5G+AI智慧城市应用尚处初期 数据和算力只是“基本功”
在重构“城市大脑”的过程中，5G凭借着超高速率、超低时延、超大连接特性推动基础设施紧密耦合，人工智能通过特定算法全面采集整合信息，形成纷繁庞杂的城市信息资源数据库……这些新兴技术盘活垂直行业生态，逐步成长为支撑城市发展的毛细血管。技术的发展如何赋能智慧城市发展？仍需要进行哪些突破？
5年为一个契机
算法、芯片、人才等还需突破
5G是基于人工智能打造的最新移动通信系统，智慧城市是5G+AI的一个重要应用场景，对此如何理解？
我们是生活在城市里的人，希望城市更智能，像人一样能够加以思考、再加以运算。为什么我说智慧城市是5G+AI的一个重要应用场景，因为在智慧城市中生活的方方面面都融合了这两者，比如车联网、智慧路灯、智慧水务、智能机器人、智能冰箱等。不应该用割裂的视角来理解智慧城市，只要生活在城市当中，把人的大脑中智能思考的东西用在机器上，我们生活的地方就会变成一个智慧化的城市。
目前5G+AI在智慧城市中的应用处在一个什么样的发展阶段？
从2019年5G的商用元年来看，很多产品开始进入商业化阶段，城市生活中涌现出的智能机器人、车联网、智慧路灯、智慧交通等，都是人工智能发展初期的服务和产品，企业生产方面，以物流行业应用为例，像京东等电商巨头已经用5G建立了智能物流基地，大大解放人力。
但目前整体来看，5G+AI在智慧城市中的应用还处于初期融合的阶段，之后会逐渐地以每五年为一个契机，不断涌现出更多的人工智能产品。再过五年，商业化程度更明显以后，你会真正感觉到在这个社会中，你所思、所悟、所考的东西很快就会变成现实。比如在经过非常合理和实际的规划以后，可以更高效地建设智慧工厂；到高级阶段，机器不再被动，可以自我学习、自我更新。
处在初期融合阶段的5G+AI智慧城市应用，还有哪些需要突破的地方？
就观察来看，有四个方面：第一，人工智能的算法应该更通用化，建立算法公共库，共享算法，谁需要谁取用，减少共性研发投入，构建高质量的基础软件生态，加速行业发展；
第二，要在芯片等硬件技术上有所突破，未来的芯片技术应该更发达、更通用化，就像买电脑一样，普通的硬件设备也能发挥功用，不需要用专用设备。当硬件技术实现突破后，完成工作就像喝一杯咖啡一样简单的时候，就会变成一个人工智能无处不在的社会了；
第三，需要大规模培养人工智能人才，这方面比较好的趋势是，这几年人工智能兴起后，很多高校从本科阶段就开设了物联网和人工智能的专项课程，以后人工智能的从业人员会更多，这个行业也能够迎来繁荣；
第四，要增强大众意识，提升普通民众对人工智能的认识。达到这四个方面后，5G+AI的智慧城市应用就会越来越成熟。
疫情加速了移动通信产品
和技术向前推进的过程
2020年是特殊的一年，新冠肺炎疫情肆虐、“新基建”概念火爆，这些外部因素对5G+AI在智慧城市方面的融合带来哪些影响？
主要有三个方面。首先，疫情加速了移动通信产品和技术向前推进的过程。疫情发生后，人跟人不能近距离接触，在防控方面使用了大量的算法系统，包括人员轨迹登记系统、自动扫描与体温录入系统等，这对技术突破特别是移动通信算法突破起到很大的推动作用；
第二，在这次疫情中，我们可以看到人工智能大数据系统经过中国十几亿人口的考验后，在大数据的整体稳定性等方面得到了很好的验证，如果没有这么多用户去考验一个系统，它就不会越来越完备；
第三，人工智能和各行业的深度融合也有突破。智慧教育、线上医疗、智慧医疗等都通过这次疫情得到有效运营，将5G移动通信和物联网等人工智能和大数据技术更好地、更顺利地融合在一起。
5G+AI二者的融合是否顺利？
以前是各个领域独立发展，移动通信的搞移动通信，人工智能的搞人工智能。这些年，移动通信飞速发展，从1G跃升到现在的5G，每10年一个技术更新，每10年一个阶段，包括速率、用户体验等方面。
人工智能是近期才得到空前关注，20世纪八九十年代对人工智能的关注还没有这么凸显，因为当时的硬件设施和网速比较落后，用手机的人也比较少，没有这么多通信。但是在2018年以后，5G的一些标准确定了，突出了移动通信低延时性、高可靠性、超带宽的特性，为人工智能奠定了一个非常好的基础，使得人工智能有更多可利用的通讯资源。
加上这些年很多领域对人工智能需求特别迫切，尤其是在无人处理方面，比如挖井、钻探等高危作业。在这种情况下，硬件资源、软件资源、通讯资源得到了空前绝后的推动，触发了人工智能的迅速发展，而这又让人工智能的算法用在了移动通信上，促进移动通信更快速更高效的发展。人工智能和移动通信由此形成了相互促进、并驾齐驱的发展态势，我相信今后二者的结合将会更快更深入。
数据和算力只是“基本功”
提到硬件发展迅速为人工智能奠定了很好的发展环境，从智慧城市的角度而言，这是否意味着未来的发展将从“重硬件”向“重软件”转变？
现在硬件资源包括大规模集成电路，体积更小、处理器功能更强大，同时低功耗小型化。在这个基础上，大家更加重视人工智能算法，这个趋势是没错的。因为硬件发展到了一个阶段会遇到一定瓶颈，进入缓慢期。早些年人工智能的算法没有像现在这么流行的时候，硬件跟人工智能的融合发展没有显现出来，现在硬件已经发展起来，促使软件高速发展，我们也看到这些年人工智能的应用像雨后春笋一样涌现，更多的资源放在了用户体验的终端上。
在“重软件”的趋势下，是否意味着未来智慧城市的应用比拼的是数据和算力？
数据和算力是对数据处理能力、效率和存储能力的考验，但不能单一地去看。拥有这些资源的可能大多是一些龙头企业，例如华为、BAT等，他们有很多云资源。但我个人觉得这只是“基本功”，我们应该更多地关注用户体验，解决用户实际存在的问题。比如智慧医疗，是否真正覆盖了偏远山区，传感器有没有真正做到“望闻问切”？我觉得很多公司应该去考虑这个问题，不要太片面地强调算力，包括大数据规模，这些东西是可以用资金建起来的，最终的落脚点要回归到提升人民生活，解决行业问题，让居民有体验感、获得感。
目前国内哪个城市的智慧城市应用成效比较突出？
对比了国内几个城市，珠三角的广州、深圳和长三角的上海、杭州是做得比较好的。就广州而言，作为省会城市，广州在发展过程中要兼容到广东省各地级市，所以发展进程相对稍慢一些，但是这几年在智慧城市，包括智慧交通、车联网、智慧路灯和5G方面的先行先试也是走得非常快。深圳早在几年前就开始建设智慧城市，一直走在前列。我个人认为珠三角的人工智能、移动通信和智慧城市都会发展得很好，因为它有得天独厚的地理优势和良好的产业环境，华为、腾讯、中兴都在这里，同时毗邻港澳，资源丰厚。另一方面，各地市的政府领导都有很好的服务意识，关注企业发展，注重发挥智库作用。
媒体在智慧城市的建设中能发挥哪些作用？
媒体在智慧城市的建设中应该更加积极主动。除了报道有高科技亮点的、有利于民生的项目外，还应把目光投注到全产业链上，包括上下游企业、金融投资商等，关注他们的发展。此外，对于不同地方的智慧城市建设，如广州、深圳、珠海等，它们的共同点、创新点或差异之处也值得我们研究探讨。
算法、芯片、人才等还需突破
5G是基于人工智能打造的最新移动通信系统，智慧城市是5G+AI的一个重要应用场景，对此如何理解？
我们是生活在城市里的人，希望城市更智能，像人一样能够加以思考、再加以运算。为什么我说智慧城市是5G+AI的一个重要应用场景，因为在智慧城市中生活的方方面面都融合了这两者，比如车联网、智慧路灯、智慧水务、智能机器人、智能冰箱等。不应该用割裂的视角来理解智慧城市，只要生活在城市当中，把人的大脑中智能思考的东西用在机器上，我们生活的地方就会变成一个智慧化的城市。
目前5G+AI在智慧城市中的应用处在一个什么样的发展阶段？
从2019年5G的商用元年来看，很多产品开始进入商业化阶段，城市生活中涌现出的智能机器人、车联网、智慧路灯、智慧交通等，都是人工智能发展初期的服务和产品，企业生产方面，以物流行业应用为例，像京东等电商巨头已经用5G建立了智能物流基地，大大解放人力。
但目前整体来看，5G+AI在智慧城市中的应用还处于初期融合的阶段，之后会逐渐地以每五年为一个契机，不断涌现出更多的人工智能产品。再过五年，商业化程度更明显以后，你会真正感觉到在这个社会中，你所思、所悟、所考的东西很快就会变成现实。比如在经过非常合理和实际的规划以后，可以更高效地建设智慧工厂；到高级阶段，机器不再被动，可以自我学习、自我更新。
处在初期融合阶段的5G+AI智慧城市应用，还有哪些需要突破的地方？
就观察来看，有四个方面：第一，人工智能的算法应该更通用化，建立算法公共库，共享算法，谁需要谁取用，减少共性研发投入，构建高质量的基础软件生态，加速行业发展；
第二，要在芯片等硬件技术上有所突破，未来的芯片技术应该更发达、更通用化，就像买电脑一样，普通的硬件设备也能发挥功用，不需要用专用设备。当硬件技术实现突破后，完成工作就像喝一杯咖啡一样简单的时候，就会变成一个人工智能无处不在的社会了；
第三，需要大规模培养人工智能人才，这方面比较好的趋势是，这几年人工智能兴起后，很多高校从本科阶段就开设了物联网和人工智能的专项课程，以后人工智能的从业人员会更多，这个行业也能够迎来繁荣；
第四，要增强大众意识，提升普通民众对人工智能的认识。达到这四个方面后，5G+AI的智慧城市应用就会越来越成熟。
疫情加速了移动通信产品
和技术向前推进的过程
2020年是特殊的一年，新冠肺炎疫情肆虐、“新基建”概念火爆，这些外部因素对5G+AI在智慧城市方面的融合带来哪些影响？
主要有三个方面。首先，疫情加速了移动通信产品和技术向前推进的过程。疫情发生后，人跟人不能近距离接触，在防控方面使用了大量的算法系统，包括人员轨迹登记系统、自动扫描与体温录入系统等，这对技术突破特别是移动通信算法突破起到很大的推动作用；
第二，在这次疫情中，我们可以看到人工智能大数据系统经过中国十几亿人口的考验后，在大数据的整体稳定性等方面得到了很好的验证，如果没有这么多用户去考验一个系统，它就不会越来越完备；
第三，人工智能和各行业的深度融合也有突破。智慧教育、线上医疗、智慧医疗等都通过这次疫情得到有效运营，将5G移动通信和物联网等人工智能和大数据技术更好地、更顺利地融合在一起。
5G+AI二者的融合是否顺利？
以前是各个领域独立发展，移动通信的搞移动通信，人工智能的搞人工智能。这些年，移动通信飞速发展，从1G跃升到现在的5G，每10年一个技术更新，每10年一个阶段，包括速率、用户体验等方面。
人工智能是近期才得到空前关注，20世纪八九十年代对人工智能的关注还没有这么凸显，因为当时的硬件设施和网速比较落后，用手机的人也比较少，没有这么多通信。但是在2018年以后，5G的一些标准确定了，突出了移动通信低延时性、高可靠性、超带宽的特性，为人工智能奠定了一个非常好的基础，使得人工智能有更多可利用的通讯资源。
加上这些年很多领域对人工智能需求特别迫切，尤其是在无人处理方面，比如挖井、钻探等高危作业。在这种情况下，硬件资源、软件资源、通讯资源得到了空前绝后的推动，触发了人工智能的迅速发展，而这又让人工智能的算法用在了移动通信上，促进移动通信更快速更高效的发展。人工智能和移动通信由此形成了相互促进、并驾齐驱的发展态势，我相信今后二者的结合将会更快更深入。
数据和算力只是“基本功”
提到硬件发展迅速为人工智能奠定了很好的发展环境，从智慧城市的角度而言，这是否意味着未来的发展将从“重硬件”向“重软件”转变？
现在硬件资源包括大规模集成电路，体积更小、处理器功能更强大，同时低功耗小型化。在这个基础上，大家更加重视人工智能算法，这个趋势是没错的。因为硬件发展到了一个阶段会遇到一定瓶颈，进入缓慢期。早些年人工智能的算法没有像现在这么流行的时候，硬件跟人工智能的融合发展没有显现出来，现在硬件已经发展起来，促使软件高速发展，我们也看到这些年人工智能的应用像雨后春笋一样涌现，更多的资源放在了用户体验的终端上。
在“重软件”的趋势下，是否意味着未来智慧城市的应用比拼的是数据和算力？
数据和算力是对数据处理能力、效率和存储能力的考验，但不能单一地去看。拥有这些资源的可能大多是一些龙头企业，例如华为、BAT等，他们有很多云资源。但我个人觉得这只是“基本功”，我们应该更多地关注用户体验，解决用户实际存在的问题。比如智慧医疗，是否真正覆盖了偏远山区，传感器有没有真正做到“望闻问切”？我觉得很多公司应该去考虑这个问题，不要太片面地强调算力，包括大数据规模，这些东西是可以用资金建起来的，最终的落脚点要回归到提升人民生活，解决行业问题，让居民有体验感、获得感。
目前国内哪个城市的智慧城市应用成效比较突出？
对比了国内几个城市，珠三角的广州、深圳和长三角的上海、杭州是做得比较好的。就广州而言，作为省会城市，广州在发展过程中要兼容到广东省各地级市，所以发展进程相对稍慢一些，但是这几年在智慧城市，包括智慧交通、车联网、智慧路灯和5G方面的先行先试也是走得非常快。深圳早在几年前就开始建设智慧城市，一直走在前列。我个人认为珠三角的人工智能、移动通信和智慧城市都会发展得很好，因为它有得天独厚的地理优势和良好的产业环境，华为、腾讯、中兴都在这里，同时毗邻港澳，资源丰厚。另一方面，各地市的政府领导都有很好的服务意识，关注企业发展，注重发挥智库作用。
媒体在智慧城市的建设中能发挥哪些作用？
媒体在智慧城市的建设中应该更加积极主动。除了报道有高科技亮点的、有利于民生的项目外，还应把目光投注到全产业链上，包括上下游企业、金融投资商等，关注他们的发展。此外，对于不同地方的智慧城市建设，如广州、深圳、珠海等，它们的共同点、创新点或差异之处也值得我们研究探讨。