人工智能机器人站上风口，与5G会擦出怎样的火花？

人工智能机器人站上风口，与5G会擦出怎样的火花？

5G通信的落地应用会在很大程度上推动物联网的发展，而物联网的发展最终会指向人工智能，因为人工智能目前处在整个物联网体系的最上层，人工智能不仅是大数据的出口，是大数据价值化的重要体现，同时也是物联网拓展应用边界的关键。所以在5G时代，人工智能必然会有更大的发展空间。

在5G时代，人工智能的技术体系将有以下几个方面的变化：

1、人工智能与物联网深度整合。物联网是人工智能落地应用的重要载体，尤其在当前人工智能发展的初期，智能体对于应用场景有较高的要求，而物联网则能够在很大程度上完成各种智能化场景的搭建，这对于人工智能的落地应用有重要的意义。所以，如果要想完成智能化升级，首先就应该完成物联网体系的搭建。

2、人工智能与移动互联网深度整合。移动互联网未来在5G的支持下，必然要走向智能化，由于5G能够提供更高的传输速率，同时也能够全面提升移动网络的容量和可靠性，所以在自动驾驶、可穿戴设备等领域都会释放出大量的机会。

3、人工智能与行业领域将深度融合。人工智能的应用离不开行业领域，广大的产业领域对于人工智能的呼声也比较高，所以在5G通信的推动下，会进一步促进人工智能产品向产业领域的拓展。人工智能与产业领域的融合将有三个明显的特征，其一是企业的智能化程度全面升级；其二是企业的岗位升级持续推进；其三是企业产品的迭代速度进一步提升。

人工智能发展的基石就是网络技术，所以5G技术的的发展将有效的加快人工智能的推广。

首先，从我们常见的人脸识别领域来讲。目前人脸识别系统主要应用在高铁站、飞机场等场合，但实际上人脸识别系统已经可以广泛应用到监控网络中，但大批量的推广应用需要占用大量的网络。如果5G网络铺设完成，人脸识别技术可以很快推广开，这样警方破案率将很大提高。

另外，无人驾驶技术的难点也是网络稳定性及网络安全。如果网络技术得到高速的发展，那么我们就不需要担心在偏远地区因为网络信号差无法使用无人驾驶功能了。相信只要5G推广开，无人驾驶技术也将高速发展。

最后智能工厂方面，之前因为网络信号延迟，一直很难实现远程调试工作，随着5G技术的推广，就可以真正意义上实现设备参数实时监控、调整，可以极大的降低企业运营成本。

所以随着最近几年5G技术的发展，人工智能必将出现快速增长。

人工智能、机器学习和深度学习的区别是什么？

人工智能是使用与传统计算机系统完全不同的工作模式，它可以依据通用的学习策略，读取海量的大数据，并从中发现规律、联系和洞见，因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。

简单地说，人工智能就是能够感知、推理、行动和适应的程序。

机器学习是人工智能研究的核心技术，在大数据的支撑下，通过各种算法让机器对数据进行深层次的统计分析以进行自学；利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力；而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。

机器学习就是能够随着数据量的增加不断改进性能的算法。

深度学习是机器学习算法的一种，隶属于人工神经网络体系，现在很多应用领域中性能最佳的机器学习都是基于模仿人类大脑结构的神经网络设计而来的，这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。相比较其他方法，在解决更复杂的问题上表现更优异，深度学习是可以帮助机器实现独立思考的一种方式。

深度学习就是利用多层神经网络从大量数据中进行学习。

因此，这三者就是包含与被包含的关系，人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。

实际应用在实际应用中，针对不同的功能我们也可以有不同的运用，像数据挖掘利用机器学习技术从大量数据中挖掘出有价值的信息。

例如，Smartbi的数据挖掘平台在一个界面上通过可视化的操作实现数据预处理、算法应用、模型训练、评估、部署等全生命周期的管理。同时，内置分类、聚类、关联、回归五大类数十个算法节点并支持自动推荐，参数也能实现自动调优。

在湖南广电5G智慧电台项目中，Smartbi 5G智慧电台大屏对客户电台信息进行集中分析和展现，利用的是百度地图AI大数据挖掘技术。

从海量车辆定位数据、轨迹数据中捕捉交通的动态变化，为5G智慧电台提供了行业领先的AI智慧路况，实现了台网的快速、精准联动。电台编辑只需在大屏上点击地图，便可查询实时路况，为全国县域用户提供更加即时、精准、智能的路况信息广播服务。

未来，随着数字化转型的不断加速，BI与AI的深度结合实现组织智能决策，是未来的大势所趋。而Smartbi将会保持优势，继续深耕，在BI+AI方面会有更大的突破。

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学；机器学习就是用算法解析数据，不断学习，对世界中发生的事做出判断和预测的一项技术；深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。可以说机器学习是人工智能的一个子集，而深度学习是机器学习的一个子集。