Pastaraisiais metais pasiekus vaizdų ir rodymo technologijų pažangą, 8K vaizdo įrašas nėra nauja koncepcija. Tačiau tuo metu ribojama išmaniųjų telefonų atminties ir tinklo sąlygų, 8K vaizdo įraše nebuvo tinkamo dirvožemio didelio masto pritaikymui, o 4K vaizdo įrašas vis dar buvo pagrindinis. Todėl „Qualcomm“ per daug neaktyvėjo 8K, tai akivaizdžiai pažengusi funkcija.
Šiuo metu mūsų šalies 5 g tinklo diegimas, tiek iš bazinės stoties numerio, tiek grynųjų vartotojų, yra antra pasaulyje, remiantis visu 5 g tinklo perdavimo pranašumu, 8 k vaizdo įrašas - geras, transliuojamas tiesioginis, darbas ir net žiniasklaidos pramonėje šiuo metu, „5 g + 8 k“ yra „standartinis„ aukso derinys “. Pagal šią bendrą tendenciją „Qualcomm“ moderniausia technologija 5G ir 8K vaizdo įraše padės mums pasiekti gilų socialinio gyvenimo pokyčius.
Skaitmeninė ekonomika vis labiau tampa svarbiu ekonomikos augimo varikliu. 5G technologija, kaip pagrindinė skaitmeninės ekonomikos plėtros palaikymas, spartina visos visuomenės skaitmeninę transformaciją. Kinija sukūrė didžiausią ir technologiškai pažangų 5G tinklą pasaulyje, veikiančią 1,854 mln. 5G plėtra pasikeitė nuo didelio masto tinklo konstrukcijos prie pagreitintos programų skatinimo. 5G programa pasiekė proveržį nuo „{0 iki 1“ ir pradeda šuolį iš „1 į N“.
5G taikymas spartėja pramonei, švietimui, medicininei priežiūrai, transportavimui ir kitoms sritims, kuriose yra daugiau nei 20, 000 tipiniai taikymo atvejai ir didelio masto taikymas kasyklose, uostuose ir kitose srityse. Paspartinus 5G komercinį procesą, 5G dar labiau įgalins visas gyvenimo sritis, sudarys įvairių pramonės šakų integruotą 5G ekologiją, dar labiau pakeis gamybos būdą, pagerina žmonių gyvenimą ir sukuria didesnę ekonominę vertę.
PG taip pat daro tiesioginį poveikį 5G tinklų veikimui. Nors telefonai tampa protingesni, išmaniųjų telefonų centre esantys algoritmai nuo 1990 -ųjų nepasikeitė. Dėl to 5G sistemos naudoja daugiau energijos, nei tikėtasi, ir pasiekia mažesnį duomenų perdavimo greitį. Naudojant AI algoritmus su giliojo mokymosi galimybėmis, galima sumažinti energijos suvartojimą ir pagerinti našumą. PG taip pat naudojama spręsti problemas, susijusias su RF dažniais, kuriuos galima rasti ląstelių signalams, siekiant palengvinti pralaidumo perpildymą.
Dėl mažo latentinio laikotarpio 5G tinklai yra idealūs programoms, kurios naudos greitesniu reagavimo laiku, pavyzdžiui, realaus laiko vaizdo įrašai, kuriais reikia veikti AI. AI\/ML naudojimas 5G sistemose taip pat gali paskatinti aktyvius tinklo reakcijas, sukurti dinamines ląstelių grupes ir panaudoti išmoktus duomenis, kad pagerintų latenciją, efektyvumą ir patikimumą.