2024年5G-A与AI深度融合:突破、场景与破局之道
AI导读:
2024年5G-A与AI深度融合,网络覆盖超300城,终端数量破亿。融合面临需求对齐难等挑战,但已催生智能终端等新应用。工业、医疗等多领域潜力巨大,仍需破解技术与生态难题。
2024年,‘5G-A商用元年’与‘AI入端元年’同步开启,政策引领、技术创新与市场驱动的联合作用下,5G-A与AI的深度融合持续走深走实,尤其在5G-A网络覆盖和AI终端应用方面取得显著进展。目前,我国5G-A网络覆盖300多个城市、套餐用户突破3000万户,支持5G-A的终端数量超1亿部。同时,融合过程面临需求语言对齐难、标准不统一等挑战。
近日,多位业内嘉宾做客《人民会客厅》,从通信、AI、运营商、设备商等不同视角,共探技术融合的现状、机遇与破局之道。嘉宾们在对话中表示,当前5G-A与AI融合已进入实质性突破阶段,在网络建设、技术应用、场景落地等方面成果显著。同时,催生了智能终端、具身智能机器人等新应用,未来在工业、交通、医疗等领域潜力巨大,但仍需产业链各方协同破解技术与生态难题。
突破:多领域显现融合新成果
当前,5G-A与AI的融合已摆脱初期探索‘试错期’,在网络建设、运维优化、消费体验、产业协同四大维度形成突破,四位嘉宾从各自领域分享了具体成果。
作为融合发展的‘根基’,网络建设的规模化推进为AI应用提供了关键支撑。TD产业联盟秘书长杨骅给出核心数据,国内5G-A基站数量突破60万个,覆盖300多个城市,30余个城市推出专属服务套餐,‘双万兆’能力实现商用,通感一体、智能调度等关键技术落地。‘这些基础建设让5G-A从‘技术概念’变成‘可用网络’,为AI应用提供稳定连接支撑。’
在网络运营层面,AI的赋能让效率提升成效显著。中国移动集团首席专家刘光毅介绍,中国移动联合华为等伙伴,在网络全流程嵌入超200种AI应用场景:‘故障排查、载波关断等操作实现自动化,10086语音服务全量AI接待;通过AI预测网络业务分布,基站节能效率提升15%以上,江苏徐圩石化基地用5G-A+AI监测管廊,建设成本降低85%。’
消费端是技术融合最贴近民众的‘感知窗口’。华为无线网络产品线总裁曹明用三组数据展现渗透速度:移动终端AI月活用户从1亿级跃升至12亿-13亿级,超PC端规模;AI原生终端出货4亿部,70%新终端支持AI;AI相关网络流量增长近1000倍。‘现在人和AI的交谈时间已超过微信沟通,消费端应用从‘尝鲜’走向‘日常’。’杨骅补充说:‘AI芯片5G-A手机规模量产,运营商资费从‘流量计费’转向‘差异化速率+服务权益’,能更好匹配细分需求。’
除了基础设施与运营层面的成果,AI应用落地的痛点也在5G-A的支撑下逐步破解。北京通用人工智能研究院机器人实验室主任刘航欣表示:‘用户觉得‘AI不够智能’,核心是‘决策上下文不足’,而5G-A能实时传输多模态数据,让AI获得完整决策依据。比如家庭机器人通过5G-A传回环境状态,可动态调整动作避障,而非机械执行预设程序。’
场景:多领域孕育融合新潜力
随着5G-A‘连接能力’与AI‘智能能力’的双向赋能,从工业生产到家庭生活,从交通出行到医疗服务,多领域的场景落地案例不断涌现。工业领域是5G-A与AI重塑生产模式的核心‘战场’,也是当前落地成效最显著的领域之一。杨骅以联通-格力‘黑灯工厂’为例:‘8万平方米厂区内,5G-A连接全流程设备,AI优化流程,生产效率提升86%,缺陷率控在万分之一以下。’
在消费与家庭场景中,融合技术让‘智能交互’更贴近自然需求,逐步改变生活方式。曹明以智能玩具创新应用为例表示:‘现在不少玩具厂商推出内置AI的产品,这类玩具能与儿童对话交流、引导学习。’曹明介绍,AI应用在一定程度上也带动了学习效率的提升。刘航欣则聚焦多终端适配的实际需求,补充了技术落地的关键细节:‘未来家庭机器人形态各异,5G-A可当‘翻译官’,将AI‘避障’指令转化为不同机器人的执行数据,确保精准操作。’
此外,交通、医疗等行业也正借助5G-A与AI的融合,分别向‘车路协同’新阶段迈进、为解决医疗资源不均问题提供新路径。杨骅举例:‘藏区远程医疗系统靠5G-A传数据、AI辅助诊断,缓解资源不均。中国移动与药企合作的AI质检方案,还让中药生产效率提升23.47%。’刘航欣则表示,‘未来‘AI医生+远程机器人’可服务基层,但需5G-A优化‘算力卸载’,延长机器人续航至1小时以上。’
破局:多维度探索融合新路径
尽管5G-A与AI的融合已取得显著成果,但从‘技术突破’到‘规模化落地’,仍需跨越需求差异化、技术不同步、生态不开放等多重挑战。技术标准不统一是首要难题。刘光毅坦言:‘远程机器人需200Mbps上行,智能表计仅需低带宽,需三方共定需求标准。’曹明提出‘Agentic over NR’共识:‘明确人机交互时延400-650毫秒,上行带宽增速3倍于下行,推动端管云协同。’刘航欣认为:‘需制定AI数据交互标准,解决工业、医疗数据格式不兼容问题。’
网络适配能力不足是另一大核心挑战。刘光毅介绍了企业实践:‘中国移动通过700兆、2.6G等多频段协同提升能力,构建‘需求-感知-调度’体系,优先保障机器人作业的低时延。’杨骅表示:‘网络需内嵌AI引擎,华为AgenticRAN方案已实现效率提升30%,中国电信的智算单板还将故障响应缩至秒级。’
生态开放是保障融合长期健康发展的关键,也是激发产业创新活力的重要支撑。刘光毅表示,‘中小企业缺乏网络调用渠道,建议建开放平台,让开发者直接使用低时延等能力。’杨骅提出:‘要‘需求牵引’技术,工业需高可靠就优化抗干扰,医疗需隐私就嵌入AI加密。’刘航欣介绍:‘北京通用人工智能研究院正联合运营商测试‘远程机器人遥操’‘无人区巡逻机器人’等场景,希望通过技术迭代和生态协作,让AI真正从‘实验室’走进‘日常生活场景’,成为每个人都能触手可及的服务。’曹明则分享了华为的未来规划:‘将围绕‘1+5+X’的方向推进生态建设,‘1’即推动AoNR产业共识落地,‘5’是聚焦人、家庭、交通、行业、物五大典型场景提供定制化解决方案,‘X’则是与产业链伙伴共建AI应用生态,开发学习、康养、办公等领域的智能应用。’(文章来源:人民网)
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