5G 技术带来了海量的数据，但问题在于，这些数据究竟能做什么？如果无法转化为实际应用场景，这些数据就毫无意义。
随着 5G 时代的到来，经济和科学的数字化正在逐步启动，而大数据的收集也将成为这一时期的重要组成部分。然而，5G 本身并不能直接形成应用场景。关键在于如何将这些数据转化为对民生和企业有实际价值的产业链，这将是接下来面临的重要挑战。
陈世卿院士指出，要实现从端到边缘的应用场景，必须将脑科学、人工智能与边缘超算结合起来，以建立一个完整的产业链。
在2020年新基建助力产业互联网发展的主题论坛上，陈世卿院士通过通俗易懂的例子，展望了人工智能在各个领域的应用现状以及脑机融合的未来。
人工智能是未来的新基建，但其真正的潜力在于人类的大脑，我们需要学习如何利用大脑的计算方式。
人类的大脑具备强大的创新能力。我们知道，眼睛有其局限性，不能远距离观察或看清微小事物，因此发明了望远镜和显微镜；我们跑不赢马和狗，于是发明了自行车、汽车和飞机。人类通过想象力扩展了身体的功能，而这一切正是大脑创新能力的体现。陈世卿院士指出，尽管我们已有诸多发明，但最后一个待攻克的目标就是我们自己的大脑。
除了大脑和小脑，每个人都有一个延伸出来的“第三脑”。近年来，专注于这一研究的陈世卿院士解释道，我们每天都在使用的手机实际上就是我们的第三脑，它几乎储存了所有与我们相关的数据，包括音乐、照片和思维。与其他普适性的人工智能不同，第三脑是专属于每个人的个性化人工智能。
陈世卿院士强调，未来的研究需要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高速运算，创造出属于每个人的人工智能，推动未来的应用场景。这些应用将发生在我们居住的地方、社区、街道或产业园附近。在他看来，脑科学与人工智能技术的结合拥有广阔的应用前景，而这需要依赖5G带来的大量数据。
所有的大数据都服务于人，都是个人或团体的。
全球的石油公司无一例外地投资于超级计算机，因为它们需要模拟地层的爆炸和声波，以找出可能存在石油的地点。每天乘坐的飞机和汽车之所以安全，正是因为在制造过程中，超级计算机已经模拟了可能出现的各种情况，以便提前应对。
陈世卿院士通过多种例子阐释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、集中式的，消耗巨大能量，只有国家实验室才能承担。然而，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”。
人工智能的应用场景层出不穷，包括智能医疗、智能教育、智能农业、智能交通、智能能源，以及智能文化创意和智能金融等。
以智能医疗为例，陈世卿院士的愿景是构建全国性的健康网络和健康卡。当病毒来袭时，只需通过一张网和一个健康号码即可应对。他指出，研究的希望在于如何“未卜先知”，提前诊断疾病。为此，必须在各种场景中收集人们的数据并进行分析，这就是边缘超算所要实现的目标。陈世卿院士以心脏病的例子对此进行了详细说明。
假如某天，一个心脏病患者突然倒在马路上，而心脏病发作有多种类型，如果不能在20分钟内确定病情，救护车到达后将无法判断应该将患者送往哪个医院，因为并非所有医院都有心脏专科。因此，利用人工智能快速运用边缘超算，分析患者的个人状况、倒下的位置和附近的社区信息，在20分钟内识别患者的具体心脏病类型并决定送往合适的医院，这样的应用场景至关重要。
人工智能的发展需要大量的人才，我们需要500万人。
5G时代是人工智能加速发展的重要机遇，研发前沿的应用场景和加快人才培养是当前亟待解决的任务。然而，目前中国在人工智能领域的人才短缺问题仍然严重。陈世卿院士认为，国内至少需要500万名人工智能开发人才，而目前不足5万人。他希望能在中国创办100所人工智能大学，以培养更多的中高端人才。针对人才的高效培养，陈世卿院士认为，结合脑机技术的方法将能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。陈世卿院士解释道，例如家中的微书房，通过AR技术形成3D图像，将大大提升学习效率，甚至可以监测空气中的氧气和二氧化碳浓度、座椅环境等，通过图像来提升学习效果。
同时，陈世卿院士分享了另一个智能教育的愿景：从脑科学中寻找规律，以判断一个人在出生到幼儿园阶段的学习适应性，是否适合科学、技术、工程、艺术或医学的学习。因为人的学习能力和创造力在20岁时达到顶峰，而按照目前的教育进程，博士毕业时已35岁，大脑能力开始下降。
陈世卿院士表示，利用脑科学的方法，通过人工智能赋能，改革未来的教育体系，将实现惊人的效果。他认为，只有加快人才释放到社会的速度，才能真正避免人力资源的浪费，从而迎来中国的第二次人口红利。
现在的研究目的是什么？并非为了盈利，而是使技术红利惠及所有人，解决社会经济问题。科技之道，应该让所有人共享。陈世卿院士指出，所有的人工智能应用场景都与人工智能息息相关，人工智能的核心在于算法，而算法需要强大的算力，这方面未来需要大力发展。
