针对5G网络云化与AI的相辅相成，宋继强也提出需要更好地结合AI与5G，并且利用5G给出的万物互联带来的很多数据引入的机会，自动标注新场景并且获得结果，让AI的算法有能力提取出相应关联并提升自己；个体得到提升后，通过5G网络和云端大脑，能力将快速分发到其他个体。AI与5G结合之后，机器将产生自我演进的机会，对整个社会带来价值，也将催生网络本身自适应能力的要求，这是一个互促式的机会。

清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东也有类似的见解，从2012年到现在，深度神经网络已经有了有很大的进步。人工智能的进步是一个突变和质变的过程，目前人工智能还处于初级阶段，在算法上没有根本性的突破。而真正的智能，是基于语言的推理进行规划和决策。解决此类问题，未来的芯片等底层技术将迎来质变。

他表示，5G带来重大改变——解决连接问题，它从边缘端到云端的连接是突破性的连接手段。通过5G的连接，将决策、规划部分放到云端处理，从边缘端到云端加倍赋能自动驾驶，从而使5G将自动驾驶变成了一个更大的网络、更大的终端。同时，5G在自动驾驶中已经有了应用场景的落地：自动驾驶测试中的远程安全监控，需要5G网络支撑，提供低时延的安全干预。5G解决大连接，形成大网络、大系统，将催生新的商业模式和产业形态。如果自动驾驶得到突破，这个技术将催生更多无人系统。

5G的低时延、高可靠、大连接与AI技术的自主学习相辅相成，5G在网络环境智能化下可以顺利地催生AI接入，从而利用AI特定能力分析在5G网络下云端的数据，而AI从另一方面又可以高效反哺5G网络的智能化发展以至快速落地，“AI×5G”的乘法效应在未来要远远大于“AI+5G”的简单组合。

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