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本文探讨了如何在移动通信领域利用边缘计算实现高性能AI服务。介绍了移动通信网络的基础，边缘计算的分类，以及物联网概念。核心算法部分详细讲解了传统机器学习、卷积神经网络（CNN）、SSD和YOLOv3的目标检测技术。此外，还讨论了边缘计算在图像检测和边缘存储等实际应用中的部署案例。
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
AI已经在各个领域发展了几十年时间，但在移动通信领域却依然存在着较大的缺口。
在通信网络的边缘节点上部署AI服务可以帮助降低成本、提升效率、缩短时延。通过云计算和边缘计算技术，可以实现高性能、低时延、灵活性强的AI服务。
本文将介绍移动通信中的AI服务主要技术——边缘计算，并介绍基于边缘计算架构如何支持AI服务部署及其相关算法原理和具体操作步骤。
2.基本概念和术语说明
移动通信基础
首先，移动通信网络的概况如下图所示：
- 消息中心（Message Centers）：移动通信运营商公司通常会提供一整套消息中心解决方案，包括SMS、MMS、RCS等功能模块。其中RCS即远程通信服务，它提供了跨平台、跨设备的通讯能力。
- 中间网关（Interrogation Gateways）：IMS（Instant Messaging Service）和VoLTE（Voice over LTE）业务依赖于IMS的中继节点与VoLTE的基站交换机进行通信。中间网关则是在通信双方之间引入第三方，即中继节点或VoLTE基站，用于传输数据、建立会话、传输媒体流等。
- 数据中心（Data Centers
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