十年前，電信行業(yè)主要憑借不斷提升的速率來提供海量帶寬，以此作為發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)。然而，隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的蓬勃興起，以及聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量持續(xù)且迅猛增長，行業(yè)格局已然發(fā)生了深刻且全面的變革，一系列新的挑戰(zhàn)也隨之紛至沓來。當(dāng)下，電信運(yùn)營商所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)，不僅需要具備高速傳輸?shù)哪芰?，更?yīng)擁有情境感知、自適應(yīng)調(diào)節(jié)以及在邊緣端快速響應(yīng)的能力。

截至當(dāng)下，網(wǎng)絡(luò)智能大多集中于云端和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。盡管這一架構(gòu)在推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新進(jìn)程中發(fā)揮了至關(guān)重要的積極作用，但隨著數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長態(tài)勢，以及對速度、效率和隱私保護(hù)等方面的要求日益嚴(yán)苛，其局限性也日益凸顯。

邊緣人工智能的應(yīng)運(yùn)而生，為行業(yè)發(fā)展開辟出一條互補(bǔ)性的新路徑。盡管傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域仍將占據(jù)一定地位，但在本地對部分人工智能功能進(jìn)行處理，能夠?yàn)槠髽I(yè)和消費(fèi)者帶來顯著的優(yōu)勢。通過將特定的人工智能工作負(fù)載直接部署到更貼近電信用戶的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備上，例如智能手機(jī)、接入點(diǎn)、路由器、網(wǎng)關(guān)等，服務(wù)提供商能夠提升網(wǎng)絡(luò)性能，大規(guī)模釋放實(shí)時(shí)智能的潛力，并開拓出新的收入渠道。

借邊緣人工智能之力，引領(lǐng)電信行業(yè)創(chuàng)新潮流

在電信領(lǐng)域，邊緣人工智能的益處主要體現(xiàn)在兩大方面：優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和提升客戶體驗(yàn)。接下來，我們將深入探討一些利用邊緣人工智能具有前景的應(yīng)用場景。

實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

電信網(wǎng)絡(luò)需在數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)上處理海量數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)管理如此規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜且成本高昂。借助邊緣人工智能，可在基站、網(wǎng)關(guān)、路由器及客戶終端設(shè)備（CPE）等邊緣節(jié)點(diǎn)部署智能算法，實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測、故障精準(zhǔn)識別與動(dòng)態(tài)資源調(diào)整。例如，當(dāng)某一區(qū)域用戶需求驟增時(shí)，邊緣人工智能能夠迅速響應(yīng)，合理調(diào)配額外帶寬或優(yōu)化數(shù)據(jù)路由路徑，以保障服務(wù)質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)效率。

設(shè)備拆箱、故障排查與技術(shù)支持

在用戶使用環(huán)節(jié)中，部署于邊緣處理器上的人工智能模型能夠?qū)崿F(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)及設(shè)備故障的快速診斷。嵌入在家庭路由器、機(jī)頂盒等客戶終端設(shè)備（CPE）中的人工智能系統(tǒng)，即使在網(wǎng)絡(luò)連接中斷的情況下，仍可在設(shè)備設(shè)置或維護(hù)階段進(jìn)行自主監(jiān)測與問題處理，使用戶在潛在問題發(fā)生前即可獲得預(yù)判性解決。

此外，嵌入式人工智能還能夠?qū)蛻敉对V模式進(jìn)行深入分析，精準(zhǔn)識別常見問題，并實(shí)時(shí)生成故障排除方案。用戶還可借助部署于本地的、基于生成式人工智能且安全可靠的聊天機(jī)器人進(jìn)行咨詢。結(jié)合人工智能的自動(dòng)化故障排查能力，該系統(tǒng)可有效減輕呼叫中心的工作壓力，降低現(xiàn)場服務(wù)成本。

強(qiáng)化物聯(lián)網(wǎng)與設(shè)備管理

從智能攝像頭到自動(dòng)駕駛汽車，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的廣泛普及產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)做法是將這些數(shù)據(jù)傳輸至云端進(jìn)行處理和存儲(chǔ)，但邊緣人工智能通過在網(wǎng)關(guān)或基站中嵌入模型，對聯(lián)網(wǎng)設(shè)備信息進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，快速識別模式，并在關(guān)鍵時(shí)刻和地點(diǎn)采取行動(dòng)。

該處理方式不僅實(shí)現(xiàn)了更快速的響應(yīng)，還通過本地化數(shù)據(jù)處理有效降低了帶寬需求。同時(shí)，借助數(shù)據(jù)匯總與元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略，實(shí)現(xiàn)了更經(jīng)濟(jì)、更高效的數(shù)據(jù)管理。

優(yōu)化內(nèi)容交付

近年來，電信服務(wù)提供商逐步擴(kuò)展至內(nèi)容服務(wù)領(lǐng)域，對網(wǎng)絡(luò)帶寬的高效利用與延遲控制提出了更高要求。邊緣人工智能可協(xié)助網(wǎng)絡(luò)在靠近用戶實(shí)現(xiàn)媒體內(nèi)容的智能緩存與處理，并依據(jù)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)及終端設(shè)備性能，動(dòng)態(tài)調(diào)整視頻質(zhì)量，從而優(yōu)化用戶的終端體驗(yàn)。

增強(qiáng)安全保障與隱私保護(hù)

邊緣人工智能通過在威脅發(fā)生源頭附近進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測，為用戶隱私提供了更高級別的保護(hù)，同時(shí)助力電信企業(yè)更好地遵循隱私合規(guī)要求。該技術(shù)通過在本地完成數(shù)據(jù)處理，最大限度減少了向云端傳輸?shù)男枨?，從而有效降低了個(gè)人身份信息在傳輸過程中泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

敏感數(shù)據(jù)（如個(gè)人身份、財(cái)務(wù)及醫(yī)療信息）可存儲(chǔ)于本地設(shè)備中，大大減少了數(shù)據(jù)泄露與未授權(quán)訪問的可能性。此外，即便某一邊緣節(jié)點(diǎn)遭受安全威脅，只要部署了有效的網(wǎng)絡(luò)分段策略，該威脅也通常不會(huì)擴(kuò)散至整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，從而保障系統(tǒng)整體的安全性。

專用邊緣人工智能處理器：解鎖新功能的關(guān)鍵

傳統(tǒng)的系統(tǒng)級芯片在計(jì)算能力和內(nèi)存方面往往無法滿足上述應(yīng)用的高要求。因此，電信公司開始探索在基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，如接入點(diǎn)、邊緣數(shù)據(jù)中心和客戶駐地設(shè)備上，部署專用的邊緣人工智能處理器。

要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，采用像Hailo公司開發(fā)的低成本、低功耗邊緣人工智能處理器是理想之選。與云數(shù)據(jù)中心使用的處理器相比，這些處理器具有諸多優(yōu)勢。例如，直接在用戶電纜調(diào)制解調(diào)器或機(jī)頂盒上運(yùn)行的邊緣人工智能處理器，能夠以更低的成本和功耗，實(shí)時(shí)高效地排查和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)故障。

此外，邊緣人工智能無需依賴云連接即可獨(dú)立運(yùn)行，這一特性使其非常適用于路由器和邊緣設(shè)備的配置與維護(hù)環(huán)節(jié)。邊緣人工智能加速器將智能處理能力直接嵌入終端設(shè)備，避免了將大量數(shù)據(jù)回傳至云端進(jìn)行處理，從而降低了帶寬和云服務(wù)成本、數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩L(fēng)險(xiǎn)以及網(wǎng)絡(luò)延遲。

在選擇人工智能處理器時(shí)，開發(fā)人員應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注其計(jì)算能力與內(nèi)存帶寬，并確保其符合邊緣平臺在功耗與成本方面的限制。最新推出的Hailo-10H人工智能加速器，正是為滿足上述要求而量身打造的解決方案。

盡管目前許多創(chuàng)新應(yīng)用仍處于開發(fā)早期階段，但率先部署邊緣人工智能技術(shù)的電信企業(yè)，將在未來運(yùn)營效率與客戶體驗(yàn)方面占據(jù)領(lǐng)先地位。隨著邊緣智能逐漸成為行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，盡早布局的企業(yè)將在競爭中確立優(yōu)勢，成為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的引領(lǐng)者。