總有想不到的新驚奇　人工智能的商業(yè)場景淺談

在近期舉辦的“2019全球人工智能與機(jī)器人峰會”上，業(yè)界提出了一個觀點(diǎn)，即自從個人電腦出現(xiàn)以后，人類的數(shù)字化生活出現(xiàn)了爆發(fā)的趨勢（人類經(jīng)歷了從計(jì)算機(jī)時代到互聯(lián)網(wǎng)時代、移動互聯(lián)網(wǎng)時代，獲取數(shù)據(jù)的方式和便利性越來越方便也越來越便利），而這其中，人工智能的存在為數(shù)據(jù)分析和二次應(yīng)用提供了真正切實(shí)有效的支持。如此一來，人工智能的商業(yè)化場景應(yīng)用就變得非常具象了，尤其是5G基礎(chǔ)應(yīng)用的全面鋪開，讓大眾的生活總有意想不到的驚奇。

智能化是物聯(lián)網(wǎng)的必然場景需求

之前我們多次提到過-當(dāng)世界互聯(lián)發(fā)展到了IoT時代，AI對IoT支持的全面鋪開，現(xiàn)在最熱門的5G會讓終端獲得數(shù)據(jù)以及信息溝通交互更加方便。而且-在IoT時代，算法會越來越多地體現(xiàn)在IoT的邊緣和端的場景上。同時，IoT的海量應(yīng)用場景為算法也提供了海量數(shù)據(jù)-特別是針對場景的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會反過來推動人工智能算法不斷地加速迭代，實(shí)現(xiàn)更智能化的目的。在這樣一個有機(jī)的循環(huán)和推動下-一個全新的時代一一”5G+AIoT”的時代到來了。

或者說，人類將進(jìn)入一個以AI為典型特征的第四次工業(yè)革命-在這樣的工業(yè)革命下，很多AI的創(chuàng)業(yè)公司不斷涌現(xiàn)，同時資本也在不斷推動這次工業(yè)革命加速的往前發(fā)展。對于芯片來說·到2025年預(yù)計(jì)總量會比現(xiàn)在增長7倍，特別是在邊緣和端側(cè)的芯片，容量會大幅度提升，比云端會有更大的成長空間，同時占的比例也會更大，這就給我們相關(guān)企業(yè)帶來很大的機(jī)會。

業(yè)內(nèi)分析認(rèn)為-到2025年，預(yù)計(jì)有30%的數(shù)據(jù)是實(shí)時數(shù)據(jù)。實(shí)時數(shù)據(jù)需要的是邊緣、端側(cè)的實(shí)時處理，這也是我們現(xiàn)在在邊緣和端側(cè)人工智能不斷往前推進(jìn)和加速發(fā)展的一個動力。而對于5G的AIoT場景，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為是對算法的需求也是多模態(tài)、多維的算法。一個邊緣和端未來是全新的運(yùn)算平臺，不能只跑某一種算法，需要在AIoT場景下應(yīng)對用戶各種各樣的需求，包括多場景、多復(fù)雜度的需求，同時要滿足實(shí)時數(shù)據(jù)的處理要求，需要有本地的時延滿足實(shí)時性要求。同時，由于受到邊緣和端側(cè)設(shè)備體積的限制，需要有很高的效能。

至于安全性，這里當(dāng)然也要談到。毫無疑問，安全是人工智能發(fā)展不可逾越或者說不可回避的一個矣鍵問題，如何讓用戶享受到人工智能帶來便利的同時，又讓個人隱私得到有效保護(hù)，這是一個很大的話題。在5G化AIoT時代做的芯片要滿足高安全的需求，保證本地的數(shù)據(jù)既要有安全性同時又保證隱私。當(dāng)然，在上述條件的需求化推動下，傳統(tǒng)的CPU，GPU將很難滿足，在性能、功耗、成本方面無法推動5G化AIoT時代對芯片廣泛應(yīng)用的需求，需要更高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的架構(gòu)設(shè)計(jì)。

基于人工智能的切片化應(yīng)用

眾所周知，5G作為數(shù)字化社會的矣鍵基礎(chǔ)設(shè)施，不僅服務(wù)于個人用戶，還需要滿足各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。之前，3GPP協(xié)議已經(jīng)定義了3種類型的網(wǎng)絡(luò)切片支持ITU提出三大應(yīng)用場景：增強(qiáng)型移動寬帶、超可靠低時延通信和大規(guī)模機(jī)器類通信。而網(wǎng)絡(luò)切片的按需定制、實(shí)時部署，動態(tài)保障給網(wǎng)絡(luò)帶來了極大靈活性的同時，引入了專門的管理網(wǎng)元來實(shí)現(xiàn)切片實(shí)例的全生命周期管理，又給網(wǎng)絡(luò)帶來管理和運(yùn)維的復(fù)雜性。如果網(wǎng)絡(luò)切片的智能化程度不夠，無法根據(jù)用戶的特殊需求進(jìn)行切片定制，運(yùn)營商通過網(wǎng)絡(luò)切片進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新就會受限。

當(dāng)然，智能切片當(dāng)前還處于起步階段，更多的是理論研究，在具體落地方面任重道遠(yuǎn)，目前還存在一些需要解決的問題。

比如從切片管理的角度看，資源隔離是網(wǎng)絡(luò)切片的重要特性，能夠使一個切片的故障、擁塞，不會影響另一個網(wǎng)絡(luò)切片的工作。雖然無線資源可以通過資源獨(dú)占的方式實(shí)現(xiàn)完全的隔離，然而考慮到無線資源受頻率、用戶業(yè)務(wù)分布與密度等因素的影響，需要結(jié)合切片的業(yè)務(wù)體驗(yàn)，以動態(tài)調(diào)度的方式讓不同的切片共享無線資源以實(shí)現(xiàn)資源利用的最優(yōu)化。

又比如，AI平臺和分析系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。當(dāng)前AI和網(wǎng)絡(luò)切片屬首二欠結(jié)合，仍處于理論分析階段。對于AI分析的多種算法，如聚類、回歸、推薦等，需在理論分析的基礎(chǔ)上充分進(jìn)行測試驗(yàn)證、積累相矣經(jīng)驗(yàn)，為最終商用做好準(zhǔn)備工作。

還比如，切片智能部署的挑戰(zhàn)。切片管理系統(tǒng)需要將租戶的SLA需求轉(zhuǎn)化為無線、傳輸和核心網(wǎng)各域的配置參數(shù)，由于網(wǎng)絡(luò)配置參數(shù)包含QoS相矣參數(shù)、容量相關(guān)參數(shù)、業(yè)務(wù)相矣參數(shù)等很多細(xì)化參數(shù)，因此，如何合理分解配置參數(shù)將直接影響切片能否滿足切片租戶的需求。

所以，在數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡(luò)智能的幫助下，運(yùn)營商能夠精確監(jiān)控和調(diào)整各個切片的服務(wù)質(zhì)量，合理利用資源為更廣泛的行業(yè)提供具有定制SLA的5G服務(wù)，進(jìn)而擴(kuò)展服務(wù)市場。切片租戶也可以從中受益，在確保自身業(yè)務(wù)體驗(yàn)的同時，借助智能化的切片服務(wù)在新興市場中創(chuàng)造商業(yè)價值。

寫在最后

很多人都認(rèn)為，脫離了人工智能的大數(shù)據(jù)一帶來的則是挑戰(zhàn)而非機(jī)遇一沒有人工智能的數(shù)據(jù)是沒有用的。所以一從當(dāng)前的AI模擬人臉、無人駕駛以及AI數(shù)據(jù)管理模型來看，我們當(dāng)前知道的數(shù)據(jù)很多一越需要AI進(jìn)行分析和解釋一這個過程的發(fā)展周期還很長。而且，包括區(qū)塊鏈去中心化和大數(shù)據(jù)的隱私問題一也都需要人工智能通過區(qū)分式、聯(lián)合式的學(xué)習(xí)來收集數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。所以，在5G時代全面到來的時候，人工智能的商業(yè)化場景還有許許多多的玩法可談。