诺基亚推出新技术，通过远边缘计算和人工智能提升先进工业应用中操作技术的响应能力和决策水平，同时推出支持工人安全与工业自动化AI应用的新服务。

诺基亚引用研究机构Omdia的最新报告指出，工业领域正日益倾向于在边缘进行数据预处理以提升生产效率、效能和敏捷性，这需要位于设备内部或邻近位置的处理能力，包括机器学习和人工智能。具备融合功能的新连接节点呈现全球最高增长率（2022-2027年复合年增长率达11.3%），推动工业数字化和IT/OT融合进程。

为应对这些趋势，诺基亚推出MX Grid，宣称这是全球首个本地化、超互联分布式AI/ML解决方案，使企业能够通过就近处理分析数据来提升OT响应与决策能力。MX Grid基于诺基亚MX工业边缘平台构建，利用无线连接技术，提供新型OT数据处理架构以促进IT/OT融合，支持关键任务型工业应用。

与当前多数运行在云环境的AI/ML资产相比，MX Grid将符合OT规范的AI/ML处理能力更贴近OT数据源。该平台通过协调一组具备计算能力的现场设备（微边缘）及专用AI软件栈实现功能，这些微边缘通过专用无线网络和/或Wi-Fi相互连接。

诺基亚表示MX Grid能通过分布式工作负载处理和实时敏捷决策，从根本上提升企业OT运营效率，并为传统OT资产赋予智能。支持的关键工业应用包括预测性维护、安防监控、工人安全、追踪定位和质量保证。

在质量保证应用场景中，微边缘上的应用程序可分析来自互联设备的实时传感器数据和视频流。根据偏差等级，可由微边缘直接触发即时操作，或由MXIE协同应用接管监控并对实时数据进行深度分析以制定后续纠正措施，从而实现延迟优化和网络负载降低。

Omdia制造业技术首席研究分析师Anna Ahrens指出：“我们观察到工业技术领域正呈现去中心化处理的重要趋势，将计算和AI/ML能力部署到OT数据源附近的设备。未来几年，这些真正推动工业数字化的连接边缘节点将持续增长。诺基亚通过利用专用无线连接和本地OT边缘能力的创新去中心化AI/ML处理平台，有效满足行业需求，助力实现低延迟要求的新兴应用场景。”

MX Grid集成使用连接工人数据和环境传感信息的能力，为工人安全应用场景带来新功能。视觉定位与物体检测应用程序旨在增强工业追踪定位和环境感知能力，推动工业4.0应用并提升工业厂房中的工人安全。

诺基亚解释其推出背景时指出，在复杂工业环境中为机械和工具配备主动标签通常较为困难，人员佩戴和维护这些设备（如更换电池、故障设备）也面临挑战。通过使用实时视频数据流，VPOD技术无需为资产和人员配备供电设备即可实现环境感知能力的提升。

依托贝尔实验室的专利技术，VPOD通过本地部署的AI算法分析实时摄像头数据流来追踪工业资产，为改善工作环境提供运营洞察。该技术利用MX Grid架构在摄像头旁处理视频数据，结合MXIE实现更精准的资产追踪定位。当与其他OT数据源结合时，可显著提升工人安全水平和环境感知能力。