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“邊緣計算”在智能交通領域的應用

【作者】小玖   【來源】賽文交通網   【發布時間】2019年7月16日

邊緣計算火了。 

邊緣計算之火源于5G概念,邊緣計算是作為5G的核心技術之一,因其低時延、大帶寬、本地化的優勢在5G時代中扮演重要角色。 

01、何為“邊緣計算”? 

所謂邊緣計算,是指在靠近物或數據源頭的一側,采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺,就近提供最近端服務。 

簡單來說,邊緣計算,就是用網絡邊緣對數據進行分類,將部分數據放在邊緣處理,減少延遲,從而實現實時和更高效的數據處理,以達到對云計算的有力補充。 

在未來的智能交通應用環境中,“云計算”就相當于智能設備的大腦,處理相對復雜的進程;而“邊緣計算”就相當于智能設備的神經末梢,進行一些“下意識”的反應。 

02、“邊緣計算”的六大特點 

雖然邊緣計算還沒有全面爆發,但是從現在涌動的暗流中,我們已然可以看到,邊緣計算呈現出的六大特點和趨勢。 

第一,去中心化 

邊緣計算從行業的本質和定義上來看,就是讓網絡、計算、存儲、應用從“中心”向邊緣分發,以就近提供智能邊緣服務。 

第二,非寡頭化 

邊緣計算是互聯網、移動互聯網、物聯網、工業互聯網、電子、AI、IT、云計算、硬件設備、運營商等諸多領域的“十字入口”,一方面參與的各類廠商眾多,另一方面“去中心化”在產品邏輯底層,就一定程度上通向了“非寡頭化”。 

第三,萬物邊緣化 

邊緣計算和早年的IT、互聯網,如今的云計算、移動互聯網,以及未來的人工智能一樣,具備普遍性和普適性。在萬物互聯的未來,有萬物互聯就有應用場景,有應用場景就要邊緣計算。 

第四,安全化 

在邊緣計算出現之前,用戶的大部分數據都要上傳至數據中心,在這一上傳的過程中,用戶的數據尤其是隱私數據,比如個體標簽數據、銀行賬戶密碼、電商平臺消費數據、搜索記錄、甚至智能攝像頭等等,就存在著泄露的風險。而邊緣計算因為很多情況下,不要再把數據上傳到數據中心,而是在邊緣近端就可以處理,因此也從源頭有效解除了類似的風險。 

第五,實時化 

隨著工業互聯網、自動駕駛、智能家居、智能交通、智慧城市等各種場景的日益普及,這些場景下的應用對計算、網絡傳輸、用戶交互等的速度和效率要求也越來越高。以自動駕駛為例,在這些方面,幾乎是要求秒級甚至是毫秒級的速度。而面對自動駕駛方面由攝像頭、雷達、激光雷達等眾多傳感器創造的大量數據,傳統數據中心模式的響應、計算和傳輸速度,顯然是不夠的,這時候“近端處理”的邊緣計算,自然就成為了最好“實時化”要求的最好選擇。 

第六,綠色化 

數據是在近端處理,因此在網絡傳輸、中心運算、中心存儲、回傳等各個環節,都能節省大量的服務器、帶寬、電量乃至物理空間等諸多成本,從而實現低成本化、綠色化。 

03、“邊緣計算”在智能交通領域的應用

華為實踐

深圳交警借助華為FusionServer高性能邊緣計算服務器,搜集實時交通數據,將交通信息存儲、過濾、處理后,傳回到華為開發的交通大數據平臺,準確的提供“移動對象時空引擎”和“實時交通出行量計算”的信息,依據擁堵區域、道路和位置點等多維度數據實時擁堵分析(深圳交警5億數據秒級分析),再將智能分析后的結果傳到邊緣側,實現信號調優從被動采集到主動感知,從局部優化到宏觀規劃,從而利用有效地制定信號配時策略,交通誘導設置和對流量來源地的疏導指揮等策略,整體提升交通管制效率。

通過信號調優方案,深圳市高峰期局部重點路段持續時間預期可減少15%,深圳大梅沙、龍華等部分重點路段運行速度提高9%,利用邊緣計算能力實時監測反饋,實現深圳交通的智能管控。

??祵嵺`

2017年10月28日,??低暟l布“IOT-基于神經網絡的認知計算系統--??礎ICloud框架”。  

??低暱偛煤鷵P忠表示,將AI算力注入邊緣,賦能邊緣智能是大勢所趨。??低暟l布的AICloud框架,由云中心、邊緣域、邊緣節點三部分構成,實現從端到中心的邊緣計算+云計算。

基于此,??低暟l布了以??瞪铐?、??瞪癫?、??党X、明眸為代表的一系列AI智能邊緣設備,搭載高性能GPU計算芯片和深度學習智能算法。

能夠在邊緣實現原始視頻圖片中人體、人臉、車輛等屬性信息的高效提取和建模,數據回傳云端統一分析的同時,也可滿足本地自治系統的數據應用,提升業務敏捷性和實時性。  

2018年,智能交通行業總監王啟東曾經就邊緣計算舉例說明。以信控為例,云平臺匯聚全城路網、過車、信控配時數據,提供全局的交通數據“超腦”計算中心。

但是同樣的,在路口終端,邊緣計算系統則自主學習路口的交通流模態,通過場景適配自主生成路況管理預案庫,自動調節路口的交通秩序管理手段。

因此形成了智能交通中心大腦+神經元末梢的新型智能交通生態系統。目前,??低曇呀浽谝舜?、???、洛陽等城市做過試點。 

04、邊緣計算在智能交通領域的挑戰 

邊緣計算為智能交通系統帶來了機遇的同時,它目前的發展也遇到了些許困難。

第一,邊緣計算設備常常要面臨高溫、高寒、高濕等復雜環境,如何在這樣的環境下保持設備的長久運行是一個非常重要的問題。

第二,邊緣計算設備的緩存及運算能力是根據其任務有選擇進行的,這就需要廠家對它們進行“量身定制”。

最后,邊緣計算設備要應用在交通系統的各個環節,涉及的廠家眾多,如何統一這些這設備的生產標準,這有待于在智能交通領域一些重要企業牽頭制定標準。 

05、邊緣計算是否會替代云計算

邊緣計算是否會替代云計算一直是一個討論的熱點問題。

阿里云邊緣計算技術負責人楊敬宇曾向媒體表示,二者并不是此消彼長的關系,應是天然互補的關系,相輔相成、缺一不可,邊緣計算正在拓展云計算的邊界。

他認為,在云和端兩者間取舍要對比兩者的綜合成本:在邊緣進行數據處理主要考慮時延問題和電力資源,而傳回云端處理,要消耗算力與傳輸成本。

楊敬宇表示邊緣計算作為5G時代的一項關鍵技術,未來將成為不可或缺的基礎設施之一。

5G提供了高可靠低延時的通信能力,如果5G加上邊緣計算的時延與能耗都優于云端計算的成本,就可以優先邊緣計算的方式。

此外,邊緣計算可能給未來的計算系統結構帶來巨大革命。5G時代終端算力上移、云端算力下沉,將在邊緣形成算力融合。

邊緣計算并不會取代云計算,更恰當的說法是,邊緣計算是云計算的補充。目前二者融合的趨勢越來越明顯,將在未來相互配合,共同提升計算效率。

綜合整理:華爾街見聞、邊緣計算之家、華為敏捷網絡等


 

 

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