AI是通用技术，AI赋能百业的趋势在逐渐显现。5G网络是更新的基础网络设施，能更好地服务社会并加速各行各业的发展。近来观点则倾向于AI与5G之间的因果关系，而AI使能5G，5G反哺AI则更形象地反映目前二者之间的关系。
日前有行业沙龙探讨“电信行业如何引入AI技术”，沙龙期间。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所专家赵强表示，AI最大的优势便是可以从海量数据中挖掘人们难以发现的价值。而运营商网络每天都在不断产生海量数据，因此AI在运营商大数据挖掘方面是有很大潜力的。比如通过用户每天的行为和数据的分析，能够为用户提供更加个性化的服务，包括根据用户的消费习惯对用户推荐更合适的套餐，避免用户在选择套餐时一脸茫然，提高了运营商用户个性化服务水平，增加用户的黏性。这在一定程度上就反映了AI对5G的协同发展作用。
5G网络在未来实际应用中将大有作为，从运营商、设备供应商等处了解到，目前基于5G独立组网标准的确立，试验规范也在加快出台。8月24日，重庆首届国际智博会期间召开的“5G与未来网络高端论坛”上，IMT-2020（5G）推进组副组长王志勤发布了中国5G技术研究试验第三阶段的第二批规范，5G大规模商用近在咫尺。
AI能力不可或缺。国内目前不少企业都在利用AI技术来推动技术的更新与迭代。数据处理是AI较能够体现其能力的所在，数据链在各个行业产生，而提取及分析有效数据的工作往往需要大型计算为前提，而超算为了提高效率依然在进行不同程度的更新，AI技术能够提升数据计算及分析能力，从而更好实现数据价值变现。
5G的能力是提升网络环境，在传输速度加快的同时获得云化等更多实现。互联网大数据和通信大数据的融合促进定位精度的提高。5G大数据能够在用户发生业务时，精准地将问题和具体地点进行关联；结合VR技术，更是能知道该地的3D环境，因此难以定位的网络黑点会越来越少。这是5G传递的应用层级，更人性化的服务则通过AI来表达。
日前，英特尔中国研究院院长宋继强在“AI×5G”为主题的“THE NEXT下午茶”专家座谈会中表示，5G网络作为基础设施，从为人服务到转变成为物服务，是非常大的改进。AI不是解决方案，而是一个工具。而英特尔在两方面的投入有目共睹。比如说被称为“空中烟火”的无人机就是一个很好的例子。得益于强大的计算能力和高可靠的网络，无人机可以构造出群体智能的能力，不只是创造性的表演，也可以应用于搜救、快递等多个领域。他同时谈到，AI和5G一定是交替发展的，当AI已经可以在细微处发挥“自能”作用的时候，再搭配5G，开启云连接，一定可以大开脑洞，产生无限的可能性。
5G是万物互联的基础技术，不单为人服务，还为社会服务。二者结合将促成智能化技术在通信网络中的应用。东南大学移动通信国家重点实验室主任尤肖虎认为，AI与5G的关系在于网络的智能化，只有网络的智能化程度加深，AI才可更好赋能5G网络环境。目前研究还在“AI+5G”阶段，大体是用AI技术来解决过去不能解决的问题。大概可以分成四类：难以建模、难以求解、联合优化、统一方式解决不同方向等问题。随后他表示这仍然不够，现在网络的智能化程度不高，亟待优化，所以下一步需要做到AI与5G的指数级协同增长，不只是在现有的体系构架上引入AI，而是要考虑真正把体系构架设计成本身具备AI特征的样子，实现自能。
云与5G的关系能够反映在网络智能化下的具体实现，中国工程院院士邬贺铨曾表示，未来网络云化应根据不同的业务实行因地制宜，需要采用云集中处理。他认为，未来网络有超高移动性、超宽带、大规模的物联网等业务，而这些对带宽、对实验、对资源的需求都是不同的，传统的物理设备无法根据业务进行配置，而网络切片就是关键技术。对于未来，邬贺铨还指出，到2020年，业界可以争取实现80%的功能软件化，利用云和虚拟化、软件化、切片化来实现整个网络智能化的重构。这也是5G网络在商用后能够实现无人驾驶等需要低延时，高可靠等的具体需求。
针对5G网络云化与AI的相辅相成，宋继强也提出需要更好地结合AI与5G，并且利用5G给出的万物互联带来的很多数据引入的机会，自动标注新场景并且获得结果，让AI的算法有能力提取出相应关联并提升自己；个体得到提升后，通过5G网络和云端大脑，能力将快速分发到其他个体。AI与5G结合之后，机器将产生自我演进的机会，对整个社会带来价值，也将催生网络本身自适应能力的要求，这是一个互促式的机会。
清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东也有类似的见解，从2012年到现在，深度神经网络已经有了有很大的进步。人工智能的进步是一个突变和质变的过程，目前人工智能还处于初级阶段，在算法上没有根本性的突破。而真正的智能，是基于语言的推理进行规划和决策。解决此类问题，未来的芯片等底层技术将迎来质变。
他表示，5G带来重大改变——解决连接问题，它从边缘端到云端的连接是突破性的连接手段。通过5G的连接，将决策、规划部分放到云端处理，从边缘端到云端加倍赋能自动驾驶，从而使5G将自动驾驶变成了一个更大的网络、更大的终端。同时，5G在自动驾驶中已经有了应用场景的落地：自动驾驶测试中的远程安全监控，需要5G网络支撑，提供低时延的安全干预。5G解决大连接，形成大网络、大系统，将催生新的商业模式和产业形态。如果自动驾驶得到突破，这个技术将催生更多无人系统。
5G的低时延、高可靠、大连接与AI技术的自主学习相辅相成，5G在网络环境智能化下可以顺利地催生AI接入，从而利用AI特定能力分析在5G网络下云端的数据，而AI从另一方面又可以高效反哺5G网络的智能化发展以至快速落地，“AI×5G”的乘法效应在未来要远远大于“AI+5G”的简单组合。
