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運營商的新寵:邊緣人工智能釋放諸多潛力

覽潮網 11月20日訊(記者 葉菁)5G讓萬物互聯成為可能,

海量數據的產生

在給網絡帶來巨大壓力的同時,

也進一步把算力的需求

推到了邊緣端。

作為數據傳輸的“主力”,運營商正在加大對5G的投資,旨在滿足消費者和企業服務(比如視頻、游戲和工業物聯網)的低延遲需求。僅對邊緣計算進行投資并不能保證它們滿足這些低延遲需求。因此,運營商開始投資邊緣人工智能(AI)應用,以便進一步促進延遲低至5毫秒。邊緣AI催生著多個垂直行業的蛻變,如消費電子、安防、汽車、工業制造等,成為人類未來暢想的重頭戲??梢哉f,邊緣AI對運營商網絡的未來至關重要,基于這個原因,運營商應該進行投資,確保自己在邊緣擁有強大的應用、數據以及AI開發和管理能力。

當AI遇到邊緣,乘法效應凸顯

有機構預測,未來五年,全球AI市場規模年均增長率將達到15%。到2030年,AI將助推全球生產總值增長12%左右,近10萬億美元。

與AI一樣受寵的邊緣計算近幾年更是異軍突起。IDC預測,到2020年,將有超過500億個終端與設備聯網,而有50%的物聯網網絡將面臨網絡帶寬的限制,40%的數據需要在網絡邊緣分析、處理與存儲。因此,邊緣計算市場規模將超萬億元。

兩個“網紅”技術相遇會帶來怎樣的市場前景?對此,有專家指出,AI賦能的邊緣計算價值絕非簡單的算法疊加,而是乘法效應,將激發巨大的市場。

AI的崛起,對計算能力的需求越來越高,云端也有了更多的數據壓力,這就需要邊緣計算與云計算在網絡、業務、應用和智能方面進行協同。邊緣處理的優勢在于減少延遲,全網絡覆蓋,增加了隱私和安全性,并減少了與云端的通信,從而降低了成本。

AI與邊緣計算的關系是相輔相成、相得益彰的。邊緣計算可以打造一個AI的更智能的互聯世界;而AI“加碼”后的邊緣計算價值以乘法效益擴大,潛在的應用范圍也從消費領域延伸到智能安防、智能汽車、智能工廠等場景。

從AI智能應用到安防領域中,邊緣側AI已經使已知或未知的人臉檢測、語音生物識別、聲音檢測、動作感應得以實現,Wi-Fi、藍牙或蜂窩網絡可以自行連接等。

邊緣側AI應用在汽車領域,可以作用于視覺傳感器,對駕駛員起到一個監視器作用,幫助駕駛員進行決策,并根據實際情況采取行動,同時通過深度學習不斷改善,以不斷提升決策的準確性;可作用于前視攝像頭系統、夜視環繞視圖盲點檢測、后/停車檢測等,同時對實現定位、V2X通信及車內互聯等功能有很大的幫助。

在工業領域,AI和邊緣應用有望在智能工廠的發展中發揮越來越重要的作用。在工業4.0模式的推動下,下一代智能工廠將先進的機器人技術、機器學習技術應用于軟件服務和工業物聯網,以提高組織和最大化生產率。

邊緣AI成運營商兵家必爭之地

邊緣計算在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺,就近提供邊緣智能服務,滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。這也是越來越多AI專用芯片企業和各方巨頭爭先恐后進入該領域的最大原因。

而值得一提的是,邊緣計算產業是由電信運營商、電信設備商、IT廠商、第三方應用開發商、內容提供商、用戶等多個利益共同體組成的生態系統。其中,電信運營商在生態鏈中扮演產業整合者和業務提供商的角色。而AI具備優化運營商網絡設計、運營業務,提升運維和服務質量的能力,能為運營商數字化轉型帶來價值。

于是,運營商們也將焦點集中在AI+邊緣計算領域,希望在實現自內而外的徹底轉型的同時,賦能各個行業領域,打開業績增長的新出口。

AI+邊緣計算領域中,運營商扮演的角色不可或缺,且角色加重。無論在硬件方案還是軟件方案等方面,運營商都做了深入的準備。

如,中國移動已經將AI應用在網絡、市場、服務、安全、管理和衍生業務等多個領域。在強化AI能力方面,中國移動先后推出九天和OneNET AI兩大“殺手锏”;2019年3月,中國移動首次成功測試AI邊緣云,成為業界最佳示范。

中國電信方面,則是提出5G MEC融合架構,基于通用硬件平臺,支持MEC功能、業務應用快速部署。同時支持用戶面業務下沉、業務應用本地部署,實現用戶面及業務的分布式、近距離、按需部署。還支持網絡信息感知與開放。

中國聯通在去年揭牌“5G+邊緣云業務運營中心”,并舉行“首批商用合作伙伴簽約儀式”,與行業分享中國聯通如何通過MEC邊緣云“1個業務運營中心、10個孵化基地、100個行業應用、1000個邊緣節點”賦能5G千行百業。

三大因素促使邊緣AI成運營商“新寵”

為何運營商熱衷于投資邊緣AI?這其中有三大原因。

首先,邊緣AI支持運營商滿足新服務的低延遲需求。運營商投資邊緣AI的主要動力在于使網絡實現提供新服務所需的低延遲。5G可以提高速度、將延遲降低至5毫秒,使運營商能夠提供投資或計劃投資的新服務,包括移動游戲、AR/VR、物聯網(IoT)和自動駕駛。為實現這些服務,運營商正在將5G與分布式計算和存儲能力結合起來。通過增強的延遲能力,運營商可以改善客戶體驗。

其次,邊緣AI將增強網絡性能。企業市場是運營商進行邊緣投資的關鍵,其中工業物聯網和自動化工廠被認為是最有利可圖的用例??紤]到邊緣通信量的增長,以及滿足低延遲要求的需要,運營商需要對網絡資源進行管理和優化,從而提高效率。因此,運營商需要AI應用來增強邊緣網絡資源的性能,從而確??蛻臬@得高性能和安全的邊緣服務。

最后,邊緣AI可以有效降低運營成本。運營商的運營成本約占總收入的60%;因此,它們希望降低成本,而邊緣AI恰好提供了這種機會。以視頻流量為例,如果視頻流量傳輸到核心網進行處理會產生較高的帶寬成本。借助邊緣AI,運營商可以在臨近客戶的位置處理部分數據,只將分析結果發送到核心網,從而降低回程成本。

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