近日，“2018中國芯片發展高峰論壇”在南京舉行，寒武紀科技CEO陳天石受邀出席并表示，5G的到來，將引領人工智能時代變革。

細數人工智能60余年的發展史，從1956年達特茅斯會議標志AI的誕生，到2017年Alpha Go橫掃圍棋屆震驚世界，期間共經歷2次大起大落。那么，深藍與Alpha Go區別在哪里？怎樣才能延續AI的第三次發展熱潮，避免其陷入低谷呢？

名為AI的木桶

陳天石指出，AI的發展離不開三大要素，即芯片、算法、數據。算力突破，由高性能芯片組成的計算能力使語音識別與計算機視覺成為可能；算法突破，深度學習與機器學習得以實現，醫療教育經由智能分析變得更加精準、更加迅捷；數據突破，不斷被收集的大量數據作用于安防、機器人、無人駕駛、智慧家居等領域，讓智能的氣息融入人們生活的方方面面。

上世紀80年代，真正意義上的互聯網并未出現，當時的AI難以進行人機交互，積累大量的數據只是一種奢望。到了20世紀90年代末、21世紀初，不夠復雜的AI模型制約著人工智能的整體發展，即便少數學者計劃對AI模型進行升級，芯片性能卻成為一道邁不過去的坎。

如今，人臉識別隨處可見，翻譯與法律助理的崗位變得岌岌可危，AI看似進入感知智能的新時代，但終端與云端的交互仍不夠平滑，無法做到頻繁更新、實時處理。陳天石表示，智能終端功耗有限，首先要保證自身的續航時間，在對大型數據進行處理時，還需云端協助。因此，AI的長遠發展，芯片、算法、數據，缺一不可。

5G為AI補齊短板

談到5G，人們首先會聯想到超低的數據延遲與超高帶寬的數據傳輸。大帶寬、海量連接、低時延、高可靠是5G的基本特征。隨著帶寬的大幅度提升，5G數據海嘯隨之到來，它將加速IT技術變革，驅動計算機平臺多元化發展，最終促進AI應用落地。

陳天石認為，5G帶給AI的變化，具體可以分為三個方面：

其一，實現資源突破。所謂資源包括計算資源和儲存資源，將一些終端無法及時處理的數據傳送至云端，這使得云端聯系親密化，促成了端和端協作做AI處理、端和云協作做AI處理。

其二，增加算力提升需求。通過5G連接更多的設備，將周邊的情境信息拷貝到AI設備，5G使AI運作情景化。AI得以沉浸在情境中，進行大量的訓練與判斷。

其三，解決傳輸寬帶和速率困境。5G的基本特征令端到端的全面鏈接成為可能，端的數據處理能力大為提高，AI處理路徑縮短，AI處理零延時，進而導致終端設備智能化。

一項技術能否保持活力，得到長期發展，最終取決于市場反饋。5G賦能、AI加持，將使得多種新型商業模式成為可能，對于工業、農業、商業、城市、教育造成的影響是積極且巨大的。

陳天石樂觀地估計，未來3-5年，完全自動駕駛的汽車就可以上路。10年后，自動駕駛將隨處可見，而人們也早已進入5G引領的人工智能新時代。