人工智能邊緣計算助力多媒體通信系統實時視頻流處理的創新應用

引言

在數字化轉型的時代背景下，多媒體通信系統已成為互聯網與信息系統領域的核心支柱。根據Statista的數據，預計2025年全球視頻流市場規模將達119.09億美元，然而，傳統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，云端處理可能導致網絡擁塞，影響用戶體驗和系統穩定性。

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算法部署于網絡邊緣節點（如基站或終端設備），實現數據就近處理，將時延降低至5ms以內，并顯著減少帶寬需求。邊緣計算可節省帶寬成本，同時提升數據隱私保護水平。中國鐵塔股份有限公司作為全球最大的通信基礎設施提供商，截至2025年6月底，其塔類站址數達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。

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，提供技術融合框架；二是基于中國鐵塔的資源優勢，探索規模化部署路徑，助力“數字中國”戰略；三是系統分析挑戰與解決方案，促進產業化發展。

1.人工智能邊緣計算與多媒體通信系統的技術融合

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，將計算任務從中心云端遷移至數據源附近的網絡邊緣，實現實時數據處理。邊緣計算強調“就近計算、就近存儲、就近響應”，適用于高實時性應用，如視頻流分析[3]。2025年，邊緣計算市場規模預計將增長至數百億美元，其低時延特征使數據無須傳輸至遠程云端，時延可控制在5ms以內，相比云計算的 20～40ms 顯著優化。根據SurveilEdge項目，邊緣計算在查詢響應時間方面快約5.4倍，帶寬開銷降低達 87.5%^[4 。數據隱私保護使得敏感視頻數據本地化存儲，避免傳輸風險。

中國鐵塔的基站機房作為理想的邊緣節點載體，配備標準化電力和冷卻系統，覆蓋城鄉區域。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環境下，邊緣計算可處理每秒數太字節的視頻流數據，確保多媒體通信的穩定性

1.2人工智能在邊緣計算中的作用

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

在技術實現上，AI通過聯邦學習實現模型訓練與推理的下沉，減少對云端的依賴。聯邦學習的優化目標為最小化全局損失函數：

其中， L_k（θ） 為第（k）個邊緣節點的本地損失函數， n_k 為節點 （k） 的本地數據量， ， n_k 為總數據量， θ 為全局模型參數。聯邦學習采用FedAvg算法，具體流程為： ① 各邊緣節點基于本地視頻流數據（如監控視頻幀）訓練本地模型，更新參數 θ_k ② 節點上傳參數至中心服務器，執行加權聚合 ; ③ 服務器分發全局模型 θ 至各節點，迭代優化。此外，AI通過自適應優化技術，根據網絡負載動態調整視頻分辨率和比特率，如利用強化學習算法優化傳輸策略，提升用戶體驗

1.3多媒體通信系統的技術需求

多媒體通信系統需要支持高清視頻傳輸、實時互動和海量數據處理，其核心技術需求包括帶寬不低于100Mbps、時延少于50ms 、算力支持每秒處理數百萬幀，以及端到端數據加密以確保安全性。傳統云計算模式在高并發場景下容易導致網絡擁塞，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相關報告“GlobalMobileTrends2025”強調了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新應用

2.1應用場景概述

人工智能邊緣計算在實時視頻流處理中的創新應用覆蓋了智慧城市監控、智能交通、遠程醫療和直播電商等多個領域，結合5G網絡和AI技術，顯著提升了多媒體通信系統的性能和智能化水平。

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

直播電商則利用邊緣AI優化視頻質量，減少卡頓現象，提升用戶互動率。DemandSage發布的數據顯示，2024年全球直播流媒體（live-streaming）市場規模約998.2億美元，預計在2024至2030年將以約23% 的復合年增長率增長，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，為邊緣計算的規模化部署提供了堅實基礎。其新建鐵塔共享率高達 85% ，5G基站建設95% 以上通過資源共享實現，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，利用基站機房部署邊緣服務器，集成AI算法，支撐多媒體通信系統的實時應用。中國鐵塔的基站機房配備標準化電力、冷卻和AIoT接口，部署成本較傳統數據中心降低 25% □

3.面臨的技術挑戰

3.1邊緣設備算力有限

邊緣計算設備如基站服務器受限于體積、功耗和散熱條件，算力通常僅為云端數據中心的1/10。例如，處理4K視頻流需要每秒50TFLOPS的算力，而邊緣設備如NVIDIAJetsonOrin僅提供約20TFLOPS，導致幀率下降 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用的性能瓶頸。模型在TPU上運行時需經過量化處理，且操作支持有限，進一步限制了效果的發揮[15-16]。

3.2數據安全與隱私保護

實時視頻流處理涉及大量敏感數據，如監控視頻中的人臉信息或醫療影像數據。邊緣節點的分布式部署增加了數據泄露和攻擊風險。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。

3.3多節點協同與網絡穩定性

多媒體通信系統依賴多個邊緣節點協同處理視頻流，但5G網絡的抖動可能導致數據傳輸延遲波動 10～100ms ，影響視頻流的連續性和用戶體驗。ITU-R關于未來網絡技術趨勢的報告草案指出，隨著網絡規模不斷擴大，整體架構和協議棧的復雜性顯著提升，數據處理效率因各層之間的冗余（如重排序、重傳）而降低。報告建議未來網絡應采用更簡潔的lite協議棧設計，以減少延遲并提升穩定性，這對高并發場景下的通信性能尤為關鍵[。

4.解決方案與對策技術挑戰

4.1針對算力有限的優化方案

為應對邊緣設備算力有限的挑戰，模型壓縮技術成為核心解決方案。通過神經網絡剪枝、量化和知識蒸餾，將AI模型參數量減少 50% ，算力需求降低至原1/3。例如， YOLOv8 模型通過量化從FP32轉換為INT8，內存占用減少 50% ，推理速度提升1.5倍，準確率損失控制在 1% 以內。數學上，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訓練模型指導邊緣模型學習，提升精度。

中國鐵塔通過在基站機房部署輕量化模型（如MobileNet），結合英特爾HabanaGaudi處理器，優化了邊緣服務器的性能。根據ScientificReports期刊2025年發表的研究，應用剪枝和知識蒸餾技術后，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數據安全與隱私保護的對策

針對數據安全和隱私保護問題，區塊鏈技術通過分布式賬本機制確保視頻流數據的完整性和不可篡改性。結合聯邦學習，邊緣節點在本地訓練AI模型，僅交換模型參數而非原始數據，降低傳輸風險。端到端加密技術進一步增強了數據安全性，加密算法如AES-256將破解難度提升至指數級。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% ，為邊緣節點提供了可靠的硬件保障。

4.3提升多節點協同與網絡穩定性的方案

為解決多節點協同和網絡穩定性的問題，軟件定義網絡（software-definednetworking，SDN）技術通過動態優化通信路徑，將數據傳輸時延降低 20% 。5G網絡切片技術為視頻流分配專用帶寬，確保高并發場景下的穩定性。5G切片在邊緣計算中減少了網絡擁堵，中國鐵塔的基站網絡提供電力和網絡冗余備份，保障系統連續性。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，網絡穩定性提升 15.00% ，顯著優化了多媒體通信系統的性能。方案效果見表1。

結語

人工智能邊緣計算通過將AI算法和計算資源下沉至網絡邊緣，為多媒體通信系統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揮了關鍵作用，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、數據安全和網絡穩定性等挑戰，模型壓縮、區塊鏈加密和5G切片等技術提供了可行路徑。未來，隨著6G網絡和AIoT技術的進一步發展，邊緣計算將在更多場景中實現規模化應用，推動多媒體通信系統向智能化、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：互聯網與信息系統：包含互聯網、信息化、計算機通信、多媒體通信等。