盡可能最有效地利用頻譜。5G網(wǎng)絡(luò)天線的優(yōu)化參數(shù)由數(shù)百個(gè)組合增加到數(shù)萬個(gè)組合。由于覆蓋場景的多樣性和參數(shù)配置的復(fù)雜性，單靠人工很難有效地配置參數(shù)。利用人工智能的算法在頻譜共享中可以精確認(rèn)知，提升檢測器的識別準(zhǔn)確率。利用人工智能可采用智能調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)按需分配的可能性。借助人工智能高效部署能力，可率先幫助用戶獲得最佳體驗(yàn)。根據(jù)對接入設(shè)備分布的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測，可以動態(tài)地預(yù)測和制訂頻譜資源使用策略，進(jìn)而提高頻譜資源的利用率。

2.2.2 智能化5G網(wǎng)絡(luò)覆蓋

為達(dá)到網(wǎng)絡(luò)覆蓋最大化，5G基站的選址、規(guī)劃工作龐大而復(fù)雜，5G部署成本問題越發(fā)突出。依靠人工采集和分析各項(xiàng)數(shù)據(jù)，耗時(shí)耗力，還難以保證得到最優(yōu)方案。利用人工智能技術(shù)，可自動對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可在極短的時(shí)間內(nèi)，從無數(shù)參數(shù)中找到最優(yōu)解決方案，有效擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，大大節(jié)省基站建設(shè)和維護(hù)成本。人工智能技術(shù)還可生成5G基站建設(shè)策略，用于指導(dǎo)5G基站的選址、規(guī)劃、建設(shè)和配置。

2.2.3 智能化SDN與5G網(wǎng)絡(luò)虛擬化

通過引入SDN，可以在5G接入網(wǎng)或5G核心網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)控制面與用戶面的分離及控制面的集中管理。通過引入NFV技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)5G接入網(wǎng)計(jì)算和頻譜資源的虛擬化，使特定區(qū)域的基站能夠協(xié)同工作。SDN和NFV的結(jié)合使5G網(wǎng)絡(luò)更加開放、靈活和可擴(kuò)展。

基于SDN的5G網(wǎng)絡(luò)部署的工作環(huán)境將體現(xiàn)出非常明顯的動態(tài)特征，為了對網(wǎng)絡(luò)事件和服務(wù)需求進(jìn)行及時(shí)響應(yīng)，必須充分利用人工智能的閉環(huán)自治系統(tǒng)及可操作性，以解決控制面功能重構(gòu)、擴(kuò)展能力、兼容性和安全性、數(shù)據(jù)面轉(zhuǎn)發(fā)性能和內(nèi)容緩存優(yōu)化等問題,實(shí)現(xiàn)SDN主控制器和控制器的智能化。

此外，NFV也帶來了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性問題，以前的運(yùn)維方式也很難適應(yīng)。對于虛擬化的5G來說，在NFV的世界里，邏輯和物理產(chǎn)生了分離。在這種情況下，如果還讓人工對故障進(jìn)行分析和定位，會對準(zhǔn)確率和速度產(chǎn)生嚴(yán)重影響。以“大數(shù)據(jù)+人工智能”在收集大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)之后，由人工智能對其進(jìn)行清洗和分析，人工智能可以賦能實(shí)現(xiàn)NFV功能管理、移動性支持和虛擬資源的優(yōu)化利用，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對虛擬資源的動態(tài)智能監(jiān)測、預(yù)測、優(yōu)化和回收。

2.2.4 智能化網(wǎng)絡(luò)切片

5G網(wǎng)絡(luò)通過引入SDN和NFV技術(shù)，可以引入網(wǎng)絡(luò)切片協(xié)作機(jī)制,如圖3所示。通過采集業(yè)務(wù)需求、切片信息、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和業(yè)務(wù)效果信息，利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對不同層次切片及不同層次間切片協(xié)作關(guān)系的智能化監(jiān)測和調(diào)控。切片是5G的呈現(xiàn)形式，通常而言，在5G上運(yùn)行著大量的切片，少則數(shù)十個(gè)，多則上百個(gè)，這種情況下，如果還采取之前的人工運(yùn)維模式，肯定會造成隱患。如果圍繞人工智能打造一個(gè)自動化運(yùn)維模式，則可以自動監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)，并提前預(yù)測出網(wǎng)絡(luò)行為，可在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)自動恢復(fù)。

圖3：SDN分層圖

在網(wǎng)絡(luò)切片構(gòu)建上，人工智能利用挖掘模塊對相關(guān)信息進(jìn)行分析和處理，并以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)需求資源的使用情況為主，合理預(yù)測未來節(jié)點(diǎn)資源的需求量，之后利用相關(guān)模塊推理來獲取相關(guān)虛擬網(wǎng)絡(luò)功能的部署方案，為后續(xù)工作開展奠定基礎(chǔ)。人工智能還能在運(yùn)行過程中進(jìn)行動態(tài)監(jiān)控和分析，提高資源調(diào)整的速度，加快功能升級的部署，利用整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的資源和服務(wù)，進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)靈活性和網(wǎng)絡(luò)資源利用率。

2.2.5 核心網(wǎng)智能化

5G網(wǎng)的建設(shè)面臨諸多挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)依靠人工的運(yùn)行維護(hù)機(jī)制已無法滿足需求。網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商需要明確如何有效地整合和管理5G網(wǎng)絡(luò)的用戶、策略、控制和數(shù)據(jù)，提供差異化的端到端高效節(jié)能的網(wǎng)絡(luò)切片服務(wù)，這就要求網(wǎng)絡(luò)切片在保證服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)支持一網(wǎng)多用。引入人工智能技術(shù)，可對數(shù)據(jù)的深度挖掘，并進(jìn)行評估和預(yù)測；可對網(wǎng)絡(luò)的流量趨勢進(jìn)行判斷和預(yù)測，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的合理調(diào)配與預(yù)留；可對監(jiān)視與告警信息關(guān)聯(lián)性分析，精準(zhǔn)的定位到故障位置及根因，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)管理智能化。

3 5G網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)與人工智能發(fā)展三要素

3.1 5G網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

5G的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)比較復(fù)雜，我們可以將其拆解為三大要素、分別是接入網(wǎng)、核心網(wǎng)與承載網(wǎng)，如圖4所示。由于5G技術(shù)在不斷革新，其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)也必須緊跟其革新的步伐重構(gòu)。

圖4：5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)三大要素

3.1.1 接入網(wǎng)

接入網(wǎng)的主要工作是負(fù)責(zé)將用戶終端與網(wǎng)絡(luò)連接起來，而其組成要素也隨著5G時(shí)代的推進(jìn)而發(fā)生改變，當(dāng)前的主要發(fā)展路線是實(shí)現(xiàn)共享化效果，接入方式也轉(zhuǎn)向了無線接入。實(shí)現(xiàn)資源共享可以有效減輕基站壓力，而無線接入網(wǎng)的共享將成為5G時(shí)代的主流趨勢。

3.1.2 核心網(wǎng)

5G核心網(wǎng)在架構(gòu)上的調(diào)整非常明顯，不僅在控制面和用戶面之間的隔離操作上有了新的改變，并且還在控制面上添加了新功能，即對網(wǎng)絡(luò)切片的選擇。就兩個(gè)面的分離情況而言，二者能夠更加獨(dú)立，而無須再受到統(tǒng)一管理的影響，分別行動往往能夠使業(yè)務(wù)的完成效率得到提升。而5G核心網(wǎng)改版后更注重對網(wǎng)絡(luò)切片形式的應(yīng)用，在虛擬技術(shù)方面的建設(shè)也能使AI的智能監(jiān)測效果交得更好。

3.1.3 承載網(wǎng)

就承載網(wǎng)而言。其同樣由于受到5G技術(shù)的影響而在架構(gòu)上出現(xiàn)了較大的改變。5G承載網(wǎng)不僅在部署形態(tài)上變得更加靈活，另外由于帶寬的大量增加，其業(yè)務(wù)連接方式比起4G時(shí)代也會更加靈活。而我們在核心網(wǎng)中提到的網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，在5G承載網(wǎng)中同樣是存在的。

與5G有著密切關(guān)系的人工智能三要素，即大數(shù)據(jù)、算法以及計(jì)算能力。

3.2 人工智能發(fā)展三要素

3.2.1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)分為三個(gè)層次。一是容量很大的數(shù)據(jù)；二是大容量且有用的數(shù)據(jù)；三是從中挖掘核心數(shù)據(jù)的強(qiáng)大能力。大數(shù)據(jù)不能簡單地理解為數(shù)據(jù)多，其核心是數(shù)據(jù)挖掘。挖掘數(shù)據(jù)則要涉及到云計(jì)算。這種如云般運(yùn)算的能力與強(qiáng)度，實(shí)際上就是考驗(yàn)科技與研發(fā)人員的“認(rèn)知”水準(zhǔn)。

所謂數(shù)據(jù)挖掘（與傳統(tǒng)定義有點(diǎn)不同），是指通過交換、選擇、整合和分析海量數(shù)據(jù)，從而發(fā)現(xiàn)新知識，創(chuàng)造新價(jià)值，帶來“大知識”、“大科技”、“大利潤”和“大發(fā)展”。也就是，將海量數(shù)據(jù)最大化的、集約性的、多頭性的運(yùn)用于企業(yè)、社會、生活等等的各個(gè)方面，以創(chuàng)造最大的價(jià)值。

作為初始的進(jìn)入關(guān)卡。大數(shù)據(jù)是負(fù)責(zé)堆砌房子的磚石，如果沒有足夠多且質(zhì)量過硬的磚石，即便勉強(qiáng)越過數(shù)據(jù)去完成后續(xù)工作，其效果也不敢保證，很有可能只是在浪費(fèi)時(shí)間，5G的融入使得數(shù)據(jù)的質(zhì)量大幅提升。

3.2.2 算法

“算法”即算的法則，它起源于數(shù)學(xué)，指解決某些“類數(shù)學(xué)”問題規(guī)范而完整的方法。通常所說的算法可分為兩個(gè)層次。一是數(shù)學(xué)和邏輯層次的算法，它刻畫人類思維和解決問題的邏輯過程，這一過程可以通過形式語言或數(shù)學(xué)公式來描述。二是計(jì)算機(jī)算法，它是固定化的計(jì)算方法與步驟，是解決現(xiàn)實(shí)問題的計(jì)算機(jī)執(zhí)行過程。

算法對于人工智能具有重要意義。算法是邏輯性非常強(qiáng)的指令，如果算法自身存在問題，人工智能的某些行為將很難進(jìn)行。換句話說，算法就像一種解題思路，只有思路正確，才能使解題的效率得到提升。

3.2.3 計(jì)算能力

我們可以將該要素簡稱為算力，從普通定義來講，我們可以將其理解為每秒能夠完成多少次的碰撞。在5G浪潮與人工智能的聯(lián)合推動下，企業(yè)對于算力的需求越來越大，而成本則成為企業(yè)需要面對的困難問題。人工智能離不開算力，并且算力也必須尋找到一個(gè)突破口，否則很難應(yīng)對高速增加的計(jì)算量。

在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，每個(gè)要素的改變幾乎都會對其他要素造成影響，每種技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)性都很強(qiáng)。就像5G網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)會激發(fā)人工智能的潛力，人工智能三大要素的優(yōu)化也會帶動5G進(jìn)步。

負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)提取的，就是物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)?；谖锫?lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)采集，是當(dāng)下產(chǎn)業(yè)變革的基石。

從物聯(lián)網(wǎng)衍生出來的產(chǎn)業(yè)技術(shù)概念非常龐雜，如大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、虛擬現(xiàn)實(shí)等。物聯(lián)網(wǎng)傳感芯片將萬事萬物的狀態(tài)轉(zhuǎn)變成為數(shù)據(jù)信息，通過網(wǎng)絡(luò)上傳到服務(wù)器，然后由電腦進(jìn)行分析。

“5G-第四代人工智能-物聯(lián)網(wǎng)”，構(gòu)成了一個(gè)完善的新一代人類社會神經(jīng)系統(tǒng)。5G將成為執(zhí)行更多工作負(fù)載、數(shù)據(jù)存儲在邊緣設(shè)備上的模式的主要推動力，數(shù)據(jù)驅(qū)動算法將控制每個(gè)云驅(qū)動過程、設(shè)備。同樣巨大的是，人工智能將是確保5G網(wǎng)絡(luò)從頭到尾得到全天候增強(qiáng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

5G與人工智能二者能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)、相互搭配，就很容易制造出更佳的應(yīng)用效果。

4 5G+人工智能智慧賦能幾個(gè)垂直領(lǐng)域的案例

5G和人工智能帶來的不僅僅是一項(xiàng)旨在提高網(wǎng)絡(luò)訪問帶寬或網(wǎng)絡(luò)延遲的技術(shù)，5G和人工智能的結(jié)合將對許多垂直領(lǐng)域和相鄰領(lǐng)域的生產(chǎn)力和全球經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響，包括汽車、云服務(wù)、醫(yī)療保健、制造、智慧城市、零售和電信等。

5G與人工智能和的結(jié)合，有可能提高許多企業(yè)和行業(yè)的效率和績效。這種效率可以通過實(shí)施分布式智能和無處不在的連接來實(shí)現(xiàn)，這些連接允許工人和機(jī)器進(jìn)行通信、按需共享信息和智能，并以自主方式進(jìn)行協(xié)作。這一發(fā)展將幫助企業(yè)提高其基礎(chǔ)設(shè)施的性能，并使他們的員工能夠?qū)⑼度氲臅r(shí)間用于解決原本可以由機(jī)器完成的工作，從而轉(zhuǎn)化為更具生產(chǎn)力的任務(wù)。這種組合還可以顯著提高產(chǎn)量。

4.1 協(xié)作機(jī)器人

人工智能使機(jī)器人能夠執(zhí)行過去需要人眼、手和思想的任務(wù)。為了順應(yīng)人為造成的不確定性，在高效解決工作的同時(shí)，機(jī)器人需要配備更多種類的傳感器。經(jīng)濟(jì)實(shí)惠和先進(jìn)的傳感器相結(jié)合，使機(jī)器人能夠感知環(huán)境并獲得足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練人工智能平臺。廣泛可用的慣性測量單元、力和扭矩傳感器以及無損檢測 (NDT)方法都將有助于收集大量數(shù)據(jù)。

5G的高級功能（例如 URLLC）是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可靠流動的基本前提。一旦通過5G連接收集到這一重要數(shù)據(jù)集，人工智能應(yīng)用程序就能夠?yàn)闄C(jī)器生成可操作的見解，同時(shí)，人類工人可以享受終極安全體驗(yàn)。

隨著制造業(yè)繼續(xù)激增和勞動力市場收緊，各個(gè)國家和公司都努力通過自動化提高生產(chǎn)力。制造商已經(jīng)開始提供提高人類生產(chǎn)力的工具，并提高了資本密集型機(jī)器人在全球競爭中的重要性。過去，機(jī)器人在操作過程中與人類工人嚴(yán)格分開，主要是因?yàn)樗鼈兛赡軐θ祟愒斐扇松砦ｋU(xiǎn)。然而，將人類和機(jī)器人的最佳品質(zhì)融合在一起，可以實(shí)現(xiàn)無法預(yù)見的生產(chǎn)力增長。

人類與機(jī)器人兩者各自的相對優(yōu)勢，復(fù)雜的決策和人類智能與可重復(fù)性和機(jī)器人的精確性相得益彰，當(dāng)人類和機(jī)器人協(xié)同工作時(shí)，累積的優(yōu)勢會急劇增加。在這種情況下，機(jī)器人和人類將相互依賴。

4.2 工業(yè)人機(jī)協(xié)作

機(jī)器人可以通過多種方式學(xué)習(xí)。給定一個(gè)任務(wù)，機(jī)器人可以自行探索動作空間，但是，如果任務(wù)太難執(zhí)行，這可能會花費(fèi)大量時(shí)間。為了加速學(xué)習(xí)過程，行業(yè)專家可以教機(jī)器人使用模仿學(xué)習(xí)來完成任務(wù)。在模仿學(xué)習(xí)期間。機(jī)器人使用其傳感器，例如機(jī)器視覺系統(tǒng)、關(guān)節(jié)角度傳感器以及力和扭矩傳感器，觀察專家，并嘗試學(xué)習(xí)觀察結(jié)果和動作之間的映射。

過去，人類必須一步一步地教機(jī)器做什么，但現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)使機(jī)器人本身能夠弄清楚該做什么以及如何解決一個(gè)獨(dú)特的問題。很快，機(jī)器人就可以接手重復(fù)性或體力要求高的任務(wù)，而人工智能與5G的結(jié)合為未來開辟了新的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。例如，邊緣計(jì)算服務(wù)器和5G連接，再加上工廠車間的機(jī)器視覺，可以幫助機(jī)器人在用例之間轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)，并在不同的工業(yè)用例中應(yīng)用推理。

基于無線工廠的概念，可以顯著提高生產(chǎn)線的靈活性并縮短生產(chǎn)周期。這個(gè)概念基于機(jī)器人之間的無線URLLC和通過電感應(yīng)進(jìn)行的無線能量供應(yīng)。無線工廠可以以更快、更簡單的方式重新配置其生產(chǎn)線，以適應(yīng)不斷變化的需求。當(dāng)不需要有線連接時(shí)，移動設(shè)備并重新配置它會更有效。5G和人工智能的結(jié)合所造成的顛覆將重塑工廠工人的角色。

4.3 金惠科技：5G解鎖機(jī)器視覺檢測新技能

企業(yè)簡介：鄭州金惠計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程有限公司（簡稱金惠科技）成立于1997年，公司專注于以深度學(xué)習(xí)為核心的圖像智能識別技術(shù)，打造業(yè)界領(lǐng)先的圖像人工智能產(chǎn)品和解決方案，為教育、高鐵、智能交通、智慧工廠、政務(wù)服務(wù)等領(lǐng)域提供信息化服務(wù)。

技術(shù)亮點(diǎn)：5G+機(jī)器視覺。應(yīng)用成效：20秒完成多面輪穀檢測，準(zhǔn)確率達(dá)99.99%。在金惠科技，5G網(wǎng)絡(luò)助力下的機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)快速檢測出質(zhì)量缺陷，做到了以往難以完成的復(fù)雜產(chǎn)品檢測。

5G+機(jī)器視覺，20秒完成多面輪榖檢測。

“這臺設(shè)備是基于我們自己的機(jī)器視覺在工位檢測領(lǐng)域的應(yīng)用，以前是傳統(tǒng)的人工檢測，后來我們上了基于人工智能的深度學(xué)習(xí)的檢測產(chǎn)品之后，把以前的抽樣檢測變成了全量檢測，還可以把產(chǎn)品的質(zhì)量做一個(gè)全量的提升。現(xiàn)在我們也在做新的技術(shù)改造，去支持機(jī)器視覺+5G的用法。以前沒有5G的時(shí)候，軟件產(chǎn)品的存儲和計(jì)算全是在本地的布控機(jī)里完成，用了5G以后我們現(xiàn)在可以把很多本地的計(jì)算和存儲資源全部放到云端。第一可以大量節(jié)省存儲計(jì)算資源。第二可以在線在云端對我們?nèi)斯ぶ悄芩惴ㄟM(jìn)行實(shí)時(shí)的訓(xùn)練，讓我的人工智能算法可以變得更聰明。”金惠科技品牌運(yùn)營總監(jiān)潘東介紹。

金惠科技運(yùn)用自己研發(fā)的基于人工智能的深度學(xué)習(xí)以及機(jī)器視覺在工位檢測領(lǐng)域應(yīng)用的設(shè)備檢測產(chǎn)品。以前是傳統(tǒng)的人工檢測，現(xiàn)在在5G和人工智能的助力下把以前的抽樣檢測變成了全量檢測，還可以把產(chǎn)品的質(zhì)量做一個(gè)全量的提升。他們也在做新的技術(shù)改造，來支持機(jī)器視覺+5G的用法。以前沒有5G的時(shí)候，軟件產(chǎn)品的存儲和計(jì)算全是在本地的布控機(jī)里完成，用了5G以后現(xiàn)在可以把很多本地的計(jì)算和存儲資源全部放到云端。第一可以大量節(jié)省存儲計(jì)算資源。第二可以在線在云端對人工智能算法進(jìn)行實(shí)時(shí)的訓(xùn)練，讓人工智能算法可以變得更聰明。

金惠科技打造公有云的5G機(jī)器視覺的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)品牌，能夠把企業(yè)的非核心的工業(yè)數(shù)據(jù)全部上到公共網(wǎng)絡(luò)上，把缺陷圖片放到云端，可以對軟件的融通算法做實(shí)時(shí)的更新和訓(xùn)練，這套端邊的架構(gòu)能夠讓人工智能的機(jī)器視覺檢測變得越來越聰明，保證企業(yè)數(shù)據(jù)安全和整個(gè)云端計(jì)算資源的成本降低。

5 結(jié)語

人工智能與5G相輔相成，二者共同改變生活。

隨著時(shí)代的發(fā)展，人工智能會變得越來越成熟，應(yīng)用會越來越廣泛。與此同時(shí)，5G技術(shù)的商用化也已經(jīng)成為定局。對于人工智能來說，連接是一個(gè)十分重要的能力。因此，在人工智能的助力下，一個(gè)連接應(yīng)用大腦及各類終端的超大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)將會逐漸形成。如果把5G也添加進(jìn)去，形成“5G+人工智能”，則會釋放出更強(qiáng)大的能量，進(jìn)而改變生活。