AI 网络市场 趋势

市场驱动力 -- -- 对各行业高效网络的需求增加

跨行业的数字化转型大大增加了对高效和可扩展网络的需求。 随着工业向云、分析、自动化等先进技术发展,生成的数据的数量和复杂性急剧增加。 这暴露了传统网络基础设施的局限性,这些基础设施无法支持新兴应用的带宽和响应时间要求。 各组织迫切需要使其网络现代化,以便从数字投资中获得真正的价值,并保持领先。

制造业等行业正在大规模采用IOT,机器人等4.0技术,以及3D打印,以优化生产流程,提高生产力. 这增加了工厂房地内低延迟、高吞吐量网络的需求,以支持机器进行机器通信和实时分析。 同样,保健部门正在对远程医疗、远程病人监测和数字健康记录进行大量投资,这些记录每天产生大量敏感数据。 这需要安全可靠的网络,能够无缝地整合不同的系统和地点。 甚至交通和物流等部门也希望利用自主车辆、无人驾驶飞机交付和供应链优化等技术进行转型。 然而,目前的网络架构缺乏边缘计算等能力,无法在严格的延迟制约下支持应用程序.

跨领域的网络日益复杂,增加了对人工智能的依赖,而人工智能能够帮助明智地管理网络资源、流量、安全政策和业绩基准。 网络中的AI提供预测分析、异常检测和自动补救等能力,帮助企业实现持续的网络监测和优化。 诸如SDN和NFV等先进技术也需要与AI/ML框架的结合,以便能够自动提供、自我康复和主动的能力管理。 随着工业在先进技术的驱动下逐步走向连接的未来,对人工智能自动驾驶网络的需求预计在今后几年将急剧上升。

市场驱动器 - 越来越多地采用5G和IOT技术生成大量数据

5G蜂窝网络的广泛推出和IOT设备的扩散是两个显著的趋势,它们极大地影响了AI在网络市场的增长. 5G保证超高速、低延迟和大规模连通性,这将改变我们与技术互动的方式。 预计将为各种应用提供动力,从扩大/虚拟现实到自主车辆到智能城市。 虽然5G公司将提供必要的带宽以支持这些创新,但管理下一代基础设施的规模和复杂性需要AI/ML和分析等现代解决方案。 随着连接的5G设备数量在未来几年成指数增长,由此产生的来自各种来源的数据的泛滥将对核心和边缘网络造成巨大压力。

IoT是另一个巨大的趋势,它正在通过嵌入式传感器和互联网连接,将从制造设备到家用电器到可穿戴设备到基础设施的所有东西连接起来。 跨部门安装的IOT设备数量以前所未有的速度增长,每天产生大量数据。 到2025年,有超过250亿个积极连接的IOT设备每年生成近80个zattabytes的数据. 然而,传统的网络架构缺乏可扩展性和智能,无法以成本效益高的方式管理来自分散来源的此类流量数据。 这就是交通工程,异常检测,预测维护和自动供给等AI驱动能力成为IOT网络不可或缺的.

简言之,5G和IOT等先进技术正在通过促成新的使用案例,同时产生大量复杂的数据,从而大大改变网络环境。 这种转变要求在网络中采用人工智能,以自主管理流量、安全政策和在日益扩大的规模中进行业绩监测。 没有能够自我优化苍蝇的认知网络,企业将极难从5G和IoT投资中获取真正的价值.

市场挑战 - AI网络解决方案的高执行成本

AI在Networks市场的主要挑战之一是AI网络解决方案的实施成本高昂. 开发和应用先进的AI能力为网络功能提供动力,需要在新的硬件、软件许可证、专门技能和培训方面花费大量资本。 电信运营商传统上侧重于优化遗留的2G,3G和4G网络,它需要大量的前期投资,将智能虚拟化,自动化并注入现代5G基础设施和边缘计算平台. 此外,在多个网络领域和地理区域大规模推广人工智能技术,对一体化构成挑战,导致实施和运作成本上升。 需要具有成本效益的解决办法,以迁移遗留的网络组成部分,从现有基础设施投资中提取价值,并提供现收现付定价模式,以减少网络运营商的短期财务负担。 解决实施成本高的问题将是加快采用AI驱动的自动化和载体网络内部优化的一个关键因素。

市场机会:采用创新的5G技术,创造智能自动化工具的需求

5G技术标准的成熟和5G网络在世界各地的部署,为这个市场的AI供应商提供了有利可图的机会。 下一代5G网络依靠动态基础设施支持网络切换,边缘计算和低纬度应用等技术. 这就产生了对智能自动化工具的迫切需要,这些工具可以自我优化网络,自主配置虚拟化资源,并协助操作员管理高度分布的5G架构的复杂性. AI驱动的解决方案定位良好,有助于在分散的领域顺利提供服务,预测能力需求,优化频谱使用,并确保对多种5G使用案例的严格经验要求。 随着5G的采用速度加快,对AI网络平台的需求预计将激增,这些网络平台支持对管理精密的5G网络至关重要的自主操作,预测维护和自愈能力. 这为AI解决方案供应商提供了一次重大机会,提供适合智能5G基础设施独特需求的创新产品。