古人以电光石火形容事物瞬息即逝，而光速，是人类一直渴望突破的速度。随着千兆光网的落地，光速之于人类不再遥不可及。
　　通信基础设施的升级完善，加上通信传输协议的更新换代，在看不见的网络“毛细血管”里，数据传输正变得越来越快，2G、3G、4G到5G，20M、50M、100M到千兆，人们的出行、购物、医疗，甚至新娱乐方式，都因此而发生翻天覆地的变化。
　　如今，上海迈入千兆之城行列，与这座城市同呼吸、共命运的各个行业，正基于这一改变，共同迎接新技术变革下的机遇和挑战。
　　下个赛道上，起跑令一触即发。上接第3版
智慧城市：高效的“城市之眼”
　　人工智能应用的爆发，将推动每个人的日常生活发生变化，其中运用最为成熟的是“刷脸”技术，从刷脸支付、刷脸进入会场，到刷脸过海关，“脸”正在取代依靠证件进行身份认证的传统方式，提高社会运作的效率，而在这背后同样离不开高速网络基础。
　　为全国大量刷脸验证服务提供技术支撑的旷视科技是一家从北京发展至上海的AI创业企业。在他们看来，高精度、高效率人脸图像的实时传输是人脸识别未来发展的重要方向。旷视科技副总裁谢忆楠认为，在公共场合中进行大规模、大范围的人脸识别，机器人完成得一定比人好——人类只能依靠感觉来做判断，而机器则能够通过传感器和算法，将感觉精准地量化，“过程也比人快2-3倍，甚至更多。”
　　目前，旷视科技自主研发的人脸识别技术、图像识别技术已经应用于国家公安部、国家税务总局等公共管理部门，未来人脸识别将成为城市智能管控的“眼睛”。
　　如何提高“眼睛”的灵敏度？自主研发、行业融合是谢忆楠脑规划图谱中的两个重要因素，这与上海的城市未来发展属性恰好吻合——上海既有以交通大学为代表的AI专业学术，也有不可撼动的商业地位，“AI会与制造、金融等传统行业进行深度融合，所以人工智能的研究应当基于市场，学术和市场应当各自占据未来科研方向的半边天。”
　　像谢忆楠这样的创业者很清楚，想要推动AI技术走向更深度的行业融合，离不开稳定高效的网络带宽基础。从3G到4G，网速的提升让人们网上消费的主要内容，从文字、图片变为如今的视频，同时也变革了一系列商业行为。到千兆时代，所有领域都会受到全新影响，“在利用AI构建城市大脑的过程中，带宽是一个相当重要的传输通道，通信基础设施的性能提升，或将颠覆整个AI行业的玩法。城市智能的管控将影响每个行业，循环推进社会各个领域的进步。”“就像电影《西部世界》中的实时3D地图，未来基于3D数据构建的增强现实，会出现在人们的生活当中。”谢忆楠展望，千兆光网一旦普及，会帮助人类生活在未来全景现实世界中，通过机器实现对监测数据的实时反馈。
智慧农业：“无人管理”的超级养殖场
　　上海睿畜电子科技有限公司是一家从新加坡“迁”回上海的人工智能创业企业，毕业于新加坡南洋理工学院的四位创始人，曾在新加坡创立了人工智能+养殖业的构想，但在应用落地过程中遇到不少阻碍，远距离测试导致研发速度进展缓慢。在一次回国创业大赛中，他们发现国内对人工智能的发展重视程度之高，基础设施之完善，更利于他们发展。3年前，他们在上海创立了睿畜电子科技有限公司，如今已成为嘉定区科委重点孵化项目之一。除了看中上海对人工智能创业企业的扶持政策外，他们还看重上海独具的人才效应、以千兆带宽为代表的基础网络建设对技术发展的推动。
　　睿畜电子科技正在利用物联网、机器视觉、人工智能算法来解决生猪养殖，提升对生猪猪瘟猪疫、发情分娩繁殖的管控效率。回国三年多时间来，他们已实时监测了近万头生猪的十多项生理指标，对生猪疫情、母猪发情期的预测准确率达90%以上，有效降低牧场60%的人工投入。
　　耳标是用来定位和监测母猪体温的智能终端，在基础网络得到保证的情况下，可做到24小时实时上传生猪的生理监测数据，通过人工智能算法预测母猪的发情期。以一家拥有5000头母猪的牧场为例，传统牧场内负责“查情”的员工需30名，如今通过AI技术可减少到10人，“查情”的工作可以交给人工智能来解决，工人只需要通过手机、电脑提示，定位发情母猪完成受精配种。
　　数据显示，国内每年消费生猪达7亿头，但随着养殖场规模不断扩大，人力成本也在不断上升。除了养殖人员外，猪瘟的预防与治疗也耗费大量人力物力。目前，养殖场内有生猪发生疫情，兽医必须到现场，通过采集各项数据指标判断疫情及采取治疗和防控手段。
　　此前受带宽网速的限制，从养殖场收集到的原始数据无法完整上传到云端，这会影响远程疫情的准确判断，“现在我们只能远程预判生猪在发烧，但还无法检查具体病灶。”随着千兆带宽的上线，大数据的传输效率将得到提升。“只要带宽能支持大数据的实时上传，从养殖场到实验室就能共享更多原始数据，提取信息维度也更丰富，对人工智能的算法学习提供更多有价值信息。”睿畜电子科技的技术研发人员告诉记者，带宽提速还能提速计算机视觉技术的运算效率，真正做到对每一头猪实时动态监测和实时处理，有望加速“无人远程超级养殖场”的落地。
　　如今，上海已经聚集了一批像睿畜电子科技这样对高速稳定基础网络建设有迫切需求的科创企业，分布在工业、制造业、服务业等不同领域，依托不断提升的高效网络传输，不断解决大容量数据传输难、机器远程操控响应慢以及远程监测效率低等等新问题。
智慧存储：边缘计算与中心化的无缝相连
　　这家员工数量在7.3万，年收入额190亿美元，致力于数据存储技术的西部数据公司，两个月前举家将公司总部从美国硅谷搬到中国上海。
　　此举或许不仅仅是因为热爱旅行的Steven Craig对这座国际大都市的青睐，作为西部数据公司高级副总裁兼中国区总经理，中国科技环境下日益增长的数据市场正在提升其战略地位，而上海这个拥有科创之城战略定位的“千兆第一城”，将在未来第一时间惠及这片土地上的互联网、物联网以及智能设备企业。
　　1956年，西部数据推出世界上第一个硬盘，它的尺寸和如今的冰箱差不多大，而存储量只有5M；2007年，西部数据推出第一张手机存储卡，内存约4G，引起全球轰动；2017年，这家公司推出的手机卡最大已是400G。短短十年，同样规格尺寸的手机卡，存储额增加了100倍。
　　硬件存储容量提升的周期在缩短，而世界范围内需要被存储的信息正在指数级递增。
　　世界数据正在蓬勃发展，增长的速度每两年翻一番，而全世界90%的数据几乎都在近几年中产生，预计到2020年，全球的数据量将达到44ZB(ZB：十万亿亿字节)。
　　西部数据中国区总经理朱海翔告诉《IT时报》记者，随着人工智能的发展普及和5G的到来，大量数据的智能计算和存储被延展到数据产生的地方，以便更好解决数据的实时决策、降低时延，而非简单把所有数据全部都传输到一个超级智能的计算中心。例如车辆普遍安装的行车记录仪当中，最有挖掘价值的往往只有事故前后的几分钟，大多数每天记录下来行车视频数据，既没有效用，又对用于上传的带宽和云存储空间造成浪费。这样做一定程度上能实现与高带宽网络相辅相成，将带宽留给更多基于云存储、计算的领域，服务于城市的基础设施升级建设。
　　目前全球大约有2/3在AI领域的投资发生在中国，而基于AI的专利和研究报告的数量，中国已经领先美国和日本。西部数据希望创造一个数据环境，不仅仅提供产品和服务，更能与中国的合作伙伴进行深度合作，利用数据技术发掘更多价值。而与西部数据类似的更多商用领域存储以及微软、IBM等基础网络服务公司，也正趁着千兆网络的东风，将在各自领域悉数进击。
智慧出行：千兆能级下的“共享汽车”
　　上海，作为首批电动汽车国际示范城市，拥有全国首个EVZONE电动汽车国际示范区。如今在这里，正在进行一场互联网共享汽车变革的新实验，而这需要更高效网络的支撑。
　　奔跑在大街小巷的共享汽车背后是无数数据在奔跑——车辆的启动、路上运行速度、方向，甚至车辆故障停顿时长……数据传输的快慢、通信网络的覆盖率，都将决定智能车联网的计算和实时传输效率。
　　如何确保每一辆汽车的数据能实时采集？车辆与车辆、车辆与数据中心的信息数据如何才能实时共享？这些问题是EVCARD正在努力实现的变革方向。
　　作为全国最大的共享汽车企业，EVCARD目前在全国拥有10000个租赁网点，投放新能源汽车超过26000辆。这家“老牌”共享汽车企业对5G、千兆的高速网络时代的期待更甚于同行。“尽管当前4G网络得到普及，但2G信号很长时间内还会一直存在。尤其在偏远地区，2G信号覆盖范围更高。”EVCARD副总经理徐江告诉《IT时报》记者，受到传输带宽的限制，他们在北上广深、成都、重庆这样的大城市和二三线城市内所提供的服务并不相同。在4G信号覆盖良好的地区，EVCARD探索新商业模式和课题，比如在“最后一公里”如何通过信息远程遥控，让汽车自主完成寻找车位、停泊甚至充电的动作；又或者利用用户还车过程中停留的十几秒时间，进行实时的大数据分析，包括用户消费习惯、周围环境等，以便于精准投放附近商户广告信息至车载终端。但即便是在上海，受高架桥、密集楼群和多层地下停车位的影响，4G网络覆盖率和信号传达率也将大打折扣，很难承载EVCARD对商业模式的丰富想象力。
　　千兆网络带来的变革，将颠覆传统困局。
　　随着数据实时远程传输效率的提升，行驶在路上的车辆将变得更“智能”——前置摄像头能够帮用户判断是否发生车道偏移；温度传感器实时监测车辆的电池包是否温度过高；而通过采集用户踩下刹车的力度、开合度，后台可以计算出这辆车的加速度，从而确认刹车系统是否存在问题，后台就能做到实时提醒用户或者限制车速。“这些场景靠车辆端微薄的计算能力是不可能达到的。”徐江坦言，“依靠高通信带宽和稳定的通信网络，车辆能将数据实时传递给后方，依靠云端庞大的计算能力，通过复杂运算来判断车辆的运行情况。”也就是说，在千兆时代，面对复杂多样的用户驾驶习惯、路况、交通环境，车联网的后台将能做到实时监测，帮助用户降低事故发生率以及提升事后的处理效率。