7月7日消息(岳明)2023全球數(shù)字經(jīng)濟大會5G 創(chuàng)新發(fā)展論壇昨日舉行,高通公司技術標準副總裁李儼博士在論壇上發(fā)表題為《開啟新一輪5G創(chuàng)新 激發(fā)數(shù)字經(jīng)濟新活力》的主題演講。
李儼表示,截至目前,全球已有200多家運營商部署5G商用網(wǎng)絡,另有將近300家運營商正在投資部署5G技術。2023年全球5G連接數(shù)預計將超過10億,1250余部采用高通驍龍5G解決方案的終端已經(jīng)發(fā)布或正在設計中。
李儼指出,5G技術不僅給消費者帶來切身體驗的變化,更重要的是,5G能夠賦能千行百業(yè),改變生產(chǎn)和生活方式。目前,中國已累計建成5G行業(yè)虛擬專網(wǎng)16000余個,5G融入超六成國民經(jīng)濟大類。與此同時,5G標準本身也在持續(xù)演進,5G-Advanced正在開啟新一輪的5G創(chuàng)新;而5G和AI的融合,更是極大擴展這兩大底層使能技術的應用場景和產(chǎn)業(yè)價值。
持續(xù)演進:5G-Advanced開啟新一輪5G創(chuàng)新
目前,5G仍在持續(xù)向前發(fā)展,從Release15開始,5G正在持續(xù)演進以逐步實現(xiàn)未來的目標?,F(xiàn)在業(yè)內普遍認為,6G技術有望在2030年左右迎來商用。“我們希望在2030年6G到來之前,能夠將5G技術再帶上一個新臺階。因此,從Release18開始,其后的數(shù)個5G標準版本都被定義為5G-Advanced,業(yè)界希望5G-Advanced技術開啟新一輪的5G創(chuàng)新。”李儼說。
李儼介紹,作為5G-Advanced的第一個標準版本,Release18研究了很多具體的功能,例如先進下行/上行MIMO、移動性增強、移動一體化接入/回傳(IAB)、智能中繼器、全雙工技術、AI和機器學習以及綠色網(wǎng)絡。
覆蓋問題是5G-Advanced典型的增強領域之一。Release18對IAB技術進行了擴展,使目標基站能夠被放置到移動車輛上去。由于車輛在移動,所以需要解決回傳和切換的問題,包括用雙連接來提高鏈路的可靠性。此外,5G-Advanced中的另一項重要增強是針對低時延高可靠的XR應用,針對XR業(yè)務上下行流量的特征和業(yè)務模型,對整個系統(tǒng)進行優(yōu)化,通過用于支持基于內容感知的網(wǎng)絡智能優(yōu)化來提升服務質量(QoS)和用戶體驗。
另外很重要的一點,是如何對功率進行規(guī)劃。Release18當中針對XR的增強并不僅僅是在無線側,也包括在網(wǎng)絡側和業(yè)務方面做優(yōu)化。也就是說,Release18重點提出的分離式渲染XR技術,核心觀點是要利用邊緣側的算力協(xié)同終端算力,把最終的高精度渲染內容呈現(xiàn)給用戶。
AI和5G協(xié)同加速數(shù)字化轉型
今年備受關注的技術當屬人工智能(AI)。李儼介紹,3GPP在最初規(guī)劃Release18時,針對AI與無線網(wǎng)絡的融合進行了初步探討,為如何將AI納入到無線通信網(wǎng)絡做了很好的鋪墊。
在物理層,即接入層面,已有數(shù)個重點研究案例,包括信道狀態(tài)、信息反饋、波束管理和定位精度等方面。從這些研究項目當中,能夠清晰地預測將AI技術應用到通信中其性能將有大幅度提升,包括提高定位技術的精度、提升信道的可靠性,乃至提升整體傳輸效率。
當然,AI對5G的貢獻不僅僅停留在接入網(wǎng)層面。高通認為,AI和5G是非常好的一對有機體,可以相互支持、相互協(xié)作。5G解決了連接方面的問題,能夠助力很多傳統(tǒng)行業(yè)完成數(shù)字化轉型,同時產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù);AI可以對數(shù)據(jù)進行分析和使用,并挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)真正的價值。同時,AI技術也反哺了5G技術,幫助優(yōu)化5G網(wǎng)絡,體現(xiàn)了非常好的協(xié)同作用。
李儼表示,高通很早就意識到AI對通信以及終端體驗將起到重要作用。早在2007年就開始了AI技術研究,并在2018年成立高通AI研究院,將高通內部研發(fā)資源進行跨部門整合,從而推動AI相關領域的創(chuàng)新。截至目前,搭載高通AI技術的終端數(shù)量已經(jīng)超過20億部。
混合AI:釋放AI最大潛能
李儼指出,生成式AI是未來發(fā)展的重要方向之一,而生成式AI不僅僅是一個云端業(yè)務,它更是混合AI,要充分利用終端上的算力來處理終端上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。高通致力于充分發(fā)揮終端側的算力優(yōu)勢,從而提升用戶體驗。
李儼表示,當前所使用的生成式AI工具都會有較大的時延,但如果將這些應用工具放到手機上,一些初期的概念、想法就可以在手機上生成,當生成的內容和優(yōu)化功能都非常穩(wěn)定后,生成式AI工具就可以進行高精度渲染,并有效地提高工作效率。
以Stable Diffusion大模型為例,該模型可以通過輸入指令即時生成圖片,因而其系統(tǒng)模型并不大,但是它對算力的需求卻非常大——這就適合在手機上運行,因為手機本身的內存并不大。在高通AI能力加持下,Stable Diffusion可以在15秒內完成20步推理,生成精美的圖片。
據(jù)統(tǒng)計,2022年,近七成的數(shù)據(jù)是在邊緣及終端上處理的。“當我們使用AI技術時,這些數(shù)據(jù)將更加充分地激發(fā)出終端上的算力。當遇到規(guī)模過大的內容或模型時,由于內存的限制而無法在智能終端上進行處理,此時我們再將這些數(shù)據(jù)放到云端處理,利用分布式合作解決不同問題——這就是混合AI。”李儼說。
AI走向千家萬戶需要云端和終端配合,混合AI可以有效破解AI規(guī)?;瘮U展難題,混和AI將是AI的未來。
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