De acordo com pt.wedoany.com-Em 5 de junho, Wang Yue, especialista-chefe da China Telecom, apresentou suas opiniões sobre a Physical AI e a evolução das redes de comunicação. Ele acredita que o avanço da Physical AI reside em fazer a IA passar do "pensamento virtual" para a "ação real", e que a futura rede de comunicação precisa evoluir de uma infraestrutura de conexão de dados para uma base de capacidades inteligentes que suporte a percepção, julgamento, coordenação e execução das máquinas.
A Physical AI é direcionada a sistemas físicos reais, como robôs, veículos inteligentes, equipamentos de baixa altitude, equipamentos industriais e terminais de IA incorporada. Essas aplicações de IA diferem significativamente dos serviços tradicionais de internet móvel: elas exigem percepção contínua do ambiente, upload em tempo real de imagens e dados de sensores, realização de inferência e tomada de decisão entre nuvem, borda e terminal, e feedback dos resultados das decisões para ações físicas. Para a rede de comunicação, isso significa que a pressão de tráfego não vem mais apenas do download de vídeos, navegação em páginas web e acesso a aplicativos móveis, mas sim da demanda combinada de um grande número de terminais por baixa latência, alta confiabilidade, forte determinismo, grande largura de banda de uplink e coordenação de capacidade de computação de borda. Se a rede ainda permanecer na lógica de "vender tráfego", será difícil capturar o novo valor trazido por robôs, fábricas inteligentes, sistemas não tripulados e terminais de IA.
Wang Yue, em comunicações anteriores relacionadas ao 6G, propôs que, além das capacidades básicas de cobertura, velocidade, eficiência energética e qualidade de serviço, a futura rede de acesso precisa ter dois tipos de capacidades principais: primeiro, realizar a programação unificada de recursos de rede e recursos de computação, quebrando as barreiras de recursos entre nuvem e rede; segundo, construir um sistema de coordenação "nuvem-borda-terminal", fortalecendo a implantação de capacidade de computação na borda para melhorar a capacidade de inferência em tempo real, atendendo às necessidades de baixa latência e alta confiabilidade das aplicações de IA. Esse julgamento está altamente alinhado com a direção de desenvolvimento da Physical AI. Quando robôs, veículos e equipamentos industriais operam em ambientes reais, não podem depender de toda a inferência na nuvem remota por longos períodos; os nós de borda devem assumir mais tarefas de computação instantânea, sincronização de estado e decisão local, e a rede de comunicação também deve evoluir de um canal de transmissão para uma plataforma de sistema que programa conjuntamente computação, modelos, dados e conexão.
O uplink se tornará uma importante porta de entrada de capacidade na era da Physical AI. No passado, as redes móveis eram mais otimizadas para a experiência de downlink, com o download de vídeos, imagens e aplicativos ocupando a maior parte do tráfego; na fase de terminais de IA e IA incorporada, os dispositivos precisam fazer upload contínuo de imagens de câmeras, dados de sensores, status do ambiente, logs de tarefas e informações de interação de modelos. Veículos não tripulados, robôs de inspeção, óculos AR, braços robóticos industriais e drones de baixa altitude podem gerar grandes quantidades de dados de uplink ao mesmo tempo. Se a capacidade da rede não se adaptar a essa mudança na estrutura de tráfego, a colaboração em tempo real dos terminais de IA e a coordenação nuvem-borda serão limitadas. O valor futuro das operadoras também se estenderá do simples fornecimento de conectividade para incluir garantia de uplink, inferência de borda, programação de computação, abertura de capacidades de IA e serviços de cenários industriais.
Isso impõe novos requisitos de modelo de negócios para as operadoras. A Physical AI não deixará automaticamente o valor no lado da rede; se as operadoras fornecerem apenas canais subjacentes, mais receitas podem fluir para fornecedores de nuvem, fabricantes de chips, fornecedores de modelos e plataformas de terminais. A China Telecom enfatiza direções como AI-RAN, integração de comunicação e inteligência, e coordenação de computação e rede, essencialmente buscando uma posição mais profunda na cadeia de valor da IA para as redes de comunicação. A rede futura precisa entender as características operacionais dos serviços de IA, ser capaz de perceber tarefas de terminais, combinar capacidade de computação de borda, programar recursos sem fio, garantir a experiência de serviços críticos e fornecer capacidades de rede a clientes industriais, como robótica, indústria, transporte, economia de baixa altitude e cidades inteligentes, por meio de interfaces abertas.
A Physical AI também impulsionará mudanças na arquitetura da rede 6G. O ritmo de desenvolvimento da IA é mais rápido que as gerações tradicionais de comunicação; as capacidades dos modelos, as formas dos terminais e os modos de aplicação estão evoluindo rapidamente. Se a arquitetura da rede ainda evoluir lentamente em ciclos fixos, pode perder a janela de oportunidade trazida pela explosão das aplicações de IA. Para os cenários de IA incorporada, robôs e veículos inteligentes que surgirão gradualmente após 2027, a rede de comunicação precisa formar um design nativo de IA mais cedo, considerando percepção, comunicação, computação, dados e programação inteligente no mesmo sistema. O julgamento de Wang Yue, da China Telecom, sobre a Physical AI aponta, na verdade, para uma mudança maior no setor: as operadoras de comunicação precisam evoluir de construtoras de rede para participantes da infraestrutura inteligente e plataformas de serviços industriais na era da IA.
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