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huozm32831 2021-11-05 11:13
         5G的到来带来了前所未有的创新浪潮。很明显,运营商建设和投资通信基础设施,设备 OEM 制造可以利用这种新带宽和低延迟能力的设备,以及半导体行业推动单个组件和解决方案的界限,这些组件和解决方案在以下方面发挥着关键作用使 5G 成为生动活泼的现实。然而,要释放 5G 的全部潜力并加快从应用程序到解决方案再到基础设施的创新步伐,智能边缘、云、设备制造商和运营商生态系统之间的紧密协作势在必行。



5G 通过提供快速、高容量的连接,为更多连接开辟了道路。然而,5G 不仅仅是速度——它还允许超低延迟,这意味着网络可以实现更快的响应时间。这可以帮助您的汽车变得更加自主或在虚拟世界中与现实融合。 5G 还承诺大规模的机器对机器通信,对于物联网等领域,这将释放 5G 优势并促进连接设备的增长。

消费者将从 5G 带来的丰富的洞察力驱动体验中获得最大利益。借助人工智能,我们可以从数据中获取洞察力,使我们的世界更具预测性、优化性和效率——在许多领域,包括医疗保健、汽车和智慧城市。

通过 5G 的可能性和 AI 的力量,情境感知将变得栩栩如生。随着无数智能设备连接到 5G 网络,数据不断被创建、收集和分析,输出是一种有形的响应,可以预测并提供定制的响应。

想象一下,例如,早上通勤时,您的闹钟响了,而您的咖啡机在您进入厨房时就知道您需要多长时间才能起床准备一杯咖啡。从那里,您的手机会根据您当天的日历告诉您何时该下班,并通知您的汽车打开电源,停在您的车道上,并通过与其他汽车、城市摄像机和交通灯。在车内,您的手表会监控您的情绪和心情,并播放为您量身定制的音乐,直到您到达为止。这只是对 5G 影响您的一举一动,以及以数据驱动的洞察力为动力的个性化体验影响您生活的每一刻的日常现实的一瞥。

随着 5G 和人工智能在智能边缘融合,围绕数据存储、传输和处理的创新也在不断推进。为了利用 5G 和 AI 的优势,我们需要继续加速创新、从大局出发并善用数据。

我们将看到 5G 改善我们日常生活的一个领域是智慧城市。 5G 通过增强带宽、低延迟和大规模机器对机器通信的能力,将为改善城市基础设施、交通、节能和可持续生活以及社会和共享经济互动奠定基础,其方式我们甚至无法想象。城市将能够通过投资智能传感器和智能电网来优化电力使用,以跟踪电力需求并优化特定地点的电力使用,以减轻更有可能停电的电网压力。

交通管理和效率是智慧城市的另一个重要组成部分。支持人工智能的交通管理可以将人行道上的智能传感器和城市摄像头与人工智能相结合,向您发送实时警报并提供替代路线。 5G将使4D雷达和CV-2X等智能车辆传感器的海量数据共享和传输,使您的汽车更好地与其他汽车和基础设施进行查看和通信并安全出行。

这只是 5G 传输数据将如何应用于丰富和个性化体验的一个例子——我们还将看到医疗保健、购物、营养、健身等领域的强大创新。所有这些创新的核心是内存和存储。数据是未开发的资源,将推动这些数据密集型创新和体验,而半导体创新对于释放这种潜力至关重要。

5G 可用性带来的创新将需要跨设备以及从边缘到云的底层基础设施,这意味着必须从头开始重新构建基础设施以优化以数据为中心。这需要跨越从边缘到云的连续统一体的内存和存储解决方案以及半导体创新。

随着半导体行业拥抱 5G 和新数据经济带来的需求,DRAM 和 NAND 正在经历快速增长。客户要求平台占用空间更大,并且需要更先进的内存和存储技术。根据 Gartner 的数据,特别是对于内存和存储,预计从 2021 年到 2025 年,闪存的数据容量将增长 3 倍,DRAM 将增长 2 倍。随着 5G 和其他数据丰富的创新越来越需要内存和存储的高性能计算基础来推动下一波体验,我们看到这种爆炸性增长仍在继续。 5G 最终将推动许多领域的需求,并影响半导体行业的各个领域。

针对特定应用优化的 DRAM 将为当今和未来不断增长的 5G 需求提供动力——包括用于传统计算应用的 DDR、用于电池供电设备的 LPDDR 以及用于高性能游戏和人工智能的超带宽解决方案的 GDDR。 CXL 是一种新的行业标准互连,以及利用 eMMC 和 UFS 接口的嵌入式存储,也将支持这些需求。

为了充分发挥 5G 的潜力,云、边缘和设备生态系统也必须共同挑战极限。这需要一种全新的整体方法来设计最终用户体验和应用程序。从硬件架构(处理、内存、存储、传感器、显示)开始,软件必须紧密耦合,半导体供应商必须相互协作以及生态系统的其余部分(云服务提供商、OEM、OSV、CSV、运营商)和应用程序开发人员)创建一个无缝环境,5G 设备可以在其中蓬勃发展、应用程序开发、服务部署和数据可以以我们尚未想象的方式使用。

通过密切合作、专注和坚韧,我们可以加速半导体行业各个方面的创新,真正突破 5G、人工智能和边缘计算融合的可能性。想象下一个杀手级应用可能是什么,或者想得更大,并想象如何使用数据和人工智能来解决世界上最大的挑战。


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