InterDigital新報告探討了來自智能眼鏡等AI設備不斷增長的上行流量，將如何改變現代網絡的運行方式

特拉華州威明頓2026年3月19日 /美通社/ -- InterDigital，一家專注于無線通信、視頻和人工智能技術的研發(fā)公司，3月18日與市場研究公司ABI Research聯合發(fā)布了全新報告《向分布式網絡轉型：賦能端側AI》，探討了代理式AI的出現將如何重新定義業(yè)界對設備、網絡和云基礎設施提出的需求。

該報告預測，未來三年內，代理式系統(tǒng)在企業(yè)端和消費端的應用率將顯著提升。與主要通過下行鏈路消耗數據的移動應用不同，代理式AI系統(tǒng)通過持續(xù)生成并交換上下文信息，實現實時的推理與決策。

過往，現代的移動網絡以下行鏈路吞吐和視頻傳輸為優(yōu)化重心。然而，隨著AI設備產生的上行數據量持續(xù)激增，網絡將面臨過載風險，由此導致延遲攀升與成本增加。

產生海量上行鏈路流量的主要設備包括：

• 智能眼鏡：負責持續(xù)捕捉視頻、圖像及環(huán)境信息，并上行傳輸數據以實現實時的AI推理與輔助。ABI Research預測，到2030年，智能眼鏡的出貨量將高達7,000萬臺，其中支持蜂窩網絡的設備占比將超過12%。
   
• 可穿戴設備：涵蓋下一代可穿戴設備，通過采集語音、生物特征及情境信號，為持續(xù)性代理式AI交互提供支持。
   
• 智能手機：正逐步將語音、照片、視頻和感知數據等多模態(tài)輸入，向云端及邊緣AI系統(tǒng)進行傳輸。
   
• 物聯網傳感器和設備：持續(xù)將運行或環(huán)境數據流式傳輸至AI模型，用于分析、自動化與決策。

上行鏈路壓力在流媒體直播和實時視頻協作等視頻密集型應用中已經顯現。當大量用戶同時上傳數據時，會導致局部網絡堵塞。與這些短時流量高峰不同，代理式AI系統(tǒng)將在聯網設備中產生持續(xù)的上行數據交換，可能會對上行鏈路容量造成持續(xù)性壓力。

報告發(fā)現，為滿足現代設備的AI需求，行業(yè)必須向分布式智能基礎架構轉型。在該架構中，AI工作負載將根據其復雜度，在設備端處理器與云端平臺之間實現協同部署。報告強調，將智能更深層地嵌入網絡基礎設施，將確保支持AI的應用程序能夠在不犧牲性能的情況下高效運行。

"代理式AI標志著智能互聯演進的下一階段，"InterDigital首席技術官Rajesh Pankaj表示，"隨著AI系統(tǒng)逐漸具備自主推理、規(guī)劃與執(zhí)行能力，我們正著手為6G重新構想無線網絡的藍圖。智能必須分布在設備、網絡和云端，而要高效地交付這些AI增強的服務，則需構建一種能夠在性能、延遲與能效之間取得平衡的新型計算基礎架構。"

"代理式AI為網絡和設備帶來了全新的要求，"ABI Research高級分析師、本報告合著者Paul Schell表示，"支持自主式AI系統(tǒng)，將需要更廣泛的分布式計算基礎架構以及智能水平顯著提升的網絡。運營商則需要在支持端側、邊緣側和云端的實時AI工作負載的同時，應對日益趨于對稱的流量模式。"

點擊鏈接，下載《分布式網絡轉型：賦能端側AI》完整報告。