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从 5 大行业应用谈谈 5G 和 AI 如何协同工作
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2023/2/17 6:30:35 | 【字体:

  小说阅读网女生版随着新技术的不断涌现,越来越多的技术被合并和组合,在增强功能的同时简化用户的使用难度。实际上,将第五代蜂窝技术和人工智能技术相结合,也是一个非常完美的例子,这有助于当今的创新者将两个独立的概念合作并应用于开发新的案例,并完善过去的创造,以更好地满足未来的需求。

  人工智能和5G技术相组合,将改变许多不同行业的业务模式和创新速度——从医疗保健和运输到娱乐等等。

  正如我们所知,技术转型预计将为全球经济做出令人印象深刻的贡献。根据 ABI Research的研究报告显示,到2035年,人工智能和5G组合的总产出将达到17.9万亿美元,占全球GDP的0.7%。人工智能和5G直接贡献的很大一部分将来自于5G生态系统,5G将成为许多工业应用的主要技术。

  那么,人工智能和5G的结合究竟将如何彻底改变我们所知道的世界呢?最为显著的是,两者结合能够更好的提高系统的运营效率。

  5G 技术可以快速、低延迟地传输信息,而 AI 则通过利用高效的算法将操作复杂性降至最低。这意味着使用它们的设备将更快、更高效。此外,5G和人工智能结合将通过使用自动化系统提高各种流程的成本效益,这种自动化可以减少执行工业功能所需的人工工作量和成本,同时提高精度。

  在网络中同时应用人工智能和5G,还能够帮助企业更多减少资本支出、开发新收入来源和提高网络性能。人工智能已经被用于帮助服务提供商收回为采用和启用5G新应用所做的投资,而人工智能已经在简化网络演进并提高跨网络的性能。

  人工智能和5G结合使用的一个重要要素是分布式智能,因为这可以允许在整个基础设施中分配计算功能。

  分布式智能来自云到边缘,可以实现计算资源和AI的按需部署,能够改变信息的处理方式,以简化技术复杂性并提高基础架构运营效率。

  5G和AI的采用,将支持智能无线边缘,其中边缘云、边缘设备上处理数据与5G组合,构成一个无处不在的智能连接结构。此外,5G的高容量和低延迟可以实现新的改进功能,因为AI处理可以分布在设备,中央云和边缘之间。

  利用 5G 和 边缘的人工智能,能够让边缘云通过低延迟 5G 或设备上进行 AI 处理,实现更靠近其源的数据处理,使处理数据更接近来源成为可能,有助于提供更高的可靠性、个性化和安全性。

  在 5G 网络和 5G 设备上使用 AI 技术可以提供多种好处,并改善传统方法带来的无线挑战。例如,凭借人工智能最小化的操作复杂性和 5G 技术的低延迟,设备可以拥有更长的电池寿命并提高效率,为用户提供更多增强的体验。

  人工智能可以通过提高网络安全、提高网络效率、提高服务质量和提供更简化的部署来改善 5G 网络。此外,利用AI机器学习能够让5G设备在系统性能,安全性和设备体验方面有所改善。

  人工智能在各种系统中变得如此普遍和必要,5G的加入可以帮助改进人工智能功能。5G能够支持AI部署,并通过分布式AI开发新的AI用途。由于5G既具有高容量又具备低延迟,因此将其与AI一起使用可以允许分布式AI处理,从而为新功能提供更大的灵活性。

  在 AI 功能中使用 5G 可以改善用户的 AI 增强体验。例如,通过使用5G链路,无边界XR可以在设备和边缘云之间拆分AI工作负载渲染和处理,这意味着能够为客户创造个性化体验或为娱乐目的创造更具吸引力的体验。

  那么,我们将如何看待5G和AI在我们日常生活中的应用呢?实际上,这些技术的结合已经开始为各行各业创新新的可能。

  医疗保健行业利用5G网络将使医生能够在人工智能机器人的帮助下进行远程手术,使医疗保健更容易获得,并且更加高效,特别是在偏远或服务不足的地区。

  5G和AI对于增强客户服务和客户体验至关重要。人工智能技术可以根据购物者的兴趣或先前的客户数据为购物者提供个性化的购买建议。它还可以为向购物者展示产品的新方式。

  通过5G网络进行连接扩展可以提高零售商的销售能力,将其与AI配对可以支持增强现实服务,为客户提供产品信息。例如沃尔玛使用边缘计算服务,通过收集、共享和利用其零售网络中的数据实时分析来改善客户体验,这使他们能够为购物者提供身临其境的增强和虚拟现实服务。

  得益于5G,人工智能自动驾驶汽车的梦想正在成为现实。自动驾驶让车辆将需要快速可靠的连接来相互通信以及周围的基础设施,5G网络将提供必要的连接,使之成为可能。

  借助5G网络和AI,游戏玩家和观众将能够享受超低延迟和高清图形。这将实现新形式的沉浸式和互动娱乐,并进一步改善虚拟和增强现实。

  5G网络和人工智能将使工业机器人能够相互通信以及操作它们的人,从而支持现有的工业自动化,并将带来更安全、更高效和更具成本效益的制造工艺。

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