2025年09月23日 15:26:45

十年前，电信行业主要凭借不断提升的速率来提供海量带宽，以此作为发展标准。然而，随着5G、物联网（IoT）的蓬勃兴起，以及联网设备数量持续且迅猛增长，行业格局已然发生了深刻且全面的变革，一系列新的挑战也随之纷至沓来。当下，电信运营商所构建的网络，不仅需要具备高速传输的能力，更应拥有情境感知、自适应调节以及在边缘端快速响应的能力。

截至当下，网络智能大多集中于云端和数据中心基础设施。尽管这一架构在推动行业创新进程中发挥了至关重要的积极作用，但随着数据量呈爆炸式增长态势，以及对速度、效率和隐私保护等方面的要求日益严苛，其局限性也日益凸显。

边缘人工智能的应运而生，为行业发展开辟出一条互补性的新路径。尽管传统数据中心在人工智能应用领域仍将占据一定地位，但在本地对部分人工智能功能进行处理，能够为企业和消费者带来显著的优势。通过将特定的人工智能工作负载直接部署到更贴近电信用户的网络设备上，例如智能手机、接入点、路由器、网关等，服务提供商能够提升网络性能，大规模释放实时智能的潜力，并开拓出新的收入渠道。

借边缘人工智能之力，引领电信行业创新潮流

在电信领域，边缘人工智能的益处主要体现在两大方面：优化网络性能和提升客户体验。接下来，我们将深入探讨一些利用边缘人工智能具有前景的应用场景。

实时网络优化

电信网络需在数千个节点上处理海量数据，实时管理如此规模的网络复杂且成本高昂。借助边缘人工智能，可在基站、网关、路由器及客户终端设备（CPE）等边缘节点部署智能算法，实现对网络流量的实时监测、故障精准识别与动态资源调整。例如，当某一区域用户需求骤增时，边缘人工智能能够迅速响应，合理调配额外带宽或优化数据路由路径，以保障服务质量和网络效率。

设备拆箱、故障排查与技术支持

在用户使用环节中，部署于边缘处理器上的人工智能模型能够实现对网络及设备故障的快速诊断。嵌入在家庭路由器、机顶盒等客户终端设备（CPE）中的人工智能系统，即使在网络连接中断的情况下，仍可在设备设置或维护阶段进行自主监测与问题处理，使用户在潜在问题发生前即可获得预判性解决。

此外，嵌入式人工智能还能够对客户投诉模式进行深入分析，精准识别常见问题，并实时生成故障排除方案。用户还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机器人进行咨询。结合人工智能的自动化故障排查能力，该系统可有效减轻呼叫中心的工作压力，降低现场服务成本。

强化物联网与设备管理

从智能摄像头到自动驾驶汽车，物联网设备的广泛普及产生了海量数据。传统做法是将这些数据传输至云端进行处理和存储，但边缘人工智能通过在网关或基站中嵌入模型，对联网设备信息进行实时分析，快速识别模式，并在关键时刻和地点采取行动。

该处理方式不仅实现了更快速的响应，还通过本地化数据处理有效降低了带宽需求。同时，借助数据汇总与元数据存储策略，实现了更经济、更高效的数据管理。

优化内容交付

近年来，电信服务提供商逐步扩展至内容服务领域，对网络带宽的高效利用与延迟控制提出了更高要求。边缘人工智能可协助网络在靠近用户实现媒体内容的智能缓存与处理，并依据实时网络状态及终端设备性能，动态调整视频质量，从而优化用户的终端体验。

增强安全保障与隐私保护

边缘人工智能通过在威胁发生源头附近进行实时检测，为用户隐私提供了更高级别的保护，同时助力电信企业更好地遵循隐私合规要求。该技术通过在本地完成数据处理，最大限度减少了向云端传输的需求，从而有效降低了个人身份信息在传输过程中泄露的风险。

敏感数据（如个人身份、财务及医疗信息）可存储于本地设备中，大大减少了数据泄露与未授权访问的可能性。此外，即便某一边缘节点遭受安全威胁，只要部署了有效的网络分段策略，该威胁也通常不会扩散至整个网络，从而保障系统整体的安全性。

专用边缘人工智能处理器：解锁新功能的关键

传统的系统级芯片在计算能力和内存方面往往无法满足上述应用的高要求。因此，电信公司开始探索在基础设施的关键节点，如接入点、边缘数据中心和客户驻地设备上，部署专用的边缘人工智能处理器。

要实现这一目标，采用像Hailo公司开发的低成本、低功耗边缘人工智能处理器是理想之选。与云数据中心使用的处理器相比，这些处理器具有诸多优势。例如，直接在用户电缆调制解调器或机顶盒上运行的边缘人工智能处理器，能够以更低的成本和功耗，实时高效地排查和优化网络故障。

此外，边缘人工智能无需依赖云连接即可独立运行，这一特性使其非常适用于路由器和边缘设备的配置与维护环节。边缘人工智能加速器将智能处理能力直接嵌入终端设备，避免了将大量数据回传至云端进行处理，从而降低了带宽和云服务成本、数据传输的安全风险以及网络延迟。

在选择人工智能处理器时，开发人员应重点关注其计算能力与内存带宽，并确保其符合边缘平台在功耗与成本方面的限制。最新推出的Hailo-10H人工智能加速器，正是为满足上述要求而量身打造的解决方案。

尽管目前许多创新应用仍处于开发早期阶段，但率先部署边缘人工智能技术的电信企业，将在未来运营效率与客户体验方面占据领先地位。随着边缘智能逐渐成为行业标准，尽早布局的企业将在竞争中确立优势，成为推动行业发展的引领者。