自主AI将让Uplink成为下一个移动瓶颈

最新报告探讨了人工智能设备（例如智能眼镜）不断增长的上行链路流量将如何改变现代网络的运行方式。

特拉华州威尔明顿，2026 年 3 月 18 日（GLOBE NEWSWIRE） ——无线、视频和人工智能技术研发公司 InterDigital, Inc.（纳斯达克股票代码：IDCC）和市场研究公司 ABI Research 发布的一份新报告探讨了智能人工智能的出现将如何重新定义对设备、网络和云基础设施的需求。

这份题为《分布式网络转型助力设备端人工智能》的报告指出，未来三年，智能体系统在企业和消费市场的普及率预计将大幅提升。与主要通过下行链路获取数据的传统移动应用不同，智能体人工智能系统能够持续生成和交换上下文信息，从而实现实时推理和决策。

现代移动网络历来都针对下行链路吞吐量和视频传输进行了优化。然而，随着人工智能设备产生越来越多的上行数据，网络面临过载风险，导致延迟和成本上升。

驱动上行链路流量的主要设备包括：

• 智能眼镜能够持续捕捉视频、图像和环境信息，并将数据传输到上游进行实时人工智能推理和辅助。ABI Research预测，到2030年，智能眼镜的出货量将达到7000万副，其中支持蜂窝网络的设备将占到总出货量的12%以上。
  
• 可穿戴设备，包括下一代可穿戴设备，可收集语音、生物特征和上下文信号，以支持持续的智能AI交互。
  
• 智能手机越来越多地将语音、照片、视频和传感器数据等多模态输入传输到云端和边缘人工智能系统。
  
• 物联网传感器和设备持续向人工智能模型传输运行或环境数据，以进行分析、自动化和决策。

上行链路压力在视频密集型应用中已经显现，例如直播和实时视频协作，许多用户同时上传视频会导致局部小区拥塞。与这些暂时的拥塞高峰不同，智能体人工智能系统会通过联网设备持续不断地进行上行数据交换，这可能会对上行链路容量造成持续的压力。

该报告指出，为了满足现代设备的AI需求，业界必须向分布式智能架构转型，在这种架构下，AI工作负载将根据其复杂性在设备端处理器和云平台之间进行协调。报告认为，将智能更深入地嵌入网络基础设施，将确保AI应用能够高效运行，同时又不影响性能。

InterDigital首席技术官Rajesh Pankaj表示：“智能体AI标志着智能连接演进的下一个阶段。随着AI系统能够自主推理、规划和执行任务，我们开始重新构想面向6G的无线网络。智能必须分布在设备、网络和云端，而高效地提供这些AI增强型服务需要一种新的计算架构，以平衡性能、延迟和能效。”

“智能体人工智能对网络和设备都提出了新的要求，”ABI Research高级分析师、该报告的合著者Larbi Belkhit和Paul Schell表示。“支持自主人工智能系统将需要更加分布式的计算架构和更加智能的网络。运营商需要管理日益对称的流量模式，同时还要支持跨设备、边缘和云端的实时人工智能工作负载。”

完整报告《分布式网络转型助力设备端人工智能》可在此处获取。

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