（源初/文）T-Mobile US 首席技术官（CTO）John Saw 透露，公司正在测试人形机器人是否可以通过在其网络边缘（Network Edge）运行部分人工智能（AI），从而提高响应速度并减少对机载计算机的依赖。
Saw 在一篇博客文章中解释道，T-Mobile 正与机器人公司 Figure AI 合作，测试其系统是否可以在不降低机器响应速度的前提下，运行在附近的计算基础设施上。
这些系统涉及控制机器人的动作，以及解析视觉信息和语言指令。
Saw 写道，将部分计算处理工作转移出机器人本身，可以减少电池消耗、计算需求、发热量、重量和成本。这还能让机器人在无需增加更多硬件或电量的情况下，运行功能更强大的 AI。
T-Mobile 正与 AWS 合作，推进“Kinetic Edge”的首次部署――这是该运营商专为物理 AI（Physical AI）打造的分布式计算基础设施。
Saw 写道，他们结合利用了 T-Mobile 的 5G-Advanced 网络和分布式边缘计算，以及 AWS 的云端编排和 AI 服务，旨在将“确定性连接、计算和智能推送到更靠近机器运行的位置”。
他解释称，可靠的连接与本地化计算有助于企业将物理 AI 推向超越单体演示的规模化应用。他同时强调，开发者正将视觉和推理模型部署在网络边缘，使机器人、摄像头和传感器减少对远端云的依赖。
“这项早期工作正帮助我们探索实现物理 AI 规模化应用的可能，同时也为全新的应用场景和机遇打开了大门。”
机器的需求
Saw 写道，机器人在移动过程中需要持续稳定的连接、足够的上行链路容量以传输传感器数据、低时延以及广域覆盖。尽管 Wi-Fi 和卫星网络各司其职，但他认为先进的地面无线网络更适合满足这些需求。
Saw 指出，当涉及数以千计的机器时，雇用人工来协助机器人将变得极具挑战：T-Mobile 正与 Serve Robotics 合作，评估在边缘端进行监控的可行性，以判断哪些问题可以由人工解决，哪些需要更多 AI 介入。
这位高管还强调了与英伟达（Nvidia）、诺基亚（Nokia）以及日益扩大的开发者团队的合作，共同在分布式边缘网络上运行物理 AI 应用；此外，他们近期还与这些厂商合作完成了一次 AI-RAN（AI无线接入网）通话。
Saw 解释说，T-Mobile 正与加利福尼亚州圣何塞市（San Jose）及专业公司合作，开发一种利用边缘 AI 融合多个独立 5G 摄像头视角的方法，以生成交通全景视角。
他们正在测试 AI 能否将不同交叉路口发生的情况联系起来，以及提供宏观视角是否有助于人们更早发现交通规律。
通过与英伟达、诺基亚和爱立信（Ericsson）的合作，该运营商还在探索“AI 与网络工作负载如何共享加速计算基础设施”。
Saw 表示，T-Mobile 必须开发出能将“数据和工作负载”传输至“智能需要运行的位置”的方法，无论该位置是在设备端、边缘端还是云端。
他表示，未来的发展方向“正变得越来越清晰”，而 T-Mobile 的网络将成为连接各个层级之间的“纽带”。
来源：飞象网
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