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(chǎn)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(nèi)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(chǎn)生一個無法通過直接的強力計算實現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡方面，它為每天數(shù)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(xiàn)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(xiàn)實。
由此產(chǎn)生的問題是為了促進所有這些連接，解決方案，數(shù)據(jù)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
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