高通中国区研发负责人徐晧：5G+AI的结合会给未来提供更多可能性 | 2020 T

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高通中国区研发负责人徐晧：5G+AI的结合会给未来提供更多可能性 | 2020 T-EDGE全球创新大会

林志佳

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5G+AI推动各行各业发展，赋能万物智能互联。

高通中国区研发负责人徐晧：5G+AI的结合会给未来提供更多可能性 | 2020 T

由钛媒体和国家新媒体产业基地联合主办的2020 T-EDGE全球创新大会，12月18日在北京大兴正式开幕。日程首日，高通中国区研发负责人徐晧发表题为《随5G，至万物》的演讲。

徐晧在演讲中表示，5G最大优势是能够给各行各业提供数字化转型机遇。在农业、能源、零售、汽车、制造等领域都有很大的影响。在大带宽、高速率、低时延的通信，以及物联网的连接作用下，5G+AI将推动各行各业发展，赋能万物智能互联。

此外，徐晧表示，5G可以赋能真正的XR沉浸式体验。在万物互联新时代下，基于分离式渲染的数据处理方式，VR/AR等XR终端在教育、工业和娱乐领域，都可以产生非常好的用户体验，创造全新机遇。

“5G+AI的结合可以给我们提供非常非常多的可能性，推动更多领域的物联网应用。这其中，通过海量物联网，5G可以给人工智能（AI）提供大量的数据，这些数据的管理、分配和传输会给大家提供非常好的应用空间和商业机遇。同时，5G也能够给AI提供非常好的云端、边缘端和终端侧的运算分配，加上非常可靠的连接，使AI技术的运用得到非常好的保障。”徐晧在演讲中表示。

在演讲部分结尾，徐晧表示，现在还处于5G大规模商用的前一两年。从5G的标准来看，5G的R16、R17以及后续未来版本将会持续发展。“俗话说，10年一G，5G将持续向前演进，高通也将继续携手合作伙伴推动科技进一步向前进步，共同给5G赋能数字经济带来更多的机会。”

以下为徐晧演讲实录：

大家下午好，非常高兴有这个机会和大家分享一下高通对5G未来发展技术趋势的看法，以及高通对5G将来的发展会怎么样影响或者推动经济持续向好。

事实上，现在大家经常能够听到5G的相关新闻。并且，搭载5G网络的智能手机已在中国，乃至全世界处于大规模商用阶段。

首先我们回顾一下，与当初4G商用时相比，其实如今全球5G的发展势头则更加迅猛。

根据信通院和工信部等提供的数据，如果我们将同样的5G和4G商用时间点进行比较的话，自今年大规模商用以来，全球范围内已经有超过95家运营商部署了5G商用网络（系统）。而且，预计到2022年，手机出货量也能达到7.5亿部以上，2023年全球5G连接数预计将超过10亿，比4G获得同样连接数的速度整整快了两年。

同时，到2025年，我们预计5G连接数量将达到28亿。

再看看中国的相关数据。

在整个5G商用阶段，其实中国提供了一个非常亮眼的、非常优秀的成绩单：目前在中国建成的5G的基站，迄今为止已经有71.8万个，5G的终端也到了1.8亿以上，5G手机出货量连续数月占手机出货量60%以上，1-11月，中国市场5G手机累计出货量1.44亿部。

高通中国区研发负责人徐晧：5G+AI的结合会给未来提供更多可能性 | 2020 T

在这种5G发展前景广阔的大环境下，我们可以注意到，5G技术不仅是能在手机里运用，也不只是一个纯通讯的技术。我们认为，如今5G最大的优势是能够给各行各业提供数字化转型机遇。

刚才我们听到了上汽集团副总裁，乘用车公司总经理杨晓东的介绍，其实在上汽发布的很多车中使用到了4G车联网技术。不过，当5G时代来临时，5G车联网将会给自动驾驶和其他车上的5G应用将提供更多的可能性。

从5G对社会影响角度看，大家生活中使用的美团、手机支付等，这些其实是3G和4G给我们带来的影响，而5G的消费端应用才刚刚开始。

3G、4G时代，最开始只是一个流量的变化，我们的智能手机从语音到流量、到数据通讯，这个引发了一系列的手机应用场景，包括无线支付、美团、直播等，通过手机直播下单付款买东西。

而5G时代带来的影响将不仅限于此，其影响将在各行各业当中，比如远程医疗、智慧城市、工业制造等。城市里面所有的路侧建筑、所有的车、所有行人都将有5G网络的连接，这会让智能交通、智慧城市成为可能；通过5G技术，让工厂车间所有自动导引车（AGV）都能做的更好，更加精准。

总的来说，5G发展将对农业、能源、零售、汽车、制造等领域有很大的影响，或者说有很大提供数字化转型的空间。

事实上，5G是互联网的未来。如今所有的技术架构，不管是云端、边缘端、终端，还是我们想到的手机、汽车的某一形式端，如果未来手机、计算、VR的眼镜、汽车物联网能够达到万物互联，世界上所有的物体都能够通过无线（Wi-Fi）、5G、4G、3G互联的话，这对大数据、对人类连接技术发展会有很大的影响。

具体来说，我们可以看到，手机已经成为我们身边不可缺少的一个电子设备。我们想象一下，今后10年、20年、30年，我们手边肯定会有一个电子辅助设备，也许是眼镜，或者可能是另一种可穿戴式设备。但肯定会有一种设备是帮助你提供现在的支付、语音、照相等各种功能，这是一个方面的影响。

而另一个方面的影响就是汽车，比如在出行场景，一旦有5G网络，所有的这些出行都会因5G让我们的出行更加顺畅或者更加安全。

下面我们聊聊5G+AI推动万物互联的作用与影响。

我们经常听到的是，5G与人工智能（AI）的结合也会有很大推动作用。我们需要指出重要一点的是，5G能够提供一个中央云、边缘云和终端整体的数据连接架构。

与4G相比，5G不仅是速度更快、时延性更低，而且还提供了一个全新的数据连接架构。将大量的数据处理、AI运算能力放在云端，最具本地价值的数据功能放在边缘端，AI加速用例等简单功能放在终端中，数据进行很好的连接和流动。

通过这种架构，5G+AI让云端，边缘云和所有的终端都连接在一起，通过无线网络实现终端和云之间的分布式AI处理，从而赋能增强的服务和体验。

我们认为，数据是数字经济动力的能源，由于物联网（IoT）的技术进步与发展，大量的数据都要通过物联网和各种各样的终端进行采集。

所以通过这种架构与解决方案，一方面可以推动AI向前的发展，另一方面可以更好的利用大量的数据，提供更多的运算方式。

比如，现在的手机只能看一个角度的视频，如果5G速度够快，我们可以360度旋转、通过不同视角来看一个足球赛，不仅有近距离的接触，也有观众、运动员、裁判等视角，通过这种超高清视频解决方案来提供更好的体验。

那么，想要达到这种效果，就需要毫米波（mmWave）技术的支持。

毫米波可以提供非常非常大的带宽，比如说，在美国一个超级碗比赛运动场中，通过5G和4G支持同样的大型体育比赛时，流量有着很大的变化。和4G相比，5G可以达到10倍以上的海量容量支持，这个是毫米波应用非常好的应用场景。

除此以外，毫米波也可以部署在包括室内、室外、企业专网、智能家居及工业物联网等场景中。

举一个典型的地铁站应用场景。现在地铁站有非常大人流来往时，我们用到的5G毫米波技术，可以让每个人都能够做到高清晰的图像下载或者上传，比LTE或者4G的速度快很多，同时支持顺畅连接的数量也会更多一些。

接下来我们聊一下5G的典型应用场景——VR/AR技术在XR终端中的应用。

我们认为，5G可以赋能真正的XR沉浸式体验。在万物互联新时代下，基于分离式渲染的数据处理方式，VR/AR等XR终端在教育、工业和娱乐领域，都可以产生非常好的用户体验，创造全新机遇。

在娱乐方面，当小朋友回到家的时候，所有的房间都可以变成一个VR、XR的游戏空间，同时看视频的话，可以有非常棒的沉浸式体验。

当你在做菜时，利用XR终端，可以随时随地看到如何烹调，以及你家里有什么东西损坏的时候，马上可以用你的VR、XR眼镜看到如何修理、更换零件，这些都是我们可以预测到VR/AR等XR终端里面的应用。

但同时，这方面的技术难度也十分之高，我们面临着很大的技术挑战。

比如，现在的手机视频非常耗电，而且VR、XR的眼镜要两个屏幕，如果都要达到4K的视频或者高清视频，两个加起来是8K的视频，流量要求会很高、设备充电/续航能力也需要更加强大。

还有，VR/AR等XR终端对时延性的要求也很高，需要有毫秒级的延时。如果时延性太长，我们会觉得非常眩晕。

从运算角度来说，高通做了一个叫做分离式渲染的计算技术。一部分的运算放在云端，有一部分至关重要的在终端侧处理，甚至最好把大部分的运算放在边缘端，并呈现很好的分配计划，使用户可以随时随地将看到的情景及时传到云端，云端通过运算处理之后，把反馈及时告知到你的设备终端当中，减少眩晕感，这是非常好的5G+AI技术结合的应用。

下面我想讲的另外一个5G应用事例，就是工业机器人或者工业制造。

工业4.0已经成为很重要、大规模推广的产业方向。从工业车间来看，所有的5G技术都可以在一个车间里面找到它的应用场景。

比如车间厂房中所使用的头显设备、安防摄像头等，均需要很大的带宽，很快的速率，实效性的镜像反馈效果，这些都要用5G才可以得到很好的解决方案。

除此以外，工厂里面拥有大量的传感器，大量的工业机器人，都需要海量的5G连接技术，低时延、高容量、可靠连接，可以避免工业机器人的机械臂出现错误，可以更快速度将指令传达到机械臂，然后正确执行。

我可以简单介绍一下，这里面使用的是5G技术中的URLLC（超高可靠低时延通信）特性，将有线的以太网变成无线的以太网，利用5G技术让机器人都可以无线连接。

除了支持可授权频谱或者运营商支持的网络以外，我们高通同时也推出了5G工业物联网专有网络。

如果一个厂家，不管是汽车还是运输领域，他想有自己的工厂，自己的网络，利用我们的5G技术能力可以做专网，可以给其生产制造提供更好、更安全、更优化的条件。

另外，高通也对时延性这方面进行优化，推出5G支持时间敏感网络（TSN），将网络时延降到最低，加快端到端的网络速度，在远程医疗或者远程教育等场景中，实现更加及时的反馈效果。

除了上述的这些技术之外，我们高通也提供包括R16、R17的精准定位，现在的标准能够做到3-10米的误差，在下一轮的标准中，我们高通希望做到厘米级、亚米级的精确定位，从而提升功能和性能满足广泛用例需求。

最后我们总结一下，5G+AI的推动，可以给我们提供非常非常多的可能性。尤其是我刚才说的最大三个AI动力：

1、海量的数据处理能力。通过物联网终端，5G可以给AI提供大量的数据，通过这些数据的管理、分配和传输，会给大众提供非常好的应用空间和商业空间。
2、AI本身的精确运算或者是大规模运算能力。利用5G网络这个可靠的连接方式，将AI技术处理能力很好分配地分配至云端、边缘端、终端。5G的连接可以使AI运算得到很好的保障。
3、利用5G低时延特性，让AI在机器人上实现更好的运算和应用能力。通过高通提供的7nm制程工艺APQ系列芯片组产品，加上高通的RB5机器人平台，利用5G定位精准度，把AI技术用在所有机器人的应用上面，实现快速的分拣和精准定位，在规模、高速率、低时延的通讯环境下，实现高效的物联网技术连接。

现在还处于5G大规模商用的前一两年。从5G的标准来看，5G的R16、R17以及后续未来版本将会持续发展。俗话说，10年一G，5G将持续向前演进，高通也将继续携手合作伙伴推动科技进一步向前进步，共同给5G赋能数字经济带来更多的机会，给数字经济带来更多的创业机会，推动这个社会前进。

谢谢大家！

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