边缘人工智能：5G和物联网的快速时代即将到来
边缘计算人工智能：5G和物联网快速发展的新时代即将来临
连接到物联网（IoT）的设备，结合5G网络技术，现在无处不在。但请稍等，直到下一代应用程序，如人工智能（AI），开始在这些边缘设备上运行。与此同时，5G和IoT的低延迟和更高数据速度将为AI增添新的实时维度。
想象一下一个扩展现实（XR）头盔，它不仅提供飞机引擎内部的3D视图，还具有内置智能，可以指向问题区域或关于引擎异常的信息，这些异常被立即自动识别和调整。
芯片制造商已经在开发强大而高效的处理器，或者称为“系统级芯片”，可以在小型设备中进行AI处理。例如，高通刚刚宣布了适用于智能手机和电脑的支持AI的Snapdragon芯片。同时，加州大学圣地亚哥分校开发的一代NeuRRAM芯片也在即将到来，这些芯片能够在较小的设备上运行大规模的AI算法。
总体而言，根据zScaler的一份最新分析显示，到2027年，全球连接的物联网设备数量预计将超过290亿，而目前只有167亿。报告的作者指出：“消费者设备智能并最常见，但以业务过程为导向的物联网产生了最多的交易。制造和零售设备占了50%以上的交易，突出了它们在这些领域的广泛采用和对业务的关键功能。企业、家庭自动化和娱乐设备生成的明文交易数量最多。”
现在，5G和物联网技术为AI创新打开了新的大门，反之亦然。Capgemini Americas的电信副总裁兼负责人Arun Santhanam表示：“当AI启用本地级决策框架并获取近实时数据时，其效果将更加显著。”“5G的低延迟创新对于支持来自相对廉价的物联网解决方案的实时数据产生的效果将是关键。”
CSG电信市场和解决方案战略总监Haifa El Ashkar表示，大多数可行的边缘和AI用例都在企业和物联网领域中，特别是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。他说：“5G的低延迟和更快的处理能力，再加上边缘架构，对于需要快速决策和响应的应用程序至关重要。”
例如，在医疗保健领域，“现在有AI支持的医疗设备，如腹腔镜，允许外科医生利用实时洞察力并更快地作出关于生命挽救措施的决定，例如识别可能被忽视的异常或实时检测出出血，”El Ashkar说。“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-enabled applications和服务的普及也在放大5G边缘应用的能力，El Ashkar继续说道。他说：“当你将5G网络的低延迟和边缘AI能力结合在一起时，企业可以实时进行决策。”他说：“因为数据在设备和数据中心之间往返所需的时间减少，所以在边缘设备上运行的AI算法现在提供实时的见解和行动，可以改善响应并增加企业可获得的有价值数据的数量。”
AI还改善了连通性，Kulkarni说：“它对无线网络的可靠性和效率产生了巨大影响，并使保持连接的新方法成为可能。”“例如，5G、云和边缘计算的结合对于在更多地方赋予新设备沉浸式体验和开发像元宇宙这样的连接生态系统至关重要。5G和计算能力的创新有助于将这些体验变成现实。”
此外：企业需要一个新的运营模式来在AI驱动经济中竞争 尽管更集中的环境 – 云和数据中心 – 可能为沉浸式体验提供计算能力，”但它们可能离低延迟资源的位置太远，” Kulkarni说。“因此，为了充分利用5G的超低延迟，边缘计算通过在设备更接近需要它的地方提供更小量的存储和计算能力，起着至关重要的作用。此外，边缘计算可以定制以支持特定的用例，例如存储视频点播内容或在进来的数据上运行AI算法进行快速决策。”
XR是5G能力被推向极限的领域。“目前在3GPP内有大量正在进行的工作，旨在增强当前网络对XR流量的认知和支持，” Kulkarni说。“XR以高数据速率下的低延迟、高效视频编码和网络架构等方面推动了5G的极限，例如利用边缘计算的优势。”
El Ashkar说，5G的高速和低延迟“将对行业过渡到数字化转型的下一阶段至关重要。”“这对于供应链、医疗保健和制造业等行业至关重要，其中越来越多注入AI的连接设备对于日常运营变得不可或缺。”
