研究表明，以供應商為中心的人工智能設備的部署模型無法維持流量的指數性增長。

如今，電信行業已經確定需要更快的最終用戶數據速率。在以往，用戶通過打電話和發短信進行溝通。但是，移動通信現在以一種戲劇性的方式改變了人們的生活。

人們更傾向于基于影像和基于VR/AR視頻的通信。因此考慮到這些需求，這些應用也需要一種新型的網絡。而360°視頻應用的沉浸式體驗需要大量數據和零延遲網絡。例如，分辨率等于4K電視分辨率的VR視頻需要1 Gbps的帶寬才能流暢播放，而需要2.5 Gbps的交互帶寬。這兩者都需要10ms的最小延遲。而這是往返時間。很快這些應用將以智能手機為目標，給網絡帶來更多壓力。隨著VR/AR服務的普及，即將采用的5G網絡將提供所需的速度和性能。

每個物聯網設備都會創建數據，而這些數據是人工智能引擎的動力。人工智能使人們能夠對數據做更多有趣的事情。處理海量數據的最終目標是將這些數據轉化為價值的能力。5G的啟用帶來的數據增長是人工智能較 大的機遇。

將會有前所未有數量的數據在整個網絡中移動以進行處理，并且在某些情況下會在本地緩存以確保低延遲。為此需要使處理過程更靠近用戶，以利用超低延遲和超高吞吐量。

5G面臨的一些挑戰

5G的推出并非沒有挑戰。首先其成本高昂，并且以過去從未分發過的方式進行分發。建立這種類型的網絡涉及大量成本，而位置對于有效規劃、部署和優化5G網絡至關重要。

此外，5G毫米波也面臨著自身的挑戰。有一些技術可以讓某人接收信號并將其發送給特定的客戶，而不是發送到各個方向。而傳統通信技術類似于可以覆蓋房間各個角落的燈泡，而5G類似于針對特定區域的手電筒。

選擇合適的位置對5G網絡的發展和部署起著至關重要的作用。因此必須分析，如果是在正確的地方建設，并針對正確的目標進行營銷。如果選擇一個區域而不是另一個區域，希望有多少新訂戶注冊這些服務？電信運營商需要考慮到這個地區的人口、建筑結構以及獲取信號的容易程度。

此外，電信運營商必須了解發生洪水的可能性，并分析實時天氣以預測流量變化。因此，如果有雷雨天氣，需要了解此類事件如何影響網絡的需求，然后進行預測性計算。人工智能當然可以幫助預測這些事件。

人工智能的機遇之門

5G帶來了新的挑戰，但是可以將人工智能技術集成到網絡中，這成為業界解決這些復雜問題的一種方式。人工智能技術是需要適應網絡以幫助管理和控制這一變化的關鍵組件，人工智能的另一個重要用例是網絡規劃和運營。

采用5G技術，運營商將在每個移動通信基站連接到光纖線路的地方建設和運營10萬個小型移動通信基站。據預測，全球各地可能需要建設1000萬個移動通信基站。而弄清楚如何計劃和設計這些基站將超出人類的能力范圍。人工智能可以進行站點評估，并告訴某些設計的吞吐量。

人工智能可以幫助建立5G基礎設施，并規劃移動通信基站的位置，從而為5G基站確定好的建設位置。它可以連續監視網絡的使用方式。如果其中一個移動通信基站無法正常運行，則通過人工智能技術向另一個移動通信基站發出信號并讓它接管。

以供應商為中心的設備無法支持5G技術

隨著5G網絡的啟用，人們將產生和獲得大量數據。在某些情況下，每天的數據流量達到PB級，其中大部分將歸因于基于視頻的應用程序。以供應商為中心的設備的部署模型無法維持流量的這種指數性增長。

隨著處理和計算、存儲和網絡功能的發展，開源技術將在這一領域不斷涌現。最終這將在邊緣計算創建一個實時網絡。

在邊緣處理更多數據

邊緣計算是指將計算機、服務器和網絡放在離用戶更近的網絡邊緣。它在邊緣處理數據，從而減少流向主干網的流量。

例如，邊緣計算可以使人工智能技術在0.35秒內識別目標。一些廠商推出了在邊緣的圖像識別深度學習算法，位于網絡邊緣的算法將有助于減少發送到骨干網的流量。

但是這也開辟了新的攻擊面，幸運的是，人工智能在網絡安全方面發揮了很好的作用。閉環系統將在網絡邊緣收集數據、識別威脅，并采取實時行動。

邊緣計算和開源

行業廠商提供了一些流行的開源選項供用戶使用。開源邊緣計算的一些示例可以是Akraino邊緣堆棧，開放網絡自動化平臺（ONAP）和Airship開放基礎設施項目。

Akraino邊緣堆棧創建了一個支持高可用性云計算服務的開源軟件堆棧。這些服務針對邊緣計算系統和應用程序進行了優化。

Akraino R1版本包含10個“成熟可靠”的藍圖，并為邊緣計算用例提供了功能齊全的邊緣堆棧。其中包括工業物聯網、電信5G Core&vRAN、uCPE、SDWAN、邊緣媒體處理和運營商邊緣媒體處理。

開放網絡自動化平臺（ONAP）為物理和虛擬網絡功能的實時、策略驅動的編排和自動化提供了一個全面的平臺。它是Linux基金會托管的一個開放源代碼網絡項目。

最后，Airship開放基礎設施項目是用于自動化云計算配置和管理的開源工具的集合。這些工具包括用于虛擬機的OpenStack，用于容器編排的Kubernetes和用于裸機的MaaS，并計劃為OpenStack Ironic提供支持。

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