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要想实现真正的数字智能，就不能脱离以下几个要素：
第一，要有一个功能强大的数据采集设备，包括超高分辨率的照相机、超精密的感应器等。资料收集装置是资料来源。不提供任何资料，总是免谈。
第二，对高性能、无处不在的通信网络的需求。
由终端和网络侧设备组成的完整网络。这一方面决定网络性能的终端是模块。
近几年来，随着时代的发展，无线通信技术与有线通信技术的差距已大大缩小。另外，无线技术本身有灵活的部署、无线覆盖，因此，正在工业制造、物流运输、教育医疗、城市治理中广泛应用。
无线电模块的性能也在飞速发展，功耗不断降低，集成度不断提高，通常一个模块能够支持多个芯片和功能。举例来说，移远通信Rx500x系列模块，提供GNSS定位、eSIM等功能，同时支持2/3/4/5G。
5G是当今最先进的通讯技术。该系统具有大带宽、低延迟、海量连接等特点，非常适合工业生产。刚才我们在案例中提到的高速图像识别，高清图像的传输，需要5G这种高速网络。
并且要快速实现照相、分析、加工闭环，要求网络具有极低的延迟，这也是5G的优点。5G空口的端时延可控制在几毫秒以内，而且抖动小，可靠性高，完全符合工业现场的要求。
在3GPPR16标准制定后，5G工业模块正不断涌现，赋予5G产业场景的5G服务。
第三，是强大的计算平台。
通过模块和网络，数据可以畅通无阻地流入云中。在云环境下，结合大数据分析，对海量IoT数据进行处理，通过建立适当的算法模型，可以实现生产流程的智能化，以高效的AI代替人工，提高效率，降低成本。
值得注意的是，AI算力的使用，既可在云计算中心或边缘计算节点完成，也可在具备AIoT能力的通信模块上直接进行。
数智时代的通讯模块，不但通讯能力强，运算能力也不断提高，能承担越来越多的端计算任务，包括运行人工智能算法。
比如，一种移动通信的智能模块SG500Q、SA800U、SC66、SC665S这样的产品，就具有基本的AI算力，集成高算力CPU、高性能GPU及NPU，可以完成很多运算任务。
端计算、边缘计算、云计算相结合，使算力无所不在，有效地降低了网络传输数据的负荷，并降低了数据处理时延。
