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运营商的新宠:边缘人工智能释放诸多潜力

运营商的新宠:边缘人工智能释放诸多潜力

(记者 叶菁)5G让万物互联成为可能,

海量数据的产生

在给网络带来巨大压力的同时,

也进一步把算力的需求

推到了边缘端。

运营商的新宠:边缘人工智能释放诸多潜力 运营商的新宠:边缘人工智能释放诸多潜力

作为数据传输的“主力”,运营商正在加大对5G的投资,旨在满足消费者和企业服务(比如视频、游戏和工业物联网)的低延迟需求。仅对边缘计算进行投资并不能保证它们满足这些低延迟需求。因此,运营商开始投资边缘人工智能(AI)应用,以便进一步促进延迟低至5毫秒。边缘AI催生着多个垂直行业的蜕变,如消费电子、安防、汽车、工业制造等,成为人类未来畅想的重头戏。可以说,边缘AI对运营商网络的未来至关重要,基于这个原因,运营商应该进行投资,确保自己在边缘拥有强大的应用、数据以及AI开发和管理能力。

当AI遇到边缘,乘法效应凸显

有机构预测,未来五年,全球AI市场规模年均增长率将达到15%。到2030年,AI将助推全球生产总值增长12%左右,近10万亿美元。

运营商的新宠:边缘人工智能释放诸多潜力

与AI一样受宠的边缘计算近几年更是异军突起。IDC预测,到2020年,将有超过500亿个终端与设备联网,而有50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘分析、处理与存储。因此,边缘计算市场规模将超万亿元。

两个“网红”技术相遇会带来怎样的市场前景?对此,有专家指出,AI赋能的边缘计算价值绝非简单的算法叠加,而是乘法效应,将激发巨大的市场。

AI的崛起,对计算能力的需求越来越高,云端也有了更多的数据压力,这就需要边缘计算与云计算在网络、业务、应用和智能方面进行协同。边缘处理的优势在于减少延迟,全网络覆盖,增加了隐私和安全性,并减少了与云端的通信,从而降低了成本。

AI与边缘计算的关系是相辅相成、相得益彰的。边缘计算可以打造一个AI的更智能的互联世界;而AI“加码”后的边缘计算价值以乘法效益扩大,潜在的应用范围也从消费领域延伸到智能安防、智能汽车、智能工厂等场景。

从AI智能应用到安防领域中,边缘侧AI已经使已知或未知的人脸检测、语音生物识别、声音检测、动作感应得以实现,Wi-Fi、蓝牙或蜂窝网络可以自行连接等。

边缘侧AI应用在汽车领域,可以作用于视觉传感器,对驾驶员起到一个监视器作用,帮助驾驶员进行决策,并根据实际情况采取行动,同时通过深度学习不断改善,以不断提升决策的准确性;可作用于前视摄像头系统、夜视环绕视图盲点检测、后/停车检测等,同时对实现定位、V2X通信及车内互联等功能有很大的帮助。

在工业领域,AI和边缘应用有望在智能工厂的发展中发挥越来越重要的作用。在工业4.0模式的推动下,下一代智能工厂将先进的机器人技术机器学习技术应用于软件服务和工业物联网,以提高组织和最大化生产率。

边缘AI成运营商兵家必争之地

边缘计算在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。这也是越来越多AI专用芯片企业和各方巨头争先恐后进入该领域的最大原因。

而值得一提的是,边缘计算产业是由电信运营商、电信设备商、IT厂商、第三方应用开发商、内容提供商、用户等多个利益共同体组成的生态系统。其中,电信运营商在生态链中扮演产业整合者和业务提供商的角色。而AI具备优化运营商网络设计、运营业务,提升运维和服务质量的能力,能为运营商数字化转型带来价值。

于是,运营商们也将焦点集中在AI+边缘计算领域,希望在实现自内而外的彻底转型的同时,赋能各个行业领域,打开业绩增长的新出口。

AI+边缘计算领域中,运营商扮演的角色不可或缺,且角色加重。无论在硬件方案还是软件方案等方面,运营商都做了深入的准备。

如,中国移动已经将AI应用在网络、市场、服务、安全、管理和衍生业务等多个领域。在强化AI能力方面,中国移动先后推出九天和OneNET AI两大“杀手锏”;2019年3月,中国移动首次成功测试AI边缘云,成为业界最佳示范。

中国电信方面,则是提出5G MEC融合架构,基于通用硬件平台,支持MEC功能、业务应用快速部署。同时支持用户面业务下沉、业务应用本地部署,实现用户面及业务的分布式、近距离、按需部署。还支持网络信息感知与开放。

中国联通在去年揭牌“5G+边缘云业务运营中心”,并举行“首批商用合作伙伴签约仪式”,与行业分享中国联通如何通过MEC边缘云“1个业务运营中心、10个孵化基地、100个行业应用、1000个边缘节点”赋能5G千行百业。

三大因素促使边缘AI成运营商“新宠”

为何运营商热衷于投资边缘AI?这其中有三大原因。

首先,边缘AI支持运营商满足新服务的低延迟需求。运营商投资边缘AI的主要动力在于使网络实现提供新服务所需的低延迟。5G可以提高速度、将延迟降低至5毫秒,使运营商能够提供投资或计划投资的新服务,包括移动游戏、AR/VR、物联网(IoT)和自动驾驶。为实现这些服务,运营商正在将5G与分布式计算和存储能力结合起来。通过增强的延迟能力,运营商可以改善客户体验。

其次,边缘AI将增强网络性能。企业市场是运营商进行边缘投资的关键,其中工业物联网和自动化工厂被认为是最有利可图的用例。考虑到边缘通信量的增长,以及满足低延迟要求的需要,运营商需要对网络资源进行管理和优化,从而提高效率。因此,运营商需要AI应用来增强边缘网络资源的性能,从而确保客户获得高性能和安全的边缘服务。

最后,边缘AI可以有效降低运营成本。运营商的运营成本约占总收入的60%;因此,它们希望降低成本,而边缘AI恰好提供了这种机会。以视频流量为例,如果视频流量传输到核心网进行处理会产生较高的带宽成本。借助边缘AI,运营商可以在临近客户的位置处理部分数据,只将分析结果发送到核心网,从而降低回程成本。

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