在走向5G商用的路上，毫米波是不可回避的一道難關。5G手機必須適應多頻段的要求，對毫米波和6GHz以下頻段也提出了挑戰(zhàn)。為此，高通也花了很大的工程資源去做射頻和天線模組，高通在推動5G手機商用落地過程中，克服了毫米波在手機中應用的巨大技術難題：推出移動毫米波解決方案，將毫米波帶到支持60GHz Wi-Fi的智能手機尺寸的產品中；發(fā)布了先進的5G毫米波原型產品，來應對功率問題、推動商用部署；推出驍龍X50調制解調器系列（支持毫米波和6GHz以下頻段）；推出了匹配智能手機封裝尺寸以及性能需求的毫米波天線模組并推出了5G新空口的手機參考設計方案，助力手機廠商早日推出5G手機，幫助運營商優(yōu)化網(wǎng)絡。

一般來講，大部分AI算法都需要在云端訓練，在終端推理和執(zhí)行。不過高通認為這不是AI人工智能的唯一模式，云端大數(shù)據(jù)計算只是第一步，高通更看重終端側的AI運算，也就是人工智能的預處理計算。終端側AI有很多優(yōu)勢，免備案主機，能解決很多問題，例如隱私泄露、斷線以及時延問題，一旦有了5G所提供的穩(wěn)健的URLLC和eMMB服務，用例自然就會出現(xiàn)。

“我們認為整個人工智能要達到規(guī)模化，那就需要人工智能的預算（預處理計算）。我們定義預算就是分布式在云端，在無線網(wǎng)絡的邊緣，在手機端。”李維興進一步講到：“不管是傳感器的角度還是從資料存儲的角度，AI計算會從云端慢慢轉移到終端側，因此從云端到每個終端側，那就需要網(wǎng)絡管道，5G將會發(fā)揮基礎作用。5G與AI的合作，便可以把各種跨行業(yè)的場景使用方式激發(fā)出來。”