10月17日～18日，由创业邦主办，成都市科学技术局、成都市博览局、成都市投资促进局、成都市新经济发展委员会指导，四川天府新区成都管理委员会支持的2020 DEMO CHINA创新中国总决赛暨秋季峰会在成都举行，峰会聚焦“大健康、大消费、金融科技、企业服务、5G”五大赛道，分别设立专场DEMO SHOW和专业领域探讨，希望通过聚集创新力量，开启智慧经济新时代的内在逻辑。
在“2020产业互联新基建发展论坛”上，赛富动势基金管理合伙人金凤春、思谋科技总经理许嘉、艾灵网络CMO荣乐天、黑芝麻智能CMO杨宇欣、拓深科技市场副总裁张志凯，围绕《5G、云计算、AI融合赋能数字经济》主题进行了圆桌对话，犀利观点如下：
1. 5G是信息传送速度的提升，以及覆盖面的提升，云计算是信息计算方面成本的改变，AI是使用信息的复杂程度的改变。我认为这三者一融合，基本上是企业智能化基建的部分，里面有很多很大的机会。
2. 5G就是未来采集数据非常关键的一个技术，它带来的能力是远远超越4G的能力。我觉得现在这个新基建方向是对的，我们还是回到本质，要先把基础设施真正做好做实，在这基础上把数据采集到云平台，再做相关的AI，而不是反过来。
3. AI很像我们的大脑，5G很像我们的神经网络以及周身的毛细血管，云计算更像我们心脏。通过AI、5G、云计算，我们打造了一个更强的大脑、更强的心脏以及更好的神经网络。
4.5G确实比较大，大家还是要真正去思考，怎么把这种技术真正能落地、能商业化，然后赋能于国内的制造业占97%的中小企业，这是关键。
以下为演讲实录，由创业邦整理：
金凤春：今天我们的主题是5G、云计算、AI融合赋能数字经济，这三个领域应该是说新基建的核心，第一个问题跟大家聊一聊，各位如何看待这三者的关系？它们深度融合，对数字经济的发展意味着什么？
许嘉：我可能比较偏向从AI角度讲一下我的看法。5G是信息传送速度的提升，以及覆盖面的提升，云计算是信息计算方面成本的改变，AI是使用信息的复杂程度的改变。所以从AI角度来讲，有了5G跟云计算以后，我们拿到的数据更多，来源更多样化，处理数据的节点也有更多的选择，所以我认为这三者一融合，基本上是企业智能化基建的部分，里面有很多很大的机会。
荣乐天：这三个关联性非常紧密。以工业互联网为例，到今天为止，我印象中国内工业互联网平台有四五百个，但是在未来几年里这个数据肯定有刷新，大多数这些平台应该是生存不下去了。
另外一点，很多这种平台是碰到瓶颈的，缺乏很重要的一个环境，即你没有一个非常扎实的基础设施，通过这个基础设施把更多的数据采集上来。只有把数据采集上来，才能真正把云这个平台以及机器智能释放出来。
5G是未来采集数据非常关键的一个技术，它带来的能力是远远超越4G的能力。我觉得现在这个新基建方向是对的，我们还是回到本质，要先把基础设施真正做好做实，在这基础上把数据采集到云平台，再做相关的AI，而不是反过来。
杨宇欣：5G、云计算和AI是数字化转型所需工具箱里的三大件。这三个都是工具，它们并没有让行业增加，而是让行业向下一个阶段转型。
我可以拿关注的智能驾驶的行业为例，首先需要人工智能的技术去感知整个交通的情况，把数据通过5G的传感器技术传到云端，本身需要在边缘侧做一些本地化的检测和计算，因为毕竟现在数据量太大了，实时要求的交通状况全部通过云端，云端起到非常重要的调度的作用，通过AI的计算、5G技术的传输，再通过云计算的调度，才能把整个智能交通和智能驾驶的行业真正推动起来。
现在在我们这个行业，“云边端”，云就是云控平台，边就是边缘计算，端就是车。现在单车的智能发展，总结下来就是这三个可能在很多行业数字化转型里面，是缺一不可的三大件工具。
张志凯：5G、云计算、AI对于我们整个大的社会经济体系来说，应该是一个新型基础设施。我认为对于不同的细分行业它侧重点不一样，有些行业可能不是那么侧重于云计算或者5G，对我们整个大的IT和社会经济来说，有一个比较形象的比喻，AI很像我们的大脑，5G很像我们的神经网络以及周身的毛细血管，云计算更像我们心脏。通过AI、5G、云计算，我们打造了一个更强的大脑、更强的心脏以及更好的神经网络。
我们需要去深入的分析每一个细分行业，基于不同的行业来提供一个更好的解决方案，才能把5G、云计算和AI用好。
金凤春：大家不约而同提到了数据，在这三大领域，数据都是非常重要的，在5G时代，数据也是在量上面开始爆发了，如何利用好数据，让数据为业务赋能，这是每个公司都在思考的问题。请许总和荣总聊一聊，你认为企业在运用数据过程中，怎么才能做到更加智能？
许嘉：这个问题我觉得关键是，5G很大程度是to B的东西，to B又关键是做好服务。问题是当你有产品以后，你怎么把它交到你的客户手上。
我认为现在做Saas也好，AI产品也好，需要有充分的准备。在客户的不同阶段，你交付给他的产品的形态应该是不一样的。根据不同的客户，我需要有一个产品矩阵，有时候是软的有时候是硬的，有时候软硬，有时候还要加方案，这样才可以把一个新的行业给带动起来。
荣乐天：我就以一个案例来说，在加入艾灵网络之前我是在富士康工业互联网，我们当初碰到过一个案例跟5G有关系，跟大数据分析也有关系。富士康全球有100万人，在郑州那个工厂有40万人，有23000是女工，她每天的工作是通过眼睛目测做出来的手机上面是不是有任何痕迹，就做这个单一工作，每30分钟这个女工一定要换，因为她眼睛的承受度跟不上了，她眼睛没办法再识别了。
怎么去保证你做出来的苹果手机外壳的质量，有很多事你可以在最早的源上去做的。那个壳子的加工是通过数控机床，我听说过一分钟最多大概要转18万次，通过100多种工艺去把这个壳子做出来。
这里碰到的问题就是，两个数控机床一模一样的，一个数控机床里面用的刀可能用200次就出现问题，另外一把刀有可能用400次不一定有问题，如果你可以准确把握住这根源，知道这个数控机床里面的刀在一定时间算术里面它就有可能出问题，那这个难题攻克了。
因为是一个数控机床有不同方式去判断你这个刀的磨损度，你怎么把数据采集出来，当初我们就考虑未来的5G。如果你可以真正低功耗、大量地把数据采集出来，富士康10万台设备运转情况通过大数据分析出来，这时候你解决的是几万人的劳动量问题。
金凤春：因为对整个世界的链接方式发生了深刻变化，诞生了咱们的边缘计算，在你们看来，边缘计算给企业IT会带来哪些变革？
杨宇欣：现在数据量越来越大了，很多企业的数字化转型，需要考虑到安全性的实质问题，包括我们之前提到本地的边缘计算，更多是保证实时性和数据安全性。
对企业来讲，整个IT设施的建设，整个架构的搭建也发生了变化，更多的数据的处理放在边缘侧和云端的混合模式了。我们现在提供的这个计算平台，还是把更多的算力放在本地，其实也是能够更好的去保证企业更有效的去利用这些数据。
张志凯：我本身也是边缘计算的受益者。在几年前我们就在这个行业里面遇到一些痛点，首先就是连网的成本太高，过去不能做边缘计算的时候我只能做中心，由中心的算力来解决问题。
边缘计算来了，很容易把这个问题解决了，包括我们现在在做的这种消防和电力领域，能够一定程度解决人力成本高的问题，此外能够做一些靠人解决不了的问题。举个例子，在电力领域检测线路里面是否有温度升高，这些靠人是解决不了，我只能依托于边缘智能来解决这个问题。
金凤春：请四位比较简短的话来总结一下，对5G、云计算、AI的展望，今后还有什么挑战以及对未来有什么期待？
许嘉：展望的话，这个肯定是一个非常大的趋势，可是我们也不能盲目，世界上没有哪一个技术通用在每一个场景里面，不是说每个行业都必须需要5G、AI和云计算，他们会产生不同的组合。最终想做到一个目的，降本增效。
荣乐天：我说一些挑战。在这时间点很多人把5G这个技术神化了，大家还是要客观考虑一下这个技术真正给你带来价值是什么。最近在工业这块，5G+机器视觉是很火的，机器视觉跟5G是不是有关联性，这里面大家要好好想一下，深度了解工业的场景。
5G确实比较大，大家还是要真正去思考，怎么把这种技术真正能落地、能商业化，然后赋能于国内的制造业占97%的中小企业，这是关键。
杨宇欣：我认为，最大挑战来自于这些新型的技术跟行业场景的结合。因为我们看很多的创业公司遇到最大问题就是，我一帮做IT或者做技术出身的或者一些人工智能的工程师，怎么去跟开了20年工厂的人聊到一块，这是第一个要破解的难题。大家可能思维的方式、谈论的角度不是在一个频道上，怎么打通是所有在新技术去赋能产业一个最大的挑战。
张志凯：我认为5G、云计算还有AI，现在还处于初期，未来成长前景我是很看好的。关于挑战，我认为一方面是关于一些场景化的应用，在智慧城市、智慧社区这些方面的建设，可能会有一个比较好的发挥空间。同时在技术上其实还是有一些挑战，像一些关于安全的问题，关于技术本身成熟度的问题等，还是有蛮多的挑战的。
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