（1）梳理行业转型脉络，帮助读者更好地把握不同行业市场的发展趋势，了解前沿技术。
（2）注重理论与实践的结合，结合近期各行业的智能化转型情况，强调华为在推进各行业智能化实战中的解决方案和实战案例，帮助读者在了解行业智能化理论的同时获取智能化转型的“成功宝典”和“实战指导”。
（3）覆盖行业系统，方案详实，各行业智能化转型供需方的不同角色在书中均可对号入座，找到自己的定位和改进方向，可以作为行业智能化转型的案头参考书。

本书分为3个主要篇章，深入探讨了5G和AI的发展情况、技术优势，揭示了它们在科技领域的重要地位；展示了5G和AI的实际应用，并展望了它们的发展趋势。第 一篇详细介绍了全球5G的发展现状，并展望了5G到5G-Advanced的发展路径及未来形态；第 二篇阐述了AI的重大演进进展，分析了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等典 型AI技术，剖析了当下热门大模型技术；第三篇从5G和AI的技术融合与行业发展的角度分析了其对行业数字化、智能化发展的推动作用，展示了重点行业实践情况，如政务、气象、教育、医疗等。
    本书可供泛政府行业、移动通信行业从业人员和高等院校相关专业的师生等参考。

第一篇 5G规模化发展
第1章  5G推动全球数字化变革新发展  003
1.1  通信技术推动人类社会持续进步  003
1.2  全球迎来数字化转型新浪潮  005
1.3  数字化转型机遇  006
1.4  5G激活产业变革新潜能  008
第2章  全球5G发展现状  010
2.1  中国  012
2.1.1  中国5G商用情况  012
2.1.2  中国5G推动政策  014
2.1.3  中国5G应用发展情况  015
2.2  韩国  016
2.2.1  韩国5G商用情况  016
2.2.2  韩国5G推动政策  017
2.2.3  韩国5G应用发展情况  019
2.3  美国  020
2.3.1  美国5G商用情况  020
2.3.2  美国5G推动政策  021
2.3.3  美国5G应用发展情况  022
2.4  日本  024
2.4.1  日本5G商用情况  024
2.4.2  日本5G推动政策  024
2.4.3  日本5G应用发展情况  025
  2.5 德国  026
2.5.1  德国5G商用情况  026
2.5.2  德国5G推动政策  026
2.5.3  德国5G应用发展情况  028
第3章  5G规模化发展路径及未来形态  029
3.1  5G规模复制主要挑战  029
3.1.1  5G网络建设面临多方问题  030
3.1.2  5G技术与行业业务融合不足  030
3.1.3  产业供给能力不足  031
3.1.4  行业融合应用标准缺乏  031
3.1.5  行业融合生态建设亟待加强  032
3.2  5G规模化发展路径  032
3.2.1  规模化发展基础  032
3.2.2  规模化发展路径及关键要素  034
3.2.3  实现5G规模化的意义与价值  038
3.3  5G-A及未来形态  039
3.3.1  5G应用深刻改变未来社会生活  039
3.3.2  5G-A开启通信革新“下半场”  040
参考文献  043
第二篇  人工智能，新发展阶段
第4章  人工智能概述  047
4.1  什么是人工智能  047
4.2  人工智能的历史和发展  048
4.2.1  1.0时代：计算推理驱动（20世纪50年代—70年代）  048
4.2.2  2.0时代：知识驱动（20世纪70年代—90年代初）  049
4.2.3  3.0时代：数据驱动（20世纪90年代—21世纪初）  049
4.2.4  4.0时代：算力驱动（2020年至今）  050
4.3  人工智能的应用领域  050
4.4  AI成为国家战略  052
4.4.1  美国：多措并举巩固全球领先地位  052
4.4.2  中国：多元战略促进产业健康发展  053
4.4.3  日本：以人工智能构建“社会5.0”  054
4.4.4  韩国：战略推动“AI强国”发展建设  054
4.4.5  德国：依托“工业4.0”打造德国品牌  055
4.4.6  英国：加大创新投入，推进成果转化  056
参考文献  056
第5章  人工智能典型技术  058
5.1  机器学习  058
5.1.1  监督学习  060
5.1.2  无监督学习  061
5.1.3  强化学习  062
5.1.4  深度学习  064
5.1.5  多任务学习  065
5.2  自然语言处理  066
5.2.1  语言模型  068
5.2.2  词向量  069
5.2.3  机器翻译  070
5.2.4  文本分类  071
5.3  计算机视觉  072
5.3.1  图像处理  073
5.3.2  物体检测  074
5.3.3  图片识别  074
5.3.4  视频分析  074
5.4  多模态技术  075
5.4.1  特征表示  076
5.4.2  模态融合  076
参考文献  077
第6章  人工智能重大演进进展  078
6.1  AI产业体系横向拓展  078
6.1.1  AI产业体系概述  078
6.1.2  AI产业发展趋势  079
6.2  AI芯片迭代构筑底层技术优势  081
6.2.1  英伟达  085
6.2.2  AMD  087
6.2.3  英特尔  089
6.2.4  华为海思  089
6.2.5  寒武纪  090
6.3  AI云平台助力创新业务落地  091
6.3.1  微软  093
6.3.2  亚马逊  093
6.3.3  华为云  094
6.3.4  阿里云  095
6.3.5  百度智能云  096
6.4  AI框架成为工程实践能力核心  096
6.4.1  AI框架：加速AI应用产业规模增长及工程化落地  097
6.4.2  训练平台：弹性分布式训练驱动AI工程化进程  099
6.4.3  MLOps：打通AI工程化“最后一公里”  101
6.5  算力突破支撑AI跨越式发展  104
6.5.1  AI计算从粗犷使用向精细化协同演进  104
6.5.2  云边端一体化推动算力泛在化发展  105
6.5.3  智能算力支撑数字孪生元宇宙构建  106
6.5.4  多技术协同升级加速优选计算发展  107
6.6  算法更新推动AI能力持续演进  110
6.6.1  以AutoML为代表的新算法让AI开发更简单  110
6.6.2  以模型为中心的开源社区加速构建  111
6.7  多元化数据服务为AI“增值”  111
6.8  创新主体活跃掀起AI应用热潮  113
6.8.1  Adept AI：通用人工智能（AGI）工具  114
6.8.2  Cohere：B端定制式AI服务者  115
6.8.3  Jasper：集成式AI营销工具  117
6.8.4  滴滴自动驾驶：AI+自动驾驶  118
6.8.5  达闼机器人：拥有“云端大脑”的人形机器人  119
参考文献  120
第7章  大模型时代降临  122
7.1  大模型发展历程及特点  122
7.1.1  大模型技术快速迭代，参数规模三段式激增  122
7.1.2  “大+小”模型协同进化，推动端侧化发展  125
7.1.3  大模型与人工智能相互促进，相辅相成  126
7.1.4  大模型迭代周期缩短，总体呈现多种发展趋势  128
7.2  大模型的典型应用领域  129
7.2.1  NLP大模型  130
7.2.2  CV大模型  135
7.2.3  多模态大模型  139
7.3  大模型的基础是算力  144
7.3.1  通用算力——满足大多数普通用户需求  145
7.3.2  AI算力——适合逻辑简单、计算密集型的并发任务  145
7.3.3  HPC——特殊场景化需求的高性能计算集群  146
7.4  大模型将赋能生成式AI  147
7.4.1  大模型改变内容生产  148
7.4.2  生成式AI孕育新业态  149
7.5  百模千态  151
7.5.1  OpenAI：ChatGPT大模型  152
7.5.2  Google：Gemini原生多模态大模型  153
7.5.3  Meta: LLaMA开源预训练大模型  154
7.5.4  华为：盘古大模型  155
7.5.5  百度：文心一言大模型  156
参考文献  157
第8章  AI toB迈入规模探索阶段  158
8.1  AI与行业结合，呈现百花齐放趋势  158
8.2  大模型成为智能变革的“元能力引擎”  158
8.3  通用人工智能的未来展望  160
参考文献  161
第9章  AI toB落地面临的挑战  162
9.1  大模型工程化落地面临多方面挑战  162
9.2  各行业智能化发展不均衡  162
9.3  AI深入赋能引发风险隐患  163
9.4  AI生态体系仍不完善  164
参考文献  164
第三篇  5G+AI，加速行业智能化
第10章  行业从数字化走向智能化  167
10.1  数字化转型的内涵  167
10.2  从数字化走向智能化  168
10.3  典型数智化历程  169
10.3.1  美国：依托创新技术领先，巩固数字经济全球竞争力  169
10.3.2  欧盟：率先探索数字治理规则，打造统一的数字市场  170
10.3.3  英国：以数字政府建设为引领，推动全行业数字化转型  171
10.3.4  日本：以“官产学”和“互联工业”为抓手，建设超智能社会  172
10.3.5  韩国：重视标准体系建立，发布新增长4.0路线图  173
10.3.6  中国：立足产业和市场优势，有效市场和有为政府相互促进  174
参考文献  175
第11章  5G与AI协同发展，加速行业智能化升级  176
11.1  5G与AI的关系  176
11.2  5G对AI的需求  176
11.3  AI对5G的需求  177
11.4  5G与AI的融合  177
参考文献  178
第12章  5G+AI融合，赋能行业智能化  179
12.1  5G本体技术优化：增强网络内生能力  179
12.1.1  5G专网：定制网络  180
12.1.2  5G网络切片：灵活组网  181
12.2  5G+AICDE：构建融合服务能力  181
12.2.1  5G+AI：全面感知  182
12.2.2  5G+物联网：全域互联  183
12.2.3  5G+云计算：云网融合  184
12.2.4  5G+大数据：智能决策  184
12.2.5  5G+MEC：边云协同  185
参考文献  185
第13章  重点行业实践  186
13.1  政务  186
13.1.1  行业数智化发展概况  186
13.1.2  行业数智化发展趋势  187
13.1.3  行业数智化整体需求  188
13.1.4  5G+AI技术融合分析  189
13.1.5  政务数智化典型方案  191
13.1.6  规模化复制与推广路径  192
13.2  应急  193
13.2.1  行业数智化发展概况  193
13.2.2  行业数智化发展趋势  195
13.2.3  行业数智化整体需求  195
13.2.4  5G+AI技术融合分析  196
13.2.5  应急数智化典型方案  198
13.2.6  规模化复制与推广路径  199
13.3  气象  200
13.3.1  行业数智化发展概况  200
13.3.2  行业数智化发展趋势  201
13.3.3  行业数智化整体需求  202
13.3.4  5G+AI技术融合分析  203
13.3.5  气象数智化典型方案  204
13.3.6  规模化复制与推广路径  206
13.4  农业  207
13.4.1  行业数智化发展概况  207
13.4.2  行业数智化发展趋势  208
13.4.3  行业数智化整体需求  208
13.4.4  5G+AI技术融合分析  209
13.4.5  农业数智化典型方案  211
13.4.6  规模化复制与推广路径  213
13.5  文旅  213
13.5.1  行业数智化发展概况  213
13.5.2  行业数智化发展趋势  215
13.5.3  行业数智化整体需求  216
13.5.4  5G+AI技术融合分析  216
13.5.5  文旅数智化典型方案  218
13.5.6  规模化复制与推广路径  220
13.6  教育  221
13.6.1  行业数智化发展概况  221
13.6.2  行业数智化发展趋势  222
13.6.3  行业数智化整体需求  222
13.6.4  5G+AI技术融合分析  223
13.6.5  教育数智化典型方案  225
13.6.6  规模化复制与推广路径  227
13.7  医疗  228
13.7.1  行业数智化发展概况  228
13.7.2  行业数智化发展趋势  230
13.7.3  行业数智化整体需求  230
13.7.4  5G+AI技术融合分析  231
13.7.5  医疗数智化典型方案  234
13.7.6  规模化复制与推广路径  235
13.8  制造  236
13.8.1  行业数智化发展概况  236
13.8.2  行业数智化发展趋势  237
13.8.3  行业数智化整体需求  238
13.8.4  5G+AI技术融合分析  239
13.8.5  制造数智化典型方案  241
13.8.6  规模化复制与推广路径  243
13.9  港口  244
13.9.1  行业数智化发展概况  244
13.9.2  行业数智化发展趋势  246
13.9.3  行业数智化整体需求  246
13.9.4  5G+AI技术融合分析  247
13.9.5  港口数智化典型方案  249
13.9.6  规模化复制与推广路径  251
13.10  电力  251
13.10.1  行业数智化发展概况  251
13.10.2  行业数智化发展趋势  252
13.10.3  行业数智化整体需求  253
13.10.4  5G+AI技术融合分析  254
13.10.5  电力数智化典型方案  258
13.10.6  规模化复制与推广路径  260
参考文献  261
第14章  趋势及展望  262
14.1  5G-A下的网络即服务  262
14.2  从云网融合到算网融合的升级  264
14.3  数据要素价值创作成为新蓝海  266
14.4  数字创新应用向多领域纵深发展  268
14.5  AI大模型驱动新兴业态涌现  269
参考文献  270