es.wedoany.com Noticia: El 5 de junio, Wang Yue, experto jefe de China Telecom, expresó sus puntos de vista sobre la evolución de Physical AI y las redes de comunicación. Considera que el avance de Physical AI radica en llevar la IA del "pensamiento virtual" a la "acción real", y que la futura red de comunicación debe pasar de ser una infraestructura que conecta datos a una base de capacidades inteligentes que respalde la percepción, el juicio, la colaboración y la ejecución de las máquinas.
Physical AI se dirige a sistemas físicos reales como robots, vehículos inteligentes, equipos de baja altitud, equipos industriales y terminales inteligentes encarnados. Este tipo de aplicaciones de IA difieren notablemente de los servicios tradicionales de Internet móvil: requieren una percepción continua del entorno, la carga en tiempo real de imágenes y datos de sensores, la realización de inferencias y decisiones entre la nube, el borde y el terminal, y la retroalimentación de los resultados de las decisiones a las acciones físicas. Para la red de comunicación, esto significa que la presión del tráfico ya no proviene solo de la descarga de videos, la navegación web y el acceso a aplicaciones móviles, sino de la demanda integral de baja latencia, alta fiabilidad, fuerte determinismo, gran ancho de banda ascendente y colaboración de potencia de cómputo en el borde por parte de una gran cantidad de terminales. Si la red sigue estancada en la lógica de "vender tráfico", difícilmente podrá asumir el nuevo valor que aportan los robots, las fábricas inteligentes, los sistemas no tripulados y los terminales de IA.
Anteriormente, en intercambios relacionados con 6G, Wang Yue propuso que, además de las capacidades básicas como cobertura, velocidad, eficiencia energética y calidad de servicio, la futura red de acceso debe poseer dos capacidades centrales: primero, lograr una programación unificada e integrada de los recursos de red y los recursos de cómputo, rompiendo las barreras de recursos entre la nube y la red; segundo, construir un sistema de colaboración "nube-borde-terminal", mejorando la capacidad de inferencia en tiempo real mediante el fortalecimiento de la implementación de potencia de cómputo en el borde, para satisfacer las necesidades de baja latencia y alta fiabilidad de las aplicaciones de IA. Este juicio es altamente consistente con la dirección de desarrollo de Physical AI. Cuando robots, vehículos y equipos industriales operan en entornos reales, no pueden depender a largo plazo de la nube remota para todas las inferencias; los nodos de borde deben asumir más tareas de cálculo inmediato, sincronización de estado y decisiones locales, y la red de comunicación también debe pasar de ser un canal de transmisión a una plataforma de sistema que programe conjuntamente potencia de cómputo, modelos, datos y conexiones.
El enlace ascendente se convertirá en una importante puerta de entrada de capacidades en la era de Physical AI. En el pasado, las redes móviles se optimizaban más en torno a la experiencia de descarga, donde los usuarios descargaban videos, imágenes y aplicaciones como tráfico principal; al entrar en la etapa de terminales de IA y sistemas inteligentes encarnados, los dispositivos necesitan cargar continuamente imágenes de cámaras, datos de sensores, estados del entorno, registros de tareas e información de interacción de modelos. Vehículos no tripulados, robots de inspección, gafas AR, brazos robóticos industriales y drones de baja altitud pueden generar grandes cantidades de datos ascendentes al mismo tiempo. Si la capacidad de la red no puede adaptarse a este cambio en la estructura del tráfico, la colaboración en tiempo real de los terminales de IA y la colaboración nube-borde se verán limitadas. El valor futuro de los operadores también se extenderá desde la simple provisión de conectividad hasta la provisión de garantía ascendente, inferencia en el borde, programación de potencia de cómputo, apertura de capacidades de IA y servicios para escenarios industriales.
Esto plantea nuevos requisitos de modelo de negocio para los operadores. Physical AI no dejará automáticamente el valor en el lado de la red; si los operadores solo proporcionan canales subyacentes, más ingresos podrían fluir hacia proveedores de nube, fabricantes de chips, proveedores de modelos y plataformas de terminales. China Telecom enfatiza direcciones como AI-RAN, integración de comunicación e inteligencia, y colaboración entre potencia de cómputo y red, lo que esencialmente busca una posición más profunda de la red de comunicación en la cadena de valor de la IA. La red futura necesita comprender las características operativas de las aplicaciones de IA, ser capaz de percibir las tareas de los terminales, igualar la potencia de cómputo en el borde, programar recursos inalámbricos, garantizar la experiencia de servicios clave y proporcionar capacidades de red a clientes industriales como robótica, industria, transporte, economía de baja altitud y ciudades inteligentes a través de interfaces abiertas.
Physical AI también impulsará inversamente cambios en la arquitectura de la red 6G. El ritmo de desarrollo de la IA es más rápido que las generaciones tradicionales de comunicación; las capacidades de los modelos, las formas de los terminales y los modos de aplicación están evolucionando rápidamente. Si la arquitectura de la red sigue evolucionando lentamente según un ciclo fijo, podría perder la ventana de oportunidad que trae el auge de las aplicaciones de IA. De cara a los escenarios de inteligencia encarnada, robots y vehículos inteligentes que surgirán gradualmente después de 2027, la red de comunicación necesita formar antes un diseño nativo de IA, considerando la percepción, la comunicación, el cálculo, los datos y la programación inteligente en un mismo sistema. El juicio de Wang Yue de China Telecom sobre Physical AI apunta en realidad a una dirección de cambio industrial más amplia: los operadores de comunicación deben pasar de ser constructores de redes a participantes en la infraestructura inteligente y las plataformas de capacidades industriales en la era de la IA.
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