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。边缘AI催生消费电子、安防、汽车、工业制造等多个垂直行业的场景创新。
比如,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对电信服务提供商的未来变得至关重要,基于这个原因,他们正不断进行投资,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。
边缘AI成“新宠”
电信服务提供商为何热衷于投资边缘AI?这其中有三大原因。
首先,边缘AI支持电信服务提供商满足新服务的低延迟需求。电信服务提供商投资边缘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可以将延迟降低至5毫秒,使运营商能够提供多种新服务,包括移动游戏、AR/VR、物联网(IoT)和自动驾驶等,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,以及满足低延迟的需要,运营商对网络资源进行管理优化,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
边缘AI的机会
随着电信服务提供商对其网络进行现代化改造,他们正优先考虑以AI应用来创造新的营收来源。电信服务提供商正在借助高带宽5G连接和边缘AI计算的实时性能来开发新型服务,以帮助企业满足不断增长的需求和客户期望。
电信服务提供商有很多方法可以从边缘获利:
企业和B2B服务——电信公司可以提供软件即服务(SaaS)功能并接入应用市场,以促进企业普及 AI 应用的使用。
托管服务和专用网络——电信公司可以为企业提供托管服务,此类服务不仅包括端到端网络基础设施的管理,还包括支持创新用 例的边缘计算和应用。
消费者服务——电信公司可以利用5G部署更丰富的全新沉浸式内容(如基于位置的娱乐和电竞),提供引人入胜的新型体验。
从5G网络边缘获利
NVIDIA是AI领域的技术领导者,已经与交通运输、医疗健康、物流、制造业、机器人、智慧城 市、零售等全球大型行业的众多企业开展合作,以释放新的潜能并促进创新,推动未来的竞争格局。
在NVIDIA助力下,电信公司将拥有得天独厚的机会成为值得信赖的技术合作伙伴,提供连接、边缘计算和企业应用等端到端基础设施。
为了帮助电信运营商抓住边缘AI带来的机会,NVIDIA提供面向AI的全栈式计算平台。
例如,NVIDIA认证系统(NVIDIA-Certified Systems )采用了NVIDIA业界领先的GPU和DPU,由原始设备制造商(OEM)和原始设计制造商(ODM)提供的现成商用服务器。
NVIDIA GPU和DPU支持作为商业栈的一部分,同时他们的资源可以被虚拟化和管理,并被多个应用和租户共享。
为了向电信公司提供所需的各种工具,助力其AI和利用GPU加速计算 实现创新并部署解决方案,NVIDIA为开发者提供了多种应用框架,其中包括SDK、开发者套件、API 和文档。
在此基础上,NVIDIA建立了由各个独立软件供应商(ISV)提供的即用型应用所组成的庞大生态系统,可以加速各行各业的各种工作负载。
而且,NVIDIA与电信公司合作打造了诸多落地案例:
作为中国移动的一个研究部门,中国移动(成都)产业研究院正致力于利用连接到新一代5G移动网络的NVIDIA GPU,加快自然灾害应对、改善紧急医疗服务,并提供新的教育培训工具。在紧急情况下,他们会调度配备高分辨率摄像头和红外技术的无人机,通过5G网络将录制的视频传输到应急调度总部。应急人员无需等待无人机返回以处理数据,而是可以立即开始使用NVIDIA GPU上运行的AI图像算法解析这些视频,以更好地即时了解危机情况并集中开展救援工作。
德国电信(Deutsche Telekom)与NVIDIA结合5G、边缘计算和CloudXR,打造高端AR用户体验。Glass House是Deutsche Telekom的一款应用,支持用户通过5G连接以无线方式畅享高保真扩展现实(XR)体验。这种 XR 体验实际上是在5G边缘使用NVIDIA RTX和CloudXR技术(包括光线追踪)打造并渲染而成,为渲染成品增加了拔群的美感和真实感。随后,渲染的内容会显示在本地连接到智能手机的AR眼镜中。
此功能可应用于众多用例。在建筑施工中,设计师可以在施工前和施工过程中可视化高分辨率CAD和CAM模型并与这些模型交互,以加快施工速度,同时防止成本高昂的工程变更。其他用例包括产品设计协作、远程现场支持、医疗健康应用、商务会议等等。
从上述典型案例,我们看到从计算机视觉到增强现实/虚拟现实(AR/VR),越来越多成熟的边缘AI应用已投入使用。电信服务提供商正在利用此类边缘AI应用生态系统,快速轻松地为企业使能新能力。
想要了解更多“在网络边缘利用 AI 盈利白皮书”内容,请访问专区“在网络边缘利用AI盈利 为电信边缘打造的NVIDIA平台 ”
好文章,需要你的鼓励
AMD CIO的职能角色早已超越典型的CIO职务,他积极支持内部产品开发,一切交付其他部门的方案都要先经过他的体验和评判。
医学生在选择专业时,应当考虑到AI将如何改变医生的岗位形态(以及获得的薪酬待遇)。再结合专业培训所对应的大量时间投入和跨专业的高门槛,这一点就更显得至关重要。
我们拥有大量数据,有很多事情要做,然后出现了一种有趣的技术——生成式AI,给他们所有人带来的影响。这种影响是巨大的,我们在这个领域正在做着惊人的工作。