5G+AI智慧城市應用尚處初期 數據和算力只是“基本功”
在重構“城市大腦”的過程中，5G憑借著超高速率、超低時延、超大連接特性推動基礎設施緊密耦合，人工智能通過特定算法全面采集整合信息，形成紛繁龐雜的城市信息資源數據庫……這些新興技術盤活垂直行業生態，逐步成長為支撐城市發展的毛細血管。技術的發展如何賦能智慧城市發展？仍需要進行哪些突破？
5年為一個契機
算法、芯片、人才等還需突破
5G是基于人工智能打造的最新移動通信系統，智慧城市是5G+AI的一個重要應用場景，對此如何理解？
我們是生活在城市里的人，希望城市更智能，像人一樣能夠加以思考、再加以運算。為什么我說智慧城市是5G+AI的一個重要應用場景，因為在智慧城市中生活的方方面面都融合了這兩者，比如車聯網、智慧路燈、智慧水務、智能機器人、智能冰箱等。不應該用割裂的視角來理解智慧城市，只要生活在城市當中，把人的大腦中智能思考的東西用在機器上，我們生活的地方就會變成一個智慧化的城市。
目前5G+AI在智慧城市中的應用處在一個什么樣的發展階段？
從2019年5G的商用元年來看，很多產品開始進入商業化階段，城市生活中涌現出的智能機器人、車聯網、智慧路燈、智慧交通等，都是人工智能發展初期的服務和產品，企業生產方面，以物流行業應用為例，像京東等電商巨頭已經用5G建立了智能物流基地，大大解放人力。
但目前整體來看，5G+AI在智慧城市中的應用還處于初期融合的階段，之后會逐漸地以每五年為一個契機，不斷涌現出更多的人工智能產品。再過五年，商業化程度更明顯以后，你會真正感覺到在這個社會中，你所思、所悟、所考的東西很快就會變成現實。比如在經過非常合理和實際的規劃以后，可以更高效地建設智慧工廠；到高級階段，機器不再被動，可以自我學習、自我更新。
處在初期融合階段的5G+AI智慧城市應用，還有哪些需要突破的地方？
就觀察來看，有四個方面：第一，人工智能的算法應該更通用化，建立算法公共庫，共享算法，誰需要誰取用，減少共性研發投入，構建高質量的基礎軟件生態，加速行業發展；
第二，要在芯片等硬件技術上有所突破，未來的芯片技術應該更發達、更通用化，就像買電腦一樣，普通的硬件設備也能發揮功用，不需要用專用設備。當硬件技術實現突破后，完成工作就像喝一杯咖啡一樣簡單的時候，就會變成一個人工智能無處不在的社會了；
第三，需要大規模培養人工智能人才，這方面比較好的趨勢是，這幾年人工智能興起后，很多高校從本科階段就開設了物聯網和人工智能的專項課程，以后人工智能的從業人員會更多，這個行業也能夠迎來繁榮；
第四，要增強大眾意識，提升普通民眾對人工智能的認識。達到這四個方面后，5G+AI的智慧城市應用就會越來越成熟。
疫情加速了移動通信產品
和技術向前推進的過程
2020年是特殊的一年，新冠肺炎疫情肆虐、“新基建”概念火爆，這些外部因素對5G+AI在智慧城市方面的融合帶來哪些影響？
主要有三個方面。首先，疫情加速了移動通信產品和技術向前推進的過程。疫情發生后，人跟人不能近距離接觸，在防控方面使用了大量的算法系統，包括人員軌跡登記系統、自動掃描與體溫錄入系統等，這對技術突破特別是移動通信算法突破起到很大的推動作用；
第二，在這次疫情中，我們可以看到人工智能大數據系統經過中國十幾億人口的考驗后，在大數據的整體穩定性等方面得到了很好的驗證，如果沒有這么多用戶去考驗一個系統，它就不會越來越完備；
第三，人工智能和各行業的深度融合也有突破。智慧教育、線上醫療、智慧醫療等都通過這次疫情得到有效運營，將5G移動通信和物聯網等人工智能和大數據技術更好地、更順利地融合在一起。
5G+AI二者的融合是否順利？
以前是各個領域獨立發展，移動通信的搞移動通信，人工智能的搞人工智能。這些年，移動通信飛速發展，從1G躍升到現在的5G，每10年一個技術更新，每10年一個階段，包括速率、用戶體驗等方面。
人工智能是近期才得到空前關注，20世紀八九十年代對人工智能的關注還沒有這么凸顯，因為當時的硬件設施和網速比較落后，用手機的人也比較少，沒有這么多通信。但是在2018年以后，5G的一些標準確定了，突出了移動通信低延時性、高可靠性、超帶寬的特性，為人工智能奠定了一個非常好的基礎，使得人工智能有更多可利用的通訊資源。
加上這些年很多領域對人工智能需求特別迫切，尤其是在無人處理方面，比如挖井、鉆探等高危作業。在這種情況下，硬件資源、軟件資源、通訊資源得到了空前絕后的推動，觸發了人工智能的迅速發展，而這又讓人工智能的算法用在了移動通信上，促進移動通信更快速更高效的發展。人工智能和移動通信由此形成了相互促進、并駕齊驅的發展態勢，我相信今后二者的結合將會更快更深入。
數據和算力只是“基本功”
提到硬件發展迅速為人工智能奠定了很好的發展環境，從智慧城市的角度而言，這是否意味著未來的發展將從“重硬件”向“重軟件”轉變？
現在硬件資源包括大規模集成電路，體積更小、處理器功能更強大，同時低功耗小型化。在這個基礎上，大家更加重視人工智能算法，這個趨勢是沒錯的。因為硬件發展到了一個階段會遇到一定瓶頸，進入緩慢期。早些年人工智能的算法沒有像現在這么流行的時候，硬件跟人工智能的融合發展沒有顯現出來，現在硬件已經發展起來，促使軟件高速發展，我們也看到這些年人工智能的應用像雨后春筍一樣涌現，更多的資源放在了用戶體驗的終端上。
在“重軟件”的趨勢下，是否意味著未來智慧城市的應用比拼的是數據和算力？
數據和算力是對數據處理能力、效率和存儲能力的考驗，但不能單一地去看。擁有這些資源的可能大多是一些龍頭企業，例如華為、BAT等，他們有很多云資源。但我個人覺得這只是“基本功”，我們應該更多地關注用戶體驗，解決用戶實際存在的問題。比如智慧醫療，是否真正覆蓋了偏遠山區，傳感器有沒有真正做到“望聞問切”？我覺得很多公司應該去考慮這個問題，不要太片面地強調算力，包括大數據規模，這些東西是可以用資金建起來的，最終的落腳點要回歸到提升人民生活，解決行業問題，讓居民有體驗感、獲得感。
目前國內哪個城市的智慧城市應用成效比較突出？
對比了國內幾個城市，珠三角的廣州、深圳和長三角的上海、杭州是做得比較好的。就廣州而言，作為省會城市，廣州在發展過程中要兼容到廣東省各地級市，所以發展進程相對稍慢一些，但是這幾年在智慧城市，包括智慧交通、車聯網、智慧路燈和5G方面的先行先試也是走得非常快。深圳早在幾年前就開始建設智慧城市，一直走在前列。我個人認為珠三角的人工智能、移動通信和智慧城市都會發展得很好，因為它有得天獨厚的地理優勢和良好的產業環境，華為、騰訊、中興都在這里，同時毗鄰港澳，資源豐厚。另一方面，各地市的政府領導都有很好的服務意識，關注企業發展，注重發揮智庫作用。
媒體在智慧城市的建設中能發揮哪些作用？
媒體在智慧城市的建設中應該更加積極主動。除了報道有高科技亮點的、有利于民生的項目外，還應把目光投注到全產業鏈上，包括上下游企業、金融投資商等，關注他們的發展。此外，對于不同地方的智慧城市建設，如廣州、深圳、珠海等，它們的共同點、創新點或差異之處也值得我們研究探討。
算法、芯片、人才等還需突破
5G是基于人工智能打造的最新移動通信系統，智慧城市是5G+AI的一個重要應用場景，對此如何理解？
我們是生活在城市里的人，希望城市更智能，像人一樣能夠加以思考、再加以運算。為什么我說智慧城市是5G+AI的一個重要應用場景，因為在智慧城市中生活的方方面面都融合了這兩者，比如車聯網、智慧路燈、智慧水務、智能機器人、智能冰箱等。不應該用割裂的視角來理解智慧城市，只要生活在城市當中，把人的大腦中智能思考的東西用在機器上，我們生活的地方就會變成一個智慧化的城市。
目前5G+AI在智慧城市中的應用處在一個什么樣的發展階段？
從2019年5G的商用元年來看，很多產品開始進入商業化階段，城市生活中涌現出的智能機器人、車聯網、智慧路燈、智慧交通等，都是人工智能發展初期的服務和產品，企業生產方面，以物流行業應用為例，像京東等電商巨頭已經用5G建立了智能物流基地，大大解放人力。
但目前整體來看，5G+AI在智慧城市中的應用還處于初期融合的階段，之后會逐漸地以每五年為一個契機，不斷涌現出更多的人工智能產品。再過五年，商業化程度更明顯以后，你會真正感覺到在這個社會中，你所思、所悟、所考的東西很快就會變成現實。比如在經過非常合理和實際的規劃以后，可以更高效地建設智慧工廠；到高級階段，機器不再被動，可以自我學習、自我更新。
處在初期融合階段的5G+AI智慧城市應用，還有哪些需要突破的地方？
就觀察來看，有四個方面：第一，人工智能的算法應該更通用化，建立算法公共庫，共享算法，誰需要誰取用，減少共性研發投入，構建高質量的基礎軟件生態，加速行業發展；
第二，要在芯片等硬件技術上有所突破，未來的芯片技術應該更發達、更通用化，就像買電腦一樣，普通的硬件設備也能發揮功用，不需要用專用設備。當硬件技術實現突破后，完成工作就像喝一杯咖啡一樣簡單的時候，就會變成一個人工智能無處不在的社會了；
第三，需要大規模培養人工智能人才，這方面比較好的趨勢是，這幾年人工智能興起后，很多高校從本科階段就開設了物聯網和人工智能的專項課程，以后人工智能的從業人員會更多，這個行業也能夠迎來繁榮；
第四，要增強大眾意識，提升普通民眾對人工智能的認識。達到這四個方面后，5G+AI的智慧城市應用就會越來越成熟。
疫情加速了移動通信產品
和技術向前推進的過程
2020年是特殊的一年，新冠肺炎疫情肆虐、“新基建”概念火爆，這些外部因素對5G+AI在智慧城市方面的融合帶來哪些影響？
主要有三個方面。首先，疫情加速了移動通信產品和技術向前推進的過程。疫情發生后，人跟人不能近距離接觸，在防控方面使用了大量的算法系統，包括人員軌跡登記系統、自動掃描與體溫錄入系統等，這對技術突破特別是移動通信算法突破起到很大的推動作用；
第二，在這次疫情中，我們可以看到人工智能大數據系統經過中國十幾億人口的考驗后，在大數據的整體穩定性等方面得到了很好的驗證，如果沒有這么多用戶去考驗一個系統，它就不會越來越完備；
第三，人工智能和各行業的深度融合也有突破。智慧教育、線上醫療、智慧醫療等都通過這次疫情得到有效運營，將5G移動通信和物聯網等人工智能和大數據技術更好地、更順利地融合在一起。
5G+AI二者的融合是否順利？
以前是各個領域獨立發展，移動通信的搞移動通信，人工智能的搞人工智能。這些年，移動通信飛速發展，從1G躍升到現在的5G，每10年一個技術更新，每10年一個階段，包括速率、用戶體驗等方面。
人工智能是近期才得到空前關注，20世紀八九十年代對人工智能的關注還沒有這么凸顯，因為當時的硬件設施和網速比較落后，用手機的人也比較少，沒有這么多通信。但是在2018年以后，5G的一些標準確定了，突出了移動通信低延時性、高可靠性、超帶寬的特性，為人工智能奠定了一個非常好的基礎，使得人工智能有更多可利用的通訊資源。
加上這些年很多領域對人工智能需求特別迫切，尤其是在無人處理方面，比如挖井、鉆探等高危作業。在這種情況下，硬件資源、軟件資源、通訊資源得到了空前絕后的推動，觸發了人工智能的迅速發展，而這又讓人工智能的算法用在了移動通信上，促進移動通信更快速更高效的發展。人工智能和移動通信由此形成了相互促進、并駕齊驅的發展態勢，我相信今后二者的結合將會更快更深入。
數據和算力只是“基本功”
提到硬件發展迅速為人工智能奠定了很好的發展環境，從智慧城市的角度而言，這是否意味著未來的發展將從“重硬件”向“重軟件”轉變？
現在硬件資源包括大規模集成電路，體積更小、處理器功能更強大，同時低功耗小型化。在這個基礎上，大家更加重視人工智能算法，這個趨勢是沒錯的。因為硬件發展到了一個階段會遇到一定瓶頸，進入緩慢期。早些年人工智能的算法沒有像現在這么流行的時候，硬件跟人工智能的融合發展沒有顯現出來，現在硬件已經發展起來，促使軟件高速發展，我們也看到這些年人工智能的應用像雨后春筍一樣涌現，更多的資源放在了用戶體驗的終端上。
在“重軟件”的趨勢下，是否意味著未來智慧城市的應用比拼的是數據和算力？
數據和算力是對數據處理能力、效率和存儲能力的考驗，但不能單一地去看。擁有這些資源的可能大多是一些龍頭企業，例如華為、BAT等，他們有很多云資源。但我個人覺得這只是“基本功”，我們應該更多地關注用戶體驗，解決用戶實際存在的問題。比如智慧醫療，是否真正覆蓋了偏遠山區，傳感器有沒有真正做到“望聞問切”？我覺得很多公司應該去考慮這個問題，不要太片面地強調算力，包括大數據規模，這些東西是可以用資金建起來的，最終的落腳點要回歸到提升人民生活，解決行業問題，讓居民有體驗感、獲得感。
目前國內哪個城市的智慧城市應用成效比較突出？
對比了國內幾個城市，珠三角的廣州、深圳和長三角的上海、杭州是做得比較好的。就廣州而言，作為省會城市，廣州在發展過程中要兼容到廣東省各地級市，所以發展進程相對稍慢一些，但是這幾年在智慧城市，包括智慧交通、車聯網、智慧路燈和5G方面的先行先試也是走得非常快。深圳早在幾年前就開始建設智慧城市，一直走在前列。我個人認為珠三角的人工智能、移動通信和智慧城市都會發展得很好，因為它有得天獨厚的地理優勢和良好的產業環境，華為、騰訊、中興都在這里，同時毗鄰港澳，資源豐厚。另一方面，各地市的政府領導都有很好的服務意識，關注企業發展，注重發揮智庫作用。
媒體在智慧城市的建設中能發揮哪些作用？
媒體在智慧城市的建設中應該更加積極主動。除了報道有高科技亮點的、有利于民生的項目外，還應把目光投注到全產業鏈上，包括上下游企業、金融投資商等，關注他們的發展。此外，對于不同地方的智慧城市建設，如廣州、深圳、珠海等，它們的共同點、創新點或差異之處也值得我們研究探討。