三大因素促使邊緣AI成“新寵”

5G讓萬物互聯(lián)成為可能，海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生在給網(wǎng)絡帶來巨大壓力的同時，也進一步把算力的需求推到了邊緣端。邊緣AI催生多個垂直行業(yè)的蛻變，如消費電子、安防、汽車、工業(yè)制造等，成為人類未來暢想的重頭戲。由此，邊緣AI對運營商網(wǎng)絡的未來變得至關重要，基于這個原因，運營商正不斷進行投資，確保自己在邊緣擁有強大的應用、數(shù)據(jù)以及AI開發(fā)和管理能力。

當AI遇到邊緣，乘法效應凸顯

有機構預測，未來五年，全球AI市場規(guī)模年均增長率將達到15%。到2030年，AI將助推全球生產(chǎn)總值增長12%左右，增加近10萬億美元。

與AI一樣受寵的邊緣計算近年更是異軍突起。IDC預測，到2020年底，將有超過500億個終端與設備聯(lián)網(wǎng)，而有50%的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡將面臨網(wǎng)絡帶寬的限制，40%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡邊緣分析、處理與存儲。因此，邊緣計算市場規(guī)模將超萬億元。

兩個“網(wǎng)紅”技術相遇會帶來怎樣的市場前景？對此，有專家指出，AI賦能的邊緣計算價值絕非簡單的算法疊加，而是乘法效應，將激發(fā)巨大的市場。

如，邊緣側AI應用在汽車領域，可以作用于視覺傳感器，對駕駛員起到一個監(jiān)視器作用，幫助駕駛員進行決策，并根據(jù)實際情況采取行動，同時通過深度學習不斷改善，以不斷提升決策的準確性；可作用于前視攝像頭系統(tǒng)、夜視環(huán)繞視圖盲點檢測、后／停車檢測等，同時對實現(xiàn)定位、V2X通信及車內互聯(lián)等功能有很大的幫助。

在工業(yè)領域，AI和邊緣應用有望在智能工廠的發(fā)展中發(fā)揮越來越重要的作用。在工業(yè)4.0模式的推動下，下一代智能工廠將先進的機器人技術、機器學習技術應用于軟件服務和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，以提高組織和最大化生產(chǎn)率。

邊緣AI成運營商必爭之地

邊緣計算在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。

值得一提的是，邊緣計算產(chǎn)業(yè)是由電信運營商、電信設備商、IT廠商、第三方應用開發(fā)商、內容提供商、用戶等多個利益共同體組成的生態(tài)系統(tǒng)。其中，電信運營商在生態(tài)鏈中扮演產(chǎn)業(yè)整合者和業(yè)務提供商的角色。而AI具備優(yōu)化運營商網(wǎng)絡設計、運營業(yè)務，提升運維和服務質量的能力，能為運營商數(shù)字化轉型帶來價值。故運營商們將焦點集中在AI+邊緣計算領域，希望在實現(xiàn)自內而外的徹底轉型的同時，賦能各個行業(yè)領域，打開業(yè)績增長的新出口。

無論在硬件方案還是軟件方案等方面，運營商都做了深入的準備。如，中國移動已經(jīng)將AI應用在網(wǎng)絡、市場、服務、安全、管理和衍生業(yè)務等多個領域，在強化AI能力方面，先后推出九天和OneNET AI兩大“殺手锏”；中國電信則提出5G MEC融合架構，基于通用硬件平臺，支持MEC功能、業(yè)務應用快速部署；中國聯(lián)通在去年揭牌“5G+邊緣云業(yè)務運營中心”，并舉行“首批商用合作伙伴簽約儀式”，與行業(yè)分享中國聯(lián)通MEC邊緣云。

三大因素促使邊緣AI成“新寵”

為何運營商熱衷于投資邊緣AI？這其中有三大原因。

首先，邊緣AI支持運營商滿足新服務的低延遲需求。運營商投資邊緣AI的主要動力在于使網(wǎng)絡實現(xiàn)提供新服務所需的低延遲。5G可以將延遲降低至5毫秒，使運營商能夠提供多種新服務，包括移動游戲、AR/VR、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和自動駕駛等，5G與分布式計算和存儲能力結合起來，通過增強的延遲能力，運營商可改善客戶體驗。

其次，邊緣AI將增強網(wǎng)絡性能。企業(yè)市場是運營商進行邊緣投資的關鍵，其中工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化工廠是最有利可圖的用例?？紤]到邊緣通信量的增長，以及滿足低延遲的需要，運營商對網(wǎng)絡資源進行管理優(yōu)化，從而提高效率。因此，運營商需要AI應用來增強邊緣網(wǎng)絡資源的性能，從而確?？蛻臬@得高性能和安全的邊緣服務。

最后，邊緣AI可以有效降低運營成本。運營商的運營成本約占總收入的60%；因此，它們希望降低成本，而邊緣AI恰好提供了這種機會。以視頻流量為例，如果視頻流量傳輸?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數(shù)據(jù)，只將分析結果發(fā)送到核心網(wǎng)，從而降低回程成本。
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