5G、云计算、AI的结合,会诞生这些大机会

10月17日~18日,由主办,成都市科学技术局、成都市博览局、成都市投资促进局、成都市新经济发展委员会指导,四川天府新区成都管理委员会支持的2020 DEMO CHINA创新中国总决赛暨秋季峰会在成都举行,峰会聚焦“大健康、大消费、金融科技、企业服务、5G”五大赛道,分别设立专场DEMO SHOW和专业领域探讨,希望通过聚集创新力量,开启智慧经济新时代的内在逻辑。

在“2020产业互联新基建发展论坛”上,赛富动势基金管理合伙人金凤春、思谋科技总经理许嘉、艾灵网络CMO荣乐天、黑芝麻智能CMO杨宇欣、拓深科技市场副总裁张志凯,围绕《5G、云计算、AI融合赋能数字经济》主题进行了圆桌对话,犀利观点如下:

1. 5G是信息传送速度的提升,以及覆盖面的提升,云计算是信息计算方面成本的改变,AI是使用信息的复杂程度的改变。我认为这三者一融合,基本上是企业智能化基建的部分,里面有很多很大的机会。

2. 5G就是未来采集数据非常关键的一个技术,它带来的能力是远远超越4G的能力。我觉得现在这个新基建方向是对的,我们还是回到本质,要先把基础设施真正做好做实,在这基础上把数据采集到云平台,再做相关的AI,而不是反过来。

3. AI很像我们的大脑,5G很像我们的神经网络以及周身的毛细血管,云计算更像我们心脏。通过AI、5G、云计算,我们打造了一个更强的大脑、更强的心脏以及更好的神经网络。

4.5G确实比较大,大家还是要真正去思考,怎么把这种技术真正能落地、能商业化,然后赋能于国内的制造业占97%的中小企业,这是关键。

以下为演讲实录,由整理:

金凤春:今天我们的主题是5G、云计算、AI融合赋能数字经济,这三个领域应该是说新基建的核心,第一个问题跟大家聊一聊,各位如何看待这三者的关系?它们深度融合对数字经济的发展意味着什么?

许嘉:我可能比较偏向从AI角度讲一下我的看法。5G是信息传送速度的提升,以及覆盖面的提升,云计算是信息计算方面成本的改变,AI是使用信息的复杂程度的改变。所以从AI角度来讲,有了5G跟云计算以后,我们拿到的数据更多,来源更多样化,处理数据的节点也有更多的选择,所以我认为这三者一融合,基本上是企业智能化基建的部分,里面有很多很大的机会。

荣乐天:这三个关联性非常紧密。以工业互联网为例,到今天为止,我印象中国内工业互联网平台有四五百个,但是在未来几年里这个数据肯定有刷新,大多数这些平台应该是生存不下去了。

另外一点,很多这种平台是碰到瓶颈的,缺乏很重要的一个环境,即你没有一个非常扎实的基础设施,通过这个基础设施把更多的数据采集上来。只有把数据采集上来,才能真正把云这个平台以及机器智能释放出来。

5G是未来采集数据非常关键的一个技术,它带来的能力是远远超越4G的能力。我觉得现在这个新基建方向是对的,我们还是回到本质,要先把基础设施真正做好做实,在这基础上把数据采集到云平台,再做相关的AI,而不是反过来。

杨宇欣:5G、云计算和AI是数字化转型所需工具箱里的三大件。这三个都是工具,它们并没有让行业增加,而是让行业向下一个阶段转型。

我可以拿关注的智能驾驶的行业为例,首先需要人工智能的技术去感知整个交通的情况,把数据通过5G的传感器技术传到云端,本身需要在边缘侧做一些本地化的检测和计算,因为毕竟现在数据量太大了,实时要求的交通状况全部通过云端,云端起到非常重要的调度的作用,通过AI的计算、5G技术的传输,再通过云计算的调度,才能把整个智能交通和智能驾驶的行业真正推动起来。

现在在我们这个行业,“云边端”,云就是云控平台,边就是边缘计算,端就是车。现在单车的智能发展,总结下来就是这三个可能在很多行业数字化转型里面,是缺一不可的三大件工具。

张志凯:5G、云计算、AI对于我们整个大的社会经济体系来说,应该是一个新型基础设施。我认为对于不同的细分行业它侧重点不一样,有些行业可能不是那么侧重于云计算或者5G,对我们整个大的IT和社会经济来说,有一个比较形象的比喻,AI很像我们的大脑,5G很像我们的神经网络以及周身的毛细血管,云计算更像我们心脏。通过AI、5G、云计算,我们打造了一个更强的大脑、更强的心脏以及更好的神经网络。

我们需要去深入的分析每一个细分行业,基于不同的行业来提供一个更好的解决方案,才能把5G、云计算和AI用好。

金凤春:大家不约而同提到了数据,这三大领域,数据都是非常重要的,在5G时代,数据也是量上面开始爆发了,如何利用好数据让数据为业务赋能,这是每个公司都在思考的问题总和荣总聊一聊,你认为企业在运用数据过程中怎么才能做到更加智能

许嘉:这个问题我觉得关键是,5G很大程度是to B的东西,to B又关键是做好服务。问题是当你有产品以后,你怎么把它交到你的客户手上。

我认为现在做Saas也好,AI产品也好,需要有充分的准备。在客户的不同阶段,你交付给他的产品的形态应该是不一样的。根据不同的客户,我需要有一个产品矩阵,有时候是软的有时候是硬的,有时候软硬,有时候还要加方案,这样才可以把一个新的行业给带动起来。

荣乐天:我就以一个案例来说,在加入艾灵网络之前我是在富士康工业互联网,我们当初碰到过一个案例跟5G有关系,跟大数据分析也有关系。富士康全球有100万人,在郑州那个工厂有40万人,有23000是女工,她每天的工作是通过眼睛目测做出来的手机上面是不是有任何痕迹,就做这个单一工作,每30分钟这个女工一定要换,因为她眼睛的承受度跟不上了,她眼睛没办法再识别了。

怎么去保证你做出来的苹果手机外壳的质量,有很多事你可以在最早的源上去做的。那个壳子的加工是通过数控机床,我听说过一分钟最多大概要转18万次,通过100多种工艺去把这个壳子做出来。

这里碰到的问题就是,两个数控机床一模一样的,一个数控机床里面用的刀可能用200次就出现问题,另外一把刀有可能用400次不一定有问题,如果你可以准确把握住这根源,知道这个数控机床里面的刀在一定时间算术里面它就有可能出问题,那这个难题攻克了。

因为是一个数控机床有不同方式去判断你这个刀的磨损度,你怎么把数据采集出来,当初我们就考虑未来的5G。如果你可以真正低功耗、大量地把数据采集出来,富士康10万台设备运转情况通过大数据分析出来,这时候你解决的是几万人的劳动量问题。

金凤春:因为对整个世界的链接方式发生了深刻变化,诞生了咱们边缘计算,在你们看来,边缘计算企业IT带来哪些变革?

杨宇欣:现在数据量越来越大了,很多企业的数字化转型,需要考虑到安全性的实质问题,包括我们之前提到本地的边缘计算,更多是保证实时性和数据安全性。

对企业来讲,整个IT设施的建设,整个架构的搭建也发生了变化,更多的数据的处理放在边缘侧和云端的混合模式了。我们现在提供的这个计算平台,还是把更多的算力放在本地,其实也是能够更好的去保证企业更有效的去利用这些数据。

张志凯:我本身也是边缘计算的受益者。在几年前我们就在这个行业里面遇到一些痛点,首先就是连网的成本太高,过去不能做边缘计算的时候我只能做中心,由中心的算力来解决问题。

边缘计算来了,很容易把这个问题解决了,包括我们现在在做的这种消防和电力领域,能够一定程度解决人力成本高的问题,此外能够做一些靠人解决不了的问题。举个例子,在电力领域检测线路里面是否有温度升高,这些靠人是解决不了,我只能依托于边缘智能来解决这个问题。

金凤春:四位比较简短的话来总结一下,对5G、云计算、AI的展望,今后还有什么挑战以及对未来有什么期待?

许嘉:展望的话,这个肯定是一个非常大的趋势,可是我们也不能盲目,世界上没有哪一个技术通用在每一个场景里面,不是说每个行业都必须需要5G、AI和云计算,他们会产生不同的组合。最终想做到一个目的,降本增效。

荣乐天:我说一些挑战。在这时间点很多人把5G这个技术神化了,大家还是要客观考虑一下这个技术真正给你带来价值是什么。最近在工业这块,5G+机器视觉是很火的,机器视觉跟5G是不是有关联性,这里面大家要好好想一下,深度了解工业的场景。

5G确实比较大,大家还是要真正去思考,怎么把这种技术真正能落地、能商业化,然后赋能于国内的制造业占97%的中小企业,这是关键。

杨宇欣:我认为,最大挑战来自于这些新型的技术跟行业场景的结合。因为我们看很多的创业公司遇到最大问题就是,我一帮做IT或者做技术出身的或者一些人工智能的工程师,怎么去跟开了20年工厂的人聊到一块,这是第一个要破解的难题。大家可能思维的方式、谈论的角度不是在一个频道上,怎么打通是所有在新技术去赋能产业一个最大的挑战。

张志凯:我认为5G、云计算还有AI,现在还处于初期,未来成长前景我是很看好的。关于挑战,我认为一方面是关于一些场景化的应用,在智慧城市、智慧社区这些方面的建设,可能会有一个比较好的发挥空间。同时在技术上其实还是有一些挑战,像一些关于安全的问题,关于技术本身成熟度的问题等,还是有蛮多的挑战的。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。

20 − 15 =