5G+AI，创造行业应用新价值(2)

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5G+AI将带来教育方式的变革。5G结合AR/VR，可以帮助学生在任意时间、地点享受到高清、实时的远程教育。将学生的学习情况上传至云端由AI进行分析，可以针对每个学生特点、知识薄弱点进行个性化辅导与考试，实现因材施教，提升学习效率。

5G+AI是自动驾驶的关键技术，将带来出行方式的变革。AI技术可以实现车辆对周围环境的感知，以及做出驾驶决策。但单车智能存在局限，无法选择合理路线，预知突发状况。5G大带宽，低延迟可让车与车、车与环境之间实现信息交换，通过通信信道感知到彼此状态，并检测到潜在威胁，实现更高的安全性。

5G+AI行业应用的系统架构

5G与AI相结合的行业智能应用可以采用如图1的架构进行部署。

底层为设备层，包括各类终端、IoT设备、传感器等。其上为通信层，通过5G网络与计算层相连。根据计算层位置不同，可以进一步细分为云计算层和边缘计算层。智能引擎作为AI能力的载体，可以部署于整个架构的各个层次，以实现不同应用的需求，如可靠性、实时性、数据量、算力等。最上层则为应用层，向最终用户提供各类基于AI的应用。

5G+AI行业应用面临的技术挑战

AI是一种高成本、高复杂度、高度专业化的技术，在各行业部署基于AI的应用过程中，往往会面临一系列技术难题。

－缺乏充分的、高质量的数据。高质量的数据对AI模型性能有决定性的影响，“Garbage In" Garbage Out”是训练模型的常识。面对原始数据存在错误、缺失、分布不均衡、数据标注需要大量人力投入等问题，数据治理、数据质量评估和自动标注等均是当前受到关注的技术。

－缺乏高效的算法。深度学习依赖大量的数据和算力，导致应用AI技术的成本很高。改进训练方法和模型架构，大幅度降低深度学习模型对数据量和算力需求，才能实现规模化的AI行业应用。