清华大学教授邓志东：AI和5G从端到端赋能自动驾驶

5G和AI，可能是2018年最火的两个科技名词，同时也是一对不折不扣的CP。开发5G的通信厂商都在关注AI的价值，专注于AI技术的企业也会考量到其应用离不开强大的网络支撑。横跨计算与通信的英特尔，对于5G和AI是“两手抓，两手都要硬”，看好5G和AI的深度结合。

近日，英特尔在京以“AIx5G”为议题，举办了一场名为“THE NEXT 下午茶”的专家座谈会，邀请大学教授、媒体专家共同探讨5G与AI的聚变效应，为产业的未来提供思想动力和实践指引。在会上，清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东教授分享了他对AIx5G的理解。

5G是迄今最理想的连接

作为国内人工智能领域的权威专家，邓志东对人工智能的研究已有二十多年的历史。在座谈会上，邓志东指出，上世纪九十年代就在提的人工神经网络，核心就是一个可训练的分类器，输入特征是人工的；现在的卷积神经网络，有着本质的区别，在于对大数据的处理能力。

“以前并没有很好的方法处理数据，现在深度卷积神经网络有几十万个节点，甚至几百万个节点，能够非常好的处理大数据，这是人工智能带来的最大改变，赋能数据。”邓志东表示，大数据有两个端，一个是边缘端，还有一个是云端，需要全新的芯片架构来处理，也就是并行架构技术。

5G带来的改变，就是很好的解决了数据的连接问题。“5G从边缘端到云端的连接，是迄今可以遇到的最理想的连接，高可靠、低时延、高带宽。”邓志东说，面对数据洪流，人工智能是最好的处理技术，过滤数据、优化数据、针对多元化的应用场景解读数据。

邓志东认为，5G端到端的网络基础加上人工智能，就可能变成6G网络。端到端包括两层含义。一是输入端到输出端，需要深度学习深度神经网络；二是边缘端到云端之间，也要做这样的处理。但从自动驾驶的安全性上来看，连接不能是闭环的，一定要实现边缘端的局部自主。这样自动驾驶可实现边缘端和云端的两边同时赋能，既有数据能力十分强大的云端做支撑，又有局部自主计算的边缘端支持，端到端同时赋能。“对于自动驾驶来说，5G让它变成了一个更大的端。当然，这一块加上人工智能以后变成6G，自动驾驶就会变得更好了。”

会议的组织者英特尔，对5G与AI结合可能的成就，进行了更激进的描述。英特尔认为，原来业内共识是5G+AI，现在是5G×AI，这两种技术放在一起，可能产生巨大的能量。在英特尔中国研究院院长宋继强看来， AI是深度学习，将来不止是深度学习，还有概率、策略指导等技术，5G也将向5G PLUS演进。“这里面要做的事情非常多”。

高级阶段是认知智能

今年6月， 3GPP正式确定了5G独立组网标准(SA)，5G第一阶段全功能标准化工作已经完成，标志着全球5G发展进入商用部署关键时期。预计2019年5G将可以小规模部署，2020年在主要国家和地区规模部署。那么，5G商用后，AI技术是否还可以提升？

在会议讨论环节，邓志东指出，从2012年到现在，五六年的时间里，深度神经网络已经取得了很大进步，包括一些技术的“刷分”（例如人脸识别的识别率），已经很高很高了。但这不是一个突破性的进步，是一个渐变的过程，是一个突变和质变的过程。

如何理解？邓志东表示，现在人工智能还没有“认知能力”，没有任何理解能力。他举例，驾驶汽车用两只眼睛观察就可以开车，既不需要高精地图，也不需要导航识别，这是最理想的情况，因为人眼有检测能力、分辨能力好理解能力，在认知理解的水平上开车。自动驾驶要做的，就是理解人的状态，即认知智能。

“主要是算法上，人工智能还没有根本性的突破，现在还是初级阶段。”邓志东说，但是，人工智能相比传统的机器学习方法和传统的模型识别方法，确实是一个很大的进步。真正的智能就是认知智能化，这是最高级的智能。如果这个技术得到突破，对整个人工智能的产业和体系，都会发生天翻地覆的变化。

站在企业的角度，宋继强补充，创新是一步步叠加的，5G和AI可以交替发展，这里面会有“聚变效应”，会带来颠覆性的创新机遇。英特尔对人工智能的目标，就是“自能（autonomous）”，设备或者系统能自主感知环境，并自主做决策——可能不是完整的决策，需要外界辅助，有了决策后还能对外反馈，从而形成一个闭环。

其实，在一些科幻电影中，我们已经能看到认知智能的影子。可以相信，对于5G和AI，未来绝非是简单的技术结合，两者之间的交集，将能够创造出无限的可能性，真正地丰富未来科技产业。