为什么科技大厂都在搞5G？浅谈边缘AI与Model Play

为什么5G对于AI，IoT和机器人技术至关重要？

5G将会改变世界，这不会让人感到震惊，而不仅仅是宣传。为什么？因为5G技术的能力可以以难以想象的方式改变现有技术。

研究表明，到2035年，5G有望提供12.3万亿美元的全球经济产出，并在全球支持2200万个工作岗位，潜力巨大。该技术不仅将支持设备，而且还可以改变生活。除了移动设备技术外，我们还看到人工智能，物联网和机器人技术领域将受到5G的影响。在本文中，我们将探讨5G在这些领域的潜力。

自动驾驶汽车

随着物联网绑定我们的物理世界并将其实体带入数字平台，5G对于其可持续性至关重要。从发现障碍物，与智能标志互动以及遵循地图，到建立其他制造商彼此之间/汽车之间的通信，这些汽车的责任是巨大的。

所有这些只有在实时传输和处理大量数据时才能发生。为此，需要一个速度和潜力均等的网络，而5G似乎可以提供这种网络。 5G具有高容量，低延迟和安全性，所有这些都必须使自动驾驶汽车上路。

智慧城市

我们将来将拥有的城市将与我们今天所生活的城市不同。它们将包括联网设备，交互自动驾驶汽车，按需智能巴士，无人驾驶出租车等。智慧城市也将包含智慧建筑，这将使企业能够通过调节能耗来提高效率。

来自这些城市的数据将帮助我们了解在特定区域中如何使用资源，以及如何优化资源使用。尽管可能性无穷无尽，但我们将需要下一代网络-5G，以使其成为现实。

物联网技术

物联网已经开始改变世界，但是5G的融合将彻底改变它。它将使数十亿的其他设备连接到互联网。尽管家庭物联网具有巨大的潜力，但真正的交易在于工业物联网。

从制造业，农业到零售，医疗保健等等，物联网将无所不动。 5G将全面扩大其覆盖范围。例如，医疗保健中的5G将使机器人手术，个性化医学，可穿戴式医疗保健等成为可能。

机器人技术

我们都知道机器人技术给行业带来的潜力，但是许多人可能不知道与5G协作可以做什么。为了高效运行，机器人需要与系统和员工交换大量数据。为此，需要5G网络的容量和能力。

例如，在农业中，机器人可以轻松监控作物田地的状况，并将近实时的视频和信息发送回农民。收到指令后，机器人可以执行所需的操作，例如修剪，喷洒或收获农作物。他们还可以测量特征并将其传输给远程科学家。

为什么这么重要？世界人口在增长，我们的需求也在增长。为了维持粮食供应，需要将新技术带入实地。

AI娱乐

5G网络的一个明显用途是解决并支持不断增长的移动视频需求。网络的数据容量，速度和低延迟将促进创新的娱乐方式，包括虚拟现实和增强现实。我们可能会在AR和VR领域看到一大堆创新，但不仅是娱乐领域-企业也会看到好处。

AI，物联网和5G –为什么？

我们还看到大量的困惑徘徊在AI和IoT上。我们都了解的一件事是，所有这些都归结为数据，并实时处理大量数据。

但是，目前我们还没有完全具备可以支持此功能的网络，但是5G承诺：

耗电少

利用将持续很长时间的物联网传感器

与4G相比，支持更多设备

提供难以置信的高速数据连接。

以较低的延迟交付数据，以便可以处理更多数据。

从预测性维护，降低成本到解决问题/进行必要的更改，5G将彻底改变行业。

网络优化和分配

例如，5G将启用网络切片，在此过程中，您可以使用一部分网络带宽来确定优先级并满足特定需求。这意味着可以根据任务的优先级在参与者之间适当地对网络进行切片和分发，并将其用于给定的任务。

5G的低延迟

请记住，5G绝对与速度有关，而不是与速度有关。 低延迟使5G网络能够为体育或安全等目的提供非常近乎实时的视频传输。 在建筑，医疗保健等行业中，定期和实时协调是关键的行业，此功能可能被证明是极其有益的。

在建筑领域，低延迟可以使成员之间进行有效的视频会议以完成工作。

在医疗保健中，医疗服务提供者即使在医院外也可以以相同的效率监视患者。

低延迟、高效低耗的边缘人工智能AI

Edge TPU 是对谷歌 Cloud TPU 和 Google 云服务的补充，提供端到端、云到端、硬件 + 软件基础的架构，便于部署客户基于 AI 的解决方案。

Edge TPU 可用于越来越多的工业应用场景，例如预测性维护、异常检测、机器视觉、机器人、语音识别等等。它可用于制造、内部部署、医疗保健、零售、智能空间、运输等。

LG 内部的IT服务部门已经对Edge TPU进行了测试，并计划在产品线的检测设备上使用它们。LG CNS 组织的首席技术官 Shingyoon Hyun 表示，目前 LG 的检查装置每秒处理超过 200 张显示面板图像，所有出现的问题都经由人工检查，现有系统的准确率约为 50％，而谷歌 AI 能将准确率提升到 99.9％。

Model Play面向全球开发者的AI模型资源平台，内置多样化AI模型，兼容钛灵AIX，支持谷歌 Edge TPU边缘人工智能计算芯片，加速专业级开发。

此外，Model Play提供完整易用的迁移学习模型训练工具及丰富模型实例，可与钛灵AIX完美搭配结合，实现各类人工智能应用的快速开发。基于Google开源神经网络架构及算法，构建自主迁移学习功能，用户无需写代码，通过选择图片、定义模型和类别名称即可完成AI模型训练，实现人工智能的易学易开发。