HEAVY.AI借助NVIDIA Omniverse实现数字孪生
2027 年，5g 部署将迎来翻倍增长，基于 nvidia omniverse 构建的 heavy.ai 框架有助于优化无线基站布局，降低网络运营的成本和复杂性，提升客户体验。
早在 6 年前，电信公司就已经开始大规模宣传 5g 网络的优势。然而，由于一些移动网络运营商正在努力满足昂贵而复杂的网络要求，超高速无线互联网供应方面的竞争如今就如同龟兔赛跑，结果尚未可知。
高级数据分析公司 heavy.ai 推出了一套解决方案，能够为运营商带来更多竞争优势。其初代产品 heavyrf 可提供基于nvidia omniverse平台的新一代网络规划和运营工具，以用于创建数字孪生。
heavy.ai 首席执行官 jon kondo 表示：“未来 10 年，全球 5g 网络建设的投入将高达数万亿美元，所以我们的电信网络客户自然会担心其中有多少资金投入没有得到相应的回报。未来，借助 heavy 高级分析和基于 nvidia omniverse 的实时模拟，电信网络客户将节省大量的时间和资金成本。”
heavy.ai 还宣布其正在与通信公司 charter communications 合作，将该工具纳入 spectrum 电信网络的建模和规划操作中，该运营商在美国 41 个州中拥有 3200 万客户。此次协作进一步加深了 heavy 与 charter 之间的合作关系，使 heavy 的业务从现有的分析扩展到了 5g 网络规划。
charter communications 分析与自动化部门的高级总监 jared ritter 表示：“heavy.ai 的全新数字孪生功能为我们提供了一种出色的工作方式，能帮助我们探索并调整不断扩大的 5g 网络。”
如果没有数字孪生方法，电信运营商就必须在人口密集的地区放置微蜂窝塔，以了解无线电发射器、环境以及移动中的人们和设备之间的交互情况，而且，传统工具也难以充分提供关键因素（如树木密度或高层干扰）的细节。
由于 5g 的频段更高，所以在早期部署中，需要增加 300% 的基站数量才能提供与上一代 lte 相同的覆盖率。研究机构 analysys mason 表示，如果以相同方式进行部署，5g 基站的功耗将比 lte 基站高出 300%，成本将高出 4 倍。
这些惊人的数字促使电信行业加紧提高效率。heavy.ai 的数字孪生解决方案将 gpu 加速分析和实时地球物理映射的结合使用，在 heavyrf 模组的助力下，电信公司仅花费数秒即可测试 rf 射频传播场景。因为可以在首次安装时更准确地放置和调整基站和微蜂窝，这将节省大量的时间和金钱成本。
heavyrf 模组能够在 rf 规划工作流中紧密集成关键业务信息（如：移动性、parcel 数据、客户体验数据），并以此支持电信公司更高效地规划、建设和运营新网络。
借助 rf 同步的数字孪生，charter communications 的规划人员能够优化容量和覆盖范围，并以交互方式查看部署模式的更改如何转化为最终客户的获取和保留情况。
其目标是利用机器学习和大数据管线来持续反映现实世界的情况。
数字孪生将利用现代 gpu 的并行计算能力进行视觉模拟，并使用由 nvidia omniverse 的 rtx renderer 提供技术支持的实时 rtx 光线追踪技术生成 rf 信号的物理模拟。
对于电信公司来说，这不只是对传统网络的投资。随着 ai 应用与服务的兴起，这些公司将致力于为 5g 设备、自动驾驶汽车、家电、机器人和城市基础设施奠定基础。
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heavy.ai 首席执行官 jon kondo 表示：“未来 10 年，全球 5g 网络建设的投入将高达数万亿美元，所以我们的电信网络客户自然会担心其中有多少资金投入没有得到相应的回报。未来，借助 heavy 高级分析和基于 nvidia omniverse 的实时模拟，电信网络客户将节省大量的时间和资金成本。”
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如果没有数字孪生方法，电信运营商就必须在人口密集的地区放置微蜂窝塔，以了解无线电发射器、环境以及移动中的人们和设备之间的交互情况，而且，传统工具也难以充分提供关键因素（如树木密度或高层干扰）的细节。
由于 5g 的频段更高，所以在早期部署中，需要增加 300% 的基站数量才能提供与上一代 lte 相同的覆盖率。研究机构 analysys mason 表示，如果以相同方式进行部署，5g 基站的功耗将比 lte 基站高出 300%，成本将高出 4 倍。
这些惊人的数字促使电信行业加紧提高效率。heavy.ai 的数字孪生解决方案将 gpu 加速分析和实时地球物理映射的结合使用，在 heavyrf 模组的助力下，电信公司仅花费数秒即可测试 rf 射频传播场景。因为可以在首次安装时更准确地放置和调整基站和微蜂窝，这将节省大量的时间和金钱成本。
heavyrf 模组能够在 rf 规划工作流中紧密集成关键业务信息（如：移动性、parcel 数据、客户体验数据），并以此支持电信公司更高效地规划、建设和运营新网络。
借助 rf 同步的数字孪生，charter communications 的规划人员能够优化容量和覆盖范围，并以交互方式查看部署模式的更改如何转化为最终客户的获取和保留情况。
其目标是利用机器学习和大数据管线来持续反映现实世界的情况。
数字孪生将利用现代 gpu 的并行计算能力进行视觉模拟，并使用由 nvidia omniverse 的 rtx renderer 提供技术支持的实时 rtx 光线追踪技术生成 rf 信号的物理模拟。
对于电信公司来说，这不只是对传统网络的投资。随着 ai 应用与服务的兴起，这些公司将致力于为 5g 设备、自动驾驶汽车、家电、机器人和城市基础设施奠定基础。
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