5G 技术引发了数据量的激增，但这些数据的实际应用价值如何呢？如果无法将其转化为应用场景，这些数据将毫无意义。
随着 5G 时代的来临，经济和科学的数字化进程得以加速，而大数据的收集将成为这一时代的重要组成部分。然而，5G 本身并不能直接创造应用场景。接下来，我们需要思考如何将这些数据转化为切实可用的产业链，以服务民众和企业，实现盈利。
陈世卿院士指出，结合脑科学、人工智能和网格边缘计算，才能实现从数据端到边缘的完整应用场景，建立起一个完善的产业链。
在2020新基建助力产业互联网发展主题论坛上，陈世卿院士通过简单易懂的实例，阐述了人工智能在各个领域的应用现状以及脑机融合的未来展望。
人工智能被视为未来的新基建，但其真正的潜力在于人类的大脑，学习如何模仿大脑的计算方式至关重要。
人类的大脑拥有极强的创新能力。我们知道，人的眼睛有一定的局限性，不能远距离看清事物，因此我们发明了望远镜和显微镜；我们跑不过马和狗，于是创造了自行车、汽车和飞机。人类通过想象力扩展身体的功能，这正是大脑创新能力的体现。陈世卿院士指出，我们已经有了各种各样的发明，而现在唯一尚未被扩展的，正是我们自己的大脑。
除了大脑和小脑，每个人实际上都有一个延伸出来的“第三脑”。近年专注于第三脑研究的陈世卿院士解释说，我们每天使用的手机可以视为“第三脑”，它几乎储存了与我们生活息息相关的所有数据，包括音乐、照片和想法。与其他普适性人工智能不同，第三脑是每个人独有的人工智能。
陈世卿院士强调，未来的研究应将脑科学与人工智能结合，实现脑机融合，利用人脑的创新能力和人工智能的速度，创造出属于每个人的人工智能，推动未来的应用场景。这些应用场景可能会出现在我们的居住地、社区、街道或产业园区。陈世卿院士认为，脑科学与人工智能的结合拥有广阔的应用前景，而这些场景需要依赖 5G 提供的大量数据。
所有的大数据都应为人服务，都是个人或团体的数据。
全球的石油公司都在购置超级计算机，因为只有通过模拟地层的爆炸和声波，才能找到潜在的石油藏量。每天乘坐的飞机和汽车为何如此安全？因为在制造过程中，超级计算机已经模拟了可能出现的各种情况，提前做好了预防。
陈世卿院士通过多种实例展示了超级计算机在各个领域的应用。同时，他也指出，这类超级计算机通常是大型集中的，耗能巨大，只有国家实验室才能负担得起。随着科技进步和通信技术的升级，人工智能推动了新算法的发展，使得每个人都能拥有属于自己的“超级计算机”。所有的大数据都是为了服务人，完整的应用场景将出现在社区或街道附近。
人工智能的应用场景多种多样，涵盖智能医疗、智能教育、智能农业、智能交通、智能能源、甚至智能文创和智能金融等领域。
以智能医疗为例，陈世卿院士的愿景是实现全国统一的健康网络和健康卡，当病毒来临时，只需一张网和一个健康号码即可。如何在早期诊断出疾病，是研究的希望所在。陈世卿院士解释说，在研究过程中就需要数据的支持，在各种场景中收集人们的数据，然后进行分析，这就是边缘超算的目标。以心脏病为例，陈世卿院士进一步说明了这一点。
假如有一天，一个心脏病患者在街上突然倒下，而心脏病发作的类型有很多种。如果在20分钟内无法确定这名患者的具体病症，救护车到达后也无法判断送往哪家医院更合适，因为并非所有医院都有心脏专科。因此，通过人工智能快速运用边缘超算，计算个人状况、倒下的位置和附近社区的相关数据，可以迅速识别该患者属于哪一种心脏病并指导救护车前往合适的医院，这是非常重要的应用。
人工智能的发展需要大量人才，我们需要大约500万名专业人才。
5G 时代为人工智能的快速发展提供了重要机遇，研发前沿的应用场景和加快人才培养是当前亟待解决的问题。然而，目前中国的人工智能人才仍存在巨大的缺口。陈世卿院士认为，目前中国需要的人工智能开发人才至少有500万，而现在的数量不到5万。他希望在中国建立100所人工智能大学，培养中高端人才。对于高效的人才培养，陈世卿院士认为，通过脑机结合的方法，可以实现高效的智能教育。
智能教育的一个方面是物理环境的智能化。陈世卿院士解释说，比如在家庭中的微书房，可以运用AR技术形成3D图像，从而更高效地学习，甚至可以监测空气中的氧气含量和二氧化碳浓度，优化学习环境。
同时，陈世卿院士还分享了另一个智能教育的应用愿景：通过脑科学找到规律，使得从出生到上幼儿园时就能够判断一个人是否适合学习科学、技术、工程、艺术或医学。因为人的大脑在20岁时学习和创造能力达到顶峰，而目前的教育进程往往使得博士毕业生已到35岁，大脑能力开始下降。
陈世卿院士表示，运用脑科学的方法，通过人工智能赋能，改革未来的教育系统，将会实现令人惊叹的效果。他认为，加快人才释放到社会的速度，才能真正实现人才的合理利用，推动中国的第二次人口红利。第一次人口红利已过去，社会正迈向老龄化阶段，通过科技和脑科学的方法释放第二次人口红利，这是完全可行的。
当前研究的目的是什么？并非为了盈利，而是为了让技术红利惠及所有人，解决社会经济问题。科技的发展应与社会共享。陈世卿院士表示，所有的人工智能应用场景都与人工智能息息相关，人工智能需要算法，而算法则依赖于算力，这一领域将来需要大力发展。
