物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 是移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的主要商機(jī)。這就是為什么從頭開(kāi)始設(shè)計(jì) 5G 以支持苛刻的物聯(lián)網(wǎng)用例和要求——包括 4G 和 Wi-Fi 難以處理的用例和要求。

例如，5G 具有三個(gè)非常適合工業(yè) 4.0 應(yīng)用的功能集。其中包括超可靠低延遲通信 (URLLC)，可將延遲減少至低至一毫秒，這對(duì)于時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò) (TSN) 和大規(guī)模機(jī)器類型通信 (mMTC) 等關(guān)鍵任務(wù)用例至關(guān)重要，這使 5G 網(wǎng)絡(luò)能夠支持每平方公里多達(dá) 100 萬(wàn)個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，例如自主材料處理機(jī)、工業(yè)機(jī)器人和傳感器。最后一個(gè)功能集是增強(qiáng)型移動(dòng)寬帶 (eMBB)，它支持帶寬密集型應(yīng)用，例如工廠內(nèi)部和周圍的 4K 攝像機(jī)，以監(jiān)控生產(chǎn)、員工安全和人身安全。

即使擁有這些和其他先進(jìn)功能，移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商仍需要額外的工具來(lái)確保其 5G 網(wǎng)絡(luò)能夠充分利用物聯(lián)網(wǎng)機(jī)會(huì)。 Analysys Mason 的一項(xiàng)調(diào)查顯示，私有 5G 網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)商也是如此，76% 的制造商計(jì)劃到 2024 年部署這些網(wǎng)絡(luò)。

超越基線 5G

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 為工業(yè) 4.0 及其帶來(lái)的好處奠定了基礎(chǔ)。工業(yè) 4.0 中的關(guān)鍵任務(wù)用例需要超實(shí)時(shí)的 AI/ML 性能。因此，5G 不能只是啟用人工智能。它必須是 AI 原生的。

AI 原生是指在 5G 網(wǎng)絡(luò)功能中構(gòu)建 AI/ML 功能。這方面的一個(gè)例子是集成 AI/ML 以增強(qiáng)無(wú)線電接入網(wǎng)絡(luò) (RAN) 媒體訪問(wèn)控制 (MAC) 調(diào)度程序。借助此功能，網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)超實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)分析智能地提高體驗(yàn)質(zhì)量 (QoE)。 QoE 對(duì)于智能制造等用例至關(guān)重要，在這些用例中，數(shù)字雙胞胎等技術(shù)可以通過(guò)沉浸式體驗(yàn)提供遠(yuǎn)程人工協(xié)助來(lái)提高車間績(jī)效并增強(qiáng)安全性。

更重要的是，這種 AI/ML 增強(qiáng)也不必將運(yùn)營(yíng)商鎖定在專有生態(tài)系統(tǒng)中，并遭受供應(yīng)商鎖定。運(yùn)營(yíng)商可以從 Open RAN (O-RAN) 指南中受益，提供更多選擇和靈活性，以最大限度地提高頻譜效率。這使他們能夠克服當(dāng)今 RAN 架構(gòu)的主要限制之一：無(wú)線電資源管理可能是靜態(tài)的，無(wú)法快速適應(yīng)不斷變化的交通狀況和用戶行為。

這個(gè)例子還強(qiáng)調(diào)了 AI/ML 將如何從根本上改變 5G 通信系統(tǒng)以及它們?cè)谖磥?lái)將如何設(shè)計(jì)和部署。 AI/ML 甚至能夠控制部分物理 (PHY) 和媒體訪問(wèn)控制 (MAC) 層功能。所有這一切都直接有利于物聯(lián)網(wǎng)、大量工業(yè) 4.0 用例等——現(xiàn)在和未來(lái)。

優(yōu)化效率和性能

許多制造業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用旨在最大限度地提高效率。正如 AI/ML 如何改變 5G 網(wǎng)絡(luò)一樣，它也可以為制造物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用做同樣的事情。在這里，它可以減少所需的無(wú)線電資源、電力和頻譜的數(shù)量。當(dāng)然，節(jié)省的電力可以幫助運(yùn)營(yíng)商提高他們的綠色證書并節(jié)省資本支出和運(yùn)營(yíng)支出。例如，在公共 5G 網(wǎng)絡(luò)的情況下，節(jié)省的 CAPEX 和 OPEX 可以幫助運(yùn)營(yíng)商以具有競(jìng)爭(zhēng)力的方式為其服務(wù)定價(jià)，但又能盈利——這是眾所周知的對(duì)成本敏感的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)的一大優(yōu)勢(shì)。

即使在要求苛刻的用例中，這些好處也是可能的。例如，當(dāng)實(shí)時(shí) 4K 視頻等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要超快的千兆速度時(shí)，它們不會(huì)比低帶寬應(yīng)用需要更多的無(wú)線電資源、頻譜或功率。這怎么可能?

這是因?yàn)榻尤肟刂?、無(wú)線資源調(diào)度、移動(dòng)性管理和無(wú)線資源管理等RAN功能目前都是基于規(guī)則的。它們無(wú)法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)，或每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備訪問(wèn)的服務(wù)。當(dāng)引入 ML 的智能自動(dòng)化為 RAN 功能提供動(dòng)力時(shí)，尤其是在較低的協(xié)議層中，它可以動(dòng)態(tài)地做出決策，以實(shí)現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)資源分配并改善用戶體驗(yàn)。因此，它可以動(dòng)態(tài)提升實(shí)時(shí) 4K 視頻等用例。

注入 AI/ML 時(shí)的關(guān)鍵考慮因素

將 ML 引入較低 RAN 層時(shí)的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是可用于調(diào)度決策的時(shí)間窗口有限，大約需要 1 毫秒。對(duì)于分秒必爭(zhēng)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)算法不能引入任何延遲。即使是幾秒鐘的處理延遲也會(huì)嚴(yán)重影響整體 QoE 并破壞頻譜效率。

確?；?ML 的更新可以在現(xiàn)有的 5G-gNodeB 平臺(tái)上運(yùn)行而無(wú)需硬件加速器或 GPU 也很重要。這可以通過(guò)將智能引入最關(guān)鍵和時(shí)間敏感的第 2 層 MAC 調(diào)度程序功能來(lái)實(shí)現(xiàn)，這些功能在無(wú)線電資源分配中起著關(guān)鍵作用。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中，這種方法將頻譜效率提高了 15%，同時(shí)將小區(qū)吞吐量提高了 11.76%。這就是使運(yùn)營(yíng)商(公共和私人)能夠動(dòng)態(tài)提升每個(gè) IoT 應(yīng)用程序的 QoE 的原因。這是一項(xiàng)了不起的能力。

在 MAC 層，人工智能驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)分析可以預(yù)測(cè)，然后根據(jù)每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的信號(hào)質(zhì)量和移動(dòng)模式為信號(hào)傳輸分配適當(dāng)?shù)恼{(diào)制和編碼方案 (MCS) 值。然后，RAN 可以跨不同的網(wǎng)絡(luò)層智能地分配 MAC 資源，以滿足每個(gè)定制的需求。例如，它可以提供更準(zhǔn)確的 MCS 預(yù)測(cè)、實(shí)現(xiàn)更好的頻譜效率以及智能處理具有不同需求的不同設(shè)備。這種自動(dòng)化可以有效地增加每個(gè)小區(qū)的流量，使運(yùn)營(yíng)商能夠管理更多的用戶并成功啟動(dòng)新的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序。

強(qiáng)大、靈活、更環(huán)保的框架

原生 AI 和 5G 的框架采用完全容器化的架構(gòu)。它是云原生的，并作為獨(dú)立且松散耦合的微服務(wù)的集合運(yùn)行。它們具有高度可擴(kuò)展性，可以在公共云、私有云和混合云之上運(yùn)行，從而為運(yùn)營(yíng)商提供更多的靈活性和選擇余地。他們使用服務(wù)網(wǎng)格架構(gòu)進(jìn)行托管、可觀察和安全的通信。通過(guò)使用 API 和服務(wù)網(wǎng)格來(lái)抽象微服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，這個(gè)強(qiáng)大的框架允許運(yùn)營(yíng)商和企業(yè)快速引入和擴(kuò)展新服務(wù)。

由于硬件層和 AI 層都是抽象的，制造商和其他企業(yè)擁有保持連接、競(jìng)爭(zhēng)力和盈利所需的敏捷性、性能和節(jié)省。與原生 AI 的連接對(duì)于行業(yè)數(shù)字化和加速工業(yè) 4.0 計(jì)劃至關(guān)重要。 AI原生方法通過(guò)智能鏈路自適應(yīng)優(yōu)化分配給用戶的無(wú)線電資源。這提高了 QoE 并支持關(guān)鍵任務(wù)操作。改進(jìn)的 QoE 是 O-RAN 的關(guān)鍵屬性之一。 O-RAN 與原生 AI 是一個(gè)強(qiáng)大的組合。

原生 AI 和 5G O-RAN 的主要好處之一是特別及時(shí)。通過(guò)集成在一起，它們可以通過(guò)優(yōu)化無(wú)線電資源和更高的帶寬為工業(yè) 4.0 提供出色的 QoE。重要的是，它可以在不消耗更多無(wú)線電資源的情況下這樣做。即傳輸無(wú)線電信號(hào)的功耗更低。簡(jiǎn)而言之，這提高了能源效率并增強(qiáng)了可持續(xù)性。在研究顯示該行業(yè)的二氧化碳排放量幾乎是航空業(yè)的兩倍后，可持續(xù)發(fā)展被認(rèn)為是電信公司議程的首要任務(wù)。顯然，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)上的原生 AI 還不夠快。