中国工程院院士张平:AI助力数据、算法、算力和终端平台取得长足进展

作者:甄清岚 责任编辑:甄清岚 2021.07.12 14:44 来源:通信世界网

通信世界网消息(CWW)7月10日,“数智赋能 驱动未来”创新论坛在上海举办。中国工程院院士张平发表了《AI使能未来移动通信系统》的主题演讲。

众所周知,人工智能发展迅猛,它正在经历由深度学习引发的第三次浪潮,数据、算法、算力和终端平台四个方面取得长足进展。

首先,基于大数据提供强大的学习能力。移动通信大数据的优势是数据量大、受众全面、分析结果客观;劣势是数据类型非结构化、高实时性。这些特点导致传统数据分析和处理手段在处理大数据时效率低和灵活性差。而AI的优势在于,它能从具有复杂结构和内部相关性的数据中自动提取高级特征,极大地减少了昂贵的人工成本。同时,数据量越大,AI的学习能力越强。

其次,AI算法改进通信模型的实际效果。通信系统设计通常采用分模块优化的方法。但实际无线信道状态存在非高斯或非线性的噪声和失真,因此总会在理论值和真实数据之间存在误差。AI在理论上可以学习任何隐结构和隐参数,从而拟合任意复杂的函数,这为进行无线信道环境的感知以及网络状态空间的刻画提供了新的手段。同时,深度学习等算法能够解决通信系统中传统方法无法建模或无法求解的难题。这为未来移动通信网络设计全新的端到端架构提供了新思路。

然后,分布式并行计算和云计算的发展带来强大算力。人工智能训练任务所使用的算力以指数级增长,基于图形处理单元(GPU)的并行计算使深度学习能够在毫秒内进行海量数据的处理。云计算服务使大众能够借助于互联网随时随地按需获取计算资源,实现了算力的集约化与大规模应用。云网融合的发展为终端带来了无比强大的算力。分布式并行处理技术和云计算的发展,算力持续提升,有助于提高移动通信网络分析和管的准确性和及时性,为人工智能在移动通信中的应用提供了有力的软硬件支撑。

最后,边缘网络和终端平台智能化。5G网络引入了边缘计算架构,边缘设备包括不同量级的智能设备和端侧的计算节点等,都将具备学习的能力。智能终端设备已不再简单指智能手机等传统意义上的终端设备,汽车、家居产品、机器人智能体等各种产品在万物互联的时代都将成为拥有智能功能的终端设备。移动通信和人工智能二者结合产生的网络边缘及终端智能化,将会驱动新一轮工业革命,最终彻底改变各行各业的生产方式及商业模式。


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