邊緣計算火了。邊緣計算之火源於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，採用網絡、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，以達到對雲計算的有力補充。
在未來的智能交通應用環境中，“雲計算”就相當於智能設備的大腦，處理相對複雜的進程；而“邊緣計算”就相當於智能設備的神經末梢，進行一些“下意識”的反應。
“邊緣計算”在智能交通領域應用
02、“邊緣計算”的六大特點
雖然邊緣計算還沒有全面爆發，但是從現在湧動的暗流中，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、雲計算、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，如今的雲計算、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，比如個體標籤數據、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，就存在著洩露的風險。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“實時化”要求的選擇。
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
深圳交警藉助華為FusionServer高性能邊緣計算服務器，蒐集實時交通數據，將交通信息存儲、過濾、處理後，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)，再將智能分析後的結果傳到邊緣側，實現信號調優從被動採集到主動感知，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。
海康實踐
2017年10月28日，海康威視發佈“IOT-基於神經網絡的認知計算系統--海康AICloud框架”。
海康威視總裁胡揚忠表示，將AI算力注入邊緣，賦能邊緣智能是大勢所趨。海康威視發佈的AICloud框架，由雲中心、邊緣域、邊緣節點三部分構成，實現從端到中心的邊緣計算+雲計算。
基於此，海康威視發佈了以海康深眸、海康神捕、海康超腦、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，數據回傳雲端統一分析的同時，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，雲平臺匯聚全城路網、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，海康威視已經在宜春、海口、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、高溼等複雜環境，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“量身定製”。
最後，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，這有待於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雲計算
邊緣計算是否會替代雲計算一直是一個討論的熱點問題。
阿里雲邊緣計算技術負責人楊敬宇曾向媒體表示，二者並不是此消彼長的關係，應是天然互補的關係，相輔相成、缺一不可，邊緣計算正在拓展雲計算的邊界。
他認為，在雲和端兩者間取捨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，而傳回雲端處理，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於雲端計算的成本，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、雲端算力下沉，將在邊緣形成算力融合。
邊緣計算並不會取代雲計算，更恰當的說法是，邊緣計算是雲計算的補充。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。
轉：賽文交通網
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