人工智能邊緣計算助力多媒體通信系統(tǒng)實時視頻流處理的創(chuàng)新應(yīng)用

引言

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時代背景下，多媒體通信系統(tǒng)已成為互聯(lián)網(wǎng)與信息系統(tǒng)領(lǐng)域的核心支柱。根據(jù)Statista的數(shù)據(jù)，預(yù)計2025年全球視頻流市場規(guī)模將達119.09億美元，然而，傳統(tǒng)云計算模式在處理實時視頻流時面臨顯著瓶頸。例如，在高峰期視頻流傳輸中，云端處理可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，影響用戶體驗和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

人工智能（artificial intelligence，AI）邊緣計算作為一種新興計算范式，通過將AI算法部署于網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點（如基站或終端設(shè)備），實現(xiàn)數(shù)據(jù)就近處理，將時延降低至5ms以內(nèi)，并顯著減少帶寬需求。邊緣計算可節(jié)省帶寬成本，同時提升數(shù)據(jù)隱私保護水平。中國鐵塔股份有限公司作為全球最大的通信基礎(chǔ)設(shè)施提供商，截至2025年6月底，其塔類站址數(shù)達211.9萬個，較2024年底增加2.5萬個[2]。這為其邊緣計算部署提供了堅實基礎(chǔ)。

本文的研究意義在于：一是填補多媒體通信實時處理的理論與實踐空白，提供技術(shù)融合框架；二是基于中國鐵塔的資源優(yōu)勢，探索規(guī)模化部署路徑，助力“數(shù)字中國”戰(zhàn)略；三是系統(tǒng)分析挑戰(zhàn)與解決方案，促進產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。

1.人工智能邊緣計算與多媒體通信系統(tǒng)的技術(shù)融合

1.1邊緣計算的定義與特點

邊緣計算是一種分布式計算架構(gòu)，將計算任務(wù)從中心云端遷移至數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)處理。邊緣計算強調(diào)“就近計算、就近存儲、就近響應(yīng)”，適用于高實時性應(yīng)用，如視頻流分析[3]。2025年，邊緣計算市場規(guī)模預(yù)計將增長至數(shù)百億美元，其低時延特征使數(shù)據(jù)無須傳輸至遠程云端，時延可控制在5ms以內(nèi)，相比云計算的 20～40ms 顯著優(yōu)化。根據(jù)SurveilEdge項目，邊緣計算在查詢響應(yīng)時間方面快約5.4倍，帶寬開銷降低達 87.5%^[4 。數(shù)據(jù)隱私保護使得敏感視頻數(shù)據(jù)本地化存儲，避免傳輸風(fēng)險。

中國鐵塔的基站機房作為理想的邊緣節(jié)點載體，配備標準化電力和冷卻系統(tǒng)，覆蓋城鄉(xiāng)區(qū)域。截至2025年6月底，中國鐵塔累計承建基站項目超560萬個，高鐵地鐵公網(wǎng)覆蓋總里程超過6.6萬公里。這些資源使邊緣計算部署成本降低 30% 以上。例如，在5G環(huán)境下，邊緣計算可處理每秒數(shù)太字節(jié)的視頻流數(shù)據(jù)，確保多媒體通信的穩(wěn)定性

1.2人工智能在邊緣計算中的作用

人工智能通過深度學(xué)習(xí)、計算機視覺和強化學(xué)習(xí)等技術(shù)，顯著提升邊緣計算的智能化水平。在實時視頻流處理中，AI算法負責(zé)目標檢測、內(nèi)容識別和動態(tài)壓縮等任務(wù)。例如，YOLOv8模型在COCO數(shù)據(jù)集上的平均精度 （mAP ）達 53.9% ，推理速度在邊緣設(shè)備上可達 80fps ，準確率高達95% ，適用于實時監(jiān)控和交通分析場景。

在技術(shù)實現(xiàn)上，AI通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)實現(xiàn)模型訓(xùn)練與推理的下沉，減少對云端的依賴。聯(lián)邦學(xué)習(xí)的優(yōu)化目標為最小化全局損失函數(shù)：

其中， L_k（θ） 為第（k）個邊緣節(jié)點的本地損失函數(shù)， n_k 為節(jié)點 （k） 的本地數(shù)據(jù)量， ， n_k 為總數(shù)據(jù)量， θ 為全局模型參數(shù)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)采用FedAvg算法，具體流程為： ① 各邊緣節(jié)點基于本地視頻流數(shù)據(jù)（如監(jiān)控視頻幀）訓(xùn)練本地模型，更新參數(shù) θ_k ② 節(jié)點上傳參數(shù)至中心服務(wù)器，執(zhí)行加權(quán)聚合 ; ③ 服務(wù)器分發(fā)全局模型 θ 至各節(jié)點，迭代優(yōu)化。此外，AI通過自適應(yīng)優(yōu)化技術(shù)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)負載動態(tài)調(diào)整視頻分辨率和比特率，如利用強化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化傳輸策略，提升用戶體驗

1.3多媒體通信系統(tǒng)的技術(shù)需求

多媒體通信系統(tǒng)需要支持高清視頻傳輸、實時互動和海量數(shù)據(jù)處理，其核心技術(shù)需求包括帶寬不低于100Mbps、時延少于50ms 、算力支持每秒處理數(shù)百萬幀，以及端到端數(shù)據(jù)加密以確保安全性。傳統(tǒng)云計算模式在高并發(fā)場景下容易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞，在直播電商高峰期，視頻流傳輸可能因帶寬不足而卡頓，影響用戶體驗[10]。

邊緣計算通過本地化處理有效滿足這些需求。GSMA相關(guān)報告“GlobalMobileTrends2025”強調(diào)了AI、5GAdvanced和邊緣計算對于提升效率和自動化的重要性[]。

2.人工智能邊緣計算在實時視頻流處理中的創(chuàng)新應(yīng)用

2.1應(yīng)用場景概述

人工智能邊緣計算在實時視頻流處理中的創(chuàng)新應(yīng)用覆蓋了智慧城市監(jiān)控、智能交通、遠程醫(yī)療和直播電商等多個領(lǐng)域，結(jié)合5G網(wǎng)絡(luò)和AI技術(shù)，顯著提升了多媒體通信系統(tǒng)的性能和智能化水平。

在智慧城市監(jiān)控場景中，邊緣AI通過實時分析監(jiān)控視頻，檢測異常事件如人群聚集或環(huán)境污染，響應(yīng)時間從秒級縮短至毫秒級。根據(jù)GSMA的（GlobalMobileTrends2025報告，邊緣計算結(jié)合5G網(wǎng)絡(luò)顯著提升了城市級視頻流處理的效率，廣泛應(yīng)用于智慧城市監(jiān)控，每日處理海量視頻數(shù)據(jù)，支撐智能分析與實時響應(yīng)[12。在智能交通領(lǐng)域，AI算法通過邊緣節(jié)點分析車牌和交通流量，優(yōu)化信號燈控制，減少城市擁堵時間。根據(jù)交通運輸部報道，在多個城市采用自適應(yīng)交通信號系統(tǒng)后，交通效率顯著提升。例如，貴州省貴陽市數(shù)博大道沿線的“單點自適應(yīng)”路口使平均擁堵指數(shù)降低了 6.7% ，通行能力提高 14.5% ；北京市亦莊地區(qū)自適應(yīng)信控系統(tǒng)使延誤率下降28.48% 、排隊長度下降 30.3% ；湖南省株洲市天元區(qū)測試中車均延誤下降 22% 、擁堵指數(shù)下降 13.4% ；重慶市永川區(qū)域平均車速提升 11% 、行程時間減少 17.4% 、停車次數(shù)減少59.5%[13]。

直播電商則利用邊緣AI優(yōu)化視頻質(zhì)量，減少卡頓現(xiàn)象，提升用戶互動率。DemandSage發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2024年全球直播流媒體（live-streaming）市場規(guī)模約998.2億美元，預(yù)計在2024至2030年將以約23% 的復(fù)合年增長率增長，至2030年將達到約3451.3億美元[14]

2.2中國鐵塔在邊緣計算部署中的作用

中國鐵塔股份有限公司憑借其211.9萬個塔類站址和分布式基站機房，為邊緣計算的規(guī)模化部署提供了堅實基礎(chǔ)。其新建鐵塔共享率高達 85% ，5G基站建設(shè)95% 以上通過資源共享實現(xiàn)，顯著降低了部署成本。中國鐵塔積極參與本地智慧城市建設(shè)，利用基站機房部署邊緣服務(wù)器，集成AI算法，支撐多媒體通信系統(tǒng)的實時應(yīng)用。中國鐵塔的基站機房配備標準化電力、冷卻和AIoT接口，部署成本較傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心降低 25% □

3.面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

3.1邊緣設(shè)備算力有限

邊緣計算設(shè)備如基站服務(wù)器受限于體積、功耗和散熱條件，算力通常僅為云端數(shù)據(jù)中心的1/10。例如，處理4K視頻流需要每秒50TFLOPS的算力，而邊緣設(shè)備如NVIDIAJetsonOrin僅提供約20TFLOPS，導(dǎo)致幀率下降 30% 。有多項研究指出，盡管EdgeTPU能顯著加快推理過程，但對于復(fù)雜的AI模型（如YOLOv8），其精準度（以mAP衡量）顯著下降，成為實時視頻分析應(yīng)用的性能瓶頸。模型在TPU上運行時需經(jīng)過量化處理，且操作支持有限，進一步限制了效果的發(fā)揮[15-16]。

3.2數(shù)據(jù)安全與隱私保護

實時視頻流處理涉及大量敏感數(shù)據(jù)，如監(jiān)控視頻中的人臉信息或醫(yī)療影像數(shù)據(jù)。邊緣節(jié)點的分布式部署增加了數(shù)據(jù)泄露和攻擊風(fēng)險。加密開銷和本地存儲的弱安全性進一步加劇了隱私保護的挑戰(zhàn)。

3.3多節(jié)點協(xié)同與網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性

多媒體通信系統(tǒng)依賴多個邊緣節(jié)點協(xié)同處理視頻流，但5G網(wǎng)絡(luò)的抖動可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲波動 10～100ms ，影響視頻流的連續(xù)性和用戶體驗。ITU-R關(guān)于未來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)趨勢的報告草案指出，隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴大，整體架構(gòu)和協(xié)議棧的復(fù)雜性顯著提升，數(shù)據(jù)處理效率因各層之間的冗余（如重排序、重傳）而降低。報告建議未來網(wǎng)絡(luò)應(yīng)采用更簡潔的lite協(xié)議棧設(shè)計，以減少延遲并提升穩(wěn)定性，這對高并發(fā)場景下的通信性能尤為關(guān)鍵[。

4.解決方案與對策技術(shù)挑戰(zhàn)

4.1針對算力有限的優(yōu)化方案

為應(yīng)對邊緣設(shè)備算力有限的挑戰(zhàn)，模型壓縮技術(shù)成為核心解決方案。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝、量化和知識蒸餾，將AI模型參數(shù)量減少 50% ，算力需求降低至原1/3。例如， YOLOv8 模型通過量化從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，內(nèi)存占用減少 50% ，推理速度提升1.5倍，準確率損失控制在 1% 以內(nèi)。數(shù)學(xué)上，量化操作定義為Q（x）=Round（Frac{x-z}{s}） ，其中（s）為縮放因子， （z） 為零點。知識蒸餾通過云端預(yù)訓(xùn)練模型指導(dǎo)邊緣模型學(xué)習(xí)，提升精度。

中國鐵塔通過在基站機房部署輕量化模型（如MobileNet），結(jié)合英特爾HabanaGaudi處理器，優(yōu)化了邊緣服務(wù)器的性能。根據(jù)ScientificReports期刊2025年發(fā)表的研究，應(yīng)用剪枝和知識蒸餾技術(shù)后，BERT模型的能量消耗降低了 32.097% ，為邊緣計算提供了高效的算力支持[18]。

4.2數(shù)據(jù)安全與隱私保護的對策

針對數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題，區(qū)塊鏈技術(shù)通過分布式賬本機制確保視頻流數(shù)據(jù)的完整性和不可篡改性。結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)，邊緣節(jié)點在本地訓(xùn)練AI模型，僅交換模型參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)，降低傳輸風(fēng)險。端到端加密技術(shù)進一步增強了數(shù)據(jù)安全性，加密算法如AES-256將破解難度提升至指數(shù)級。中國鐵塔的基站機房配備高等

級安全模塊，漏洞檢測率達 99% ，為邊緣節(jié)點提供了可靠的硬件保障。

4.3提升多節(jié)點協(xié)同與網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的方案

為解決多節(jié)點協(xié)同和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性的問題，軟件定義網(wǎng)絡(luò)（software-definednetworking，SDN）技術(shù)通過動態(tài)優(yōu)化通信路徑，將數(shù)據(jù)傳輸時延降低 20% 。5G網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)為視頻流分配專用帶寬，確保高并發(fā)場景下的穩(wěn)定性。5G切片在邊緣計算中減少了網(wǎng)絡(luò)擁堵，中國鐵塔的基站網(wǎng)絡(luò)提供電力和網(wǎng)絡(luò)冗余備份，保障系統(tǒng)連續(xù)性。中國鐵塔杭州基站機房通過5G切片支持每日2.3PB的視頻流處理，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性提升 15.00% ，顯著優(yōu)化了多媒體通信系統(tǒng)的性能。方案效果見表1。

結(jié)語

人工智能邊緣計算通過將AI算法和計算資源下沉至網(wǎng)絡(luò)邊緣，為多媒體通信系統(tǒng)的實時視頻流處理提供了高效、低時延的解決方案。中國鐵塔股份有限公司憑借其211.9萬個塔類站址和標準化基站機房，在邊緣計算部署中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，尤其在城市智慧交通和直播電商等場景中成效顯著。針對算力有限、數(shù)據(jù)安全和網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性等挑戰(zhàn)，模型壓縮、區(qū)塊鏈加密和5G切片等技術(shù)提供了可行路徑。未來，隨著6G網(wǎng)絡(luò)和AIoT技術(shù)的進一步發(fā)展，邊緣計算將在更多場景中實現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，推動多媒體通信系統(tǒng)向智能化、實時化和綠色化方向演進。

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作者單位：中國鐵塔股份有限公司鹽城市分公司

作者簡介：成旭，本科，工程師，chengxu@chinatowercom.cn，研究方向：互聯(lián)網(wǎng)與信息系統(tǒng)：包含互聯(lián)網(wǎng)、信息化、計算機通信、多媒體通信等。