[자동차 집? 업종]? 화웨이는 최근 열린 화웨이 완전 연결 대회에서 전 장면 스마트 연결 솔루션을 설명하고 기업에 자동 운전 네트워크 솔루션 ADN(Autonomous) 을 발표했습니까? Driving? Network), 기업 네트워크가 자동운전 시대로 나아가도록 돕고, 업계 지능의 업그레이드를 가속화한다. 화웨이가 제안한 자동운전 네트워크 솔루션 (ADN) 은 클라우드 +AI, 네트워크 +AI, 네트워크 요소 +AI 3 계층 AI 의 개방형 아키텍처를 통해 이뤄져야 합니다. 특히 클라우드 AI 플랫폼은 통신 AI 지식 자산을 통합하고, AI 모델을 신속하게 개발하고, AI 모델을 네트워크 관리 계층에 동기화합니다. 네트워크 +AI 는 비즈니스 의도를 시나리오 솔루션으로 변환하고 장비 계층에 구현을 구축하는 AI 추론 프레임워크를 도입합니다. 반면 네트워크 요소 +AI 는 내장형 AI 칩과 센서를 통해 네트워크를 실시간으로 인식하고 가장자리에서 데이터 수집 속도를 높이고 빠른 AI 추리를 가능하게 합니다. 전체 솔루션이 해결하려는 문제는 업무, 운영 및 조인의 여러 복잡성에 있습니다. 여기에는 드론, 자동차, AR/VR ... B2C 에서 B2C, B2X, 네트워크가 지원하는 복잡한 비즈니스가 포함됩니다. 4G 에서 5G, 2-3-4-5 까지? 4 세대 동당, 1 여종의 네트워크 프로토콜, 수천 개의 네트워크 기능 및 수만 개의 구성 매개변수로 인한 운영 및 유지 관리의 복잡성, 수백 배의 조인 데이터 증가로 인한 복잡한 데이터 연결 및 교환. 결국, 이 시스템의 성숙한 응용은 여러 방면에서 향상될 수 있다. 예를 들어, 장면 API 및 개방형 프로그래밍 가능을 통해 운영 및 유지 보수 애플리케이션 통합의 효율성을 높일 수 있습니다. AI 교육을 통해 네트워크 트래픽 예측 모델을 생성하여 네트워크 리소스 활용의 효율성을 높입니다. AI 교육을 통해 네트워크 부하 예측 및 기지국, 데이터 센터 등의 에너지 소비 모델을 생성하여 에너지 효율성을 높임으로써 사용자 경험을 향상시키는 최종 목적을 달성합니다. < P > 편집평론: 이번 대회 기간 동안 화웨이 상무이사 왕타오는 자동운전 네트워크 솔루션 ADN 뿐만 아니라 전 장면의 스마트 연결 솔루션의 미래에 대해서도 상세히 설명했다. 최근 화웨이가 7 월 1 일 발표한 자동운전 특허, 인공지능 칩을 기반으로 한 자동운전 플랫폼, 개발 중인 라이더 등 지능화를 지속적으로 추진하고 있는 일련의 동작들을 떠올리게 한다. 화웨이의 스마트 운전 분야에 대한 끊임없는 연구는 정말 괄목할 만하다. 휴대전화를 만드는 것만큼이나 간단하다는 것이 밝혀졌다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 지혜명언) 문/자동차 집? 정백준)