运营商的新宠:边缘人工智能释放诸多潜力

时间:2020-11-20 09:15 来源:览潮网

览潮网 11月20日讯(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。

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。

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。