人工智能（AI）在過去幾年中一直是個大問題。而且近年來人工智能也一直在不斷的獲得高額投資。

然而，正如每個嗡嗡聲的趨勢一樣，這個術語會被拋出更多的東西。從自動駕駛汽車和機器人到智能揚聲器和耳機，人工智能被標記為有望改變世界的技術。但事實上，許多產品只是一個賣點，而實際上它們是基于硬編碼算法。

因此，區(qū)分流行語和真實內容非常重要。

人工智能的使用可能不是為了創(chuàng)造一個超級智能，超強的人形機器人，如人類的合成器，或Westworld的主機。它可以用于更不通用和更專業(yè)的應用程序。但要被視為人工智能，預計會包含一個學習過程并產生一個無法通過直接的強力計算實現的結果。這種類型的AI正變得非常普遍，特別是在深度學習和神經網絡方面，它為每天數百萬人使用的許多技術提供動力。

那么，這與5G有什么關系？這一新解決方案有望成為革命性技術的推動者，如自動駕駛汽車，智能家居和城市，移動增強和虛擬現實以及4K視頻流。一段時間以來，它一直是一個熱門話題，并且它希望在不久的將來成為現實。

由此產生的問題是為了促進所有這些連接，解決方案，數據等所需的極其復雜的計算。諸如高達60 GHz的毫米波段和大規(guī)模MIMO（多輸入多輸出 - 64-256天線）以及低頻帶6 GHz以下頻率等技術為5G物理帶來了新的挑戰(zhàn)和復雜的非線性計算層（PHY）。

除了所有這些復雜性之外，5G定義仍未正式標準化。5G新無線電（NR）版本15是3GPP的最新版本，但任何當前的SoC必須保持靈活性，以支持Release-16以及不符合3GPP標準的其他版本的5G。

滿足這些要求需要一種新的方法，不同于以前的任何方法，答案看起來是人工智能尤其是機器學習。

來源：朗銳智科