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英特尔中国研究院院长宋继强:5G对AI落地起至关重要作用

类别:行业访谈  出处:电子信息产业网  发布于:2018-06-06 11:42:27 | 558 次阅读

 

英特尔中国研究院院长宋继强

    有通信业专家提出,正像2007年3G开启了移动互联网一样,2020年5G的商用将开启移动AI时代。“当AI真正在应用场景里大规模部署时,5G对于AI的落地有至关重要的作用。”英特尔中国研究院院长宋继强在接受《中国电子报》记者专访时说,“我们认为AI的应用通常都是端到端的场景,数据的采集在前端,数据的处理、增值在云端,增值后的结果一定要再回到前端,才能提高前端设备的处理能力和处理效果。”在这样一个AI应用闭环中,会产生很多对5G大带宽、低时延、高可靠性网络的需求。他认为,5G还提供了在整个AI架构上把边缘利用起来的可能,让很多的数据可以快速地在靠近应用场景的地方被处理、被识别。
  AI应用高性价比依赖网络
  “我们知道这波AI的兴起基本上是以深度学习为代表发展起来的,深度学习需要很多数据,而数据的采集很多是用视觉传感器,如摄像头。”宋继强说,“如果只考虑AI训练过程,这些数据只要存在云端就可以,但实际上AI训练需要经常实时、持续地进行,以提高在不同领域的适应能力,例如无人驾驶或者智能城市中的AI应用就需要如此训练。”
  宋继强认为,AI对网络的依赖越来越高,主要表现在前端采集数据的上传,靠近前端的数据识别、分析,以及数据增值结果再传回前端三个环节上。
  在AI的数据采集前端,涌入越来越多的无线摄像头,并呈爆发式增长之态,智能家居、智能零售的发展带来越来越多无线摄像头,在无人驾驶场景里也会要用到多个无线摄像头,这些视频数据要传到后端、传上云用AI做数据处理,这一过程就需要网络的支撑,特别是具备高容量、大带宽、低延迟优势的5G网络,会更适合AI数据传输需求。
  “在云端做训练、在偏前端做识别,都可以利用到5G特性。”宋继强说,“训练需要的大量数据在前端可以进行初步处理,在无人驾驶场景里如果将数据处理放在车载前端中处理,会使前端过‘重’,我们可以把数据处理放在网络边缘、靠近前端的地方,而边缘计算刚好是5G才能带来的。”
  “如果没有像5G这样的网络,人工智能设备不仅数据采集要在前端做,大量数据的分析、训练也要在前端做,这会使人工智能设备变得非常昂贵,例如现在非常火爆的智能音箱,因为可以把数据分析和处理放在云上,所以有比较高的性价比。”
  宋继强说,现在很多设备都要加AI能力,而且有些设备不可能具备感知能力和初步处理能力,如果没有5G网做支撑,AI的大规模部署就很受限。
  AI商用普及需要5G网络支撑
  “当AI真正在应用场景里大规模部署时,5G对于AI的落地也有至关重要的作用。”宋继强说,“AI的应用通常都是端到端场景,数据的采集在前端,数据的处理、增值在云端,增值后的结果一定要再回到前端,才能提高前端设备的处理能力和处理效果。”
  宋继强说:“AI现在拥有的能力,至少在有些领域,已经突破了用户体验的瓶颈,可以有不错的商用效果,但是如果网络跟不上,用户体验会打比较大的折扣。”
  他用现在一部分人能够体验到的智能音箱来做分析。
  智能音箱很大的亮点是实现人机对话,在这个体验中,除非机器能够把所有的语音识别、语意的分析处理,以及最后的TTS、文字到语音的转化,都放在前端设备(这里指智能音箱)里面,才可以不依赖网络。但智能音箱在追求AI能力强的同时往往还要追求价格更便宜,而AI能力强就必须把它放在云端,通过云端持续不断地升级词库、词汇量,提高多人语言适配的能力。但放在云端,如果网络不好,这种对话常常会中断,智能音箱总处于寻找网络的状态。
  “现在智能音箱在中国可以称得上是‘百箱大战’,大家接入的语音服务不外乎几家服务提供商,只要网络能够保证,他们云服务的效果肯定比较好。”宋继强说,“现在音箱卖到了全国各地,想买到好用又便宜的智能音箱,网络必须跟上。虽然智能音箱是简单的语音交互,数据量不大,但是对网络的延时要求很高,必须连续地把语音传送上网,这体现的是对5G网络的需求。”
  现在还体验不到的复杂的AI应用,例如无人驾驶、远程驾驶,要把车里所有的视觉数据都传给远程驾驶操控台的人看,同时操控台的控制信息还要传回车上去。
  宋继强说,在这种应用中,将车里的视频数据上传要求网络的带宽一定要大,对可靠性要求不苛刻,丢几个包没有关系,关键是将绝大部分信息传上来,这种场景需要5G的大通量;而再传回车里去的是控制信号,这时要保证信息传递的可靠性和实时性,这种场景需要5G的低时延和高可靠,所以无人驾驶、远程驾驶是5G部署之后才能做好的AI应用。

关键词:英特尔 5G 

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