5G、AI和物联网融合的12个典型案例

5G、AI（人工智能）和IoT（物联网）技术的蓬勃发展似乎意味着智能连接（Intelligent connectivity）时代已经近在咫尺。这种新技术的融合体具有改变我们生活和工作方式的巨大潜力，但是在美好的愿景实现之前，仍然有许多不确定性和挑战需要被解决。

智能连接：5G、AI和物联网的融合

智能连接（Intelligent connectivity）是一种全新的概念——未来，5G、AI和物联网的融合能够成为加速科技发展的催化剂，并使能新的颠覆性的数字化服务。基于智能连接的愿景，AI能够对物联网（来自于机器、设备和传感器）收集到的数据信息进行分析并转换成容易理解的语言，从而为用户以更有用、更有意义的方式呈现信息。这不仅有利于改善决策，还能为用户带来个性化的体验，最终使得人和周围环境之间的交互变得更丰富、更有意义。

由于计算能力的飞速进步、数据科学家的训练以及用来创建先进算法的机器学习工具的可用性，人工智能变得日益复杂，物联网也逐渐成为主流。5G代表了另一个缺失的元素，即能将这些技术提升到一个新的水平，使能智能连接的愿景。5G带来的超高速、超低时延的连接网络与物联网收集到的海量数据相结合，再由AI技术提供语境化和决策能力，三者的结合能够为几乎所有行业和领域带来新的转型动力，这可能会改变我们的社会以及我们生活和工作的方式。

智能连接预计将会在以下五大关键领域中发挥重要作用：

运输&物流

工业&制造业

医疗

公共安全

其它领域

1.运输&物流

在交通运输领域，智能连接能够提高道路安全水平和车辆流传的效率，从而使交通更加顺畅无阻。而在物流领域，智能连接具有提高商品递送效率和灵活性的巨大潜力，使物流更快、更便宜。

用例1：基于AI技术的驾驶辅助和交通监测系统

利用5G网络的低时延特性，道路使用者和路边基础设施之间可以收集并分享丰富的实时信息。例如，汽车的位置和速度，路上的自行车和行人，天气和路面条件，交通拥堵情况和其它道路障碍等等……智能交通监测系统和基于AI技术的车载电脑将通过这些信息来为司机提供指导。例如，帮助司机们避免意外交通事故，或者是动态规划前往目的地的最佳路线。

用例2：自动驾驶汽车

5G和AI技术的结合终将引领自动驾驶汽车走向成熟和可靠。基于AI技术的车载电脑将会收集来自车载传感器、路边基础设施单元和其它车辆（通过5G）的数据，帮助汽车识别周边环境，从而能够适应任何突发情况。自动驾驶也将引领“移动即服务（Mobility-as-a-Service）”的新模式，这类似于Uber，但专为自动驾驶时代的公共交通而定制。因为能够在培训司机和为司机支付薪酬上节省大量的时间和资金，这种模式将比当前的公共和私人交通选项更加经济。

用例3：利用无人运输设备交付货物

5G网络能够支持大量的无人运输设备，无论它们是飞在空中还是跑在地上，比如无人机器人和无人机等，并能允许运营商精细的协调它们的行动路线，避免与其它无人驾驶车辆、路边的建筑或静态障碍发生碰撞。例如，无人机现在已经是一种非常有前景的、安全的、快速的交付货物的方式。如果目的地所处的位置地形复杂或者道路拥挤，则无人机的优势更加明显。这种方式比目前人工运输系统的成本更低。

2.工业&制造业

在工业领域，智能连接有助于提高生产力，减少人为错误，从而降低成本并提高工人的安全性。通过使能工业设施的远程操控，智能连接也能减少对现场工人的需要，从而增加生产设施位置的灵活性。

用例1：工厂自动化和工业机器人的远程控制

5G的高速率、超低时延和高可靠性将会提高生产过程的自动化，增强对设备和机器的远程控制。例如，机器学习算法可以使用来自传感器和补给线边的摄像头收集到的数据及时的对操作员不符合规定的操作进行提醒，系统也可以实时的自动纠正错误。5G也使得人类操作员可以远程监视并调整工业机器人的行为，甚至还能通过包括触摸屏手套或虚拟现实/增强现实（VR/AR）耳机在内的触觉/视觉反馈连接工具与之实现实时的交互。

用例2：远程检查、维护和工人的培训

同时，由智能连接驱动的触觉式网络应用也能帮助工人执行远程检查、远程维护和修理等任务。在交通不便的、荒凉的或者危险的地区，如核电站、石油钻井平台、矿区等等，这种方式不但能降低成本，还能降低风险。相同的工具也可以用来执行和支持人员培训，以及在安全的环境中模拟复杂的情况。

3.医疗健康

智能连接还有助于以更经济的成本提供更有效的预防保健护理，同时帮助医疗健康的管理者优化资源的使用。此外，智能连接也会进一步促进远程诊断和远程手术的发展，甚至彻底改变目前医疗行业医学专家们受制于地理位置的局面。

用例1：远程健康监测和疾病预防

5G的高可靠性和支持大规模连接数的特性将加速可穿戴设备的普及，利用可穿戴设备，医疗人员可以轻松采集佩戴者不同的生物计量参数。随着此类解决方案变得越来越普遍，基于AI的医疗平台能够通过从这些可穿戴设备中收集到的数据来确定病人当前的健康状况，提供量身定制的健康建议，并预测未来可能出现的潜在问题。另外，清楚的、实时的了解病人目前的身体状况将有利于医疗工作人优化资源的使用，并确保其诊所总是能提供足够和药品、医疗工具和设备。

用例2：远程诊断和医疗手术

由高速率、低时延和超高可靠性的5G技术使能的智能连接应用将协助医生远程实现全面的医学检查，甚至还能获得完整的视听和触觉反馈，这打破了医生提供诊断的物理限制。有了5G和物联网，医生甚至还能操控机器人进行远程手术。

4.公共安全

通过提高视频监控、安全系统和应急服务的效率并降低它们的成本，智能连接能够帮助管理部门打击犯罪，使我们生活的城市变得更加安全。

用例1：智能视频监控和安全系统

5G网络的成熟将催化大量安全警报器、传感器和摄像头的部署，使得实时、高质量的视频传输成为可能，这有助于增强远程监控并更好的评估犯罪现场。更重要的是，基于AI的系统会自动分析嫌疑犯的活动、肢体语言和面部表情，实时监测犯罪情况。此外，通过分析过去的罪行数据，基于AI的平台还能预测未来的犯罪，以帮助相关部门优化对预防犯罪资源的使用。

用例2：应急服务

大量基于5G通讯的摄像头（可能处在固定位置，可能被穿戴在身上，也可能被安装在无人机上）将有助于控制和协调应急服务操作。在危险的环境中，远程控制或自主机器人将取代人类的操作，比如在倒塌或烧毁的建筑物中寻找幸存者，而无人机则将被用于调查遭受灾害的地区、巡逻海岸线、在山区探测走私者或是其它意外情况。

5.其它领域

除了上述应用，智能连接还能在许多其它领域带来意想不到的创新。

用例1：5G和AI技术的进一步结合，将使得人们可以通过虚拟个人助理更快、更容易的检索信息、预定或购买商品。

用例2：基于云计算的游戏服务器可以让玩家在无需购买笨重且昂贵的设备的情况下就可以轻松享受游戏，而通过AR/VR头盔以及触觉反馈装置更是能为玩家带来身临其境的体验。

用例3：即使无法亲临现场，用户舒服地坐在家里，就可以通过3D全息显示技术体会到身处体育馆和音乐会现场的真实感觉。

此外，AI和5G网络的结合将进一步提高从传感网络中采集和分析数据的能力，这将帮助我们提升能源的使用效率，在灌溉农田或运输货物时减少浪费和污染。下表显示了一些现有的基于5G的试验，而它将是智能连接的坚实基础。

从愿景到现实

以上这些应用描述了智能连接概念可能实现的美好场景。但有些似乎显得很牵强，如今，其他人已经可能在某些情况下部署了不同于5G的连接技术，如LTE、WIFI或光纤。5G、AI和来自于物联网的大数据为未来的这些应用提供了最好的土壤。

结论1：目前宣布智能连接的时代已经来临还为时过早

从技术上来说，即使兴奋在整个移动行业蔓延，但实现这一愿景的元素还没有真正成熟。其中涉及到的VR/AR、触觉反馈技术、自动驾驶汽车仍处在开发的早期阶段，有大量的技术和管理问题仍然需要解决。IoT Analytics认为，至少还要五到十年的时间这些问题才能得到解决，前面描述的应用场景才可能变成现实。

5G也仍处于早期部署阶段，然而在过去几年中，移动运营商在开发和测试5G技术方面也取得了快速进展，5G标准化的进程预计将在2020年完成3GPP R16版。只有在这个时间节点之后，行业才能真正看到第一张5G网络并提供承诺的性能。

结论2：主要的挑战是确保智能连接与行业和社会的实际需求相适应

从技术角度来讲，要达到如此成熟的技术并非主要问题，它最大的挑战来自于是否能确保这些智能连接技术满足行业和社会的实际需求。技术供应商往往会倾向于不切实际的大力推广这种技术，如此一来，势必要冒着无人接纳的风险。

5G或许就是最突出的例子。毫无疑问，5G几乎可以赋能整个行业，然而，运营商已经意识到，目前并没有足够使人信服的案例来吸引巨额的投资去建设5G基础设施，特别是在其应用于物联网场景的超低时延和超大容量方面的案例。但这也并不意味着我们不需要它，单从依据其生产率、效率和投资回报的预期改善来看，是不足以来衡量投资它所花费成本是否合理的。我们有理由相信，这是在技术与真实需求之间的不确定性影响下，行业不成熟的表现。

结论3：媒体和娱乐将成为5G在短期内的主要商业案例

运营商认为媒体和娱乐行业将成为5G在短期内的主要应用案例， 这是由于用户存在在任何时间、地点观看Netflix和进行视频通话并将视频传至他们的Facebook和Instagram帐户等的需求，而这些需求都需要网络具有更高的带宽和更快的速度，因此他们很容易成为潜在的消费群体。

另外，汽车行业也存在潜在需求。在物联网时代，车联网将越发成熟，使用者会有更多需求出现，人们也会更愿意花钱购买相关服务。但除去这两个行业外，其他行业似乎仍未有太多明显需求。

总结

我们已经看到了很多潜在的应用案例，但在智能时代来临之前仍有大量的工作需要去做，例如技术必须更加成熟、政策必须更加完善，相对应也必然会花费大量的资金。不过，只要各方共同努力，这一目标终究会实现。