電信運(yùn)營(yíng)商正在加大對(duì)5G的投資，以滿足消費(fèi)者和企業(yè)服務(wù)的低延遲需求。然而，僅對(duì)邊緣計(jì)算進(jìn)行投入并不能保證它們滿足這些需求。因此，運(yùn)營(yíng)商開始投資邊緣人工智能（AI）應(yīng)用，以便把網(wǎng)絡(luò)延遲降至5毫秒。
在網(wǎng)絡(luò)速度、覆蓋范圍和容量方面提高網(wǎng)絡(luò)性能來(lái)保證高質(zhì)量服務(wù)和體驗(yàn)并降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本，AI大有潛力?；谶@個(gè)原因，運(yùn)營(yíng)商應(yīng)該進(jìn)行投資，確保自己在邊緣擁有強(qiáng)大的應(yīng)用、數(shù)據(jù)以及AI開發(fā)和管理能力，邊緣AI對(duì)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展至關(guān)重要。
邊緣AI將支持運(yùn)營(yíng)商提供新服務(wù)
運(yùn)營(yíng)商投資邊緣AI的主要?jiǎng)恿υ谟谀茏尵W(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)新服務(wù)所需的低延遲目標(biāo)。5G可以提高速率并將延遲降低至5毫秒，讓運(yùn)營(yíng)商能夠提供新服務(wù)，包括移動(dòng)游戲、VR/AR、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和自動(dòng)駕駛。為實(shí)現(xiàn)這些服務(wù)，AT&T、Verizon和沃達(dá)豐等運(yùn)營(yíng)商正在將5G與分布式計(jì)算和存儲(chǔ)能力結(jié)合起來(lái)。
通過(guò)增強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)延遲能力，運(yùn)營(yíng)商可以改善客戶體驗(yàn)。在制造領(lǐng)域，一些行業(yè)依賴快速連接來(lái)執(zhí)行的工作，如監(jiān)控裝配線來(lái)確保產(chǎn)品質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)。在消費(fèi)領(lǐng)域，比如向核心網(wǎng)傳輸視頻流量時(shí)由于時(shí)間延遲而經(jīng)常發(fā)生的緩沖問(wèn)題也可以解決，從而改善視頻服務(wù)體驗(yàn)。
此外，邊緣AI還能降低成本。在核心網(wǎng)處理這些服務(wù)會(huì)產(chǎn)生成本，這種成本在5G核心網(wǎng)會(huì)更明顯。以視頻為例，如果流量傳輸?shù)胶诵木W(wǎng)進(jìn)行處理會(huì)產(chǎn)生較高的帶寬成本，借助邊緣AI，運(yùn)營(yíng)商可以在臨近客戶的位置處理部分?jǐn)?shù)據(jù)，只將分析結(jié)果發(fā)送到核心網(wǎng)，從而降低回傳成本。
邊緣AI將增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)性能
研究機(jī)構(gòu)Omdia的調(diào)查顯示，企業(yè)市場(chǎng)是運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行邊緣投資的關(guān)鍵領(lǐng)域，其中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)化工廠被認(rèn)為是最有潛力的行業(yè)。德國(guó)電信和韓國(guó)電信等運(yùn)營(yíng)商一直在進(jìn)行智能工廠方面的試驗(yàn)，利用AI執(zhí)行視頻分析工作，從而為制造業(yè)提供支持。
考慮到邊緣通信量的增長(zhǎng)以及網(wǎng)絡(luò)低延遲的需要，運(yùn)營(yíng)商需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行管理和優(yōu)化，從而提高效率。因此，無(wú)論在邊緣交付何種服務(wù)，運(yùn)營(yíng)商都需要AI應(yīng)用來(lái)增強(qiáng)邊緣網(wǎng)絡(luò)資源的性能，從而降低成本并滿足嚴(yán)格的服務(wù)水平協(xié)議要求，確保客戶獲得高性能和安全的邊緣服務(wù)。這些益處將使運(yùn)營(yíng)商能夠獲得更多收入，能把節(jié)省下來(lái)的資金用于網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步開發(fā)。
對(duì)于在邊緣優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)資源，AI能夠推動(dòng)更快的決策和行動(dòng)。例如，頻譜是一項(xiàng)有限且昂貴的資產(chǎn)，因此必須進(jìn)行優(yōu)化才能保證網(wǎng)絡(luò)性能從而驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量的服務(wù)。邊緣AI快速模式識(shí)別、預(yù)測(cè)和推薦能力使運(yùn)營(yíng)商能夠優(yōu)化流量負(fù)載，確保頻譜得到有效利用。諾基亞和愛(ài)立信等設(shè)備供應(yīng)商將AI算法應(yīng)用到無(wú)線接入網(wǎng)的基帶單元，取得了無(wú)線電性能改善等成果，調(diào)整后的波束成形模式確保傳輸信號(hào)集中在用戶所在位置，為他們提供更好的體驗(yàn)。此外，運(yùn)營(yíng)商還可借助AI進(jìn)行數(shù)據(jù)包分析、智能IP流量控制以及預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)邊緣的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞等操作。
邊緣AI短期和長(zhǎng)期投資動(dòng)力各不同
運(yùn)營(yíng)商投資邊緣AI由對(duì)網(wǎng)絡(luò)更低延遲和邊緣服務(wù)安全性的持續(xù)需求所驅(qū)動(dòng)。然而，從短期和長(zhǎng)期來(lái)看，推動(dòng)這些投資需求的因素各有不同。
從短期來(lái)看，新冠肺炎疫情期間，越來(lái)越多的人選擇在家辦公和學(xué)習(xí)，視頻服務(wù)消費(fèi)增多而導(dǎo)致流量激增成為運(yùn)營(yíng)商投資邊緣AI的主要理由。由于視頻服務(wù)要求高質(zhì)量的體驗(yàn)，運(yùn)營(yíng)商需要邊緣AI工具來(lái)加快處理速度以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。
從長(zhǎng)期來(lái)看，運(yùn)營(yíng)商采用邊緣AI的主要?jiǎng)恿Πɑ?G和物聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)推出速度加快，由于多數(shù)運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)面臨速度限制，有些服務(wù)目前還不可能實(shí)現(xiàn)。
運(yùn)營(yíng)商在5G時(shí)代將部署更多的網(wǎng)絡(luò)邊緣資源，如更大容量和更快速度的小基站。用戶平面功能等5G SA核心網(wǎng)絡(luò)功能將被部署到核心網(wǎng)，使數(shù)據(jù)包處理、流量匯聚和服務(wù)托管能夠在更靠近用戶的網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行，從而在提高帶寬效率的同時(shí)降低網(wǎng)絡(luò)成本。用戶平面功能將具備云原生性質(zhì)，因此需要解決復(fù)雜的實(shí)時(shí)處理問(wèn)題，如應(yīng)用程序檢測(cè)、內(nèi)容過(guò)濾和流量?jī)?yōu)化等，從而實(shí)現(xiàn)用戶流量的高性能數(shù)據(jù)前送。5G SA核心網(wǎng)的關(guān)鍵功能網(wǎng)絡(luò)切片也將啟用，使運(yùn)營(yíng)商能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)端到端分割成多個(gè)虛擬網(wǎng)絡(luò)切片，最終滿足5G服務(wù)的獨(dú)特性需求。
更多物聯(lián)網(wǎng)終端將進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)，需要由網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管理。其中一些終端實(shí)現(xiàn)有效運(yùn)行不需要連接到核心網(wǎng)，因?yàn)橹С制涔δ芩璧臎Q策可以在邊緣執(zhí)行。如果在邊緣執(zhí)行，支持自動(dòng)駕駛等用例的AI算法的延遲將得到保證。
邊緣網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)量的增加可能會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)的性能和安全。解決這些問(wèn)題需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣快速處理數(shù)據(jù)，這促使運(yùn)營(yíng)商利用AI能力挖掘不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量來(lái)提高效率并確保邊緣網(wǎng)絡(luò)的安全。
因此，伴隨運(yùn)營(yíng)商需要基站和其他網(wǎng)絡(luò)邊緣位置來(lái)托管邊緣基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)行AI應(yīng)用，預(yù)計(jì)運(yùn)營(yíng)商在邊緣AI方面的支出會(huì)增加。運(yùn)營(yíng)商還將投資相關(guān)計(jì)算機(jī)硬件、數(shù)據(jù)收集和處理能力，以便支持邊緣AI用例的流量和內(nèi)容分類等功能。在多數(shù)情況下，這些功能將是AI推理工作的負(fù)載。
投資適合自己的邊緣AI能力
AI將在未來(lái)的邊緣計(jì)算中扮演重要角色，因此運(yùn)營(yíng)商需要做出關(guān)鍵決策來(lái)有效地部署這一能力并獲取投資回報(bào)。有些因素非常重要，比如擁有合適的云計(jì)算、數(shù)據(jù)以及AI開發(fā)和管理基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)確保通過(guò)邊緣AI應(yīng)用實(shí)現(xiàn)最佳成果。運(yùn)營(yíng)商還需要確定計(jì)劃提供的服務(wù)，了解這些服務(wù)對(duì)延遲和容量的要求并明確如何界定邊緣和核心網(wǎng)來(lái)支持這些服務(wù)。
像自動(dòng)駕駛這樣的服務(wù)不僅需要廣域蜂窩網(wǎng)來(lái)保障覆蓋性，還需要分布式計(jì)算來(lái)支持移動(dòng)性。因此，運(yùn)營(yíng)商應(yīng)確保在廣域網(wǎng)邊緣計(jì)算部署中可以使用AI能力來(lái)支持此類服務(wù)。
運(yùn)營(yíng)商還必須考慮邊緣網(wǎng)絡(luò)的物理位置、放在那里的計(jì)算資源如CPU、GPU等，在實(shí)現(xiàn)性能最大化的同時(shí)將成本控制在預(yù)算之內(nèi)。就AI應(yīng)用而言，考慮到計(jì)算需求以及訓(xùn)練模型所需的數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)商需要根據(jù)每個(gè)用例來(lái)確定是在邊緣進(jìn)行訓(xùn)練還是集中進(jìn)行訓(xùn)練。
邊緣AI系統(tǒng)生成結(jié)果的質(zhì)量至關(guān)重要，AI算法生成的不準(zhǔn)確結(jié)果將影響邊緣服務(wù)的整體體驗(yàn)。為了確保AI工具生成最優(yōu)結(jié)果，運(yùn)營(yíng)商需重視數(shù)據(jù)收集和管理以及AI模型的生命周期管理。運(yùn)營(yíng)商需要定期對(duì)AI模型進(jìn)行再訓(xùn)練，確保AI模型提供有效的結(jié)果來(lái)支持相關(guān)用例。
此外，運(yùn)營(yíng)商需要與生態(tài)參與者合作開發(fā)邊緣AI應(yīng)用，包括應(yīng)用開發(fā)商、內(nèi)容提供商和公共云提供商。比如，運(yùn)營(yíng)商可以與公共云提供商合作構(gòu)建邊緣云環(huán)境，并借助他們的資源、伙伴關(guān)系和應(yīng)用開發(fā)商關(guān)系。這些能力確保運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)可以利用邊緣AI提供新服務(wù)并提高網(wǎng)絡(luò)性能。
