AI应用的落地,要回归商业本质。
作者 张栋
2020年9月5日,由雷锋网& AI掘金志主办的「第三届中国人工智能安防峰会」在杭州正式召开。
本届峰会以「洗牌结束,格局重塑」为主题,会上代表未来新十年的15家企业,为现场1000余位听众和线上几十万观众,分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。
峰会之上,海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚带来了题为「赋能数字转型,服务千行百业」的精彩演讲。
李亚亚介绍,海康威视目前的业务主要分为三块:综合安防业务、大数据服务和智慧业务。
数字经济和数字化转型已成为必然趋势,而人工智能交付问题依然面临一些挑战,归纳起来有三类:
李亚亚认为,AI应用的落地,要回归商业本质。即通过产品和系统,解决用户场景化、差异化的需求,让更多用户享受到技术革新的红利,帮助用户实现业务价值回报。
数字化转型是一个逐步进阶的过程,场景化是路径,需要通过系统的产品体系去支撑。面向企业领域,海康威视从拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度出发,为行业数字化赋能。
海康威视秉持开放融合的合作理念,携手合作伙伴,共同实践数字化转型之路;秉善笃行,让创新技术和产品赋能千行百业,为 社会 的安全和发展开拓新视界。
李亚亚: 大家好,我是海康威视EBG解决方案部负责人李亚亚,很高兴今天能来参加这个论坛。
相信在座的大多数朋友,对海康威视都比较熟悉,下面我简单汇报下海康威视的基本情况。
海康成立于2001年,目前我们的产品和解决方案已经覆盖到了全球150多个国家和地区,员工超过4万人,去年营收是576亿,目前已有10个研发基地。
目前我们的业务主要有三大版块:一是综合安防业务;二是大数据服务;三是智慧业务。
海康威视的产品和业务形态比较多样化,今天我所分享的内容围绕其中一部分展开。
首先,我们通过几份报告和数据来看一下当下技术的发展趋势。
这些报告上的数字(上图PPT)很多朋友可能都看到过。数字显示,2020年有82%的CEO认为未来公司的业务会被人工智能所影响,67%的企业表示未来首要增长动能将来自于数字技术和商业。
从这两个信息维度来看,数字化变革已经被越来越多的企业所重视。
PPT下面的三个数据分别来自政府类的报告:
通过这三个数字,可以看出在全球范围内,数字化转型都是被人们所认可的。对比发达国家的数据来看,在数字化转型方面,中国还有很大的空间。
这张图可能很多人也看到过类似的图,从信息化向数字化进阶的过程,并不是数字化取代信息化,反而信息化也是数字化的一部分。在这一转型的过程中,有很多技术是非常重要的,包括移动互联网、IoT、人工智能等等。
从海康威视的角度来看,我们与两个技术的关联度比较高:AI和IoT。
所以过去几年,海康威视也一直在思考,在企业数字化转型过程种,如何将自己的AIoT技术赋能给我们的用户,成为这个 历史 过程中的合作者、参与者,推动者。
数字孪生这个词相信大家也很熟悉,描述的是从现实的物理世界,到虚拟空间的数字世界,构建一个相互映射、关联、影响的关系。
有数据表明,从现实世界到数字世界这样一个转换过程中,其中有60%-80%的数据是视频类的。因此,可以把视频感知作为信息最为丰富的传感器,通过感知信息的结构化形成数据,再通过数据做视觉认知,实现洞察与分析,帮助各行各业的用户获取价值。
接下来也来谈谈人工智能技术落地所面临的挑战。我们简单梳理了一下,AI落地主要有三种比较现实的挑战:
解决落地难问题,仍然要回归商业本质。我们总结为四句话:匠心品质,解决问题,技术革新,价值为本。
换句话说,我们要先从产品的品质抓起,通过产品和系统,让更多用户都享受到技术革新的红利,解决用户场景化、差异化的问题和需求,最终帮助用户实现业务价值的回报。
前面提到,数字化转型立足于视频感知,但不止于视频感知。
海康威视这几年也一直在思考这个问题,因此,我们从视频感知,向上拓展到智能物联,融合多维感知能力的同时,还构建了智能物联的平台能力。
随着物联网、信息网、互联网的不断融合应用,2019年公司推出了基于AI Cloud架构的物信融合平台。
2020年,基于新的理解,我们将数据和智能融合在一起,提出了数智融合的理念。
每个企业对于数字化转型都有自己的理解,我们认为数字化转型是一个逐步进阶的过程,场景化是路径。因此,通过系统的产品体系去支撑场景化应用至关重要。
基于这样的思考,我们提供了多元化的支撑体系,包括面向城市的城市运营管理平台、面向企业的数字企业管理平台等等。
同时,通过海康威视的体系化硬件能力,帮助我们的用户、合作伙伴一起实现数字化转型。
今天我反复提到一个词——合作伙伴。我们一直在思考如何把AI能力、多维感知能力运用到真实的数字化场景里去。
我们也深知,仅有技术是不够的,还需要大家一起合作来推动行业的变革,海康威视会一直秉持开放融合的态度,把我们的产品、服务、标准深度开放。着力构造一个开放融合的架构,一起推动整个数字化新业态的实现。
这些年,我们也做了一些AI落地实践。下面我就从面向企业、面向公共服务以及面向合作伙伴三方面来谈谈。
面向企业领域的数字化业务的开展和落地,我们提出了拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度去帮助用户实现业务价值落地。
拉近管理距离,就是从“现场管、分散管”到“中心管、集中管”,我们站在不同层级的管理者视角去看待如何帮助他们实现具体的业务应用。
作为管理者,他们希望能够掌控全局,洞察细节。比如我们可以通过AI实景等技术,帮助管理者做到全局洞察。
作为执行者,他们关心是否可以更多地降本增效。我们通过远程化、可视化、自动化的手段,帮助他们在具体执行工作时减轻工作压力。
作为监管者,他们需要在线监管和动态监管。我们可以在管理维度上帮助他们做一些提升。
基于此,我们从后面这三个维度去帮助用户做一些事情。
譬如,我们通过机器视觉提升成果质量、缩短投入时间、优化工作流程。
之前我去合肥的一家企业,他们有个岗位的员工流动周期是六个月,每六个这个岗位的人员就要变化(因为太过辛苦),我们就在想如何通过技术降低劳动强度,帮助用户实现价值。
讲完效率以后,我们再讲讲流程规范。到底怎么才能把用户的流程规范做好,后来我们多次讨论得出两个点:一是把流程管好,二是把行为管好。
行为管理相对比较容易,比如说我们把工地的安全规范行为等各种单点的动作管好就可以了,但是后来发现在有些情况下,行为是对的,流程却是错的。
譬如在化工领域,流程是“一二三四”、结果做得却是“一三二四”,如此很容易出现事故,这个过程,通过作业管控系统就可以帮助他们解决很多麻烦的问题。
最后提到安全管理,海康在防范安全隐患方面做了很多事情。我们从机物,环境等多个维度来解决用户关心的问题,满足用户生产、运营、管理等多个方面的需求。
下面我简单介绍一些实践案例,看看如何帮助用户实现价值落地。
在化学化工领域,之前我们在盐城一个化学工业园区,帮助他们把各个孤立系统进行融合和打通,利用AR实时视觉技术,帮助他们高效、便捷、智能地进行一些危险源的分析和管控,构建了AR安环一张图管理系统。
在质量管控领域,(上图PPT)我这里贴了一张图,其中有交通检测、包裹检测等。
我们把智能技术、视频技术,包括多传感器应用到整个的生产流程当中去,可以做检测、测量、识别,帮助企业提升产品质量、降低劳动强度,帮助企业用户实现价值转化。
我当时去了一家国内TOP级的做 汽车 电池的公司,他们和我说,他们的车间非常先进,基本做到了高度自动化的生产,但质量检测却一直需要大量的人工进行,效率不高,希望通过视觉帮助他们做一些降本增效。
在智慧物流领域, 海康正在和国内一家头部物流企业深度合作,帮助其实现了数字化转型,提升了他们的运营效率、也提升了安全水平。
经过后续统计,转型后的数字化月台使用效率提升了将近20%,充分实现月台、车辆的全面数字化。
(图示)这是我们在山东帮助一个煤矿企业做的事情。我们将AI、大数据等技术应用到他们的井下,实现行车、行人、区域入侵、 *** 作工离岗、皮带跑偏、矿车压道岔识别应用。
对于煤矿企业,安全生产无小事,而实际违规行为却很多。我们系统上线之后,做了三个月应用跟踪,发现违规行为162条,全部通过系统的自动化去实现。
说完企业领域的应用,其实我们在公共服务领域也做了不少应用和服务,我们提了四个维度去保障民生,提升品质:让环境更安全、让服务更精准,让出行更便捷,让生态更宜居。
(图示)这是我们在安吉做的一些事情。老百姓渴望蓝天白云、繁星闪烁,渴望清水绿岸、鱼翔浅底,渴望吃得放心、住得安心,渴望鸟语花香、田园风光的自然美景, 热切期盼加快改善生态环境质量。
(图示)这是我们在北京大兴机场,应用海康威视上万路的边缘物联感知和智能分析产品、以及配套近30P的云存储,充分运用4K高清、AI智能分析、AR增强现实、热成像等技术融入机场的各业务系统,用 科技 力量助力大兴机场,为旅客带来安全、便捷、高效的全新体验。
(图示)这是我们在港珠澳大桥,海康威视助力建设港珠澳大桥系统工程中珠海公路口岸的“一站式”车辆通关监管核放系统,通过车牌图像识别、智能信息采集和车底反藏匿等创新应用,帮助实现便捷、高效的一站式通关,让出行更便捷。
(图示)这是我们把技术应用到水利领域,通过全天候AI分析,助力水利治理智能化,创新河道保护方式。包括水面漂浮物监测预警,疑似非法采砂船只监测预警等。
除了公共服务以外,海康还联合很多合作伙伴开展了保护野生东北虎,参与了绿色江河斑头雁保护等项目。
未来,公司将持续践行 社会 公益,以 科技 力量助力生态保护和 社会 的和谐发展,坚守技术造福人类的初心。
讲完企业、讲完公共服务,我们也一直努力为我们的合作伙伴做了一些事情。我们的目标是将人工智能的应用门槛降下来,让合作伙伴简单、易用、免费、快捷地掌握数字化能力,让人工智能不再神秘,让人工智能落地不再困难。
讲了那么多,最终还是讲一下我们的理念:秉善笃行,担当使命。我们希望和很多合作伙伴一起去创造 历史 ,用我们的技术和产品赋能各行各业,为 社会 的安全和发展开拓新视界。
相信在当下的数字化转型之变局中,我们每一个人都是新时代的见证者、开创者、建设者。
以上是我的分享,谢谢大家!
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未来已至,只是尚未流行。
凯文·凯利在《必然》的这句话似乎贯穿于整个互联网这部“进托邦”史当中,很多时候我们看到趋势,也看到技术的“秀肌肉”,但要真正飞入寻常百姓家似乎却并不是那么容易的事。
毕竟解决人的需求,才是真正推导技术变革的力量,技术进步的初衷也是为了造福人类。
这其中,车联网的“乌托史”其实起源甚早,在国内最早可以追溯到08年。而在近几年,随着人工智能技术的飞速发展,吸引了许多企业的跑马圈地,包括BAT在内的诸多“野蛮人”纷纷进行架构调整,高调入局车联网的态势也着实让车联网的火变得愈发旺盛。而对于传统 汽车 厂商而言,车联网更是 汽车 销量焕发“又一春”的关键。
事实也的确如此,据有关资料显示,2018年1至10月,中国市场 汽车 共销售2287万辆,同比下降01%,持续回落。其中,10月份 汽车 销量仅238万辆,同比下降117%,为2012年以来最大单月降幅。多重因素影响下的 汽车 销售热度下降的境况似乎已经不可阻挡。
车联网被传统车上们寄予厚望本身也是无可厚非的事,然而在互联网江湖(VIPIT1)团队看来,车联网虽热,但眼下却有这么几盆冷水已经是“盆在手上,不得不泼”。
倒春寒还是冬未过:车联网爆发的阻碍因子有哪些?
从车联网技术本身来看,其目前市场上的火热到底有没有泡沫?是否存在被高估的嫌疑呢?答案是“有过”,任何新技术驱动下的产业往往具备估值高、营收低、风险高、周期长、不确定性高等特征,车联网同样也是如此,但车联网最大的泡沫其实早已破碎开来。
从08年车联网的概念刚刚提出,到如今正好过去十个年头,按照技术发展的加德纳技术成熟度曲线。如今车联网的火热已经不是萌芽期后的火热,而是从低谷期到复苏期的回暖,准备迎接最后成熟期的到来。
既然是复苏期,就需要对行业有更理性认识认清行业发展的阻碍因子来自哪里。但从目前行业的反省来看,如今要想以车联网为卖点促使用户换车并不是件容易的事,而这主要归咎于以下几个方面:
1新技术落地的普适性轨迹:由表及里,循序渐进
车联网对于 汽车 产业而言无异于鸟q换大炮,功能机变智能机,而在过去人类文明发展积累的经验来看,技术的落地轨迹其实具备一定的规律性特征。从第一次工业明开始,每一次新技术出现,其脚步的快与慢直接关系到当下整体市场的发展,以点连线,以线辐射面的过程,而至于影响的行业、应用及生活方式也同样是个逐步运行的过程。
以通讯网络为例,通讯网络的2G时代、3G时代再到如今的4G时代,每次改变都不是一蹴而就的,而是一个循序渐进的过程。在4G网络发展最迅速的几年,仍有人使用2G、3G网络。在基础设施层面上,自2008年4G出现之后,在这过去的几年时间里运营商却依旧没有关闭3G、2G网络。
通讯网络的普及尚需多个年头,而车联网技术的落地难度要更大于移动网络的普及,原因主要归结于以下几个方面:
通讯网络是旧技术迭代,车联网是新技术起源。
移动网络所提供的服务类型人们都知道,不需要进行额外的市场教育,而车联网不同,人们目前所看到的也只是蓝图,并没有感受到实际的效果,本身也需要付出新事物都要有的市场教育成本。
车联网代表更智能高品质的生活驾驶体验,但这并不意味着原先的 汽车 就会完全退出 历史 的舞台,就比如从功能机到智能机,如果没有小米这样的“搅局者”,智能手机的普及可能尚需一段时日。
因此,我们可以认定的是,即使车联网真的达到大规模商用的程度,而换车潮并没有期待中的那么大,这会是一个持续很长一段时间的过程。
汽车 的耐用品属性
经济学认为,在消费结构的划分当中, 汽车 消费的比重通常仅次于住房消费。消费金额大、消费周期长是其主要消费特征,成本比手机要小得多,很难产生冲动消费。因此,人们在面对买车与否的消费决策时方面往往慎之又慎,这为搭载车联网系统的 汽车 出售增添了不小难度。
2未能实现足够高的用户效用
跟“人”打交道是一件最复杂的事情,因为人的七情六欲会时刻影响一个人的行为,“人性”在很多时候是商业发展的动力有些时候则是一种阻碍。
基数效用论告诉我们,不同类型的产品带给用户的满足感也会有所不同。例如吃一个鸡蛋用户获得的满足为10,一只烧鸡的满足是15,因此吃一只烧鸡比吃一个鸡蛋更加划算。
而在车联网同样也是如此,毕竟无论什么时候,使用价值才是商品价值的体现,西方经济学效用理论告诉我们:如果某一单位的某种商品的边际效用越大,则消费者为购买这一单位的该种商品所愿意支付的最高价格越高,用户对产品效用认同高低决定是否愿意付费或者愿意付出多少费用。
如今看来,车联网依旧还处于“PPT”的阶段,虽说已有不少可以冠之以车联网的卖点,凡和WIFI、网络沾点边儿的产品,就被冠上车联网的名号,这些本身也的确算是进步,但这一改变对用户的满足程度只是处于效用较低的一个层次。 相对于PPT给广大用户心智中的留下的锚定印象,如今打着车联网旗号的车企更像是小儿科,就目前而言尚没有看到解决思路。
没能实现足够高的用户效用,这也是不看好目前车联网能够拉动销量增长的根本原因。 从某种程度上讲,各自为战的行业境况这也导致车联网更像是一个非标准产品,而在互联网江湖(VIPIT1)团队看来,我们看过的几乎所有的非标准化产品的扩张动力都来自于激活“爽点”而非解决“痛点”。如果以KANO模型来看,这一类产品满足的可以是期望属性、魅力属性、无差异属性和反向属性,但一般不会是必备属性 。因此,什么时候用户感到车联网的必备属性了,这也是行业真正爆发的时候,但从目前来看还没有这一类的迹象。
3技术本身尚存不足,何时解决未知
技术依旧是行业发展最难啃的骨头而这主要体现在以下两个方面:
产品设计
企业技术基因浓厚,如刚刚进行组织架构调整的阿里、百度、腾讯,它们的车联网系统的设计者们一直在建造更大、更相互交织的系统来分担计算机处理负载。但如今来看他们似乎忽略了这样一个事实:一旦一切事物都联系在一起,问题就会像解决方案一样容易扩散,有时甚至更容易扩散。有过太多的建模都曾经表明一件设备的连接越少,安全性也会越高。虽然智能通常是高度可靠的,但它是有很大的可能会出现失败。当车联网实现的时候,它可以提高性能。但如果车联网系统出现问题,所造成的后果可能比没有智能化的情况更糟糕。
通讯网络
5G网络是包括车联网在内整个物联网生态所依赖的一项技术。车联网时代,需要强大的网络支撑,因为海量的物联网终端需要需要可靠的低成本接入,传统的网络架构的性价比无法满足要求,而关于5G技术技术而言,依旧未能实现大规模的商用,这也是限制车联网爆发的技术因素之一。
4行业外部环境的复杂性
从外部因素来看,美国学者Johnson·G与Scholes·K提出了 PEST 模型,用来进行行业大环境分析,可以分为四大因素:政治因素(Political)、经济因素(Economic)、 社会 因素(Social)、技术因素(Technological),以此来判断一个行业发展的外部环境。
从政治因素来看,主要是要考虑政策对行业的管理力度,经济发展本身就是市场调节与宏观调控相结合,而对于新经济的发展更多的是鼓励、包容、支持和引导,但在一些关键而又敏感的话题上,政策方面也会及时给予强有力的规范和引导。
对于车联网而言,其中最需要注意的就是数据和信息这一敏感话题。
从技术的演进来看,就目前来看,车联网的发展还有许多问题亟待解决,这一点前面我们已经提到一些。除此之外,还有许多问题让以技术见长的BAT都还头疼不已。
例如交互方式上,采取什么样的交互方式?语音还是触屏,亦或者二者结合?,从屏幕设计来看,车载系统不是日常回微信,瞬间的分神就可能造成交通事故,这需要产品经理好好考虑产品的设计问题。一旦出现问题对于企业品牌形象的打击会是致命的。而语音方面,则是一些老生常谈的问题,例如方言识别等。
从经济因素来看,如今 汽车 销量下降的经济问题也将成为未来车联网 汽车 销量的阻碍因子。
例如楼市价格快速上涨,人们在这一块的投入增多,“挤出效应”下对整个 汽车 销量带来负面影响。虽说买房和买车在功能上不属于替代品,但在消费者支出分配上绝对是此消彼长的关系。 除此之外,国内宏观经济发展态势等因素也会影响 汽车 的销量。
从 社会 因素来看,车联网的蓝图是为了实现车和车、车和人、车和道路等与 汽车 有触点事物的关联互动和信息交流。还有就是经常提到的隐私问题, 社会 大众对个人信息问题的态度,这些 社会 问题将是车联网从业者未来必须考虑的问题。
由此可见,透过 PEST 模型分析不难看出,虽说目前车联网的研究已经归于复苏期,但行业未来爆发的时间点还不可期,现在一切关于车联网带动 汽车 销量增长的猜测更像是望梅止渴。
未来已至,但尚未普及,那如何才能加速车联网的发展和普及呢?
回归 汽车 IoT常识和底层逻辑:基因互补才是车联网发展的完全体?
车联网本身属于产业互联网范畴,前面我们提到的问题其实都源自于最本质的内容,因而要详询的解决方案,还需要回归 汽车 IoT的本质才行。
回顾过去 汽车 厂商的成长之路,有这样两条明显的主线:一是工业 社会 的规模效应推动 汽车 厂商的崛起;二是互联网的网络效应时代,规模不经济推翻了 汽车 厂商们依赖许久的成功经验。
如今,产业互联网时代到来。产业互联网其实是将大量的设备、数据和系统连接起来,这些设备、数据和系统通过互联网联系在一起,但它实际上不是一个单独的问题,是一个产业整个生态系统的问题,具体到车联网而言同样也是如此。
从底层逻辑来看。车联网可细分为云、管、端三部分。车为端,5G为管;云就是云服务、云储存、云计算,用来解决车与车,车与人,车与物的联系。
云的问题谁来解决?这需要 科技 公司的阿里云、京东云、腾讯云们下功夫;5G网络需要各大电信运营商的扶持;而“端”自不用说,各大 汽车 厂商。只有多方协作,车联网的产业价值链才能实现升级的链式效应。
单一企业并不具备产业的积累和底蕴,即使是消费互联网时代呼风唤雨的BAT同样也是如此,毕竟2B类产品不同于2C,要求的不仅仅是“做到”,而且还要“做好”。这可能需要相关企业不仅具备 汽车 制造基因,还要具备技术基因、运营基因等多元化基因。
凡事皆有主次,那么云、管、端三大要素中谁为主导呢?这一点其实毋庸置疑,一定是端。
物质决定意识,任何时候软件的存在并不是凭空发展起来的,它们的存在和运行必须在各种硬件设施的基础上,一定是先有电脑和智能手机,才会有现在丰富的客户端和APP。软件的发展,离不开硬件的支持。车联网同样也是如此,网络传输也好,云服务也好,都依靠于端的力量,车载系统必须与 汽车 配套,是 汽车 整体的一部分,这是不容改变的前提条件。
因此,在这种条件下,互联网江湖(VIPIT1)团队认为合资车企这一车联网时代衍生出的新物种更符合行业发展的特征。
以上汽通用 汽车 为例,其发布的“2025车联网战略”写道:到2020年,上汽通用 汽车 旗下车系将实现100%云互联;2025年之前,上汽通用 汽车 旗下的车将能够应用5G网络技术、车主将拥有超级个人助理、一体化座舱系统以及基于增强现实的抬头显示系统应用。
敢定出这一目标本身是需要一定底气的,而上汽通用的底气源自于合资车企能够不断实现“基因互补”的优势。
作为上汽“拳头品牌”的别克 汽车 推出的Super ID功能,已经可以支持高德导航、网易云音乐和考拉FM车机账户联合登陆,并且能将这些应用的移动端数据和车机端打通,做到跨平台的用户数据共享。能够实现这些功能,依靠自身的 汽车 制造基因是做不到的,合资车企的价值凸显的淋漓尽致。
消费互联网时代,企业以单点为突破口展开,然后再逐渐摸索相适应的商业模式的套路已经过时,企业级市场更强调“基因的组合效应”。有道是条条大路通罗马,未来可能还未衍生出更多好的解决办法,但就目前而言合资车企无疑是最合适的存在。
5G本身带给我们什么
5G技术最大的特点就是网络速度的提升,因此在未来生活中5G带给我们最大的变化就是基于这个特征:
不用再为网速,再为流量发愁。在智能手机刚兴起的时候,因为它可以展示,视频,音乐等等,需要消耗大量的流量,因此在我们现在的印象里,流量,网速这两个概念还是很重要的,但是当5G普及以后,网速将不再是我们担心的问题,同时因为Wi-Fi等等设备的普及,现在在家,在公司,甚至吃饭逛街的时候都能用Wi-Fi,流量很少用完过,同时流量也不再是运营商收入的主要来源,因此流量等等可能都将是不限量供应的。
距离将不再是束缚。在过去我们通信要写信,要靠电报,要靠电话,现在我们利用5G技术,可以将其中的距离大大缩减,如果加入适当的显示设备,比如VR眼镜,我们就感受不到距离来。如果要开会,戴上VR眼镜就感觉像在同一间会议室。办公等等的距离限制将首先被消除。无论你在天南地北,无延迟的网络都会让你感觉彼此就在身边。
5G和其他技术配合带来的变化
5G技术的高速稳定的网络链接,和其他技术相结合将让我们的生活发生翻天覆地的变化:
5G和自动驾驶:在自动驾驶中,一方面需要对车辆进行精确定位,另一方面在某些特殊时刻需要远程中控系统进行介入 *** 纵,这种信息的传递当然是延迟越小越好,那么5G的优势也就体现出来了,因此5G的普及对自动驾驶技术的落地和完善是一种促进。
5G和智能家电:目前诸多宣称“智能”的家电,其实逻辑都比较简单,还远远称不上智能。但是随着人工智能的发展,具备一定连续交互的“人工智能”将会出现,就像现在的小爱同学,天猫精灵就是雏形。以后的家电也将不需要在自身设备中加入逻辑模块,只需要加入网络链接模块即可,它的逻辑处理交由云服务器来完成即可,这样就摆脱了一方面要把设备做的小,另一方面还要让设备更先进的矛盾。
5G和远程 *** 控技术:远程 *** 控不仅仅在工程施工上,可以让在北京的挖掘机司机直接 *** 纵远在广州的挖掘机,也可以在精细的医疗手术上,实时回传的画面可以让北京的医生直接为在郑州的病人做手术,这样就不需要让病人千里奔波去集中一个医院,解决了医疗资源紧张的问题。
5G和人工智能:人工智能不仅仅会使用在家电上,还将在生活的方方面面来影响未来的生活。与其说5G改变生活,不如说依托在5G之上的人工智能技术将会彻底改变我们的生活。比如智慧城市的建设,既要5G来提供实时的整个城市的状态,也要超大型中央控制系统来进行决策,其中人工智能技术将发挥巨大的作用,两者的密切配合将让我们步入一个如同科幻小说一般的生活之中。
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