本篇文章给大家谈谈人工智能在5g场景下的应用，以及5G时代下人工智能应用的发展背景对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

一、5G时代下，可以有那些应用

1、集中在三个方面，分别是增强移动带宽（eMBB）、海量物联（mMTC）和高可靠低延时（uRLLC）。基于这三个特点，未来可以预见在5G时代，物联网的相关应用将得到全面的发展，而物联网又是大数据和人工智能的重要基础，所以在智慧城市、智慧医疗、自动驾驶、智能家居、智慧农业、智能制造等领域将有巨大的发展机会。

2、自动驾驶将在5G时代会有一个快速的发展期，在一些特定场景下，自动驾驶将会率先实现落地应用，比如在农业领域。农业领域的设备自动驾驶具有较强的现实意义，一方面农业机械的驾驶往往具有清晰的路线规划，另一方面驾驶的强度也比较大，自动驾驶会在很大程度上降低农业劳动者的工作强

3、5G在医疗领域的应用也会具有较强的现实意义，比如医生的远程治疗（手术等）对于网络的要求会非常高，而5G完全可以满足这样的要求，所以未来远程诊疗将成为一种常见的诊疗方式。

4、5G在教育领域的应用也将是一个比较明显的发展趋势，5G能够让人工智能产品逐渐落地到教育领域，从而解决教育资源分配不均的问题，能够让的学生接受到更优质的教育资源。

5、随着5G标准的落地应用，可穿戴设备、工业物联网等领域也将有大量的应用场景。

二、5G时代下人工智能应用的发展背景

1、首先，5G时代的到来，将全面推动科技领域的发展，其中大数据、物联网和人工智能等技术将获得更多的支撑，因此也会有更多的智能体走进生产环境中。实际上，在5G通信标准落地之前，在大数据和云计算等技术的推动下，人工智能已经成为了一个新的创新、创业热点领域，伴随着大型科技公司纷纷开放自身的人工智能平台，整个社会也开始进入到了智能化时代。

2、5G之所以会推动人工智能技术的发展和应用，一个重要的原因是5G能够为智能体的应用搭建出更多的场景，而场景是智能体落地应用的重要障碍之一，所以5G能够在一定程度上解决智能体的落地应用问题。

3、5G在场景搭建方面，主要会从物联网入手，而物联网本身会在很大程度上拓展智能体的应用边界，在物联网的支撑下，智慧城市、智慧医疗、智慧出行、智慧工厂、智慧家居等一系列概念和产业生态将得到进一步推进。从技术的角度来看，当前智慧出行领域将很有可能会成为人工智能技术落地应用的一个重要突破口。

4、人工智能要想获得全面的发展，除了5G的支撑之外，还需要整个产业领域的配合，在当前产业结构升级的大背景下，智能化也正在成为产业结构升级的重要目标之一，所以这也加速了人工智能技术的发展和应用。

5、最后，人工智能领域要想获得持续的发展，还需要有扎实的人才基础，随着高校逐渐把人工智能人才培养从研究生教育向本科阶段覆盖，未来会有更多专业的人工智能人才充斥到行业领域中，从这个角度来看，当前大学生选择人工智能专业，也是顺应时代发展的选择。

三、人工智能在技术方面怎么改进

1、第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。

2、第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。

3、第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。

四、人工智能对中国石化的影响

1、不管是人工智能，还是5G技术，这些前沿科技的应用为石化行业的安全、环保、应急、物流及综合安保提供了全新的解决方案，带动了整个产业链的全新变革。

2、未来，一旦人工智能与5G等技术实现成熟应用，那么必将为石化产业提供更大发展驱动力。

五、人工智能的主要应用领域包括哪几个方面

1.人工智能的主要应用领域包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、增强学习等。

2.原因在于，自然语言处理是人工智能中的重要应用领域，它涉及到文本、语音、图像等非结构化数据的处理和理解。

机器学习则是指机器通过数据学习和训练，从而不断改进和优化自身性能。

计算机视觉则涉及到图像的识别和分析，其应用涉及到智慧城市、自动驾驶等领域。

增强学习是指机器学习的一种方法，通过试错和奖惩机制来提高智能体的决策能力。

3.至于每个方面的具体，还需要根据具体情况来确定，无法一概而论。

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