電信運營商正在加大對5G的投資，以滿足消費者和企業(yè)服務(wù)的低延遲需求。然而，僅對邊緣計算進行投入并不能保證它們滿足這些需求。因此，運營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)性能來保證高質(zhì)量服務(wù)和體驗并降低網(wǎng)絡(luò)運營成本，AI大有潛力。基于這個原因，運營商應(yīng)該進行投資，確保自己在邊緣擁有強大的應(yīng)用、數(shù)據(jù)以及AI開發(fā)和管理能力，邊緣AI對運營商網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展至關(guān)重要。
邊緣AI將支持運營商提供新服務(wù)
運營商投資邊緣AI的主要動力在于能讓網(wǎng)絡(luò)實現(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，讓運營商能夠提供新服務(wù)，包括移動游戲、VR/AR、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和自動駕駛。為實現(xiàn)這些服務(wù)，AT&T、Verizon和沃達(dá)豐等運營商正在將5G與分布式計算和存儲能力結(jié)合起來。
通過增強的網(wǎng)絡(luò)延遲能力，運營商可以改善客戶體驗。在制造領(lǐng)域，一些行業(yè)依賴快速連接來執(zhí)行的工作，如監(jiān)控裝配線來確保產(chǎn)品質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)。在消費領(lǐng)域，比如向核心網(wǎng)傳輸視頻流量時由于時間延遲而經(jīng)常發(fā)生的緩沖問題也可以解決，從而改善視頻服務(wù)體驗。
此外，邊緣AI還能降低成本。在核心網(wǎng)處理這些服務(wù)會產(chǎn)生成本，這種成本在5G核心網(wǎng)會更明顯。以視頻為例，如果流量傳輸?shù)胶诵木W(wǎng)進行處理會產(chǎn)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?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將增強網(wǎng)絡(luò)性能
研究機構(gòu)Omdia的調(diào)查顯示，企業(yè)市場是運營商進行邊緣投資的關(guān)鍵領(lǐng)域，其中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化工廠被認(rèn)為是最有潛力的行業(yè)。德國電信和韓國電信等運營商一直在進行智能工廠方面的試驗，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以及網(wǎng)絡(luò)低延遲的需要，運營商需要對網(wǎng)絡(luò)資源進行管理和優(yōu)化，從而提高效率。因此，無論在邊緣交付何種服務(wù)，運營商都需要AI應(yīng)用來增強邊緣網(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)。這些益處將使運營商能夠獲得更多收入，能把節(jié)省下來的資金用于網(wǎng)絡(luò)的進一步開發(fā)。
對于在邊緣優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)資源，AI能夠推動更快的決策和行動。例如，頻譜是一項有限且昂貴的資產(chǎn)，因此必須進行優(yōu)化才能保證網(wǎng)絡(luò)性能從而驅(qū)動高質(zhì)量的服務(wù)。邊緣AI快速模式識別、預(yù)測和推薦能力使運營商能夠優(yōu)化流量負(fù)載，確保頻譜得到有效利用。諾基亞和愛立信等設(shè)備供應(yīng)商將AI算法應(yīng)用到無線接入網(wǎng)的基帶單元，取得了無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集中在用戶所在位置，為他們提供更好的體驗。此外，運營商還可借助AI進行數(shù)據(jù)包分析、智能IP流量控制以及預(yù)測網(wǎng)絡(luò)邊緣的網(wǎng)絡(luò)安全漏洞等操作。
邊緣AI短期和長期投資動力各不同
運營商投資邊緣AI由對網(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。然而，從短期和長期來看，推動這些投資需求的因素各有不同。
從短期來看，新冠肺炎疫情期間，越來越多的人選擇在家辦公和學(xué)習(xí)，視頻服務(wù)消費增多而導(dǎo)致流量激增成為運營商投資邊緣AI的主要理由。由于視頻服務(wù)要求高質(zhì)量的體驗，運營商需要邊緣AI工具來加快處理速度以實現(xiàn)這一目標(biāo)。
從長期來看，運營商采用邊緣AI的主要動力包括基于5G和物聯(lián)網(wǎng)的服務(wù)推出速度加快，由于多數(shù)運營商網(wǎng)絡(luò)面臨速度限制，有些服務(wù)目前還不可能實現(xiàn)。
運營商在5G時代將部署更多的網(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)雜的實時處理問題，如應(yīng)用程序檢測、內(nèi)容過濾和流量優(yōu)化等，從而實現(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，使運營商能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)端到端分割成多個虛擬網(wǎng)絡(luò)切片，最終滿足5G服務(wù)的獨特性需求。
更多物聯(lián)網(wǎng)終端將進入網(wǎng)絡(luò)，需要由網(wǎng)絡(luò)進行管理。其中一些終端實現(xiàn)有效運行不需要連接到核心網(wǎng)，因為支持其功能所需的決策可以在邊緣執(zhí)行。如果在邊緣執(zhí)行，支持自動駕駛等用例的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)量的增加可能會影響網(wǎng)絡(luò)的性能和安全。解決這些問題需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣快速處理數(shù)據(jù)，這促使運營商利用AI能力挖掘不斷增長的數(shù)據(jù)量來提高效率并確保邊緣網(wǎng)絡(luò)的安全。
因此，伴隨運營商需要基站和其他網(wǎng)絡(luò)邊緣位置來托管邊緣基礎(chǔ)設(shè)施和運行AI應(yīng)用，預(yù)計運營商在邊緣AI方面的支出會增加。運營商還將投資相關(guān)計算機硬件、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將在未來的邊緣計算中扮演重要角色，因此運營商需要做出關(guān)鍵決策來有效地部署這一能力并獲取投資回報。有些因素非常重要，比如擁有合適的云計算、數(shù)據(jù)以及AI開發(fā)和管理基礎(chǔ)設(shè)施來確保通過邊緣AI應(yīng)用實現(xiàn)最佳成果。運營商還需要確定計劃提供的服務(wù)，了解這些服務(wù)對延遲和容量的要求并明確如何界定邊緣和核心網(wǎng)來支持這些服務(wù)。
像自動駕駛這樣的服務(wù)不僅需要廣域蜂窩網(wǎng)來保障覆蓋性，還需要分布式計算來支持移動性。因此，運營商應(yīng)確保在廣域網(wǎng)邊緣計算部署中可以使用AI能力來支持此類服務(wù)。
運營商還必須考慮邊緣網(wǎng)絡(luò)的物理位置、放在那里的計算資源如CPU、GPU等，在實現(xiàn)性能最大化的同時將成本控制在預(yù)算之內(nèi)。就AI應(yīng)用而言，考慮到計算需求以及訓(xùn)練模型所需的數(shù)據(jù)，運營商需要根據(jù)每個用例來確定是在邊緣進行訓(xùn)練還是集中進行訓(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。為了確保AI工具生成最優(yōu)結(jié)果，運營商需重視數(shù)據(jù)收集和管理以及AI模型的生命周期管理。運營商需要定期對AI模型進行再訓(xùn)練，確保AI模型提供有效的結(jié)果來支持相關(guān)用例。
此外，運營商需要與生態(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，運營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。這些能力確保運營商網(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。
