“边缘核算”在智能交通领域应用

  【中国安防展览网 企业注重 】边缘核算 火了。边缘核算 之火源于5G概念,边缘核算 是作为5G的核心技能 之一,因其低时延、大带宽、本地化的优势在5G时代中扮演重要人物 。
 

  01、何为“边缘核算 ”?
 

  所谓边缘核算 ,是指在接近 物或数据源头的一侧,选用 网络、核算 、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供效能 。
 

  简略 来说,边缘核算 ,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,从而完成 实时和更高效的数据处理,以达到对云核算 的有力补充。
 

  在未来的智能交通应用环境中,“云核算 ”就适当 于智能设备的大脑,处理相对凌乱的进程;而“边缘核算 ”就适当 于智能设备的神经末梢,进行一些“下意识”的反响 。
 

  02、“边缘核算 ”的六大特点
 

  虽然边缘核算 还没有全面迸发 ,但是 从现在涌动的暗潮 中,我们已然可以看到,边缘核算 呈现出的六大特点和趋势。
 

  第一,去中心化
 

  边缘核算 从行业的本质和定义 上来看,就是让网络、核算 、存储、应用从“中心”向边缘分发,以就近提供智能边缘效能 。
 

  第二,非寡头化
 

  边缘核算 是互联网、移动互联网、物联网、工业互联网、电子、AI、IT、云核算 、硬件设备、运营商等诸多领域的“十字进口 ”,一方面参加 的各类厂商众多,另外一 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”。
 

  第三,万物边缘化
 

  边缘核算 和早年的IT、互联网,如今的云核算 、移动互联网,以及未来的人工智能一样,具备遍及 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核算 。
 

  第四,安全化
 

  在边缘核算 呈现 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,比如个别 标签数据、银行账户密码、电商平台消费数据、查找 记载 、乃至 智能摄像头等等,就存在着泄露的风险。而边缘核算 因为很多状况 下,不要再把数据上传到数据中心,而是在边缘近端就能够 处理,因此也从源头有用 解除了类似的风险。
 

  第五,实时化
 

  跟着 工业互联网、主动 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核算 、网络传输、用户交互等的速度和功率 要求也越来越高。以主动 驾驶为例,在这些方面,简直 是要求秒级乃至 是毫秒级的速度。而面对主动 驾驶方面由摄像头、雷达、激光雷达等众多传感器发明 的很多 数据,传统数据中心模式的呼应 、核算 和传输速度,显然是不行 的,这时候 分 “近端处理”的边缘核算 ,天然 就成为了“实时化”要求的选择。
 

  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,都能节省很多 的效能 器、带宽、电量乃至物理空间等诸多本钱 ,从而完成 低本钱 化、绿色化。
 

  03、“边缘核算 ”在智能交通领域的应用
 

  华为实践
 

  深圳交警借助华为FusionServer高性能边缘核算 效能 器,收集 实时交通数据,将交通讯 息存储、过滤、处理后,传回到华为开发的交通大数据平台,精确 的提供“移动对象时空引擎”和“实时交通出行量核算 ”的信息,依据拥堵区域、路途 和方位 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),再将智能分析后的成绩传到边缘侧,完成 信号调优从被动采集到主动感知,从部分 优化到微观 规划,从而使用 有用 地制定信号配时策略,交通诱导设置和对流量来历 地的疏导指挥等策略,全体 提高 交通管制功率 。
 

  通过信号调优方案,深圳市高峰期部分 重点路段继续 时间预期可减少15%,深圳大梅沙、龙华等部分重点路段运转 速度提高9%,使用 边缘核算 能力实时监测反馈,完成 深圳交通的智能管控。
 

  海康实践
 

  2017年10月28日,海康威视发布“IOT-基于神经网络的认知核算 体系 --海康AICloud框架”。
 

  海康威视总裁胡扬忠表明 ,将AI算力注入边缘,赋能边缘智能是大势所趋。海康威视发布的AICloud框架,由云中心、边缘域、边缘节点三部分构成,完成 从端到中心的边缘核算 +云核算 。