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淺析邊緣計算在智能交通中的應用

2019-04-26 17:00:54 來源:IT168責任編輯:
摘要:開年以來,伴隨二級市場應聲而起的除了5G概念,就是邊緣計算了。邊緣計算之所以重要,是在于即使在5G真正商用之時,可以實現超大帶寬(eMBB
開年以來,伴隨二級市場應聲而起的除了5G概念,就是邊緣計算了。

邊緣計算之所以重要,是在于即使在5G真正商用之時,可以實現超大帶寬(eMBB)的應用場景,但龐大數據量的涌現也就意味著需要在云和端傳輸過程中找到一個承接點,對數據進行預處理再選擇是否上云。

邊緣計算應用演進

“現在的4G網絡基本能解決80%的傳輸問題,相比之下,用5G網絡只是少了30毫秒的速率。”4月25日,一位業內人士這樣解釋,對于現有應用而言,當前的大部分網絡傳輸都不存在太大問題,5G面臨的其實是新應用的適配難題。

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(圖片源于網絡)

“5G在物聯時,面臨的很大問題將是覆蓋率。一旦出現基站沒有覆蓋到位,就很難保證100%的數據傳輸,甚至運行過程中有可能存在閃斷等問題。此外一個數據包從一端傳輸到另一端,會有很多重傳,不是直接就一定能全部傳過去,這還涉及到底層協議。因此有很多實際問題要解決。”該人士補充道,這也是邊緣計算在5G時代角色越來越重要的原因。

5G從網絡架構上會有整體變化。簡言之,5G網絡是通過SDN(軟件定義網絡)/NFV(網絡功能虛擬化)等方式重構的網絡架構。其本身在網絡邊緣就有基礎架構設備或服務器,可以直接通過軟件定義的方式,把數據中心的能力遷移到網絡邊緣上,且可以根據網絡的需求量,動態調整邊緣計算的能力。

據IDC統計,當前用戶對于物聯網數據的處理,到底放在數據中心、傳輸之前還是邊緣端,實際上訴求是各占三分之一。不過該機構預計,未來隨著邊緣層上具備更多分析、AI的能力,將促使這些分析功能在邊緣層和核心層之間達到平衡。

邊緣計算——智能交通的末梢神經

在可預見的未來有兩個行業的快速發展是非常明確的,一個是通訊行業,另一個就是交通行業,因為社會的快速發展帶來的是更多的信息的和物理上的交流,信息的交流靠通訊、物理的交流靠交通。因此,作為最先進通訊技術與交通技術的結合,智能交通領域一直是社會一個關注的焦點。

在過去的十年中,智能交通讓幾何級數增長的城市車輛獲取了實時路況信息,讓舉世矚目的中國高鐵保持著高速運轉,讓遠洋航海中的水手便捷地同家人實時通話。但是,許多業內期待的如自動駕駛、軌道交通無人值守等技術依然還不能完全實現。

伴隨著新技術的發展,我們逐漸步入全聯接的“智能社會”,物聯網領域的新技術“邊緣計算”被應用在智能交通領域。這為長期困擾行業發展的諸多難題迎來了解決的希望。邊緣計算是指通過物聯網絡將計算能力和服務部署在網絡的邊緣,向附近的終端、感應器、用戶提供通訊和計算服務,解決物聯網系統在高分布式場景下的海量異構聯接、業務實時性、業務智能性、數據互操作性以及安全和隱私保護等挑戰。通俗來說,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。

邊緣計算的到來讓智能交通更具安全性。無論是公路、鐵路、海運還是航空,安全都是交通行業最為重要的事情。例如最近各大科技公司都不遺余力進行投入的自動駕駛技術遲遲不能應用的最重要原因也是其不能確保上路的絕對安全。“邊緣計算”的到來,對這些問題的解決帶來了很大幫助。如同人類一樣,我們對危險的第一道反應通常不是經過大腦,而是“下意識”的。例如,一輛自動駕駛的汽車在面臨危險需要及時停止的時候,如果其還需把數據上傳到“云端”,通過計算得出停止的命令,再傳送到汽車,汽車再作出反應。那么就不如讓車輛本身也具備一定的計算能力,來處理這一問題。同時,我們還可以預想這樣一個場景,突發的自然災害、信號干擾或技術故障使得某一區域自動駕駛的汽車、列車陷入無網絡狀態。那么,它們就只能依靠邊緣計算賦予其的計算能力作出“下意識”的反應,才能確保其安全。

邊緣計算也能使智能交通系統更具經濟性。智能交通系統應用IoT已經為行業帶來了相當的收益。例如,迪斯尼外場部署的 IoT 預商用網,安裝車檢器 300 余個。這為上海迪士尼停車系統帶來了以下好處:第一,車輛檢測器即插即用,無需布線,安裝施工簡單;第二,此次利用的窄帶物聯技術,實現的覆蓋距離遠(信號能覆蓋到地下二層),車檢器待機時間長(10 年待機);能實現整個城市乃至全國的停車位統一查詢,提升了車位利用率,也方便了車主尋找空余車位。

未來,邊緣計算在提升交通系統經濟性上還大有作為。例如,城市軌道交通系統實現自動駕駛目前一大障礙就是屏蔽門。現在屏蔽門的開閉主要是靠列車司機人眼識別,整列車所有車門都要等待最后一個上車的人上車才能關閉。其實這也是我們前文說到的,整個屏蔽門系統現在只有一個中樞大腦,而缺少“末梢神經”。如果每個屏蔽門都安裝上檢測及控制設備,使其具備邊緣計算的能力,能夠獨立、安全的控制自己的開合。這無疑可以大大提高城市軌道交通系統的經濟性,使得城市軌道交通自動駕駛成為可能。如果說“云計算”使智能交通系統的大腦“更聰明”,那么“邊緣計算”就使智能交通系統的末梢神經“更靈敏”。這兩者在提高交通系統的運行效率,提升其經濟性上的作用是同樣重要的。

邊緣計算在智能交通領域的應用,也能為乘客帶來更多增值服務,提升客戶體驗。例如,華為公司為巴士在線提供了整體智慧公交車聯網解決方案,在每一臺公交車上部署車載智能移動網關,搭載統一運營平臺,對分布在不同地點的多媒體終端進行統一調度,實現立體化、差異化的精準營銷。這為車上乘客提供了更好的乘車體驗。此案例中車載智能移動網管就扮演了一個“神經末梢”的角色,它能夠緩存一些數據信息,使得汽車在網絡信號環境不好的地方也能保持平穩的運營。類似的,這種技術給以后軌道交通領域乘客上網問題的解決帶來了很好的思路。例如,地鐵就可以搭載類似設備,在網絡環境較好的車站緩存信息,這樣一來,在網絡信號不太穩定的兩站之間的行駛區域就能使乘客有更好的上網體驗。

如今中國交通行業快速發展,“高鐵”成為了中國名片,每年新建地鐵里程也是令世界矚目,我們又成為了世界第一大汽車制造和消費國,國產大飛機也即將投入運營……以上種種都意味著我國的智能交通行業有著比其他國家更良好的“練兵場”。例如,我們應用“邊緣計算”概念的最新產品在經過大量試驗后可以大面積在“高鐵”上應用,獲得大量使用數據,而西方企業則沒有這個機會。因此,我國企業在智能交通領域邊緣計算技術的發展上有著比以往更大的優勢。

邊緣計算為智能交通系統帶來的機遇是顯而易見的,而其發展在目前看來也面臨著一些困難。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。

相信在未來,智能交通“邊緣計算”領域會有更多技術突破,并能切實的改善我們的日常交通生活。

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