对于自动化专业和人工智能的区别来说，从严格的定义来看，似乎两者并不是一个层面的比较。我们先来看看自动化专业的定义，引用下百度百科的定义：
以上可以看出， 人工智能只是自动化专业的一个发展方向而已，是属于自动化的一个范畴。 不过由于当前人工智能技术的火热，我们有必要对传统的自动化技术和人工智能技术做些比较。
传统自动化技术
对于传统自动化技术是指机器设备、系统或生产、管理过程在没有人或较少人的直接参与下，按照人的要求，经过自动检测、信息处理、分析判断、 *** 纵控制，实现重复性的复现和执行预期的目标的过程。其中一个重要的特征就是整个自动化过程完全预先由工程人员设定好，机器只是按照设定的程序严格执行而已。比如自动化流水线就是一种典型的预设定系统。
人工智能技术
人工智能可以说是当前 科技 界最火热的技术了，其实人工智能的概念在几十年前就已经提出，但由于当时计算机计算能力的受限，发展一直停滞不前。但随着现代计算机计算能力的提升，尤其是大规模云计算的出现，人工智能技术出现飞速发展。阿尔法机器人战胜人类顶尖围棋选手成为人工智能正式登上舞台的标志。
目前越来越多的传统自动化技术开始与人工智能技术进行整合，形成了一种叫智能制造的概念。与传统自动化相比，其中的重要区别就在于出现了 机器学习 的概念，这主要体现在整个自动化过程不再完全由人类进行预先设定，而是让机器进行大量的数据学习，自动调整自动化参数，从而智能的进行工作。例如一条智能化的生产线的产品质量检测关口，摄像头视觉识别系统通过过去对各种产品缺陷的视觉特征的学习，能自行设置缺陷模型，从而识别质量不合格的产品，这就是一种典型的人工智能在自动化技术的应用。
总结一下，传统自动化技术与人工智能技术之间的重要区别就在于是否融入了机器学习的概念，自动化生产的过程不再完全通过人类的预先设定完成，而是由智能机器学习算法通过学习而去自动完成。
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
我读的专业就是自动化，当时有人工智能这门课程，只是选修课，是属于过程控制的类型里边的，用当时的眼光来看，人工智能就是自动化的一个小小的发展方向而已，从这个角度来看，人工智能，不过是一种特殊的算法而已，可以说是模仿人类思维的一种做法，而算法是自动化学科中一种控制策略，就是研究如何控制系统的思路。算法有很多种，比如神经元，PID，模糊控制等等，人工智能智能算其中一种，所以人工智能用传统的眼光来看，是归属于自动化的，请关注： 容济点火器
1、自动化，除了算法外，还有测量反馈和执行机构的，当然还要考虑被控制对象本身，这样才能构成一个完整的自动控制系统。自动化技术是一门综合性技术，它和控制论、信息论、系统工程、计算机技术、电子学、液压气压技术、自动控制等都有着十分密切的关系，而其中又以“控制理论”和“计算机技术”对自动化技术的影响最大。人工智能是自动化的一个分支，自动化是基础学科。
2、自动化本身是一种军转民专业，当年的自动化系是分为三种专业的，里边并没有单独的人工智能专业。有自动控制自动化，是研究一些控制理论的，比如阿波罗登月，卫星发射，导d控制等，都需要一些控制理论，算法研究就是控制理论里边重要一环。还有电气自动化，主要是一些逻辑控制，比如工业上用的PLC，变频器，伺服等设备，如何控制，让机器设备运行更好。最后还有生产过程自动化，一般是研究石油化工等一些流体上的控制，算法对个专业也比较重要，当时把人工智能是放在过程控制里边去的。
3、最初人工智能，开始只是一些工业上机械手的控制了，主要就是空间定位技术和多轴联动。后来有了机器视觉，要处理图像处理了，所以图像变成了人工智能的重要一环了。接着语言处理技术突破了，也加了进来，然后 汽车 无人驾驶这些产业都进来了，又构成了另外一种自动化控制研究对象了。
4、由于计算机，移动互联网，手机，物联网等发展迅猛，它们也加入了人工智能这个环节来了，这样人工智能已经影响到整个 社会 基础了，比如服务业也用到了人工智能的算法。所以今天的人工智能，已经超越了自动化这个传统行业了，它已经变成了一种新的专业，就好比电子行业从机械行业里边分工出来一样。当然你还是可以看到它的自动化影子的，比如一些闭环控制概念，采集处理和如何匹配，到最后执行输出等，一样追求控制目标和稳定度等，还是自动化的一套思路。
5、不管人工智能如何变化，它的核心还是算法，通过算法去影响了一些传统的行业，把它们改造了，变成了一些新的行业而已。
总体而言，两者最大的区别可能在于算法。
一、绑定人的自动化技术自动化
这个概念是由福特 汽车 公司的机械工程师哈德在1946年的时候提出，理论上自动化是指机械设备系统或整个生产管理过程，尽可能少用人的情况下，按照既定要求自动工作，实现预期的目标。
这其实是为了将人从繁重的体力劳动和部分脑力劳动中解放出来，但实际上我们会发现，很多工具和技术在刚被发明的时候的确可以给人类带来福音，但随着使用时间的延续，人渐渐变成了这些工具和技术的奴隶。
就自动化技术而言，世界上自动化程度最高的国家可能是日本和德国。而这两个国家的国民性，就显得非常呆板。往好了说是工匠精神，但就性格层面而言则显得机械化。
随着自动化的普及，很多人更多的其实是在生产流水线上的机械工具。直白点说，人变成了工具的一部分，而并非工具和技术把人从整个生产劳动中解放出来。
二、还没有进化出自主意识的人工智能
理论上，人工智能技术只是计算机技术的一个分支。不过在设置机械运作编码等方面，人工智能完胜自动化。
人工智能的概念，其实是指它是研究开发，用于模拟和延展人类智能的各种理论方法和技术。 就目前而言，人工智能的各种机器人还没有产生自主意识，属于弱人工智能。
目前的人工智能，仅仅是人在某些专业技能上面的延伸，很大程度上是人脑的延伸。
三、两者阶段性相似
虽然网上有很多大神从算法测量反馈、执行机构等方面，分析了人工智能和自动化之间的区别。但我认为更通俗的解释是， 目前的人工智能在很大程度上是自动化技术融合了计算机、互联网等技术迅猛发展起来的一个新物种。
两者之间有一定相同之处。在很大程度上就是，生产制造等领域使用固定算法。而人工智能，由于深度学习等技术的加入，可以自动迭代算法并吸收学习，产生新数据。
在未来，人工智能也许将变成迥异于自动化的存在。
作为一个电气工程专业研究生，我谈一下人工智能和自动化的关系，自动化的涉及范围特别广，可以说自动化涉及到我们生活的方方面面，人工智能是自动化范畴里面的一个分支，自动化是实现人工智能的技术方法，它是一门基础性学科，主要包括控制理论，计算机技术，过程控制等等，人工智能主要是通过一系列的算法来模拟人的思维，实现用机器来完成人做的事情，并且人工智能的功能可能会超过人类。
总体而言，两者最大的区别可能在于算法。
一、绑定人的自动化技术
自动化这个概念，是由福特 汽车 公司的机械工程师哈德在1946年的时候提出。理论上自动化是指机械设备系统或整个生产管理过程，在尽可能少用人的情况下，按照既定要求自动工作，实现预期的目标。
这其实是为了将人从繁重的体力劳动和部分脑力劳动中解放出来。
但实际上我们会发现，很多工具和技术在刚被发明的时候的确可以给人类带来福音，但随着使用时间的延续，人渐渐变成了这些工具和技术的奴隶。
就自动化技术而言，世界上自动化程度最高的国家可能是日本和德国。而这两个国家的国民性就显得非常呆板，往好了说是首饰工匠精神，但就人性层面而言则显得机械化。随着自动化的普及，很多人更多的其实是人为生产流水线上的机械工具。直白点说，人变成了工具的一部分，而并非工具和技术把人从整个生产劳动中解放出来。
二、还没有进化出自主意识的人工智能
理论上人工智能技术只是计算机技术的一个分支，不过在设置机械运作编码等方面，人工智能完胜自动化。
人工智能的概念，其实是指它是研究开发，用于模拟和延展人类智能的各种理论方法和技术。就目前而言，人工智能的各种机器人还没有产生自主意识，属于弱人工智能，仅仅是人在某些专业技能上面的延伸。
三、两者阶段性相似
虽然网上有很多大神从算法测量反馈、执行机构等方面，分析了人工智能和自动化之间的区别。但我认为更通俗的解释是，目前的人工智能在很大程度上，是自动化技术融合了计算机、互联网等技术迅猛发展起来的一个新物种。两者之间有一定相同之处。
而由于深度学习等技术的加入，人工智能可以自动迭代算法并吸收学习，产生新数据。
在未来，人工智能也许将变成迥异于自动化的存在。
一、绑定人的自动化技术
自动化这个概念，是由福特 汽车 公司的机械工程师哈德在1946年的时候提出。理论上自动化是指机械设备系统或整个生产管理过程，在尽可能少用人的情况下，按照既定要求自动工作，实现预期的目标。
这其实是为了将人从繁重的体力劳动和部分脑力劳动中解放出来。
但实际上我们会发现，很多工具和技术在刚被发明的时候的确可以给人类带来福音，但随着使用时间的延续，人渐渐变成了这些工具和技术的奴隶。
就自动化技术而言，世界上自动化程度最高的国家可能是日本和德国。而这两个国家的国民性就显得非常呆板，往好了说是首饰工匠精神，但就人性层面而言则显得机械化。随着自动化的普及，很多人更多的其实是人为生产流水线上的机械工具。直白点说，人变成了工具的一部分，而并非工具和技术把人从整个生产劳动中解放出来。
二、还没有进化出自主意识的人工智能
理论上人工智能技术只是计算机技术的一个分支，不过在设置机械运作编码等方面，人工智能完胜自动化。
人工智能的概念，其实是指它是研究开发，用于模拟和延展人类智能的各种理论方法和技术。就目前而言，人工智能的各种机器人还没有产生自主意识，属于弱人工智能，仅仅是人在某些专业技能上面的延伸。
三、两者阶段性相似
虽然网上有很多大神从算法测量反馈、执行机构等方面，分析了人工智能和自动化之间的区别。但我认为更通俗的解释是，目前的人工智能在很大程度上，是自动化技术融合了计算机、互联网等技术迅猛发展起来的一个新物种。两者之间有一定相同之处。
有个重大的区别，不在于技术实现的手段，而是使用场景和客体。
可以说，自动化是传统的工业信息化，而人工智能是服务业的信息化；前者是规模化标准化的标志，而后者是开创了个性化定制化的未来。
我们已经进入一个革命性的服务业也可以信息化的时代，传统的服务行业，已经和正在被行业性的系统化的，重新结构性的改建和被颠覆中，这些都是进入新时代的特征。对于固守传统做法的，这是一个最坏的时候；对于拥抱新技术的，这是一个最好的年代…
这会是自动化和人工智能，在应用领域最大的区别吧，大家说呢？
5G网络的到来给了很多人希望，这些往往都是一些公司企业的老板，要知道这些人都希望靠着5G网络来挣钱，而5G网络的即将到来，很多网友也在提问，未来是否会出现6G/7G网络？
首先我们要知道的是6G网络已经进入了研发，看到这里或许很多人都不相信，毕竟现在5G网络还没有普及，就已经开始研发6G网络了？如果说5G网络还没有建成的话就已经研发出6G网络会怎么样？但实际啥上这是不可能的，在基础网络的研发上，每次研发进步都是一个质的飞跃，这也就代表着每次网络研发都不是那么容易的，那么这么早的研发6G网络是为了什么呢？
6G网络现在的研发只是为了争夺6G网络的制定者标准，要知道网络谁研究的越早那么就越可能领先其他国家，到时候面临的就是很多国家要向要发出6G网络的国家交纳高昂的专利费用，并且在6G网络的使用上也要听从这个国家 ，在国际方面会有很大的压制权，这也是为什么那么多国家现在已经开始研发6G网络的重要原因，毕竟每个国家都不想慢别人一步。
在未来不仅仅是6G网络会出现，7G网络也是可能出现的，到时候的7G网络可能就不止是城市中的应用了，很可能到时候的7G网络会涉及全球，到时候全球没有任何一个死角会没有信号，现在的信号覆盖范围越来越小，也就是建造的费用越来越高，在未来网络基础研发的时候必然会注意这个问题，到时候信号覆盖的范围将会越来越广。
不仅是这样这么简单，到时候的网络信号将会带动全世界的智能城市，到时候人类的生活将会更加方便快捷，人们可能足不出户就能够完成工作，并且会有更多的时间来充足自己的时间，而这也只是人类发展中的一个小过程而已。
在未来网络将可能遍布与太空当中，要知道随着 科技 的发展进步，宇宙是阻挡不了人类的脚步，人类在未来必然会踏足太空，并且在太空中建设设施设备，一旦出现了星球殖民的话，那么网络通信建设就是非常必要的了，毕竟谁能够接受网络通信传递速度那么慢，要知道太阳光传到地球上还需要8分半的时间，而通信网络的速度会更慢，也就是说人类文明只要能够存活到那个时候，那么网络建设必然就可能出现的，不得不说的是网络建设是人类文明研发出 科技 之后必然要做到的，如果做不到基础网络的进步，那么人类一切的通信电子设备将会无效了，所以未来的基础网络必然是会面临升级改造的！
后面一定会出现6G和7G一直往下，这是人类 社会 发展和科学技术发展双驱动的结果，现在的通信技术基本上10年就进化一代，按照之前40年通信的发展我们可以预测6G技术大概2030年开始商用。在5G标准推来的时候我们国家华为已经在预研发6G标准和技术了，而且国家工信部也在发布会上证实了此时。至于为什么说一定会出现6G、7G和甚至8G技术呢，是因为 社会 发展对技术的需求，每一代通信技术都会解决不同阶段 社会 的需求，所以说通信技术的更新换代会随着 社会 的进步不断的发展下去。
是的。更准确一点来说，5G过后会是5G Advanced,之后才是6G。就好像4G LTE过后，会是45G,也就是LTE Advanced。具体地，5G advanced会在2022年启动立项并开展标准化工作。
6G现在已经有很多公司和国内外高校开始技术预研了，这是已经在进行的事情了。当然，7G在未来也会有。技术的更新迭代是必然的，所以必然会出现6G,7G。每一代通信标准的产生都离不开国际通信标准化组织，大家感兴趣可以搜索3GPP，看看通信标准的工作进程就知道当下的进展了。
肯定会有的。这不，短短的几十年里，我们就从1G、2G、3G、4G到现在的5G，相信6G、7G也会很快到来。
这里的G就是英文时代（Generation）的简称，如5G全称是“5th generation wireless system”，即第五代通信系统。
有一个特别形象的比喻来对1G~5G过程进行演进：1G时我们在靠脚走，2G时我们骑自行车，3G时我们在开车，4G时我们坐飞机，5G时我们坐上火箭了。可见每个十年移动通信都会发生质的改变。
特朗普甚至在面对5G时代华为不可动摇的优势，提出了加快6G技术的开发，意图6G时代换道超车。如果说5G时代是万物互联的物联网时代，那么6G时代可能是全球互联的物联网时代了。7G一个是统一卫星传输标准的全球物联网时代。而8G我暂时想象不出来，可能是解决超远距离传输的宇航级通讯。
可见，通讯领域的代差，也是遵循摩尔定律，每跨1G，传输的速度和容量就会有10倍乃至百倍的增长，相对应的行业覆盖范围也会有大幅度的增长。
总结历史 的发展总是不以人的意志为转移的。就好比我们使用windows95的时候，根本很难想象现在使用手机进行移动互联是什么样的感觉。但可以肯定的是，5G已经到来，那么6G、7G离我们就不会特别遥远。
以上是我个人的一些经验和总结，希望可以帮助到大家，如果有不同意见欢迎评论区留言讨论。5G时代
5G刚刚落地，理论上5G网络比4G网络快百倍，对此懒鱼不多做解析，虽然5G网络还在试点运行，但是网友们的热情可是很高的，5G还没落地，网友们就迫不及待的盼6G了，不过别急，懒鱼好好的详细的给大家梳理一下。
6G时代
在理论上6G网络网速有望达到1Tb/s，或比5G理论传输速度快百余倍，当然这只是预测未来7G、8G时代网速是否还会继续上升，传输速度不可能永远快下去，所以我们了解即可，不必纠结于此。
懒鱼常说的网速，是指用电脑或手机等终端设备上网时，用户上传和下载数据的速率。理论上网速同时包括上行速率和下行速率，即发送数据的速度和收到数据的速度。下行速率决定用户浏览网页、下载视频和文件的快慢。 我们要先搞清楚一个问题，决定网速快慢的究竟是什么呢 “数据传输速率和带宽、传输功率有关。”对此懒鱼浅谈。懒鱼想说的是5G普及还早呢，现在只是测试和试点，普及还要等2020年。越往后难度越大，普及速度不会太快，而6G将使我们迈向太赫兹频率，理论的下载速度可达每秒1TB，比5G要快太多太多， 5G现在只是在特定的地方测试，等5G普及最快也要到2020年后，6G更不用说。换句线G来了，但是离真正普及还需一段时间。
6G 7G也一样，虽然可能很快出来，但距离普及使用还有很长时间。对此小伙伴们也不要太着急了，现阶段的网络速度其实已经可以满足大家的需求了，虽然 科技 一直在进步，但是等到真正民用时，必然是该领域已经彻底技术成熟，6G自然是水到渠成了。
1G网络诞生于1987，以摩托罗拉大哥大为代表。2G网络诞生于1995年以诺基亚为代表，在中国普及了手机。3G网络以苹果为代表，彻底革命了手机，让一只小小的手机不再是单纯的通话功能，然后凭借 iPhone 4一举干掉了老牌厂商诺基亚，成为手机行业的霸主。而4G网络诞生于2008年，中国手机厂商接国家大举发展4G的东风，展翅高飞、百花齐放，成为了世界不可或缺的手机品牌。
而2018年5G悄然到来，19年部分城市实装，成为了19年全年的热点线G网速快、低延迟的特性又会促生出多少行业，都是独角兽企业。我们现在不得而知。但是肯定会有一批企业被新秀挤下擂台是肯定的。
看过上面的数据就不难发现，通信标准，基本以每10年一个革新。所以6G7G8G肯定会出现，而且时间大体会在2028年20382048左右。而现在 科技 发展是一个加速度，就类似于说三体中的 科技 大爆炸，它可能会越来越快的。
而且国家已经在组织发展6G了，传说中6G网上将是5G的100倍。网络延迟也可能从毫秒降到微毫秒。中美在6G相比其它国家已经抢跑。
尤其是华为，具采访任总时表示，华为的5G和6G是并行推进的，早已经在渥太华成立了6G实验室。华为的6G研发甚至早于国家技术部成立6G研发组。
6G的网络将是地面无线与卫星通信相集成，将实现全球无缝覆盖，可以抵达任何一个偏远的乡村。在6G网络下，它将帮助人类预测天气、快速应对自然灾害等。
这都是6G要实现的。
2020年5G进入商业化阶段，以后会不会有6G、7G、8G？答案是肯定的，6G已经在路上。
英国电信集团（BT）首席网络架构师Neil McCrae在一个行业论坛中，展望了6G移动通信、7G移动通信系统。芬兰、中国、韩国、美国、欧盟、俄罗斯已经开启部署6G研发计划
一、构建6G蓝图:天地人全连接、全球无缝覆盖、万物互联
2020年5G开始商用，6G正式投入研发，那么6G是个什么样的呢？
6G时代将迈向太赫兹时代。太赫兹就是“THz”，一般指 300GHz 到 3000GHz 之间的频段。这意味着6G无线波能承载更多的数据量——也就意味着6G网络将有更快的网速，6G的下载带宽为1Tbps——是5G的一百倍，4G的一万倍。
6G网络将是一个天、地、人全连接世界。通过将卫星通信整合到6G移动通信，实现全球无缝覆盖，网络信号能够抵达任何一个偏远的乡村。6G通信技术不再是简单的网络容量和传输速率的突破，它更是为了缩小数字鸿沟，实现万物互联这个“终极目标”。
二、畅想7G：将是“6G+可实现空间漫游的卫星网络”
虽然6G网络实现了地球万物、人、卫星一体化网络，但不同卫星系统之间如何连接、切换、漫游仍是一个问题。比如卫星导航网络，全球有四大不同的卫星导航系统——美国GPS、中国“北斗”、俄罗斯GLONASS、欧盟“伽利略”，这四大系统之间如何实现切换和漫游，即不同卫星系统间如何实现切换和漫游是6G将面临的一大挑战。7G将迎战这一挑战，并予以解决，开创新的未来通信。
三、脑洞大开线G：星际之间超光速通信
8G可以称为可能是一场新的通信革命。那么既然6G、7G已经将天（人造卫星）、地、人实现无缝连接。人类还一定追求实现星际之间的连接。
5G来了？以后会不会有6G、7G、8G？
已经有专家提出，应用量子超光速通信并引入人类意识来实现星际通信。（1）利用量子耦合技术，制造出多粒子的量子耦合态。（2）利用生物技术，建立意识生物的意识器官之间的某种量子耦合。马斯克的 Neuralink 公司今年推出了侵入式脑机，将电极植入人脑内，从而能够读取人类的信息指令。这些技术正在研究中，预计20--30年有望实现。这种量子超光速通信具有许多人们梦寐以求的优点，即无延时、完全抗干扰、保密性强、绿色环保。
8G通信实现星际之间对话，对 探索 宇宙的奥秘具有不可估量的价值和意义，同时有人把这种通信方式，称为意识通信，以后或许真的可以做到“心想事成”。真算是脑洞大开吧！
必然啊、必定啊。人的想象力和创造力是无穷的，需求的提高推动了时代齿轮的转动，虽然5G刚来到，但是6G、7G、8G……必将到来，这是时代的变革。
邬贺铨院士强调，“5G只能解决一部分的痛点，人类对产业的需要是无止境的。5G在技术、成本等方面是存在局限的，所以5G之后还会有6G。”
6G网络已经进入研发了！7G、8G还会远吗？估计80后这一代人还是能赶上的！
在未来，不仅仅是6G网络会出现，7G、8G网络也肯定出现的，到时候的7G网络可能就不止是城市中的应用了，很可能到时候的7G网络会涉及全球，到时候全球没有任何一个死角会没有信号，现在的信号覆盖范围越来越小，也就是建造的费用越来越高，在未来网络基础研发的时候必然会注意这个问题，到时候信号覆盖的范围将会越来越广。
在未来，网络可能将遍布于太空中，要知道随着 科技 的发展进步，宇宙是阻挡不了人类的脚步，人类在未来必然会踏足太空，并且在太空中建设设施设备，一旦出现了星球殖民的话，那么网络通信建设就是非常必要的了，毕竟谁能够接受网络通信传递速度那么慢，要知道太阳光传到地球上还需要8分半的时间，而通信网络的速度会更慢，也就是说人类文明只要能够存活到那个时候，那么7G、8G网络建设必然就会出现。
不得不说，网络建设是人类文明研发出 科技 之后必然要做到的，如果做不到基础网络的进步，那么人类一切的通信电子设备将会无效，所以未来的基础网络必然是会面临日新月异的升级改造！
会，人类的技术一定会不断的进步，人的欲望也会不断的进步。
虽然5G还没到来，但是一旦成熟了，人类就开发出新的东西，就会产生新的欲望，这就意味着人类还需要继续在技术上进步。
说实话，中国和美国都已经在研发6G了。
美国：联邦通信委员会一致投票决定开放“太赫兹波”频率段，有朝一日，该频率段可能用于6G服务。该频率段在95千兆赫(Ghz)到3太赫兹(Thz)范围内，将开放提供6G实验使用，让无线技术的工程师开始他们的研发工作。
中国：去年的3月，工业和信息化部部长苗圩在央视新闻访谈节目《部长之声》中表示，中国已经着手研究6G。
所有说，6G是板上钉钉的一定会到来。当然，这需要一定的时间，5G恐怕要要到2020年才开始大规模商用；那么6G恐怕要到2025年甚至更远的时间才能商用。7G和8G就不知道什么时候了。
3G时代成就了微信；4G时代成就了抖音；5G时代很大可能会成就物联网和自动驾驶。那么在6G时代、7G时代会成就什么呢？让我们拭目以待！
这个肯定会有的。G就是英文时代的简称。指的是通讯时代的代差。
特朗普甚至在面对5G时代华为不可动摇的优势，提出了加快6G技术的开发，意图6G时代换道超车。话说天天说弯道超车，换道超车的我们，忽然听到世界老大说换道超车，感觉蛮爽的啊。
如果说5G时代是万物互联的物联网时代。那么6G时代应该是全球互联的物联网联网时代 了。7G应该是统一卫星传输标准的全球物联网时代。8G暂时想不出。可能是解决超远 距离传输的宇航时代通讯啦。
6G时代。GPS和北斗，到底谁是老大，就到刺刀见红的时候了。
通讯领域的代差，或者说行业标准，和摩尔定律一样，每上升1G，传输的速度和容量就有10倍乃至百倍的增长。想对应的行业覆盖范围也会有大幅度的增长。
5G时代的普及，因5G的特性，需要建设大量的小而强的基站。这个牵涉到大量人力物力成本，估计就是在几个发达国家普及。普及的时间估计至少也要5年左右的时间。而其他发展中国家或者落后国家，估计会在6G时代。乃至解决了卫星传输标准的7G时代，一下子从3G跳跃到7G时代了。
毫无疑问肯定是会有的！通讯技术的发展，LTE的意思就是长期演进，6G甚至7G和8G离我们都不会远了！
5G是什么
“5G”实际上指的是一个行业标准，即“第五代移动通信技术标准”。从理论上讲，5G的网络速度将是4G的百倍甚至更多，未来5G网络的峰值甚至可达到每秒20Gb。
6G发展方向
美国据说已经正式推进6G通讯技术，主要是在目前通讯技术基础上基础卫星网络实现全球网络化覆盖
6G将迈向太赫兹频率，理论的下载速度可达每秒1TB，比5G要快太多可能是由电信卫星网络、通信网络、导航卫星网络等系统组成6G系统的天线将是“纳米天线”，而且这些纳米天线G时代，可飞行的传感器将是得到应用
7G和8G可能首先是在解决卫星通讯直接的切换和漫游
随着6G普及，面临的实际问题将会是如何实现不同卫星系统间的切换和漫游，毕竟美国、中国、俄罗斯全球三大不同的卫星导航系统还无法统一，所有7G或者8G将会解决这个首要问题！
会，人类的技术一定会不断的进步，人的欲望也会不断的进步。
虽然5G还没普及，但是一旦成熟了，人类就开发出新的东西，就会产生新的欲望，这就意味着人类还需要继续在技术上进步。
说实话，中国和美国都已经在研发6G了。
美国：联邦通信委员会一致投票决定开放“太赫兹波”频率段，有朝一日，该频率段可能用于6G服务。该频率段在95千兆赫(Ghz)到3太赫兹(Thz)范围内，将开放提供6G实验使用，让无线技术的工程师开始他们的研发工作。
中国：去年的3月，工业和信息化部部长苗圩在央视新闻访谈节目《部长之声》中表示，中国已经着手研究6G。
所有说，6G是板上钉钉的一定会到来。当然，这需要一定的时间，5G恐怕要要到2020年才开始大规模商用；那么6G恐怕要到2025年甚至更远的时间才能商用。7G和8G就不知道什么时候了。
`以后，有1oG，2oG，乃至100G，快得让时光倒流！
首先说一下会的
5G是一个标准，即第五代移动通信技术标准。它可以带来增强型移动宽带、超可靠低时延和海量机器类通信。也就是说5G可以给用户带来更高的带宽速率、更低更可靠的时延和更大容量的网络连接。
5G的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb，比4G网络的传输速度快数百倍。举例来说，一部1G的可在8秒之内下载完成。
随着5G技术的普及，必然会给智慧城市、智能家居、无人机、增强现实、虚拟现实、物联网等相关技术带来变革，并推动这些技术发展。
目前我国5G已经在商业试运行状态，相信不久就会普及。同时我国已经启动了6G技术的研究，相信将来7G8G也一定会到来。
5G已经开始商用，将来当然会出现6G、7G、8G网络。以便给人们带来诸多的方便。
必经时代在进步，从70一90年代自行车，到现在的电动车， 汽车 。人类无时无刻都在进步，以前的2G、3G、4G到现在5G都是见证，它会给带来什么的好处呢。
比如无人驾驶的 汽车 ，没有行驶证也可以坐自己的私人爱车到处跑，想想是多么美好的事。
再如家里的家用电器等，一切电器都可实现一键控制。这就是传说中的物联网 ，随着5G的到来所有万物都可互联互通。
人的智慧是无限的，未来的6、7、8G都会有。等到那时将是什么生话体验，值得我们期待。
5G的主要场景不是手机，因为4G已经可以满足大部分人的需要，语音，视频传输都没有问题。
那为什么还要投入巨资发展5G呢？最重要的是5G的低延时，低延时可以让信息更有效率。比如正在研发的自动驾驶，远程控制。这些技术会改变人们的很多认知，所有华为的5G技术让美国感到恐慌。
其次就是高带宽，这个很容易理解，下载更快。但下载速度快很容易造成网络拥堵，所以现在运营商都对5G的速度进行了限制。
5G其实也有缺点。因为信号频率变高，所以穿透性会变差。基站的密度会大大增加，造成成本增加很多。所以在5G初期只会在某些区域进行信号覆盖，不会像4G一样全国大面积信号覆盖。
毫米波问题，华为的技术是厘米波，美国一直推崇毫米波。毫米波的好处是频率更高，速度更快。但信号衰减非常严重，基站铺设更为密集。所以暂时还很少有国家愿意用。
最后说是6G。6G的研发还没有开始，主要原因是没有找到6G存在的目的。只有等到5G发展差不多，人们会慢慢发现5G信号已经不能满足时，6G才会被人们所需要，才会有人去研发。这需要一个很长的过程。
时代在变化， 科技 的进步，技术不断创新，自然造就新的产物
当然会，时代在进步，技术也会不停的更新。
据 科技 部官网2019年11月6日消息
为促进我国移动通信产业发展和 科技 创新，推动第六代移动通信（6G）技术研发工作，2019年11月3日， 科技 部会同发展改革委、教育部、工业和信息化部、中科院、自然科学基金委在北京组织召开6G技术研发工作启动会。相关部门领导和有关专家参加会议。 科技 部王曦副部长出席会议并讲话。
会议宣布成立国家6G技术研发推进工作组和总体专家组，其中，推进工作组由相关政府部门组成，职责是推动6G技术研发工作实施；总体专家组由来自高校、科研院所和企业共37位专家组成，主要负责提出6G技术研究布局建议与技术论证，为重大决策提供咨询与建议。会上，总体专家组代表介绍了6G技术研发态势及未来发展思路与建议；TD产业联盟、未来移动通信论坛代表分别介绍了前期工作开展情况、未来6G畅想及下一步工作计划的建议。6G技术研发推进工作组和总体专家组的成立，标志着我国6G技术研发工作正式启动。
王曦副部长在总结讲话中指出，目前全球6G技术研究仍处于 探索 起步阶段，技术路线尚不明确，关键指标和应用场景还未有统一的定义。在国家发展的关键时期，要高度重视、统筹布局、高效推进、开放创新。下一步， 科技 部将会同有关部门组织总体专家组系统开展6G技术研发方案的制订工作，开展6G技术预研， 探索 可能的技术方向。通过6G技术研发的系统布局，凝练和解决移动通信与信息安全领域面临的一系列基础理论、设计方法和核心技术问题，力争在基础研究、核心关键技术攻关、标准规范等诸多方面获得突破。为移动通信产业发展和建设创新型国家奠定坚实的 科技 基础。
随着 科技 不断进步，未来是充满无限可能的。6G,7G的时代可能会出现，但也可能会有其它的通信技术来取代掉这一概念。
可能会出现，因为时代在发展
合肥提取公积金所需：材料1《合肥市住房公积金提取申请表》一份，此表需加盖单位公章,提取金额暂不填写
2申请人身份z原件，身份z过期由派出所开具户籍证明(附照片并加盖骑缝章)或临时身份z
3结婚证或户口簿原件，房主配偶、共有产权人配偶提取时，需提供结婚证或可证明夫妻关系的户口薄
4住房借款合同原件
5借款银行开具的还贷证明(可证明该套贷款截止目前已还本息总额)一份 ，还款期间发生提前或结清还款的，须另外出具提前还款或结清凭证原件
6房屋共有产权证明原件，房屋产权共有人提取住房公积金时需提供(如共有产权证或网上备案单)
走进一家 科技 展馆，AI导览机器人向你行“注目礼”；肚子饿了走进无人超市，AI售货员亲切地提醒你是否需要购物袋；不想开车了，叫一辆无人车，让“老司机”载你出行……AI正在为我们打开一个新“视”界，然而疑惑的是，AI的“眼睛”在哪儿？它是如何一步步“看懂”这个世界的呢？
对于人类而言，“看”几乎是与生俱来的能力——出生几个月的婴儿看到父母的脸会露出笑容，暗淡的灯光下我们仍能认出几十米之外的朋友。眼睛赋予我们仅凭极少的细节就能认出彼此的能力，然而这项对于人类来说“轻而易举”的能力，对计算机来说确实举步维艰。
因为对于人类来说，“看见”的过程，往往只在零点几秒内发生，而且几乎是完全下意识的行为，也很少会出差错（比如当我们人类看到一只猫和一只狗时，尽管它们的体型很类似，但我们还是马上能够区分它们分别是猫和狗），而对计算机而言，图像仅仅是一串数据。
近几年AI技术的迅猛发展，使得“计算机视觉”成为最热的人工智能子领域之一。而计算机视觉的目标是：复制人类视觉的强大能力。
我们的大脑中有非常多的视网膜神经细胞，有超过40亿以上的神经元会处理我们的视觉信息，视觉占据着人对外界70%的感知能力，所以“看”是我们理解这个世界最重要的部分。
人类的大脑能完美地处理好这一系列的视觉信息，以此帮助我们理解世界、做出判断。当你看见一张狗的，你能轻松地知道这只狗的毛发、品种，甚至能大概知道它的身高体重。无论这张是否模糊、有噪点，或者条纹，但是AI就会“犯傻”了。
为什么会这样呢？
因为重塑人类的视觉并不只单单是一个困难的课题，而是一系列、环环相扣的过程。
研究认为，人看的是相对高层的语义信息，比如目标的形状等；计算机看的则是相对底层的细节信息，比如纹理。也就是说，一只“披着羊皮的狼”，人类与AI的意见并不相同。
AI的神经网络架构就是根据人的视觉系统开发的。德国图宾根大学科学家团队做了一组这样的实验：他们用特殊的方法对像素进行“干扰处理”，让像素降低，再用这个图像训练神经网络，在后续识别这些被“人为扭曲干扰”的图像时，系统的表现比人好，但是如果图像扭曲的方式稍有不同（在人眼看起来扭曲方式并无不同），算法就完全无能为力了。
到底是发生了什么变化？即便是加入极其少量的噪点，为何还是会发生如此大的变化？
答案就是纹理。当在图像中加入噪点，图中对象的形状不会受到影响，但是局部的架构会快速扭曲。
多伦多约克大学计算机视觉科学家JohnTsotsos指出，“线段组按相同的方式排列，这就是纹理”。
这也说明，人类与机器的“看”有明显区别。当然，随着技术的发展，算法会越来越精准，AI正在向人类视觉逐步靠近。
1算法模型是AI的“大脑”
如果说人类通过“智慧的大脑”来认识世界，那么算法模型就是AI的“大脑”。
AI目标是创造设计出具有高级智能的机器，其中的算法和技术部分借鉴了当下对人脑的研究成果。很多当下流行的AI系统使用的人工神经网络，就是模拟人脑的神经网络，建立简单模型，按照不同的连接方式组成的网络。
机器正是通过复杂的算法和数据来构建模型，从而获得感知和判断的能力。
这些网络跟人脑一样可以进行学习，比如学习模式识别、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至创建图像或者形成新设计。
其中，模式识别是一项特别重要的功能。因为人类的“识别”依赖于自身以往的经验和知识，一旦面对数以万计的陌生面孔，就很难进行识别了。而AI的“杀手锏”就是处理海量数据，这些神经网络具有数百万单位和数十亿的连接。
2AI如何高度“复制”人的眼睛？
神经网络是图像处理的“得力助手”。作为计算机视觉核心问题之一的图像分类，即给输入图像分配标签的任务，这个过程往往与机器学习和深度学习不可分割。简单来说，神经网络是最早出现，也是最简单的一种深度学习模型。
深度学习的许多研究成果，都离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。诺贝尔医学奖获得者DavidHubel和TorstenWiesel发现人类视觉皮层结构是分级的。
比如，人在看一只气球时，大脑的运作过程是：“气球”进入视线（信号摄入）——大脑皮层某些细胞发现“气球”的边缘和方向（初步处理）——判定“气球”是圆形（抽象）——确定该物体是“气球”（进一步抽象）。
那么，可不可以利用人类大脑的这个特点，构建一个类似的多层神经网络，低层的识别图像的初级特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？
答案当然是肯定的。这也就是深度学习系统中最重要的一个算法——卷积神经网络（CNN）的灵感来源。
CNN具有输入层、输出层和各种隐藏层。其中一些层是卷积的，它将结果经过分析，再传递给连续的层。这过程模拟了人类视觉皮层中的一些动作。
由于这种特点，CNN十分擅长处理图像。同样，视频是图像的叠加，因此同样擅长处理视频内容。生活中比较常见的自动驾驶、人脸识别、美图秀秀以及视频加工等都用到了CNN。
经典的图像分类算法就是基于强大的CNN设计的。例如，一只猫的图像，对计算机来说，只是一串数据，这时候，神经网络第一层会通过特征来检测出动物的轮廓，第二层将这些轮廓组合再次检测形成一些简单形状，例如动物的耳朵、眼睛等，第三层检测这些简单形状所构成的动物身体部位，如腿、头等，最后一层检测这些部位的组合，从而形成一只完整的猫。
由此可见，每一层神经网络都会对图像进行特征检测、分析、判断，再将结果传递给下一层神经网络。实际上，比这个案例中使用神经网络的层次深度更复杂的情况，在生活中更多。
为了更好地训练AI，就需要大量的被标记的图像数据。神经网络会学习将每个图像与标签对应、联系起来，还可以将之前未见过的图像与标签进行配对。
这样，AI系统就能够梳理各种图像、识别图像中的元素，不再需要人工标记输入，让神经网络自我学习。
对于AI系统而言，处理好视觉感知如同眼睛对于人类而言是一样重要的。也正是因为视觉感知对AI的重要性，计算机视觉（CV）成为了一门研究如何使机器“看”的科学。
但是很多人容易将计算机视觉与机器视觉（MV）混淆，尽管他们有共同点，但仍有差异。
相较于机器视觉侧重于量的分析，计算机视觉主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个苹果那是一条狗；或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别；或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，人群聚集等。
计算机视觉并不仅仅停留在浅层的感知层面，大量高级智能与视觉密不可分。如果计算机能真正理解图像中的场景，真正的智能也将不再遥远。可以说，计算机视觉本身蕴含更深远的通用智能的问题。
随着技术的不断成熟，计算机视觉的应用场景愈加广泛，从消费者到企业，计算机视觉技术在各大领域都有着一席之地。如面向消费者市场的AR/VR、机器人、无人驾驶、自动驾驶 汽车 等，面向企业市场的医疗图像分析、视频监控、房地产开发优化、广告插入等。
在这些已经落地的应用案例中，无法忽视的问题是很多项目都处于小范围的试用阶段。相关理论的不完善使得这些先行者与创新者遇到不少挑战。如缺少可用于AI模型训练的大规模数据集，以及动态图像识别、实时视频分析等技术瓶颈有待突破。
目前AI对图像的处理不仅限于进行图像分类，常见的还有AI对老旧、破损图像的修复。我们在观看一些经典的、年代久远的老时，往往对其“高糊画质”难以接受。
用传统的方式对这些低画质的进行修复，速度慢就不提，而如果遇到图像缺失部分很大的情况，传统方法也无力回天。
但是AI的效率就高了，能够通过机器学习和模型训练来填充细节，提高画质，再利用神经网络上色，最后进行转录和人脸识别，半天就完成了。对于原图像缺失的部分，AI还能“开动大脑”，发挥自己的“想象力”，对缺失部分进行补充。
AI为何能拥有这么高的“想象力”？其根本原因在于其学习能力。基于生成对抗网络（GAN）的深度学习算法，证明了计算机视觉任务在图像恢复方面具有巨大的潜力。
GAN是基于CNN的一种模型，其特点在于它的训练处于一种对抗博弈的状态中。
我们常用“球员与裁判”的比喻来解释GAN的基本原理。
在足球运动中，某些球员经常“假摔”来迷惑裁判，使得自己的进攻或者防守动作是合规的，而裁判，负责找出这些“假摔”的球员的犯规动作，做出相应惩罚。
在球员与裁判的不断对抗中，球员“假摔”的水平越来越高，裁判识别“假摔”的水平也越来越高。
终于有一天，球员“假摔”的水平已经“炉火纯青”，成功的骗过了裁判，裁判已经无法识别出该球员是“假摔”还是“真摔”，这说明该球员的水平已经实现了以假乱真。就是通过这样不断地尝试和识别，球员欺骗过了裁判，目的达到。这就是GAN的基本原理。
GAN的主要结构包括一个生成器（G）和一个判别器（D），上面的例子中，球员=生成器，裁判=判别器。生成器可以是任意可以输出的模型。同理，判别器与生成器一样，可以是任意的判别器模型。
以生成为例，G随机生成一张x，需要D来判别是不是真实的，D（x）代表真实的概率，如果D（x）为1，表示100%为真实，如果D（x）为0，则表示为假图。在理想状态下，D无法判别G生成的是否为真实的，
D（x）则为05，那么，我们的目的就达到了：得到了生成式模型G，就可以用它来生成。
因此，在训练过程中，G的目标就是尽量生成真实的去欺骗判别网络D。
而D的目标就是尽量把G生成的和真实的分别开来。这就是一个“博弈”的过程。这样，不仅可以上色，还可以将普通提升为高清。
AI在学会这个技巧之后，不需要原始照片对照也能准确地修复、重建低分辨率图像。给图像“上色”之前，AI会对图像进行分析，区分出标志性的物体，如人脸、 汽车 和天空等，结合色彩信息进行彩色化。
其实，这个过程就相当于训练一段程序，让它对低质量的图像进行“想象”，并非完全能实现100%的图像恢复。相较于CNN，GAN采用的是一种无监督的学习方式训练。
值得一提的是，GAN的作用不仅限于老照片上色，他在各种涉及图像风格转换的任务中都有用武之地。如自动生成动漫角色并上色、让马变成斑马、生成人脸、作曲等。总之，GAN在图像生成、处理修复领域的应用十分广泛。
五、解释性、鲁棒性，安全性的提升，让AI更了解世界
AI席卷百业，作为AI时代的主要入口之一，计算机视觉正成为AI落地规模最大、应用最广的领域。官方数据显示，2016年，我国计算机视觉市场规模仅114亿元，到2019年，中国计算机视觉行业市场规模增长至2196亿元。
到2025年，全球计算机视觉市场规模，将从2016年的11亿美元增长到262亿美元。
对计算机视觉技术的研究在学术界与工业界已经掀起了热潮，在未来，随着算法的改进、硬件的升级、以及5G与物联网技术带来的高速网络与海量数据，计算机视觉技术必然会有更大的想象空间。曾经,人类用眼睛“记录”了波澜壮阔的 历史 ，未来，AI能够真正的像人类一样去“观察”世界吗？
遗憾的是，从目前来看，即便我们已经创造了许多在单个项目上已经超越人类的高级AI，但是这些机器仍然能力有限，它还无法成为人类的替代品，无法像人类一样去观察与思考，有自我意识的AI还不会很快出现，AI很难真正像人类一样去“看”世界万物。
即便如此，我们也不能否认AI的解释性、鲁棒性，安全性等正在不断提升，AI将在越来越“了解”这个丰富多彩的世界的同时，帮助我们的更高效、智能的完成更多工作，人类与AI将一起创造更多彩、更智慧的世界。
参考资料
[2]MomozhongAI赋能视觉技术，五大应用市场机遇多，>
《崛起的超级智能》（刘锋）电子书网盘下载免费在线阅读
资源链接：
链接：> 提取码：5x8v
书名：崛起的超级智能
作者：刘锋
豆瓣评分：71
出版社：中信出版社
出版年份：2019-7-1
页数：290
内容简介：
21世纪以来人工智能、云计算、大数据工业40、云机器人、区块链、城市大脑等等新技术不断冲击着人类的工作和生活。这些前沿科技的爆发是巧合还是必然，背后蕴含了怎样的规律？2005年以来，刘锋博士带领科学院团队对前沿科技发展规律进行深入研究，提出互联网正在从“网状结构”发展成为“大脑模型”，由此产生的互联网大脑将数十亿人类的群体智慧和数百亿设备的机器智能链接在一起，形成大自然前所未有的超级智能，本书深入解析了互联网大脑的形成与发育过程，详细阐述了超级智能的崛起对行业产业、城市建设、人工智能、脑科学、生物进化、科技哲学以及人类社会的未来影响，前瞻性地预测了21世纪前沿科技的发展趋势，帮助读者深入理解行业产业与前沿科技结合将呈现出怎样的发展趋势，企业和个人在科技大潮中将如何寻找自己的定位，人类的未来在新科技的影响下会有怎样的命运。
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"张亚勤 美国艺术与科学院院士、百度公司总裁、前微软全球副总裁
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刘慈欣 雨果奖获得者、科幻作家、《三体》作者
机器智能与人类智慧通过互联网正在形成自然界的智能形态，刘锋的这本开创性著作揭示了21世纪一个重要而独特的科技模型原理，互联网大脑如何深刻影响人类的未来，让我们拭目以待。
周鸿祎 360集团创始人、董事长兼执行官
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作者简介：
前沿科技趋势领域研究专家、计算机博士、2008年受聘虚拟经济与数据科学研究特聘研究员，人工智能学家主编，主要研究方向为互联网、人工智能和脑科学交叉领域。
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