通信和算力融合，怎样赋能泛在AI？（文末赠书福利）

在这个人工智能（后续也用AI来表达）爆发的时代，移动通信网络也正在迎来深刻的变革，反过来又将人工智能的汹涌浪潮推向更高的波峰。

话说AI的三要素，即数据、算力和算法，都和通信息息相关。

数据是AI的养料。有了大带宽、低时延的通信网络，海量终端产生的数据才不会困于一个一个的水洼。通过通信网络，数据从涓涓细流汇集成大海，驱动AI训练、推理的飞轮加速运转。

算力是AI的基石。随着硬件能力的不断提升，算力越发呈现分布式的特征，云计算、边缘计算、端计算等多样化算力形成了算力网络。而算力网络的本质，正是依托通信网络的高效数据流转。

移动通信的接入网处于网络的边缘，离用户最近，如果数据能在边缘进行及时处理，无疑效率最高时延最低，这就需要通信和算力的深度融合，即通算一体。

唯有通算一体，方能成就泛在AI。

首先，通算一体成就移动通信网络自身的AI化。从2G到5G，网络的复杂度指数级增长，规划、建设、维护、优化及运营成本高企，引入AI是不二之选。

比如，在AI的加持下，网络运维无需人工亲历亲为制定各种参数，只要对AI提出要求即可。AI理解并管理多个意图，生成操作流程并自动执行。这就叫做网络的高度自智。

再举个车联网的例子。公路上车水马龙，怎样进行高效管理？通信和算力的融合可以让5G网络支持雷达般的感知能力，还能进行快速的数据分析和处理，对于路上每一辆车的轨迹了如指掌，用于路况播报、通行效率优化、并为自动驾驶、智能交通管理提供技术支持。

此外还有被寄予厚望的VR服务。大空间VR游戏或者剧场可以让多人戴着VR眼镜自由移动，高度沉浸于虚拟世界。VR眼镜上显示的画面渲染对于算力的要求较高，如果在VR眼镜内部渲染，不但眼镜重量大，分辨率也会受限，为了保证效果就得把渲染机放包里随时背着，但这样无疑会让人不舒服。

如果我们给周边的通信基站增加算力，把画面渲染放在基站上，通过大带宽、低时延的5G网络直接给VR眼镜传输渲染好的画面，就可以让大家体验大空间VR游戏或者剧场时放下包袱轻装上阵。

这样的例子还有很多很多。

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