5G商用两年以来，已经为人们的生产生活带来了全新的改变，过去两年，5G手机已经得到了全面的普及，为消费者带来了全新的体验，4K、8K视频、云游戏等生活娱乐相关的应用已经逐步开始发展起来，5G在全球的大规模商用，验证了5G在技术上和商业上的成熟。
在消费者应用之外，5G也开始向更多行业应用渗透，在近日举行的首届中国制造业领袖峰会上，高通中国区研发负责人徐晧提到，5G技术已经在许多指标上做到了4G的10倍以上，因此在5G技术不断发展、5G网络不断普及的同时，5G技术也将被推广到各行各业中，对许多ToB的行业应用产生影响。
未来，5G会将移动生态拓展至包括精准农业、建筑和采矿、数字化教育、远程医疗、智能制造、智能零售以及智慧城市在内的诸多行业当中，对此徐晧还提到一个预测数据：2035年，5G将创造13.1万亿美元的经济产出，而智能制造是其中贡献最大的一项，贡献了总经济产出的1/3以上。
5G接下来在行业应用中，会有一个非常重要的趋势：5G与AI结合，在峰会上，徐晧也举了一个鲜活的应用案例：在工业制造中，质检是非常重要的一环，如果产品上有轻微瑕疵，肉眼是很难看到的，即使能看到，工人一天工作8个小时，能够检测的零件数量也很有限，但如果通过零件传送带上的高清摄像头加上AI算法，就能把每个零件可能出现的故障提前检测出来，这样做准确率又高，又可以24小时工作，极大提升了效率。
上述案例中，5G将为工厂中搭载AI算法的5G摄像头提供高速、稳定、低延时的网络环境，类似5G和AI结合的用例将为未来数字化制造带来飞跃式的变革。
目前已经有很多AI应用拓展到了各行各业的各个环节之中，为什么说5G能够推动AI应用的发展呢？因为AI算法需要大量云端资源。对此徐晧也举了一个例子：AlphaGo Zero之所以能打败人类最好的围棋选手，是因为其背靠强大的算力，但是在实际的AI应用中，不可能每一个终端都有如此强大的算力，就算终端算力惊人，其成本也会随之提升，对于工业制造领域的商用来说很不划算，所以，很多应用的AI还是需要依靠云计算才行。
AI需要云计算的支持，5G可以为其提供稳定的网络保障，同样以工业制造场景为例，在工厂中，传送带上的摄像头需要精准地识别零件颜色，然后上传云端，让AI根据颜色决定机械臂进行何种操作，这种分拣零件的方法需要对零件进行实时处理，5G低时延、高可靠性恰好能满足类似场景的需求。
此外，5G技术的完善，也将满足更多工业制造场景，比如毫米波的发展，将为工业制造带来更好的网络环境。在通信领域，频段越大速率越高，在Sub-6GHz频段，只能分配到100M的带宽，而毫米波的频段带宽是800M，相当于前者的8倍速率，像刚刚提到的零件分拣的场景下，如果毫米波大带宽带动更多数量的摄像头，就能够形成一个冗余、多终端确认的分拣体系，能够极大提升分拣系统的工作精度。毫米波的优势在类似应用中一览无遗。
目前5G毫米波正加速发展，此前徐晧也提到过，高通和合作伙伴通过努力，已经解决了毫米波的覆盖等问题，未来高通等技术厂商也将携手更多产业链上下游，将毫米波的技术推广到更高的频率中去。未来5G和AI的深度结合，将为中国智能化工业提供极好的源动力。
