和许多师兄一样，技术出身的李栋也选择走向了创业的道路。
李栋告诉创业邦，在中科院有一个传统，一旦一个团队将一项技术做新做好之后都会选择出来创业，走向产业转化的道路。李栋也在2019年初选择和团队共同创业成立了中科海微（北京）科技有限公司（下简称“中科海微”），并出任CEO。
中科海微是一家自主可控的边缘计算系统提供商，专注物联网和边缘计算领域，以其自主研发的“Seaway海微”操作系统为枢纽，为用户在产品开发和软件部署时提供更为高效灵活的“端-边-云”一体化模式，“Seaway海微”操作系统如同超轻量的物端安卓，能支持第三方应用的开发、加载、执行和卸载。
本文图片来源于中科海微，经授权使用
目前国内已成为世界范围内AIoT需求最大的市场，但以谷歌、微软、亚马逊等为代表的国际企业在行业内占有较高话语权，国产可替代产品仍缺少竞争筹码。中科海微瞄准这一市场，已初步完成具有中国自主知识产权的边缘计算操作系统的研发工作，系统能够对第三方应用进行自主识别，根据资源需求，将频繁和轻量级的任务在端侧设备和边缘计算服务器上就近完成，复杂的任务交给云端系统进行。在保障现场服务性能的同时，可以有效降低应用软件的响应延迟和网络负载。海微端侧嵌入式边缘计算软件栈体积大约在128K-256K之间，能够在大部分满足内存需求的ARM Cortex M3/M4/M7级的32位MCU处理器上运行，并执行较为复杂的传统人工智能算法。通常，设备制造商会采用高一个级别的处理器（如ARM Cortex A系列处理器）来承载这类智能功能的软件。这个两个级别的处理器的市场均价大约相差8-10倍左右。
此外，海微提供的端边云一体化软件系统，统一采用高级语言（JavaScript或Python）来编程序。传统上，设备制造商需要嵌入式程序开发、安卓或IOS应用开发、服务器Web开发三组开发人员来共同完成设备所需所有程序的开发，三组人员采用的开发语言和技术框架各不一样，整体代码量和协同工作成本均较高。采用海微的产品后，客户的开发模式由三组开发人员合并成一组，采用同一种语言开发。整体代码量能够下降2个数量级，开发周期平均可以从10-18个月，下降至1-3个月。开发者可以以此实现智能终端快速高效的产品开发、部署和发布。
本文图片来源于中科海微，经授权使用
商业模式上，中科海微采用端边硬件 端侧OS授权 边云FaaS服务的收费模式，其中硬件占比30%，软件占比40%，云服务占比30%。李栋表示：“目前，中科海微主要服务客户分为两部分，一部分是以企事业部门为主，另一部分则以下游硬件智能制造厂商为主。”依靠中科院技术背景，中科海微能够快速聚铺设行业市场，与智慧交通、智慧安防、航空航天等头部企业达成紧密合作；而下游硬件厂商则集中于珠三角产业基地附近，该区域产业密集，易形成厂区间口碑传播，快速扩大市场。
在客户方向，海微与海康威视合作在金融安防的场景中，提供端边云一体化的软件系统，统一采用高级语言编程，根据金融场景中的客户需求，迅速完成了覆盖网点前柜端侧设备、网点边缘服务器和总行云服务系统的整体系统构建，海微的多个产品组件融入了海康的金融安防产品线，与客户一起完成了面向智慧金融场景的新一代端侧智能设备产品化。
海微与博艾特（国内知名的互联网眼科医院）合作，在面向青少年近视防控领域，采用端边云一体化的技术架构，在不到3个月内完成了目前业内最轻便的智能防近视眼镜——镜宝。该产品可实时检测7种不良的青少年视觉习惯，并对佩戴者进行实时提示。镜宝中所采用的实时智能算法复杂度高，延迟要求短，很难在整体眼镜要求不超过25克重量的条件下完成研发。海微边缘计算软件栈，采用端边云结合的方式，降低了眼镜对机载处理器的处理能力和能耗的要求，顺利完成产品研发和量产。
本文图片来源于中科海微，经授权使用
李栋也表示：“珠三角作为中科海微的当前重点市场，也将成为下一阶段我们发展的侧重点，积极拓展产业市场，平衡企业服务重心。”
据了解，中科海微目前团队规模约30人，2019年营收额达500万，2020年预计增长率超100%。其中大型企事业客户占中科海微营收的50%以上。李栋表示：“受2020年疫情影响，下游硬件厂商，尤其是健康类智能硬件产品销售走高，因此在2020年，来自下游硬件企业收入显著提升，也有助于企业的收入模式转型。”
截至目前，中科海微已于2019年8月完成了由原子创投、禧筠资本、中科图灵联合投资的天使轮融资。并预计于2020年完成新一轮Pre-A轮融资，主要用于算法升级与团队扩充。
中科海微资方原子创投表示：“中科海微不但技术研发能力过硬，更在金融、安防和智能健康行业深耕多年，可谓智能物联领域顶级的‘中国战队’。通过自主研发的Seaway海微操作系统内核，中科海微已逐步形成从行业级实时智能解决方案，到端边云一体化部署，从而实现一系列完整的边缘计算和智能物联生态‘中国方案’，技术路线全球领先。”
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豫见517 | 云边智联，乘风破浪！5G 边缘计算技术与产业会议圆满召开
如果说2019年是边缘计算的“爆炸性增长”年，2020年是边缘计算的“突破年”，那么2021年边缘计算将迎来发展的拐点。随着5G发展的升温，边缘计算作为核心技术也站上了风口……
2021年5月17日，2021世界电信和信息 社会 日大会系列会议——5G 边缘计算与产业会议在河南郑州国际会展中心隆重召开。来自工信部、运营商以及边缘计算产业链上下游企业的十多位嘉宾齐聚一堂，围绕 “云边智联，释放产业新动能” 共话边缘计算产业未来新发展。
落地开花
产业成熟仍任重道远
随着应用场景走向碎片化和多元化以及网络数据的海量爆发式增长，网络边缘的负荷逐渐加大。边缘计算作为一种分布式计算能力，将数据处理、应用运行等由网络中心下放到边缘节点上，可以大幅减少业务传递层级，降低核心网和传输网负担，减少对带宽资源的占用，使得边缘数据更安全。优势突出的边缘计算，备受产业各方推崇。
工信部信息通信发展司网络发展处二级调研员梅杰在致辞中指出，目前全球产业界正在积极推进边缘计算标准技术应用的发展，我国也非常重视边缘计算相关工作，特别是多接入边缘计算（MEC）技术与产业的发展。依托中国通信标准化协会先后发起了多项边缘计算相关标准研究工作。在产业化部署方面，国内三大电信运营商先后开展了边缘计算技术研究和应用的 探索 ，组织上下游企业发力边缘计算市场，助力移动边缘计算应用落地开花。
“MEC既提升了用户的业务体验，也减少了对骨干传输网以及上层核心网的资源占用，因此MEC边缘云作为5G网络的一项关键技术，是承载行业数字化应用的平台，是贴近应用的网络能力开放入口，在工业互联网、自动驾驶、泛在低空、物联网等领域呈现出旺盛的市场需求。”河南联通副总经理王宜科在致辞中表示，
从技术角度看，中国信息通信研究院技术与标准研究所副所长曹蓟光认为，边缘计算关键技术逐渐成熟，呈现三大趋势：一是充分利用边缘侧资源异构、实时响应等特点，边缘智能、算力网络等边缘原生技术不断涌现，加速应用开发创新；二是云原生技术不断轻量化并持续下沉，为边缘侧提供与云上一致的功能和体验，推动边云协同；三是边缘计算与区块链等融合技术不断涌现，为业务需求和计算资源之间提供敏捷的可信安全链接。
作为一项新兴技术，当前边缘计算的产业化道路也不可避免面临一些挑战。对此，梅杰对于边缘计算未来发展提出三点发展建议，一是加速技术和产品研发的进度，二是加大应用示范推进力度，三是推进建立完善的标准体系，促进行业技术与标准的融合发展。
云网智联
边缘计算迎来发展拐点
在边缘计算产业链上，三大运营商既是技术创新者和标准制定者，又是应用落地者和产业推进者。三大运营商结合自身特点，以云网融合、云边协同为依托，在边缘计算方面做得有声有色。
中国移动研究院网络与IT技术研究所副所长刘景磊提到，目前行业对网络切片、边缘计算需求强烈。中国移动发挥网络优势，以网带边，充分发挥运营商网络固有优势以专网切入，带动边缘云发展。目前，中国移动已经推出了100 龙头示范项目、网络切片50余个。边缘计算涉及69个客户，49个已完成边缘计算部署。
中国联通集团边缘计算高级总监陈丹介绍，目前联通MEC平台拥有五大优势：一是全国一体化的运营体系；二是跨域互联，业务复制；三是云边协同和边边协同；四是为2B客户提供灵活的自服务能力；五是安全可信防护机制。目前，中国联通首批建设了6个MCE的创新孵化基地，分别面向不同的领域：在北京是新媒体，在天津是交通，在福建是教育，在山西是能源，在重庆和广东都面向工业，以统一规划、标准、渠道支撑应用入驻，打造全生命周期闭环机制。
作为东道主，王宜科介绍了河南联通在边缘计算方面的推进成果。他表示，河南联通持续推动河南省5G产业发展三年行动计划及5G网络建设和产业发展战略协议落地，坚定落实电信联通共建共享，已在河南省18个地市级本地核心DC设置29套MEC布局类节点，持续提升中原数据基地承载能力。“5G与MEC边缘云的结合，倒逼了云计算算力的进一步提升与5G网络建设部署的不断加强。”
“中国电信建立5G产业创新联盟以“1 1 1”模式对产业生态赋能，以联盟为中心，广泛引入生态合作伙伴；以开放实验室为平台，面向合作伙伴打造端到端的服务能力，通过联合创新中心，与客户联合研发，合作共赢。”中国电信研究院未来网络研究中心主任雷波在演讲中特别提到。据悉，5G开放实验室依照《中国电信5G定制网产品手册（2020年）》，联合省公司、业界主流厂商、研究院自主研发团队，搭建了“致远”“比邻”“如翼”三种模式的云、网、边、端一体化解决方案验证测试环境，面向客户开放并可灵活调整。
作为中国电信的子公司，天翼智联在5G 边缘计算赋能智慧物流方面取得了实质性进展。天翼智联 科技 有限责任公司全国销售总监李志夫以综合性物流园区5G 边缘计算综合应用为例介绍了5G 边缘及思源的最新应用，包括5G视频安防、5G门禁、5G烟感以及5G无人机等，且园区平台都可以嫁接到边缘云上。
赋能千行百业
5G 边缘计算产业乘风会有时
5G融入千行百业，为边缘计算创新发展提供了肥沃的土壤。此外，5G网络对云计算等技术的引入，改变了传统的CT网络架构，也为云边协同、云网融合等提供了可能，从而促进边缘计算的发展。在本次会议上，边缘计算产业链相关企业就此分享观点，交流经验。
英特尔中国运营商事业部技术总监侯志强介绍，目前边缘计算首先是要做跨域解决方案的融合，其次是需要有效的控制成本，构建一个灵活的云平台，打造面向不同行业和不同场景的能力。同时也需要推出能够快速完成在边缘侧面向行业的解决方案，如标准硬件的平台，软件参考设计和开源软件参考设施用云的方式进行构建等。
新华三集团运营商事业部技术总监陈峰表示，目前边缘计算主要会存在四个方面挑战：一是缺乏高效管理,二是不易节约成本,三是安全需求难以保障，四是设备、环境复杂。以上这些因素既是重要挑战也是未来边缘计算能够助力5G网络取得商业成功的关键。
不仅仅在技术领域，在 娱乐 方面，九州云边缘计算技术高级总监许斐也提出了独到见解。他认为，云 游戏 是下个时代的 游戏 方式，也是最后一个被视频流升级改造的C端业务，5G和云 游戏 相辅相成，云 游戏 将是5G在C端的第一个爆发点和杀手级应用，同时也只有5G 边缘计算才能真正让云 游戏 变为现实。
作为中国最早一批早从事“开放云边基础架构技术开发和服务”的专业公司，九州云伴随着中国的5G建设积极布局5G边缘计算市场。在云 游戏 领域，九州云已经和运营商体系内测过云 游戏 的架构，不仅支持自己和运营商做这样的云 游戏 ，也支持和其他的一些云 游戏 平台一起做这样的接入。未来，九州云希望始于 游戏 ，将九州云MEC云 游戏 框架，赋能下个世代的互动体验，丰富渲染云 游戏 直播、云 游戏 互动视频、云 游戏 VR、云 游戏 广告、云 游戏 社交等不同场景。
腾讯云边缘计算副总监唐云兵认为，边缘计算是在设备和中心云之间融合网络、计算、存储、应用等核心能力的一整套平台服务。价值出发点是低时延、高带宽、安全隐私、自治能力，这也是腾讯云目前做边缘计算产品一直贯彻和关注的价值点。
此次大会上，我们看到了边缘计算产业的最新发展成果，听到了业界专家对未来产业的建议和畅想。众人划桨开大船，边缘计算的发展离不开产业伙伴的共同努力，也离不开技术的更迭演变，相信不久之时，边缘计算产业将会更上一层楼。
数字经济时代最重要的技术是“5G 云 AI”
传统的以生产为主导的商业经济模式已无法支撑企业降本增效的需求，数据驱动企业运营模式发生变革已经成为必然的趋势。随 着数字经济新时代的到来，传统技术并不能很好地满足产业在网络化、平台化、智能化等方面的需求，如：4G时代网络的带宽和延迟不足以支撑终端和中央无缝的联接；私有部署的传统计算无法实现算力资源规模化的整合；简单人工神经网络有限的准确率不能满足产业内对 智能应用的高精度要求。而以 5G、云计算、AI 为代表的新兴技术的发展和应用，为传统企业由电子化到信息化再到数字化搭建阶梯，通 过其技术上的优势帮助企业在传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域进行变革与重构，进而推动企业重新定位和改进当前的核心业务模式，完成数字化转型。“5G 云 AI”成为数字经济新时代的重要引擎
随着新技术、新模式、新业态对传统产业冲击的不断加强，数字化转型已经成为全球企业的共识，面对着数字化转型的浪潮，新兴数字技术的支撑作用体现的愈发明显：5G 技术以低时延、大带宽、广连接的优势，结合行业各种场景，为体验和应用带来质的飞跃，将深刻地改变人类社会的发展进程；云计算作为其中重要的力量，将汇聚更多样化的算力和应用，让政府与企业进入上云的快车道，加速产业的智能升级；基于优秀的算法，海量的数据，以及云端丰富的算力， AI 将为各个产业带来巨大的变革。
在 5G、云计算、AI 的引领下，行业越来越丰富、数据量越来越大，这就需要多元新架构的支撑，5G、云计算、AI 的融合创新发展已成为必然。“5G 云 AI”技术融合将加速数字溢出，并成为数字经济新时代的重要引擎。
（一）5G 让联接无处不在
移动通信技术的不断升级，加速了社会数字化发展的进程。 1G 时代，采用模拟信号传输，通信时面临安全性差和易受干扰等问题， 且各个国家的 1G 通信标准不一致不能全球通信。2G 从模拟调制进入到数字调制，手机具备了上网功能，但是传输速率很慢每秒 10-15kb。随着图片和视频的传输需求的诞生，人们对于通信传输速率的要求也 日趋高涨，于是 3G、4G 相继而生。3G的通信标准将信息的传输速率提高了一个数量级，上网成为了手机的主要功能。4G 相对于 3G 速率进一步提升，可以快速地传输高质量的图像、音频和视频等，满足用户对于无线网络服务的要求。但是，随着用户日益增长的使用需求，以及智能化设备的登场，未来数据流量必然会爆发式增长。目前 每个4G用户每人每月大约需要 3G 左右流量，如果运营商全面开放4G 上网套餐，则至少需要 20G 才能满足用户需求，以4G的网络能力肯定是无法承受的，从根本上解决用户日益增长的使用需求与运营商网络提供能力不足的矛盾，最好的解决方式就是 5G。
通信发展历程
5G 有三大特性：大带宽高速率、低时延高可靠和海量连接。 网络速度提升，用户体验与感受才会有较大的提高。 5G 速率较 4G 全方位提升，下行峰值速率可达 20Gbps，上行峰值速率可能超过 10Gbps。 对网络速度要求很高的业务能在 5G 时代被推广，例如，云VR 的呼声一直很高，但是目前 4G 速度不足以支撑云 VR 对视频传输和即时 交互的要求，用户还是需要依靠昂贵的本地设备进行处理。依托于5G 的高速率，云 VR 将能够获得长足发展。 5G 支持单向空口时延最低 1ms 级别、高速移动场景下可靠性 99.999 的连接。 5G 超低时延的特性可以支持敏感业务的调度，为车联网、工业控制、智能电网等 垂直行业，提供更安全、更可靠的网络连接。同时，使得自动驾驶、远程医疗等应用场景走向现实。 5G 网络每平方公里百万级的连接数使万物互联成为可能。 5G网络面向的不仅仅是个人用户，还有企业用户和工业智能设备，5G将为C端和B 端的用户或智能设备提供网络切片、边缘计算等服务。5G每平方公里百万级数量的连接能力和多种连接方式，拉近了万物的距离，实现了人与万物的智能互联。
5G特性
5G 关键特性对应的应用场景
随着 5G 商用牌照的发放和 5G 网络建设的大范围铺开，我国 5G 商用开局良好。 截至今年 7 月，全国各省市共发布 5G 相关政策文件35 个，加速 5G 在工业互联网、交通、医疗等多个行业创新应用场景，5G 时代已来。产业发展方面，5G 产业链上游设备厂商着手开发和生产 5G 设备、运营商密集建设 5G 网络、先行终端厂商接踵发布 5G 手机，同时，通信行业与垂直行业加紧开发 5G 应用。截至今年 7 月， 全国范围内已建成 5G 基站 3.8 万个，预计至 2019 年底，全国 5G 基站建设总数将进一步增加。5G 消费类终端仍将以智能手机为主要形式，同时智能穿戴设备、智能家居、智能工业应用等终端正在逐渐丰富。标准方面，5G 技术标准是一个渐进的过程，2018 年 6 月 5G 第一个版本标准完成了增强移动宽带场景，2020 年 3 月 5G 第二版本标准将完成低时延高可靠场景。在 5G 标准制定中，我国厂商做出了重要贡献，并且掌握较高比例的核心标准，在 5G 标准推进速度、推进质量方面均位居世界前列。
5G 将拉动产业链上下游高速持久的经济增长，带动我国实体经济转型为社会带来价值。 据中国信息通信研究院测算，预计 2020-2025 年期间，我国 5G 商用将直接带动经济总产出 10.6 万亿元，直接创造经济增加值 3.3 万亿元；间接带动经济总产出约 24.8 万亿元，间接带动的经济增加值达 8.4 万亿元；就业贡献方面，预计到 2025 年，5G 将直接创造超过 300 万个就业岗位。由此可见，5G 对于经济增长的贡献潜力巨大，5G 技术在改变人民日常的生活和生产方式，甚至会给社会带来根本性的变革。未来，5G 将成为全面构筑经济社会数字化转型的关键基础设施。
5G 使得海量数据的有效传输成为可能，为垂直行业的高质量发展带来新契机。 自动驾驶、智慧城市、智能家居等垂直应用已经走了很长一段时间，但暂时还没有取得突破性的发展。其中关键问题就在于网络连接，在现有的网络下，虽然速度一直在提升，但由于功耗高、可用频段少和高时延等限制，很难将所有硬件设备连接在一起，它们只是单独获得了连接能力，而并没有实现真正的连动。5G 的多种连接技术可支持海量机器类通信，满足机器类通信所需的低成本和低功耗要求。其次，在万物具备互联能力的基础上，大连接、低时延的5G 网络可以实时传输前端设备产生的海量数据，提升数据采集的及时性，为流程优化、能耗管理提供网络支撑。5G 具有媲美光纤的传输速度、万物互联的泛在连接和接近工业总线的实时能力，同时 5G 可以与云计算、人工智能技术深度融合，向垂直行业领域加强渗透， 为垂直行业的高质量发展带来新契机，助推城市的智能升级和企业数字化转型。
5G 赋能消费级和企业级应用
（二）云让计算触手可及
如果从 2006年IBM 和谷歌联合推出云计算这个概念开始算起，云计算已经进入了第二个十年，在第一个十年里，云计算从被质疑到成为新一代 IT 标准，从单纯技术上的概念到影响到整个业务模式。虽然到目前为止，还有很多不成熟的地方值得探索，但云计算在第一个十年里已经正式确立了它的地位，已经被广泛接受并实践。现如今， 我们正处在一个全新的时代，数据呈现爆炸性增长，人类对计算的需求大大增加，并且希望随时随地获取，这将直接推动云计算成为数字经济时代的新型信息基础设施，并作为公共服务支撑下一波数字经济的发展，推动人类走入数字化时代。
云计算发展历程
随着云计算的不断发展，云计算的服务模式也在不断调整。 IT 基础设施被要求更大规模的扩展、更高的密度、更低的功耗以及更低的成本，同时要有灵活、弹性、直观与深入的管理方式，并以标准化、通用化的形式将服务提供给客户，这将很大程度上解决传统计算的服务模式固化、资源整合能力不足、资源分配时间成本高、平台化效率低等问题。云计算发展至今，其特点主要呈现为以下几个方面：
虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。
规模化整合。云里的资源非常庞大，在一个公有云中可以有几十万甚至上百万台服务器，在一个小型的私有云中也可拥有几百台甚至上千台服务器。
高可靠性。云计算使用了多副本容错技术、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
高可扩展性。云计算具有高效的运算能力，在原有服务器基础上增加云计算功能能够使计算速度迅速提高，最终实现动态扩展虚拟化的层次达到对应用进行扩展的目的。
按需服务。云计算是一个庞大的资源池，使用者可以根据需要来进行购买。
全球云市场规模及增速
云计算进入成熟期，全球云计算市场规模总体呈稳定增长态势。 2018 年，以 IaaS、PaaS 和 SaaS 为代表的全球公有云市场规模达到1363 亿美元，增速 23.01%。未来几年市场平均增长率在 20%左右， 预计到 2022 年市场规模将超过 2700 亿美元。
我国公有云市场保持高速增长，私有云市场增速趋于稳定。 2018 年我国云计算整体市场规模达 962.8 亿元，增速 39.2%。其中，公有云市场规模达到 437 亿元，相比 2017 年增长 65.2%，预计 2019-2022年仍将处于快速增长阶段，到 2022 年市场规模将达到 1731 亿元；私有云市场规模达 525 亿元，较 2017 年增长 23.1%，预计未来几年将保持稳定增长，到 2022 年市场规模将达到 1172 亿元。
我国云计算市场规模及增速
我国云计算应用正从互联网行业向政务、金融、工业、轨道交通等传统行业加速渗透。 政务行业是云计算应用最为成熟的领域，全国超九成省级行政区和七成地市级行政区均已建成或正在建设政务云平台；金融行业是云计算深化应用的重要突破口，《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》（征求意见稿）指出，到“十三五”末期，面向互联网场景的主要信息系统尽可能迁移至云计算架构平台；工业云是推动两化深度融合、发展工业互联网的关键抓手， 在国家政策的指引下，全国各地方政府纷纷进行工业云发展规划，积极推进工业云的发展；轨道交通是城市运转的命脉，轨道交通信息化已经成为国家信息化重要布局，轨道交通云正处于蓬勃发展、方兴未艾的关键时期。
云计算正成为政府和企业实现数字化转型的重要信息基础设施。 对于政府来说，一方面，云计算助力政府打破信息孤岛，实现数据共 享共治，通过电子政务云平台，提高电子政务信息共享的效率，扩大 信息共享范围；另一方面，依托云平台有效推动“互联网 政务服务” 建设，极大提升了政务服务的便捷性；对于企业来说，信息化成为不 少传统企业的短板，云计算能够大幅降低企业信息化建设成本，有效 降低了企业的时间成本和资源成本，逐渐颠覆传统行业IT 部署的方式。除此之外，云计算帮助企业优化运营管理流程，企业利用云资源 可以实现弹性扩张，依托云计算资源池的共享机制，有效解决了企业 业务量波动性强带来的成本不可控问题，帮助企业实现降低运营支出。
（三）AI 让智能无所不及
AI，即人工智能，可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思维过程，使机器达到甚至超越人类的智能。随着以深度学习为代表的技术的成熟，人工智能开始应用到数字经济的各个组成部分，促进产业内价值创造方式的智能化变革。
自诞生至今 60 多年的历史中，各行业专家学者们进行了大量探索与实践，AI 的发展也经历了多次起伏。 AI 最早于 1956 年夏天美国达特茅斯大学的一场学术会议中提出并获得肯定，标志着人工智能科学正式诞生。1956 年到 20 世纪 60 年代初，机器定理证明、跳棋程序等研究成果大大提高了人们对人工智能的关注度。但在随后的 10 年中，对人工智能过高的期待使得人们设立了许多不切实际的研发目标，例如用机器证明函数问题、依靠机器进行翻译等。这些挑战不出意外地相继落空，使人工智能的发展步入了低谷。到了 70 年代末期， 专家系统的出现让人工智能成功从理论研究走向了实际应用。专家系统通过模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，让人们开始在医疗、化学、地质等领域享受人工智能带来的价值。80 年代到 90 年代，随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期。期间，人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破， 如著名的多层神经网络、BP 反向传播算法等，使算法模型准确度和专家系统获得了进一步优化。
人工智能发展历程
如今，得益于算法、数据和算力三方面共同的进步，人工智能发展到了新的阶段，呈现出专业性、专用性和普惠性的特点。
专业性指的是人工智能具有了等同甚至超越人类专业水平的能力。 随着深度学习等技术的成熟，人工智能已不仅仅能够进行简单的重复性工作，还可以完成专业程度很高的任务。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜了人类冠军，人工智能系统诊断皮肤癌达到了专业医生水平，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中有了超越人类的表现。
专用性指的是目前一种人工智能应用通常仅能用于一个领域， 无法实现通用的人工智能。 面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰等理由形成了人工智能领域的单点突破。虽然在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱，存在着明显的局限性，与真正通用的智能还相差甚远。
普惠性指的是人工智能技术能够与不同的产业相结合产生新的应用，对各行各业都产生普惠效应。 图像识别，语音识别、自然语言理解等人工智能技术能够根据不同行业的需求，形成具体的应用，在各式各样的场景中发挥作用。例如，图像识别在制造行业的产品检测应用能够节省大量人力，在交通行业的车牌识别应用能够简化认证流程，在零售行业的刷脸支付应用则能够优化购物体验。
人工智能应用特点
人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展注入了新的活力。据IDC 统计，2018 年我国人工智能市场规模为161.9亿元，预计到 2022 年市场规模将接近 700 亿元，年复合增长率超过50%。
我国人工智能市场规模
人工智能的发展正驱动着产业内劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面的变革。首先，人工智能能够通过辅助人类活动显著降低工作门槛，实现工作方式的智能化变革。例如，通过在人机交互方式上应用图像识别、语音识别和自然语言理解等技术，不仅能够大大降低了用户的学习成本，还使得交互效率大幅提升。其次，通过利用人工智能取代人类工作能够更稳定、甚至更高效的完成任务，实现劳动力的智能化变革。例如，在许多现代化工厂里，大量的工业机器人和机械臂已经取代了人工岗位。结合适当的人工智能算法，甚至能够实现全流程的自动化，为企业带来更高的生产效率和生产质量。最后， 通过突破人类思维，人工智能能够创造新的流程、方法或产品，实现工作组织形式和应用方式的智能化变革。例如，通过使用机器人流程自动化（RPA）工具，企业能够使“机器人”与处理事务、数据以及与其他数字系统通信的应用进行交互，执行跨越多个应用的复杂嵌套流程。而以人工智能为基础的机器翻译技术则促成了翻译机产品的出现。语音识别、机器翻译等技术构成的翻译软件和专属硬件相结合， 为消费者提供了快速对话翻译能力，在出国旅游等情景下得到了广泛应用。
（四）“5G 云 AI”技术融合加速数字溢出
不同经济时代的发展依赖着不同的核心资源。从农业经济时代的土地和奴隶到工业经济时代的石油、煤、天然气，对核心资源的利用推动着经济的发展。而数字经济时代的核心资源——数据，自然也需要与之相配套的生产工具。在数据产生、传输、存储、计算、分析和应用的整个生命周期中，5G、云和AI 相互融合，形成了数字经济新时代从终端、边缘到中央云的一体化生产工具。
不同经济时代核心资源及生产工具对比
5G 负责对数据进行高效地传输。 工业经济时代的公路、铁路使人们摆脱了依靠双腿运输燃料的局面。5G 大带宽、低延迟的特性， 为数据提供了一条高速通道。一方面，5G 负责将海量的数据从客户端传送到云端处理。另一方面，又能把处理的结果和生成的应用迅速分发到边缘供人们使用。
云负责对数据进行计算和存储。 工业经济时代的工厂负责对原材料进行集中加工，解决了零散小作坊的效率和成本问题。云计算规模化的计算资源在对数据处理能力上同样与独立私有部署形成了天壤之别。依托于云计算技术，人们总能在短时间内获得足够的计算资源， 在节省成本的同时，极大地提升了计算效率。
AI 负责对数据进行分析和挖掘。 工业经济时代的蒸汽机和内燃机改变了燃料应用情况，将燃烧的热效率从 3%提升到 40%以上。AI 对数据的分析挖掘能力，同样带来了不同于一般统计分析的成果。某些原本只有七成左右正确率的系统，依靠深度学习等技术能够将精度提升至 95%以上，使应用的实用性获得了显著提升，进而提升了数据的价值。
5G、云、AI 在数据生命周期中的作用
“5G 云 AI”技术融合创造更大价值。资源的价值大小，很多时候取决于开采工具的经济性。5G、云和AI 各自的发展和成熟让它们的相互融合成为了可能。就像工业经济时代公路、工厂和机器的协同 曾把石油等燃料的用途从照明拓展到动力世界，5G、云和AI 的融合也正从数据中“精炼”出更多的应用价值，以数字溢出的形式加速企业、行业以及供应链等不同层面生产力的提升，成为推动经济增长的引擎。
“5G 云 AI”带来新体验、新模式、新产业
5G、云和 AI 技术的碰撞和融合将为社会带来数字溢出效益。从微观层面上看，“5G 云 AI”技术是企业构建数字业务体验平台、政府服务模式创新的重要保障；从宏观层面上看，“5G 云 AI”将加速农业、工业、服务业三大产业供应链的智能化，将数字产品和服务的理念从最初的生产者传递到最终的用户。
（一）构建数字化业务体验，推动企业生产方式变革
“5G 云 AI”为企业构建数字化业务体验提供了技术保障。 企业实现数字化业务体验的关键是要完成企业各个要素之间的数字化打通与连接。企业各个要素之间不仅是一种串联关系，而是需要通过数字化形成各个要素之间的价值发挥，构建数字化的业务体系。敏捷和创新是数字化业务能力的体现，5G、云计算、AI等技术可以打破企业以往的管理体制、管理模式和生产方式，支撑业务创新和敏捷迭代，重构数字化的业务体系和运营体系，带来全新的业务体验。
云计算与 AI 技术的协同应用成为企业构建数字化业务的重要选择。 基于AI 芯片的云将全面提升云主机、容器、裸金属等各种形态的服务性能，加速企业数字化转型。在医疗、教育、商业、零售等诸多领域，对“云计算 AI”的智能云的需求不断增加，应用越来越广泛。Gartner 2019 CIO 调查显示，过去四年中企业部署AI 的数量增长了 270％，并在 2018 年增长了两倍。Gartner 预测，到 2021 年，70％ 的企业将通过AI 来帮助员工提高工作效率，管理者正在考虑如何加速部署AI 在企业整体运营和每一核心业务流程中。云计算与 AI 的协同可以为企业减少成本和劳动力，提高企业 IT 系统的灵活性以及可扩展性，是企业发展的重要支撑。
5G 的到来为企业基于云和AI 的转型带来更大的发展空间。 作为第五代移动通信网络，5G 是高速度网络，峰值理论传输速度比 4G 网络的传输速度快数百倍，这意味着更加高速的数据传输。5G 的到来克服了过去限制企业用云计算与AI 的问题，如数据来源、传输带宽和时效性等问题。依托 5G 网络，云计算和AI 会渗透到企业内部， 众多应用将可以实现云化和智能化。基于“5G 云 AI”的合力，越来越多的企业开始进行全面的转型，进入到由云端的数据来制定决策的时期。
（二）创新数字政务新模式，提高城市资源整合效能
“5G 云 AI”正在重塑政府的服务模式，助力数字政务进入智能阶段。 基于云平台和AI 策略建设的软件化、智能化和高效化的大型数字政务系统，可以融入人脸识别、个人智能助理等创新服务，提高政务服务水平，完善政务服务环境。同时，数字政府建设应充分应用 5G 等新一代通信技术，结合云计算、AI 等信息技术共同构建新一代网络基础设施，并以数据为驱动，强化政府数据能力建设，打造开放平台、汇聚社会资源，提升服务和监管能力。
“5G 云 AI”将在城市资源整合中发挥技术优势。 智慧城市是一项涉及众多技术的复杂工程，而 5G 能让城市真正实现“万物互联”， 城市的路灯、交通路口、景区、都将纳入到智慧城市的数据平台中。但是，单纯的搜集数据会让数据成为孤岛，并不能把实际获取的数据利用到城市管理中，基于云的算力和AI 的数据挖掘分析能力，可以对城市数据进行策略定制，进而进行城市资源的有效整合。
道路设施智能化整合
（三）促进要素配置智能化，加速释放产业爆发力
“5G 云 AI”将催生智能精细的生产要素配置方式，驱动产业全新变革。 “5G 云 AI”以强大的技术能力为支撑,整合产业链上下游优势资源，助推传统产业与信息技术融合,支撑行业业态创新，并利用产业基地集群效应构筑新的数字生产力,为产业发展提供协同创新服务。
产业转型升级
“5G 云 AI”可以实现农业生产要素的精准测量及精细管理，最终实现农业产业智能化。 例如，大量的农业传感器可以通过 5G 的边缘计算特性进行实时的信息交互，获取土壤、作物、空气等农业基础信息，然后上传到云端大数据中心，通过AI 系统和专家诊断，预测气候模式并提供定向施肥策略。这些实时的海量数据产生的决策分析将驱动并引导农民在合适的时间做出最优决策，提升农业生产效率以及农作物产量，最终实现农业的智能化。随着全球数字化进程的加速， 智慧农业作为在农民数量不断减少情况下提高农业生产效率的关键举措正在变得越来越重要。
“5G 云 AI”将重构工业的生产模式，实现工业产业链中各要素的互联互通，加速工业产业数字化转型。 5G 实现产业链上各个价值要素的互联互通，高带宽、低延时的特性能够满足对工业领域实时性场景的需求，而联接产生的大量数据汇聚到云端，由云为工业应用提供多元算力，最后由 AI 平台对工业数据进行训练和推理。ICT 技术融入到工业产业发展中,可以实现工业互联的全流程信息感知和事件决策，直接驱动智能终端和智能机器人从工具向助理的角色转变，使工业产业摆脱以往“粗放、低效、高能耗”的生产模式，向着“高品质、高能效、智慧化”的方向发展。
“5G 云 AI”的融合渗透进一步释放了服务产业的爆发力。 我国第三产业服务业涉及行业点多面广,在《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）中，包括批发零售、交通运输、住宿餐饮、信息服务、金融、房地产等 15 个门类。“5G 云 AI”可以变革各行各业的服务模式，例如，“5G 云 AI”使能无人驾驶、智慧物流等应用场景， 改变传统的交通运输方式。“5G 云 AI”改善 AR/VR 等新兴互动技术的体验，云游戏、VR 更衣室等应用场景加速了媒体和娱乐业的变革。未来，“5G 云 AI”将驱动服务产业更多的应用场景走向现实， 释放更大的产业价值。