edge ai，終端人工智慧，目的就是拜託對雲端、對網路的依耐，讓終端裝置具備智慧。

5g會極大的提升網速，可以讓一些需要終端智慧才能做出快速反應的，也能透過雲端實現。

所以5g會強佔edge ai的市場。

這就要看各種5g應用的普及情況了。近期，改變世界可能離我們比較遠，2020年左右運營商逼使用者4g轉5g，提高月租可能離消費者比較近。至於那些，iot(萬物互聯，物聯網喊了好多年，現在換了個詞)，edge computing(邊緣計算，霧計算，比雲計算離使用者近)，人工智慧，智慧交通，要不遙遙無期，有的是偽需求，跟消費者關係不大。

運營商，裝置商各種苦逼，張活累活都幹了，最後淪為管道，風頭都讓網際網路佔了。幾年後無限流量肯定就要普及了，運營商怎麼制定套餐收費可要頭疼了，畢竟我們都是打電話，看影片，又沒有革命性的硬體與應用出現(vr/ar泡沫破裂，說不好都跑去搞ai了)。國際電聯提出提出的5g三大場景，願景是美好的，但是還要考慮消費者的需求，還有其他產業的跟進。

4g的ofdm，turbo碼確實是革命性，5g還有什麼呢，除了在ofdm，ldpc上修修補補，通訊物理層還有東西好挖嗎？理論幾十年前就有了，現在也終於快逼近夏農限了，以後怎麼辦呢，那就提高通訊頻寬，用massive mimo，超短距離通訊，其實這玩法就和cpu提高主頻、多核、大小核一個思路，簡單粗暴。以後路肯定是越來越寬了，屌絲雖然有當賽車手的夢想，

但是隻有一輛夏利，同樣的對於很多父輩，他們打個電話看個影片玩個鬥地主就夠了。

歸根到底4g、5g都是基礎設施，改變世界還是要看自動駕駛，邊緣計算，物聯網等各種應用的發展普及情況，很多東西不是兩三年就一蹴而就的。

5G相對於4G最大提升是高頻寬和低延遲。而5G和EdgeAI能夠擦出火花的，筆者認為是低延遲，而不是高頻寬。

先說說高頻寬與EdgeAI為什麼沒多大關係。現有的廣義物聯網中，影片監控是對頻寬需求最大的，也是對AI需求最大的。比如影片的人臉識別、影片的結構化分析。之所以EdgeAI被看作未來發展方向，正是因為影片這種對頻寬要求高且長時間佔用通道的內容都被傳送到雲端來分析是終端（也就是物聯網中的感測器層）數量無限擴充套件的最大障礙。EdgeAI才被提出來把更多的AI放到邊緣，放到前端。因此，EdgeAI本身就是在前端進行智慧化運算，而把運算的結果透過4G/5G傳送到雲端或物聯網中。這些運算的結果基本上已經是比較小的資料量，或是一些預警訊號、狀態訊號和抓取的圖片之類。所以，4G演進到5G頻寬的提升並不是EdgeAI是依賴的“痛點”。

5G與EdgeAI能擦出的火花就在低延遲。5G的低延遲將物聯網中需要實時協作的場景推向更加可行的高峰。例如車聯網，需要海量汽車之間、汽車與交通設施之間實現超低延遲的實時計算和狀態互動，而5G的出現使得這種低延遲成為可能或提升到一個更高的水平。