5G实现商用化 将会助推人工智能的发展

近日，三大运营商已经获得5G试验频率使用许可批复，这意味着全国范围的大规模5G试验将展开。

据了解，中国电信获得3400MHz－3500MHz共100MHz带宽的5G试验频率资源；中国移动获得2515MHz－2675MHz、4800MHz－4900MHz频段的5G试验频率资源；中国联通获得3500MHz－3600MHz共100MHz带宽的5G试验频率资源。

5G网络作为移动网络的下一代标准，诸多企业纷纷布局，据相关报道称，5G网络将在2020年落地并商用，而在2018年的今天，5G相关设备已经被诸多大型企业拉出来“遛弯”：

华为在MWC2018上，它已经展示了全球首款5G商用芯片以及终端；

高通发布骁龙855，其集成集成5G新空口（5GNR）毫米波（mmWave）模组；

英特尔宣布明年下半年发布5G调制解调器；

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从巨头们布局5G的步伐中不难看到5G网络的“魅力”，然而，5G网络又将对AI产生哪些影响？

5G：更高的速率带动更快的响应

随着AI的发展，越来越多的行业开始利用AI为自己提升工作效率，而在AI的落地过程中，“端”和“云”成为两个不同的道路，AI在端的应用，能达到较快的反应速度、更加安全，而在“云”端，AI的运算能力更为强大、算法优化实时更新，可以说，对于没有隐私需求的用户来说，云端AI成为不二的选择。

就目前来说，在部分不适合布局网线的场景中，3G／4G移动网络还是主流无线传输，而作为划时代的4G网络自从2013年全面铺开，经过数年来的建设和应用，早已成为当前无线网络传输的主要传输标准。而3G网络则成为4G的补充。

但就4G而言，其并非AI的“理想网络”，云端AI开发者想象中的传输网络是更快、更稳定的传输网络，最好就是能做到立刻响应，但就目前应用的4G网络并不能做到这一步。

而随着5G的应用，5G网络的高速率可以弥补这一问题，据国际电信联盟的要求，5G基站至少能够支持20Gbps的下行链路以及10Gbps的上行链路，这一速率让AI设备数据交互速度达到极大的提升。可以说，5G的商业化应用，将加快各类大数据的高速传输，从而避免由于数据量大导致的信息堵塞。

与此同时，5G射频频率较高，能提供更为稳定及高速的信息交换能力，从而让设备能一直保持良好的数据交互，将让云端AI和客户端能更快的响应，从而为用户提供更为便捷、及时有效的作业。

5G的“拦路虎”

“要想富，先修路。”路修好了，才能开始下一步的计划。5G同样如此。对于5G的商业化来说，其因为通信频率与4G不同，将无法使用目前的4G基站，需要重新建设相关基站，基站建设需要大量时间。

其次，频率越高穿透性越差，中国为5G划分的频谱在3．5GHz及4．8GHz附近，较之于4G，5G建成一张连续优质体验的网络需要比以往更多的站点以及更长的建设周期，必然无法一蹴而就，在很长一段时间内4G的覆盖区域仍将大于5G。

同时，在资费上也是5G面临的困境之一，而资费主要是流量问题导致，流量需求越高，资费也逐步提升。这些费用将限制企业采用移动网络作为传输方式，甚至只能采用其他方式来弥补这一问题。

5G是否会“逼退”4G？

4G的应用后，2G逐渐退出现行网络，3G网络也成为了“慢”的代名词，可以说，4G的商业化道路把“前辈”逐渐推出现有社会，而4G网络现在才刚刚步入“中年”，在安防、交通等领域中，4G的能力并没有得到充分的利用。

回顾过去，每一张通信网络的生命周期，都要经历经载、快速渗透、平稳发展、逐步退网几个阶段。近10年间，我国实现了移动通信技术上的跨越，建成了全球规模最大的4G网络，据统计，我国4G用户超过11亿。4G网络成熟稳定、覆盖全面深入，可以满足相当一部分应用或业务的需求。

然而，在5G还未实现商用的现在，已经有部分技术在4G网络上得到商用，例如通过3D－MIMO和4T4R等技术可以将现有网容量进一步提升5倍，从而进一步提升4G网络的使用需求。

从此不难看出，即使是5G实现商用化，4G网络也不会被轻易淘汰。对于从事云端AI的企业来说，做好4G、5G协同发展将会对未来的业务发展起到推波助澜的作用。