边缘人工智能：5G和物联网迎来快速发展的时代
边缘人工智能 5G和物联网时代快速发展的推动力
连接到物联网的设备 – 结合5G网络技术 – 现在随处可见。但等到下一代应用程序，如人工智能（AI），开始在这些边缘设备上运行时，你就要等一下了。与此同时，5G和物联网的低延迟和更高数据速度将为AI增加一个新的实时维度。
想象一下一个扩展现实（XR）头戴式耳机，它不仅可以提供飞机引擎内部的3D视图，还可以具备内置智能，指引您找到问题区域或有关引擎异常情况的信息，这些信息可以被立即并自动地识别和调整。
芯片制造商已经开始开发功能强大且节能的处理器，也被称为“系统芯片”，它可以在小型设备中进行AI处理。例如，高通刚刚宣布了能够在智能手机和个人电脑上运行的AI能力的骁龙芯片。还在即将到来的是加州圣地亚哥大学开发的一代新型NeuRRAM芯片，它们能够在较小的设备上运行庞大的AI算法。
总体而言，根据zScaler的最新数据分析，到2027年全球连接的物联网设备数量预计将超过290亿台，而目前仅有167亿台。该报告的作者指出：“消费者设备很聪明且普遍，但以业务流程为导向的物联网则产生了大部分交易。”其表示，“制造业和零售设备占了交易量的50%以上，凸显了这些领域中普遍采用并具有业务关键功能的特点。企业、家庭自动化和娱乐设备产生了大量明文交易。”
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现在，5G和物联网技术为AI创新开辟了新的门路 – 反之亦然。卡普吉米尼美洲地区的电信副总裁兼负责人Arun Santhanam表示：“当AI配备了本地决策框架和几乎实时数据时，其将更加有效。5G的低延迟创新对于实现来自相对廉价的物联网解决方案的实时数据结果将至关重要。”
电信市场与解决方案的战略总监Haifa El Ashkar表示，至今为止，边缘和AI的可行用例大多出现在企业和物联网领域，尤其在医疗保健和制造业等行业。这些公司“需要提供更快的数据传输和实时通信，”她说道。“5G的低延迟和更快的处理能力，加上边缘架构，对于需要快速决策和响应性的应用是至关重要的。”
例如，在医疗保健领域，“现在有一些由AI辅助的医疗设备，如腹腔镜，允许外科医生利用实时见解并快速做出决策，例如识别可能被忽视的异常情况或实时检测出出血，”El Ashkar表示。“没有5G，这些行业将无法利用边缘网络并提供满足这些关键物联网用例需求的服务。”
AI能力的应用和服务的普及也放大了5G边缘应用的能力，El Ashkar继续说道。她说：“当你将5G网络的低延迟和边缘AI能力结合起来时，企业可以实时获取决策。”“由于数据来回传输设备和数据中心的时间更短，边缘设备上运行的AI算法现在能够提供实时的见解和行动，这可以改善响应并增加可用于企业的宝贵数据量。”
AI还提高了连通性，正如InterDigital的无线实验室副总裁兼负责人Milind Kulkarni所说，它“对无线网络的可靠性和效率产生了巨大影响，并启用了更多保持连接的新方式”。他还补充说：“例如，5G、云计算和边缘计算的结合对于实现更多地方上的新设备具备沉浸式体验以及开发如元宇宙之类的连接生态系统至关重要。5G和计算能力的创新有助于实现这些体验。”
此外：企业需要新的运营模式来在一个以AI为驱动的经济中竞争，虽然更集中的环境（云和数据中心）可以为沉浸式体验提供计算能力，但Kulkarni表示，“它们可能距离低延迟资源的位置太远”。因此，为了利用5G的超低延迟的主要优势，边缘计算在设备更接近的地方提供较小量的存储和计算变得至关重要。此外，边缘计算可以根据特定用例进行定制，比如存储视频点播内容或在传入数据上运行AI算法进行快速决策。
XR是将5G能力推向极限的领域之一。Kulkarni说：“目前，3GPP内存在大量致力于改善当前网络以更好地感知和支持XR流量的工作。”“XR在延迟、高数据速率下的高效视频编码和网络架构等方面对5G的极限提出了挑战，例如通过利用边缘计算的优势。”
El Ashkar表示，5G的高速和低延迟“将是行业实现下一阶段数字化转型所需的”。她说：“这对供应链、医疗保健和制造业等行业至关重要，其中越来越多融入AI和互联设备对日常运营至关重要。”
