工厂边缘AI的私有5G网络：在制造环境中部署GPU基础设施

更新于2025年12月11日

2025年12月更新： Verizon/NVIDIA宣布推出5G私有网络 + 移动边缘计算 + AI Enterprise解决方案（2024年12月）。边缘AI将推理延迟从100毫秒以上降至15毫秒以下。工业AI市场达到436亿美元（2024年），预计到2030年将达到1539亿美元（年复合增长率23%）。预计到2025年，50%的企业将采用边缘计算（2024年为20%）。

大型零售商在门店直接部署了配备NVIDIA T4 GPU的边缘AI服务器，将推理延迟从数百毫秒降至15毫秒以下，同时消除了云带宽成本。¹这一转型需要能够以制造和零售环境所需的可靠性和低延迟连接分布式GPU基础设施的私有网络。Verizon和NVIDIA于2024年12月宣布了一项联合解决方案，将5G私有网络与移动边缘计算和NVIDIA AI Enterprise软件相结合，在企业场所实现实时AI服务。²私有5G与边缘AI的融合创造了与集中式数据中心部署截然不同的基础设施模式。

2024年全球工业AI市场达到436亿美元，预计到2030年将以23%的年复合增长率增长至1539亿美元。³根据Omdia 2024年的分析，制造业、采矿业和港口在私有网络部署方面处于领先地位。⁴分析师预测，到2025年，50%的企业将采用边缘计算，高于2024年的20%。⁵这一增长反映出人们认识到许多工业流程需要在毫秒级做出决策，而云架构无法实现这一点。

为什么私有5G能够支撑边缘AI

边缘计算的许多优势，包括超低延迟和本地数据控制，只有在计算和存储资源与强大的连接能力紧密配合时才能充分发挥。⁶私有5G提供了可靠、高速、安全的骨干网络，使边缘计算能够发挥其全部潜力。

当图像传输到云端并返回时，检测质量缺陷的机器人装配系统会经历超过100毫秒的延迟。⁷许多控制回路需要约10毫秒的响应时间。标准云架构根本无法满足实时工业控制的阈值要求。私有5G网络消除了往返远程数据中心的延迟。

工业园区的专用连接

私有5G网络为工业园区提供专用连接，将AI工作负载与公共网络拥塞隔离开来。⁸专用频谱确保带宽和延迟的一致性，不受外部网络条件影响。制造环境获得与生产系统正常运行时间要求相匹配的网络可靠性。

移动边缘计算将GPU资源直接集成到5G基础设施中。⁹这种集成将AI推理置于网络边缘，而不需要单独的计算基础设施。企业通过连接工业设备的同一网络架构访问GPU加速。

工厂边缘AI的架构模式

工厂边缘AI部署需要解决工业环境约束的架构模式，包括恶劣条件、分布式布局以及与运营技术的集成。

GPU部署策略

组织将配备GPU的边缘AI服务器直接部署在制造现场，而不是集中式数据中心。这种部署策略在降低延迟的同时，将敏感的制造数据保留在本地。本地推理避免了将视频和传感器数据流式传输到云服务的带宽成本。

Verizon-NVIDIA解决方案将安全、低延迟的5G私有网络与用于AI推理的NVIDIA NIM微服务结合在一起。¹⁰2025年初开始的演示展示了将私有无线网络与容器化AI服务相结合的实际部署。这种方法能够使用一致的私有网络基础设施在多个设施中实现标准化AI部署。

实时视觉和控制

许多制造商部署边缘计算节点，通过本地高速网络或5G私有网络直接与机器人通信。¹¹这些节点处理来自机器人的视觉或激光雷达数据，并发回即时指令。该架构实现了通过云连接无法满足的延迟预算的闭环控制。

质量检测是一个常见的边缘AI用例。摄像头捕获产品图像，本地GPU运行缺陷检测模型，系统在生产线时间窗口内触发分拣或剔除。从图像捕获到物理执行的整个流程在下一个产品到达之前完成。

混合云边缘架构

混合基础设施在存储和计算容量方面都具有可扩展性，同时将延迟敏感的工作负载保留在边缘。¹²组织在能够访问大型GPU集群和综合数据集的集中式数据中心训练模型。训练好的模型部署到边缘位置，使用生产数据进行推理。

该架构适当地分离了关注点。训练需要边缘位置无法提供的计算密度和数据聚合。推理需要集中位置无法满足的延迟。私有5G将边缘推理节点连接到中央训练基础设施，用于模型更新和遥测数据收集。

行业解决方案和合作伙伴关系

私有5G边缘AI市场吸引了提供集成解决方案的主要电信和技术供应商。

Verizon-NVIDIA合作

Verizon的解决方案支持在可靠的5G私有网络上运行各种AI应用，并配备私有移动边缘计算。¹²这种组合为企业客户在本地提供强大的实时AI服务。NVIDIA AI Enterprise软件平台和NIM微服务提供AI堆栈，而Verizon提供网络基础设施。

这种合作关系解决了以前需要企业从多个供应商组装解决方案的集成挑战。单一解决方案提供商简化了缺乏专业5G或AI基础设施专业知识的组织的采购、部署和支持。

NTT Data边缘AI产品组合

NTT Data提供完全托管的边缘计算，集成边缘AI、私有5G和物联网，用于实时处理、自动化和运营效率。¹³客户包括LyondellBasell和BMW Innovation Hub等制造商。托管服务模式减轻了那些更愿意将边缘AI作为服务消费而不是建立内部能力的组织的运营负担。

爱立信制造解决方案

爱立信将私有5G和边缘计算定位为制造业实时洞察的驱动力。¹⁴该公司的工业解决方案将蜂窝技术专业知识与边缘计算合作伙伴关系相结合，以满足工厂连接需求。这种方法认识到制造环境需要专门构建的解决方案，而不是重新利用的企业IT。

部署边缘AI基础设施

实施私有5G边缘AI的组织面临着涵盖无线工程、GPU基础设施和工业集成的部署挑战。

现场评估和规划

工厂环境面临射频挑战，包括金属结构、移动设备以及工业机械产生的电磁干扰。在网络设计之前，现场勘察必须表征射频环境。覆盖要求涵盖生产车间、仓库和连接建筑物的室外区域。

边缘位置的电力和冷却基础设施可能需要升级才能满足GPU要求。一架AI服务器消耗数千瓦的电力并产生大量热量。工厂位置可能需要进行电气和暖通空调改造以支持边缘计算安装。

与运营技术的集成

边缘AI系统必须与现有的工业控制系统、SCADA平台和制造执行系统集成。这种集成需要了解与企业IT不同的工业协议和安全要求。组织需要同时具备AI和运营技术专业知识的合作伙伴。

Introl的550名现场工程师支持需要在工业环境中部署GPU基础设施的边缘AI项目。¹⁵该公司在2025年Inc. 5000榜单中排名第14位，三年增长率达9,594%，反映了对涵盖数据中心和边缘部署的专业基础设施服务的需求。¹⁶

跨全球257个地点的边缘部署需要无论地理位置如何都保持一致的部署实践。¹⁷Introl管理着达10万个GPU的部署，拥有超过40,000英里的光纤网络基础设施，为在多个制造设施中部署边缘AI的组织提供规模支持。¹⁸

安全考虑

私有5G网络需要保护网络基础设施和AI工作负载的安全架构。基于SIM卡的设备认证、用于工作负载隔离的网络切片以及加密保护传输中的数据。边缘计算节点需要适合制造环境的物理安全、安全启动和运行时保护。

私有5G的专用频谱提供了与公共网络固有的隔离，但组织仍必须防范内部威胁和物理访问。边缘位置缺乏专门建造的数据中心的物理安全性。

工业AI发展轨迹

到2035年，5G将驱动12万亿美元的全球经济产出，AI驱动的设备将在制造业、物流和其他行业的转型中发挥关键作用。¹⁹私有5G边缘AI代表了实现这一转型的融合。

开始工厂数字化计划的组织应评估私有5G作为AI部署的基础设施。这种组合为从质量检测到预测性维护再到自主移动机器人的各种应用提供了连接基础。随着AI用例在运营中的扩展，对私有网络基础设施的早期投资将获得回报。

电信和AI专业知识的整合将越来越多地使成功的工业AI部署脱颖而出。缺乏这两个领域内部能力的组织应寻求提供集成解决方案的合作伙伴，而不是试图独立组装组件。私有5G边缘AI代表了一个真正新的基础设施类别，需要新的运营能力。

参考文献