de.wedoany.com-Bericht: Am 5. Juni äußerte sich Wang Yue, Chefexperte von China Telecom, zur Entwicklung von Physical AI und Kommunikationsnetzwerken. Er ist der Ansicht, dass der Durchbruch von Physical AI darin liegt, KI vom „virtuellen Denken" zum „echten Handeln" zu führen. Zukünftige Kommunikationsnetzwerke müssen sich von einer Infrastruktur zur Datenverbindung zu einer intelligenten Fähigkeitsbasis entwickeln, die maschinelle Wahrnehmung, Entscheidungsfindung, Koordination und Ausführung unterstützt.
Physical AI richtet sich an reale physische Systeme wie Roboter, intelligente Fahrzeuge, Niedrighöhengeräte, Industrieanlagen und verkörperte intelligente Endgeräte. Diese Art von KI-Anwendungen unterscheidet sich deutlich von traditionellen mobilen Internetdiensten: Sie müssen kontinuierlich die Umgebung wahrnehmen, Echtzeitbilder und Sensordaten hochladen, zwischen Cloud, Edge und Endgeräten Schlussfolgerungen und Entscheidungen treffen und die Entscheidungsergebnisse in physische Aktionen zurückmelden. Für Kommunikationsnetzwerke bedeutet dies, dass der Geschäftsdruck nicht mehr nur vom Herunterladen von Videos, Surfen im Internet und dem Zugriff auf mobile Anwendungen ausgeht, sondern von den umfassenden Anforderungen einer Vielzahl von Endgeräten an niedrige Latenz, hohe Zuverlässigkeit, starke Deterministik, große Uplink-Bandbreite und Edge-Rechenleistungskoordination. Wenn das Netzwerk weiterhin in der Logik des „Verkaufs von Datenvolumen" verharrt, wird es schwierig sein, den neuen Wert zu erfassen, den Roboter, intelligente Fabriken, unbemannte Systeme und KI-Endgeräte mit sich bringen.
Wang Yue hatte zuvor in Diskussionen über 6G vorgeschlagen, dass das zukünftige Zugangsnetz neben der Gewährleistung grundlegender Fähigkeiten wie Abdeckung, Geschwindigkeit, Energieeffizienz und Servicequalität über zwei Kernfähigkeiten verfügen muss: Erstens die integrierte und einheitliche Steuerung von Netzwerk- und Rechenressourcen, um die Ressourcenbarrieren zwischen Cloud und Netzwerk zu durchbrechen; zweitens der Aufbau eines „Cloud-Edge-End"-Kooperationssystems, das durch die verstärkte Bereitstellung von Rechenleistung an der Edge die Echtzeit-Inferenzfähigkeit verbessert, um die Anforderungen von KI-Diensten an niedrige Latenz und hohe Zuverlässigkeit zu erfüllen. Diese Einschätzung deckt sich weitgehend mit der Entwicklungsrichtung von Physical AI. Wenn Roboter, Fahrzeuge und Industrieanlagen in realen Umgebungen arbeiten, können sie nicht langfristig auf entfernte Cloud-Rechenzentren für alle Inferenzen angewiesen sein. Edge-Knoten müssen mehr sofortige Berechnungen, Zustandssynchronisation und lokale Entscheidungsaufgaben übernehmen, und das Kommunikationsnetzwerk muss sich von einem Übertragungskanal zu einer Systemplattform entwickeln, die Rechenleistung, Modelle, Daten und Verbindungen gemeinsam steuert.
Die Uplink-Verbindung wird zu einem wichtigen Fähigkeitszugang im Zeitalter von Physical AI. In der Vergangenheit wurde das mobile Netzwerk eher für die Optimierung des Downlink-Erlebnisses optimiert, wobei das Herunterladen von Videos, Bildern und Anwendungen durch die Nutzer den Hauptverkehr ausmachte. In der Phase der KI-Endgeräte und der verkörperten Intelligenz müssen die Geräte kontinuierlich Kamerabilder, Sensordaten, Umgebungszustände, Aufgabenprotokolle und Modellinteraktionsinformationen hochladen. Unbemannte Fahrzeuge, Inspektionsroboter, AR-Brillen, Industrieroboterarme und Niedrighöhen-Drohnen können gleichzeitig große Mengen an Uplink-Daten erzeugen. Wenn die Netzwerkkapazität sich nicht an diese Veränderung der Verkehrsstruktur anpassen kann, werden die Echtzeitkoordination der KI-Endgeräte und die Cloud-Edge-Kooperation eingeschränkt. Der zukünftige Wert der Betreiber wird sich von der reinen Bereitstellung von Konnektivität auf die Bereitstellung von Uplink-Garantie, Edge-Inferenz, Rechenleistungssteuerung, KI-Fähigkeitsöffnung und branchenspezifischen Diensten erstrecken.
Dies stellt neue Anforderungen an die Geschäftsmodelle der Betreiber. Physical AI wird nicht automatisch Wert auf der Netzwerkseite hinterlassen. Wenn die Betreiber nur die zugrunde liegenden Kanäle bereitstellen, könnten mehr Einnahmen an Cloud-Anbieter, Chip-Hersteller, Modell-Anbieter und Endgeräteplattformen fließen. China Telecom betont Richtungen wie AI-RAN, Konvergenz von Kommunikation und Intelligenz sowie Koordination von Rechenleistung und Netzwerk. Im Kern geht es darum, eine tiefere Position des Kommunikationsnetzwerks in der KI-Wertschöpfungskette zu finden. Zukünftige Netzwerke müssen die Betriebsmerkmale von KI-Diensten verstehen, in der Lage sein, Endgeräteaufgaben zu erfassen, Edge-Rechenleistung zuzuordnen, Funkressourcen zu steuern, die Erfahrung kritischer Dienste zu gewährleisten und Netzwerkkapazitäten über offene Schnittstellen für Branchenkunden wie Robotik, Industrie, Verkehr, Niedrighöhenwirtschaft und Smart Cities bereitzustellen.
Physical AI wird auch die Veränderung der 6G-Netzwerkarchitektur vorantreiben. Das Entwicklungstempo der KI ist schneller als das der traditionellen Kommunikationsgenerationen. Modellfähigkeiten, Endgeräteformen und Anwendungsmodi entwickeln sich rasant weiter. Wenn die Netzwerkarchitektur weiterhin in einem festen Zyklus langsam evolviert, könnte das Zeitfenster verpasst werden, das der Ausbruch von KI-Anwendungen mit sich bringt. Für die Szenarien der verkörperten Intelligenz, Roboter und intelligenten Fahrzeuge, die ab etwa 2027 allmählich aufkommen, müssen Kommunikationsnetzwerke früher einen KI-nativen Designansatz entwickeln und Wahrnehmung, Kommunikation, Berechnung, Daten und intelligente Steuerung in einem einzigen System betrachten. Wang Yues aktuelle Einschätzung von Physical AI deutet tatsächlich auf eine größere Branchenwende hin: Kommunikationsbetreiber müssen sich von Netzwerkerbauern zu Teilnehmern an der intelligenten Infrastruktur und branchenspezifischen Fähigkeitsplattform im KI-Zeitalter entwickeln.
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