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“边缘计算”在智能交通领域应用与挑战


边缘计算之火源于5G概念,边缘计算,就是用网络边缘对数据进行分类,将部分数据放在边缘处理,减少延迟,从而实现实时和更高效的数据处理,以达到对云计算的有力补充。

边缘计算因其低时延、大带宽、本地化的优势在5G时代中扮演重要角色。作为5G的核心技术之一,在未来的智能交通应用环境中,“边缘计算”就相当于智能设备的神经末梢,进行一些“下意识”的反应。

“边缘计算”在智能交通领域的应用与挑战

华为实践

深圳交警借助华为FusionServer高性能边缘计算服务器,搜集实时交通数据,将交通信息存储、过滤、处理后,传回到华为开发的交通大数据平台,准确的提供“移动对象时空引擎”和“实时交通出行量计算”的信息,依据拥堵区域、道路和位置点等多维度数据实时拥堵分析(深圳交警5亿数据秒级分析),再将智能分析后的结果传到边缘侧,实现信号调优从被动采集到主动感知,从局部优化到宏观规划,从而利用有效地制定信号配时策略,交通诱导设置和对流量来源地的疏导指挥等策略,整体提升交通管制效率。

通过信号调优方案,深圳市高峰期局部重点路段持续时间预期可减少15%,深圳大梅沙、龙华等部分重点路段运行速度提高9%,利用边缘计算能力实时监测反馈,实现深圳交通的智能管控。

应用挑战

边缘计算为智能交通系统带来了机遇的同时,它目前的发展也遇到了些许困难。

第一,边缘计算设备常常要面临高温、高寒、高湿等复杂环境,如何在这样的环境下保持设备的长久运行是一个非常重要的问题。

第二,边缘计算设备的缓存及运算能力是根据其任务有选择进行的,这就需要厂家对它们进行“量身定制”。

最后,边缘计算设备要应用在交通系统的各个环节,涉及的厂家众多,如何统一这些这设备的生产标准,这有待于在智能交通领域一些重要企业牵头制定标准。

“边缘计算”六大特点

目前边缘计算还没有全面爆发,但是我们已然可以看到,边缘计算呈现出的六大特点和趋势。

第一,去中心化

边缘计算从行业的本质和定义上来看,就是让网络、计算、存储、应用从“中心”向边缘分发,以就近提供智能边缘服务。

第二,万物边缘化

边缘计算和早年的IT、互联网,如今的云计算、移动互联网,以及未来的人工智能一样,具备普遍性和普适性。在万物互联的未来,有万物互联就有应用场景,有应用场景就要边缘计算。

第三,非寡头化

边缘计算是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云计算、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字入口”,一方面参与的各类厂商众多,另一方面“去中心化”在产品逻辑底层,就一定程度上通向了“非寡头化”。

第四,实时化

随着工业互联网、自动驾驶、智能家居、智能交通、智慧城市等各种场景的日益普及,这些场景下的应用对计算、网络传输、用户交互等的速度和效率要求也越来越高。

以自动驾驶为例,在这些方面,几乎是要求秒级甚至是毫秒级的速度。而面对自动驾驶方面由摄像头、雷达、激光雷达等众多传感器创造的大量数据,传统数据中心模式的响应、计算和传输速度,显然是不够的,这时候“近端处理”的边缘计算,自然就成为了最好“实时化”要求的最好选择。

第五,安全化

在边缘计算出现之前,用户的大部分数据都要上传至数据中心,在这一上传的过程中,用户的数据尤其是隐私数据,比如个体标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、搜索记录、甚至智能摄像头等等,就存在着泄露的风险。

而边缘计算因为很多情况下,不要再把数据上传到数据中心,而是在边缘近端就可以处理,因此也从源头有效解除了类似的风险。

第六,绿色化

数据是在近端处理,因此在网络传输、中心运算、中心存储、回传等各个环节,都能节省大量的服务器、带宽、电量乃至物理空间等诸多成本,从而实现低成本化、绿色化。

边缘计算是否会替代云计算

边缘计算是否会替代云计算一直是一个讨论的热点问题。其实二者并不是此消彼长的关系,应是天然互补的关系,相辅相成、缺一不可,边缘计算正在拓展云计算的边界。

在云和端两者间取舍要对比两者的综合成本:在边缘进行数据处理主要考虑时延问题和电力资源,而传回云端处理,要消耗算力与传输成本。

5G提供了高可靠低延时的通信能力,如果5G加上边缘计算的时延与能耗都优于云端计算的成本,就可以优先边缘计算的方式。边缘计算作为5G时代的一项关键技术,未来将成为不可或缺的基础设施之一。

此外,边缘计算可能给未来的计算系统结构带来巨大革命。5G时代终端算力上移、云端算力下沉,将在边缘形成算力融合。

边缘计算并不会取代云计算,更恰当的说法是,边缘计算是云计算的补充。目前二者融合的趋势越来越明显,将在未来相互配合,共同提升计算效率。