5G让万物互联成为可能。海量数据的产生给网络带来巨大压力的同时，也进一步将对算力的需求推向了边缘。EdgeAI催生了消费电子、安防、汽车、工业制造等多个垂直行业的场景创新。抓住边缘AI的机遇电信运营商开启转型之旅例如，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模型的推动下，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，以改善组织并最大限度地提高生产力。边缘AI对电信服务提供商的未来变得至关重要，因此，他们正在投资以确保他们在边缘拥有强大的应用程序、数据和AI开发和管理能力。EdgeAI成“新宠”为何电信运营商热衷于投资EdgeAI？这主要有三个原因。首先，边缘人工智能使电信服务提供商能够满足新服务的低延迟需求。电信服务提供商在边缘投资AI的主要动机是使网络能够实现提供新服务所需的低延迟。5G可将延迟降低至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结合分布式计算和存储能力，通过增强借助延迟能力，运营商可以改善客户体验。其次，边缘人工智能将提升网络性能。企业市场是运营商投资边缘的关键，工业物联网和自动化工厂是最有利可图的用例。考虑到边缘流量的增长和对低延迟的需求，运营商管理和优化网络资源以提高效率。因此，运营商需要AI应用来提升边缘网络资源的性能，从而确保客户获得高性能、安全的边缘服务。最后，边缘人工智能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，他们希望降低成本，而边缘人工智能恰恰提供了这个机会。以视频流量为例，如果将视频流量传输到核心网进行处理，会产生高昂的带宽成本。借助边缘的人工智能，运营商可以在靠近客户的地方处理部分数据，并将分析仅发送到核心网络，从而降低回程成本。人工智能在边缘的机会随着电信服务提供商对其网络进行现代化改造，他们正在优先使用人工智能应用程序来创造新的收入来源。电信服务提供商正在利用高带宽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。电信服务提供商可以通过多种方式从边缘获利：企业和B2B服务——电信公司可以提供软件即服务(SaaS)功能和应用程序市场访问权限，以促进企业广泛使用AI应用程序。托管服务和专用网络——电信公司可以为企业提供托管服务，其中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程序。消费者服务——电信公司可以利用5G来部署新的、更丰富的沉浸式内容，例如基于位置的娱乐和电子竞技，以提供新的和引人入胜的体验。从5G网络的边缘获利AI的技术领导者NVIDIA已与世界上一些最大行业的公司合作，包括交通、医疗保健、物流、制造、机器人、智慧城市、零售等，以释放新的潜力并促进创新驱动未来竞争格局。有了NVIDIA，电信公司就有了一个独特的机会成为值得信赖的技术合作伙伴，为连接、边缘计算和企业应用程序提供端到端的基础设施。为了帮助电信运营商抓住边缘人工智能带来的机遇，英伟达提供了面向人工智能的全栈计算平台。例如，NVIDIA认证系统（NVIDIA-CertifiedSystems）使用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。NVIDIAGPU和DPU作为商业堆栈的一部分得到支持，它们的资源可以由多个应用程序和租户虚拟化、管理和共享。为了向电信公司提供他们使用AI和GPU加速计算进行创新和部署解决方案所需的工具，NVIDIA为开发人员提供了各种应用程序框架，包括SDK、开发人员套件、API和文档。在此基础上，NVIDIA构建了一个由独立软件供应商(ISV)提供的即用型应用程序组成的庞大生态系统，可以加速各行各业的各种工作负载。此外，NVIDIA还与电信公司合作创造了很多实际案例：作为中国移动的研究部门，中国移动（成都）产业研究院正致力于使用NVIDIAGPU连接到新一代5G移动网络，以加速自然灾害响应，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，他们会出动配备高分辨率摄像头和红外技术的无人机，将录制的视频通过5G网络传输到应急调度指挥部。无需等待无人机返回处理数据，急救人员可以立即开始使用在NVIDIAGPU上运行的AI图像算法解析这些视频，以更好地实时了解危机情况并集中救援工作。德国电信和NVIDIA结合5G、边缘计算和CloudXR，打造高端AR用户体验。GlassHouse是德国电信的一款应用程序，允许用户通过5G连接无线享受高保真扩展现实(XR)体验。这种XR体验实际上是在5G边缘使用NVIDIARTX和CloudXR技术（包括光线追踪）构建和渲染的，为完成的渲染增添了惊人的美感和真实感。渲染的内容然后显示在本地连接到智能手机的AR眼镜中。此功能可应用于许多用例。在建筑施工中，设计师可以在施工前和施工期间可视化高分辨率CAD和CAM模型并与之交互，以加快施工速度，同时防止代价高昂的工程变更。其他用例包括产品设计协作、远程现场支持、医疗保健应用程序、商务会议等。从以上典型案例中，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应用已经投入使用。电信服务提供商正在利用边缘AI应用生态系统来快速、轻松地为企业启用新功能。要了解有关“网络边缘AI货币化白皮书”的更多信息，请访问专门的部分“网络边缘AI货币化：电信边缘的NVIDIA平台”
