人工智慧和5G這兩個概念很大了，如果專註於這兩個詞很容易形而上學。我們縮小範圍到機器學習和行動通訊還是有很多很多結合點可以聊聊。隨便寫到哪裏算哪裏了。。。
拋開各種畫餅的套用不談，我把涉及技術的潛在影響劃分為兩類， 技術本身的相互促進 和 大量商用之後的互相影響。
技術本身的相互促進
- 無線通訊的技術發展現狀是什麽？
不同於機器學習，在那裏學術界釋出的一個好演算法可能養活多家企業。通訊領域科研和工業其實相當割裂， 產業鏈過長 、 細分領域過多直接導致 大多科研團隊大都不會去實作一整套通訊系統。新演算法、新結構的價值評估一直都非常依賴數學，依賴各種bound是否achieveable，依賴演算法是否optimal， 科研的新演算法難以在實際場景下驗證。
可以這麽說，現代行動通訊和訊號處理是在 精密 數學上構建起來的，但如果過度依靠數學的精巧和易碎的假設，系統和結論就比較容易脫離實際。當學術界沈迷於「找」新的數學結構，而不是從實際場景「總結」新的數學結構，而且結論評價準則五花八門時，這對套用來說其實不能說是一件好事。
很明
