邪惡女女-LL
5G時代的到來，5G具有高速率，低延遲，更多的設備連接數，勢必會推動物聯網的發展，這是毋庸質疑的。萬物互聯的“物”就是所謂的終端設備了。
現在終端設備採集數據，然後將數據傳輸到雲端處理，終端設備再接收雲端的處理結果。數據為什麼不能完全由終端處理？
這是由終端設備的自身設備性能決定的，終端設備體積小，計算能力弱，而且大算力的運轉，會產生高熱量，也因此耗電嚴重。這些原因決定了終端設備不能承擔高算力的運算。
AI的高速發展，終端設備數量巨大，能收集海量的數據，AI利用這些海量數據學習訓練。如果在終端設備下提升AI能力，我認為以下幾點必備條件：
基礎：AI芯片
無論是雲端處理和存儲海量數據，還是終端收集數據，要想應用AI技術，並使其發揮出最優性能，就必須使用適合AI算法的AI芯片。現在AI芯片主要分為：算法優化芯片，神經形態芯片，可編程芯片等類型。
如果沒有合適的AI芯片，終端設備永遠無法將AI的性能發揮到極致，因此AI芯片是終端設備提升AI能力的基礎。
靈魂：AI算法
同樣的，終端設備要想能高效的完成終端的AI推斷任務，因此要想完成高效的推斷任務，AI算法是隱藏在背後的靈魂。沒有良好的算法訓練出精準處理終端實際場景的模型，終端設備也只不過是擺設而已。
當下的AI算法只有在特定設備才能發揮出其最大性能，同樣的AI算法，如果換一個芯片，性能可能會出現不同程度的下降，這也是AI發展亟需解決問題之一。
保障：AI安全性
對於終端設備，安全性從來都是一個不可忽視的問題，終端設備隱私洩露問題，之前網絡上屢屢曝光，應用AI的終端設備的安全性，更是一個必須解決的問題。現在AI技術發展的如火如荼，但是AI的安全性還沒有引起足夠的重視。
如果應用AI的終端設備安全性不能解決，隱私洩露問題會是阻礙其發展的一個重要因素。
根本：成本問題
終端設備數量巨大，如果引入AI技術，讓終端設備的生產成本驟增，這是終端應用廠商不能接受的。企業利潤是企業生存下去的根本，這個問題不能解決，同樣是阻礙終端設備應用AI的關鍵。
我個人認為，終端設備終將會應用AI技術，處理好但不限於以上幾個問題，終端設備的AI能力會更上一層樓。
你覺得還如何提升？歡迎交流！
AI科技猿
在回頭樓主問題前，咱們看下互聯網發展路線
互聯網→互聯網+→物聯網→大數據→人工智能
當然，不能嚴格區分先後出現順序，這樣只是方便大家理解
人工智能在過了初期的算法培育期，現在最重要的是數據，只有儘可能多的數據才能維持智能算法的自學習，自迭代，讓計算結果更精準，不過AI算法涉及到算法黑盒問題，人類無法理解AI算法的邏輯，這個是限制其發展的重要問題
5G時代不僅帶來更快速的傳輸，更能在信息傳遞過程中完成一定量的運算，在人工智能時代，誰掌握了5G標準，誰就有了上帝視角
互聯網創新項目代育師
5G給我們最直觀感覺就是網速更快。網速更快，那麼會促使產生大數據和依賴大數據的應用會更多，那麼AI領域也會發展的更快，那未來的信息社會就會更智能。一個比喻，50年代好路都沒幾條，汽車怎麼會多，現在到處是高速，汽車多如牛毛，而且無人車都出來了，這就是相互促進的結果
bihaiqinxin
5G時代的萬物互聯是必然趨勢，AI作為用戶體驗的直接接觸設備，很大程度的決定了公司在未來市場的佔有額
5G到來之後，智能設備不在侷限於智能手機，智能機器人行列，AI計算將會帶動大量設備的智能發展，5G的時代將會迎來萬物互聯與邊緣計算的快速發展。
