重要洞察
隨著智慧終端裝置日益依賴雲端處理，上行資料流量的成長已達到前所未有的規模。雖然自動駕駛車（AV）與 AR 眼鏡等 AI 驅動系統會持續將資料上傳至雲端，但隨著裝置端智慧、壓縮技術與智慧型資料傳輸方式的進步，資料的傳輸方式與時機正被重新塑造。其結果是一種動態的平衡，網路不僅需要滿足對即時雲端服務日益成長的需求，還必須透過提升效率來確保頻寬使用的可持續性。理解這一互動關係，是迎接下一波網路智慧浪潮的關鍵。
圖23：未來上行流量的驅動因素
目前AI眼鏡的上行需求
截至目前，美國市場已售出約200萬副主流廠商的智慧眼鏡，相當於約1%市場滲透率，未來計畫實現年銷量達數百萬。這類產品的成功關鍵在於由眼鏡所收集的影像與音訊輸入，讓使用者能與 AI 代理進行具感知能力的互動。
未來部分型號將在眼鏡端和/或綁定的裝置端直接運行AI功能，但進階的AI能力仍需依賴雲端處理。當模型推論時間較短時，上行鏈路的網路效能尤為關鍵。
近期發佈的一款智慧眼鏡，其宣稱的影片拍攝解析度達1440×1920像素。多模態AI隨需互動在使用時通常需要5–10FPS（幀/秒）的幀率；而全天候在線的智慧代理則可能採用更低或動態調整的幀率，例如每5–10秒1幀。隨需智慧代理可以採用約0.1bpp（每像素位元素）壓縮率的影片編轉碼器。在上述解析度與 5 FPS 的條件下，上行流量約為 1.4 Mbps。假設這些AI用戶中約20%為重度使用者（日均使用100分鐘），其餘80%為普通用戶（日均使用10分鐘），則平均使用時長為每天28分鐘。
全天候運行智慧代理需採用約0.5bpp的圖像壓縮率，在相同解析度與約0.1FPS的幀率下，所需上行頻寬約為0.14Mbps，假設其每日持續運行約8小時。
相較於目前全球平均每月約2 GB的基準，由此帶來的上行流量占比提升如圖24所示。在上述假設下，全天候運行智慧代理為單個用戶帶來的上行流量略高於隨需型。在特定裝置滲透率下（對應圖24橫軸數值），部分使用者可能選擇全天候運行智慧代理，其他用戶則傾向於隨需型，因此未來實際需求將介於這兩條曲線之間。上行流量的潛在成長凸顯了網路容量規劃、頻譜配置與無線接入網路（RAN）功能發展的重要性。
圖24：AI/AR眼鏡滲透率與上行流量增幅（相較於目前基準）
上行流量的潛在成長凸顯了網路容量規劃、頻譜配置與無線接入網路（RAN）功能發展的重要性。