人工智能和5G这两个概念很大了，如果专注于这两个词很容易形而上学。我们缩小范围到机器学习和移动通信还是有很多很多结合点可以聊聊。随便写到哪里算哪里了。。。
抛开各种画饼的应用不谈，我把涉及技术的潜在影响划分为两类， 技术本身的相互促进 和 大量商用之后的互相影响。
技术本身的相互促进
- 无线通信的技术发展现状是什么？
不同于机器学习，在那里学术界发布的一个好算法可能养活多家企业。通信领域科研和工业其实相当割裂， 产业链过长 、 细分领域过多直接导致 大多科研团队大都不会去实现一整套通信系统。新算法、新结构的价值评估一直都非常依赖数学，依赖各种bound是否achieveable，依赖算法是否optimal， 科研的新算法难以在实际场景下验证。
可以这么说，现代移动通信和信号处理是在 精密 数学上构建起来的，但如果过度依靠数学的精巧和易碎的假设，系统和结论就比较容易脱离实际。当学术界沉迷于「找」新的数学结构，而不是从实际场景「总结」新的数学结构，而且结论评价准则五花八门时，这对应用来说其实不能说是一件好事。
很明
