5G不仅提升了AI的能力，可以说，5G还推动了AIoT（智联网）的新发展。5G网络采用IPv4的下一代协议IPv6，地址资源大为丰富，甚至可以令地球上的每一粒沙子都拥有一个IPv6地址。

　　在邬贺铨看来，5G为IoT终端分配了真实的IPv6地址，在解除上述担忧的同时，还能获得终端的画像信息，为IoT终端的智能管理奠定了基础。

　　给技术带上“紧箍咒”

　　在科技迅猛发展的同时，阿里巴巴集团副总裁刘松却感到一些困扰，技术和产业应用之间犹如自行车的前后轮，总是有着不小的距离。同时，5G+AI的运用场景多而分散，但最终一触即发的场景并不多。

　　另一种困惑，来自于技术可能会带来的负面影响。无论是最近热议的换脸App ZAO，还是学校中的AI监视器，大众在谈论这些应用是否是伪需求的同时，隐私和安全的风险备受争议。

　　“从伦理角度来说，这个问题已经非常现实。在人类历史发展中有很多的经验教育可以吸取，我们不仅要从理念上认同，还要及早从法律法规上研究，做一些必要的立法。” 原国家网信办信息化发展局局长徐愈说。

　　欧阳晔认为法律具有一定滞后性，技术人员和企业要主动制定AI标准、5G标准以及两者融合智能化的标准。

　　两个月前，国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能治理原则》。在京东集团副总裁，京东人工智能研究院院长周伯文看来，原则为AI发展戴上了保险锁。不过，刘道福认为法律能够限制大部分人，最终要解决问题，需要的还是技术。“大家最大的担忧可能是隐私，其实现在技术上有了一些解决方案，最极端的解决方案是同态加密。”

　　同态加密相当于在计算过程中，所有数据经过加密后再传到云端，当计算结果反传后在解密，可以保证在数据处理过程中不被泄露。联邦学习，便采用这种机制。

　　机器的发明，延展了人类的四肢。5G+AI技术的融合，还延伸了人类的大脑。在5G+AI技术融合发展的同时，我们看到了新应用的可能，新场景的到来，当然我们还需注意，技术背后可能存在的风险。

　　通用化芯片难题考验AI产业界

　　伴随着人工智能在先进制造、生命科学、信息技术等多个场景实现突破式应用，智能芯片产业迅速发展，相关企业纷纷布局，新型芯片架构不断涌现，基于场景的定制化智能芯片加速部署。

　　同时，芯片也面临更加广泛及多样化的应用，这对AI芯片的通用化提出了新的需求。

　　芯片成AI产业发展突破口

　　根据赛迪顾问在今年世界人工智能大会上发布的《中国AI芯片发展产业白皮书》（以下简称《白皮书》），2018年中国人工智能核心产业规模超过900亿元，预计2019年将达到近1300亿元。其中，AI芯片市场规模在2018年达到80.8亿元，同比增长50.2%。

　　与此同时，AI芯片成为资本市场布局新焦点。以基础层为核心、具备较强的场景落地能力和差异化的AI芯片企业持续受到市场追捧。2018年6月，寒武纪获数亿美元B轮融资；2019年2月地平线获6亿美元B轮融资。

　　结合应用场景和功能，AI芯片可分为云端训练（侧重运算）、云端推算（侧重推论）、终端推算三类。其中，云端训练芯片市场份额最高，达到51.3%。随着AI应用落地，终端推算芯片将迎来新的发展机遇。

　　从细分场景看，AI芯片主要用于各种定制化场景。数据中心、智能安防、智能驾驶、消费电子、机器人、智能家居是应用价值较高的领域，未来发展潜力较大。AI芯片成为AI产业发展的重要突破口。

　　通用化之路难走却必须走

　　但是，目前的AI芯片大部分是基于特定场景的定制化芯片。AI芯片能否通用化成为业界关注的重点。