Репортаж от Wedoany，6 июня главный эксперт China Telecom Ван Юэ высказал свою точку зрения относительно Physical AI и эволюции коммуникационных сетей. Он считает, что прорыв Physical AI заключается в переходе ИИ от «виртуального мышления» к «реальным действиям», и будущие коммуникационные сети должны эволюционировать от инфраструктуры для передачи данных к интеллектуальной базе, поддерживающей восприятие, оценку, координацию и выполнение действий машинами.

Physical AI ориентирован на реальные физические системы, такие как роботы, интеллектуальные транспортные средства, низковысотные аппараты, промышленное оборудование и воплощённые интеллектуальные терминалы. Такие приложения ИИ существенно отличаются от традиционных услуг мобильного интернета: им требуется непрерывное восприятие окружающей среды, передача изображений и сенсорных данных в реальном времени, выполнение рассуждений и принятие решений между облаком, периферией и терминалами, а также обратная связь результатов решений в физические действия. Для коммуникационных сетей это означает, что нагрузка больше не исходит только от загрузки видео, просмотра веб-страниц и использования мобильных приложений, а от комплексных требований огромного числа терминалов к низкой задержке, высокой надёжности, строгой детерминированности, большой пропускной способности восходящей линии и координации периферийных вычислительных мощностей. Если сеть останется в логике «продажи трафика», ей будет трудно реализовать новую ценность, создаваемую роботами, умными заводами, беспилотными системами и терминалами ИИ.

Ранее в ходе обсуждений, связанных с 6G, Ван Юэ предложил, что помимо базовых возможностей, таких как покрытие, скорость, энергоэффективность и качество обслуживания, будущие сети доступа должны обладать двумя ключевыми способностями: во-первых, реализовать единое унифицированное управление сетевыми и вычислительными ресурсами, устраняя барьеры между облаком и сетью; во-вторых, построить систему координации «облако-периферия-терминал», усилив развёртывание периферийных вычислительных мощностей для повышения возможностей рассуждений в реальном времени и удовлетворения требований приложений ИИ к низкой задержке и высокой надёжности. Эта оценка полностью согласуется с направлением развития Physical AI. При работе роботов, транспортных средств и промышленного оборудования в реальной среде невозможно долгосрочно полагаться на удалённое облако для всех рассуждений; периферийные узлы должны брать на себя больше задач по мгновенным вычислениям, синхронизации состояния и локальному принятию решений, а коммуникационные сети должны превратиться из каналов передачи в системную платформу, координирующую вычислительные мощности, модели, данные и соединения.

Восходящая линия станет важным входом для возможностей в эпоху Physical AI. Ранее мобильные сети больше оптимизировались под нисходящий трафик, где загрузка видео, изображений и приложений составляла основной объём; с наступлением эры терминалов ИИ и воплощённого интеллекта устройствам необходимо непрерывно передавать изображения с камер, данные сенсоров, состояние окружающей среды, журналы задач и информацию взаимодействия с моделями. Беспилотные автомобили, инспекционные роботы, AR-очки, промышленные манипуляторы и низковысотные дроны могут одновременно генерировать большие объёмы восходящих данных. Если сетевые возможности не смогут адаптироваться к таким изменениям структуры трафика, совместная работа терминалов ИИ в реальном времени и координация облака с периферией будут ограничены. Будущая ценность операторов будет расширяться от простого предоставления соединений до обеспечения восходящей линии, периферийных рассуждений, управления вычислительными мощностями, открытия возможностей ИИ и отраслевых сценариев услуг.

Это предъявляет новые требования к бизнес-моделям операторов. Physical AI не будет автоматически сохранять ценность на стороне сети; если операторы будут предоставлять только базовый канал, большая часть доходов может уйти к облачным провайдерам, производителям чипов, разработчикам моделей и платформам терминалов. China Telecom подчёркивает такие направления, как AI-RAN, интеграция связи и ИИ, координация вычислительных мощностей и сетей, что по сути является поиском более глубокого места для коммуникационных сетей в цепочке создания стоимости ИИ. Будущие сети должны понимать особенности работы приложений ИИ, уметь воспринимать задачи терминалов, сопоставлять периферийные вычислительные мощности, управлять радиоресурсами, гарантировать качество обслуживания ключевых приложений и предоставлять сетевые возможности через открытые интерфейсы отраслевым клиентам, таким как робототехника, промышленность, транспорт, низковысотная экономика и умные города.

Physical AI также будет стимулировать изменения архитектуры сетей 6G. Темпы развития ИИ опережают традиционные поколения связи: возможности моделей, формы терминалов и модели приложений быстро эволюционируют. Если архитектура сети будет медленно развиваться по фиксированным циклам, она может упустить окно возможностей, открывающееся с взрывным ростом приложений ИИ. Для сценариев воплощённого интеллекта, роботов и интеллектуальных транспортных средств, которые начнут активно развиваться после 2027 года, коммуникационным сетям необходимо как можно раньше сформировать подход к нативному проектированию ИИ, рассматривая восприятие, связь, вычисления, данные и интеллектуальное управление в единой системе. Оценка Physical AI, данная Ван Юэ из China Telecom, фактически указывает на более масштабный отраслевой сдвиг: операторам связи необходимо перейти от роли строителей сетей к участникам создания интеллектуальной инфраструктуры и отраслевых платформ возможностей в эпоху ИИ.

Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com