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  • 一种基于边缘计算智能交通服务方案,汪煜超,刘志晗,随着近年来自动驾驶与车联网技术突飞猛进的发展,人车路协同通信越来越成为了智能交通的未来发展方向。传统的智能交通基础设施无
  • 笔者曾听过很多智能交通领域的朋友讲述这样一个观点:在可预见的未来有两个行业的快速发展是非常明确的,一个是通讯行业,另一个就是交通行业,因为社会的快速发展带来的是更多的信息的和物理上的交流,信息的交流靠...

    笔者曾听过很多智能交通领域的朋友讲述这样一个观点:在可预见的未来有两个行业的快速发展是非常明确的,一个是通讯行业,另一个就是交通行业,因为社会的快速发展带来的是更多的信息的和物理上的交流,信息的交流靠通讯、物理的交流靠交通。因此,作为最先进通讯技术与交通技术的结合,智能交通领域一直是社会一个关注的焦点。
    在过去的十年中,智能交通让几何级数增长的城市车辆获取了实时路况信息,让举世瞩目的中国高铁保持着高速运转,让远洋航海中的水手便捷地同家人实时通话。但是,许多业内期待的如自动驾驶、轨道交通无人值守等技术依然还不能实现。

    伴随着新技术的发展,我们逐渐步入全联接的“智能社会”,物联网领域的新技术“边缘计算”被应用在智能交通领域。这为长期困扰行业发展的诸多难题迎来了解决的希望。边缘计算是指通过物联网络将计算能力和服务部署在网络的边缘,向附近的终端、感应器、用户提供通讯和计算服务,解决物联网系统在高分布式场景下的海量异构联接、业务实时性、业务智能性、数据互操作性以及安全和隐私保护等挑战。通俗来说,在未来的智能交通应用环境中,“云计算”就相当于智能设备的大脑,处理相对复杂的进程;而“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。

    边缘计算的到来让智能交通更具安全性。无论是公路、铁路、海运还是航空,安全都是交通行业最为重要的事情。例如最近各大科技公司都不遗余力进行投入的自动驾驶技术迟迟不能应用的最重要原因也是其不能确保上路的绝对安全。“边缘计算”的到来,对这些问题的解决带来了很大帮助。如同人类一样,我们对危险的第一道反应通常不是经过大脑,而是“下意识”的。例如,一辆自动驾驶的汽车在面临危险需要及时停止的时候,如果其还需把数据上传到“云端”,通过计算得出停止的命令,再传送到汽车,汽车再作出反应。那么就不如让车辆本身也具备一定的计算能力,来处理这一问题。同时,我们还可以预想这样一个场景,突发的自然灾害、信号干扰或技术故障使得某一区域自动驾驶的汽车、列车陷入无网络状态。那么,它们就只能依靠边缘计算赋予其的计算能力作出“下意识”的反应,才能确保其安全。

    边缘计算也能使智能交通系统更具经济性。智能交通系统应用IoT已经为行业带来了相当的收益。例如,迪斯尼外场部署的IoT预商用网,安装车检器 300 余个。这为上海迪士尼停车系统带来了以下好处:第一,车辆检测器即插即用,无需布线,安装施工简单;第二,此次利用的窄带物联技术,实现的覆盖距离远(信号能覆盖到地下二层),车检器待机时间长(10 年待机);能实现整个城市乃至全国的停车位统一查询,提升了车位利用率,也方便了车主寻找空余车位。未来,边缘计算在提升交通系统经济性上还大有作为。例如,城市轨道交通系统实现自动驾驶目前一大障碍就是屏蔽门。现在屏蔽门的开闭主要是靠列车司机人眼识别,整列车所有车门都要等待最后一个上车的人上车才能关闭。其实这也是我们前文说到的,整个屏蔽门系统现在只有一个中枢大脑,而缺少“末梢神经”。如果每个屏蔽门都安装上检测及控制设备,使其具备边缘计算的能力,能够独立、安全的控制自己的开合。这无疑可以大大提高城市轨道交通系统的经济性,使得城市轨道交通自动驾驶成为可能。如果说“云计算”使智能交通系统的大脑“更聪明”,那么“边缘计算”就使智能交通系统的末梢神经“更灵敏”。这两者在提高交通系统的运行效率,提升其经济性上的作用是同样重要的。

    边缘计算在智能交通领域的应用,也能为乘客带来更多增值服务,提升客户体验。例如,华为公司为巴士在线提供了整体智慧公交车联网解决方案,在每一台公交车上部署车载智能移动网关,搭载统一运营平台,对分布在不同地点的多媒体终端进行统一调度,实现立体化、差异化的精准营销。这为车上乘客提供了更好的乘车体验。此案例中车载智能移动网管就扮演了一个“神经末梢”的角色,它能够缓存一些数据信息,使得汽车在网络信号环境不好的地方也能保持平稳的运营。类似的,这种技术给以后轨道交通领域乘客上网问题的解决带来了很好的思路。例如,地铁就可以搭载类似设备,在网络环境较好的车站缓存信息,这样一来,在网络信号不太稳定的两站之间的行驶区域就能使乘客有更好的上网体验。我认为,“边缘计算”概念的提出,对我国的智能交通行业机遇大于挑战。如今中国交通行业快速发展,“高铁”成为了中国名片,每年新建地铁里程也是令世界瞩目,我们又成为了世界第一大汽车制造和消费国,国产大飞机也即将投入运营……以上种种都意味着我国的智能交通行业有着比其他国家更良好的“练兵场”。例如,我们应用“边缘计算”概念的最新产品在经过大量试验后可以大面积在“高铁”上应用,获得大量使用数据,而西方企业则没有这个机会。因此,我国企业在智能交通领域边缘计算技术的发展上有着比以往更大的优势。

    边缘计算为智能交通系统带来的机遇是显而易见的,而其发展在目前看来也面临着一些困难。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。

    可喜的是,华为技术有限公司、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔、ARM和软通动力六家单位联合倡议,即将成立边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium,ECC),为以上这些问题的解决带来了希望。具体到交通行业,联盟将为交通领域提供大量技术支撑,并与行业内众多合作伙伴在大量实践案例的基础上制定标准、完善标准。相信在未来,联盟将为智能交通“边缘计算”领域带来更多技术突破,实现更多标准的制定,并能切实的改善我们的日常交通生活。

    本文转自d1net(转载)

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  • 随着数字世界的不断发展,越来越多我们正在或将要使用的智能设备会保持联网状态,这将会对个体与企业之间的互动方式产生重大的变化。...此时,边缘计算则作为前沿技术成为解决上述这一问题的理想选择。 ...

    随着数字世界的不断发展,越来越多我们正在或将要使用的智能设备会保持联网状态,这将会对个体与企业之间的互动方式产生重大的变化。

    然而,设备间过多的频繁连接也意味着未来产生和处理的数据量与日俱增,而这对云计算来说是一个巨大的挑战,当这样的数据量超过某个临界点后,云计算则无法实时处理分析即时产生的数据了。

    那么, 我们应该如何应对呢?此时,边缘计算则作为前沿技术成为解决上述这一问题的理想选择。

     

    按需应变的需求

    目前,物联网(IoT)系统的发展对于边缘计算的需求是迫切的,而运输行业便是其中一个重要的物联网应用领域,“物联网+边缘计算”旨在在各行业中的嵌入式物联网世界里配置具备“断开连接”或“分布式”的能力。

     

    物联网对边缘计算的需求度持续升高,这一点尤其体现在对出行即服务(mobility-as-a-service,MaaS)解决方案日益增长的需求上。而目前的社会正逐渐向随需应变的方向进一步转变,这一趋势也表现在交通领域上。交通行业正不断被在线共享叫车服务推动向前发展着,各交通部门也在加速推动功能强大的智能交通服务的落地和完善工作,而边缘计算技术已成为当中不可或缺的组成部分。

     

    智慧城市的影响

    如今,数据驱动技术已经逐渐融入人们的生活方式中,而智能城市则是其中一个例子。但随着生成的数据量不断激增,交通运营商将需要寻找更好更高效的解决应对方案。

    而边缘计算技术在处理分析海量数据方面凸显自身强大的优势,它提高运输业在城市间的互联性和协调性,并相应提供合适的智能解决方案。

    首先,边缘计算可以允许跨城市间收集到的大部分数据在离其数据产生源头更近的地方进行处理,如此一来可减少数据传输到云端所需要的流量,也就减少了网络的整体流量负载。

    以交通系统中的智能路径规划为例,尽管这一技术发展仍然处于较早期,但目前已经可以提供一些具有实质性的功能:比如,我们可以在行程开始前事先查看并了解交通拥堵情况,从而选择能够避开拥堵路段的出行路线。

     

    需要注意的是,智能手机地图应用程序和一些车内导航系统已经提供了基本的动态路线计算功能。虽然对于长距离旅行(如数百公里)来说很好,但对于距离如家到办公室几公里的短程距离情况时,特别是在高峰时段陷入长达一小时的交通堵塞的情况来说,这些功能却不太有用。

    这些设备使用算法计算到达目的地的最佳路线,主要基于其他旅行者共享的数据,及如天气预告等相关的其他有效信息源,尽管这些应用程序很有用,但也有其局限性,比如说这些应用未能考虑因交通量增加而造成的空气、噪音污染以及对当地社区一些实质的不利影响等因素。

    然而,边缘计算与如5G等的其他技术的相结合可以使优化交通路径规划的发展取得突破,并升级到另一个水平,这包括考虑拟建路线的交通状况、天气状况和许多之前没有被考虑到的其他因素。

     

     

    比如说,基于上述技术给我们建议的最佳出行路线,除了交通实际通畅拥堵情况之外,还要基于对空气或噪音污染、当地社区的影响和其他社会因素的考虑,例如将后街作为捷径的风险系数,或者某时间孩子聚集在某街道可能性较大等具体因素。

    随着消费者需求的不断提高,交通运营商在提供满足客户期望的无停顿、高质量的服务方面正面临着巨大的挑战。从根本上说,创新型数字服务将让人们的出行越来越简单便捷的同时也越来越愉悦舒心。

    边缘计算有潜力彻底改变我们今天和将来的旅行方式。如果运输供应商能够合作起来,利用边缘计算这项令人兴奋的新技术造福于自身及其广大用户,那么,未来的出游旅行服务将会经历颠覆性的发展。

     

    文章参考来源:

    1、《看边缘计算如何驱动智能交通发展》(How edge computing will drive intelligent transportation)

    原文链接:https://www.smartcitiesworld.net/opinions/opinions/how-edge-computing-will-drive-intelligent-transportation

    *本文由博纳云翻译整理编辑,如需转载,请标明出处。

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  • 新型基础设施建设包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、工业互联网等诸多领域,其中计算性能和网络安全起着关键作用。与传统的云计算模式不同,边缘...

    新型基础设施建设包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、工业互联网等诸多领域,其中计算性能和网络安全起着关键作用。与传统的云计算模式不同,边缘计算的出现使得服务调用所需的数据、数据处理和应用程序 可以部署在网络边缘设备中,用户可以直接与边缘服务器进行业务交互和数据处理。同时,人工智能的发展为边缘计算理论与技术的发展注入了新的活力,使得基于边缘计算模式的新 兴应用能适应复杂多态、随需应变、广域移动的需求,实现高性能、高可用性、低延迟、优良服务交互体验等。

    为了及时、集中、全面地报道我国在智能化边缘计算理论、架构、应用实践等领域取得的最新成果和进展,《计算机科学》拟在2021年第1期策划出版“智能化边缘计算”专栏(正刊),希望能为相关领域的专家学者提供交流合作、发布最新前沿科研成果的平台,促进学术界和工业界的深度融合,推动中国人工智能领域的发展。欢迎相关领域的专家学者、科研人员踊跃投稿!

     

    专栏特邀编审: 

    高洪皓(上海大学)

    殷昱煜(杭州电子科技大学)

    夏云霓(重庆大学)

    JiongJin(SwinburneUniversityofTechnology,Australia)

    Ning Zhang(TexasA&MUniversityat Corpus Christi,U.S.)

     

    征文范围包括但不限于以下主题:

    1)边缘计算的数据实时处理

    2)边缘计算下的网络/云边/边边协议

    3)边缘计算的资源管理和任务调度

    4)边缘计算可伸缩性问题和解决方案

    5)边缘节点的系统和软件安全性和隐私管理

    6)机器学习/深度学习增强的智能化边缘计算

    7)智能化边缘计算的时序数据预测

    8)智能化边缘计算的机器视觉

    9)智能化边缘计算的故障检测

    10)智能化边缘计算的服务和应用程序设计

    11)工业边缘计算应用和交通边缘计算的智能化应用案例

    12)智能化边缘计算引发的新型隐私,责任和法律问题

    13)智能化边缘计算应用程序和系统中的恶意软件检测

    14)边缘计算平台与设施的服务质量预测

     

    投稿要求

    1.投稿方式:通过“计算机科学在线投稿系统”(http://www.jsjkx.com)投稿。投稿时请选择“智能化边缘计算”栏目。

    2.稿件格式:参照《计算机科学》论文格式(官网提供了论文模板,可供下载),中英文稿件均可,内容可以是原创研究型和综述型成果,鼓励综述和长文。

    3.投稿文章未在正式出版物上发表过,也不处于其他刊物或会议的审稿过程中,不存在一稿多投现象;投稿文章需保证合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)。 

    4.其他事项请参阅投稿指南:

    http://www.jsjkx.com/CN/column/column12.shtml。

    5.专栏录用后按照正常标准收取版面费;

    发表之后将向作者支付稿酬,并赠送样刊。

     

    重要时间

    投稿截止时间:2020年9月30日

    录用截止时间:2020年11月15日

    专栏出版时间:2021年1月15日

     

    联系方式

    电话:(+86)023-67039612

    E-mail:lyhjsjkx@163.com

    通信地址:重庆市渝北区洪湖西路18号

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    关于《计算机科学》

    《计算机科学》创刊于1974年1月,是由重庆西南信息有限公司(原科技部西南信息中心)主管、主办的学术期刊,是中国计算机学会(CCF)会刊。2018年12月《计算机科学》编辑部官网显示,《计算机科学》编委会拥有顾问15人委员46人。

    据2018年12月23日中国知网显示,《计算机科学》共出版文献18418篇、总被下载2960375次、总被引141628次;(2018版)复合影响因子为1.165、(2018版)综合影响因子为0.706。 据2018年12月23日万方数据知识服务平台显示,《计算机科学》载文量为16217篇、被引量为100397次、下载量为636127次;2015年影响因子为0.94。

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    NTP网络时间服务器应用“智能交通‘边缘云脑’系统

    京准电子科技NTP网络时间服务器为“智能交通‘边缘云脑’解决方案”提供服务,

    基于智能交通边缘服务器构建分布式边缘云脑,实现全网计算+软件定义交通控制。通过对信息的收集、处理、发布、交换、分析、利用,重点聚焦于实时、短周期数据智能分析,利用边缘计算、去中心化、区块链、交通自适应算法、两线制以太网总线等技术,可同时实现交通信号协同控制、事件驱动控制、交通信息服务、辅助决策等多样化的服务,同时可加载各种第三方应用程序和不同场景预案。

    1. 系统特色

    (1)提高交通控制效率

    基于网络化计算模型,首创以“堵点”为中心的动态计算单元,可实现精度为微秒级的全网时钟同步及全网计算和协同控制。每个路口的决策与周边路口信息及决策相关联,升级了传统的中央计算与控制模型,利用边缘计算和去中心化技术,建立边缘云网的虚拟中心,根据交通运行状况,以堵点为中心,实现全网动态协同控制。同时,从人工调优到机器学习,交通管控流程也发生了巨大变化,即一旦设定交通优化策略与目标,边缘云脑可自动生成符合实时交通流量的最佳方案,并实现全系统全要素运行状态的实时监管,实现实时控制和闭环控制。

    (2)降低施工难度和维护成本

    基于两线以太网总线技术,可在一根线缆上同时实现能源供给和网络数据的传输,实现交通现场外围设备的智能化与IP化互联,构建以太网为总线的交通感知、交通控制现场网络。在施工和运维方面,解决穿线越来越多、走线越来越乱、故障难以定位等问题,降低施工难度和运维成本。同时IP接入智能化设备,实现多网融合。

    (3)适应未来车路协同发展

    边缘云脑系统具有V2X车路协同功能,HOURSIS高性能处理能力实现路网信息综合决策、车-路信息实时交互。工业级网络总线具备完备的网络与数据安全机制,保障车-路信息交互的安全、实时、可靠。

    (4)符合未来智慧城市发展需要

    “边缘云脑”解决方案不仅能管理城市交通,还可以拓展出基于人工智能的各种应用,从交通管理延伸到智慧城市治理,服务于城市物联网接入、重点场景区域控制、车辆人员定位跟踪、城市公共安全、交通应急指挥等智慧城市运行。未来“边缘云脑”将成为智慧城市的基本单元,成为软件定义城市功能的承载平台,助力城市管理者拥抱无人驾驶、万物互联等新科技带来的新机遇。

    1. 成本优势

    HOURSIS Server智能交通边缘服务器是集成接入、计算、存储、网络、安全、服务的一体化产品,在边缘实现区域自适应控制,无需中心平台下发方案,同时产品自带工业级交换机,可节省中心控制平台及部署服务器、中心机房、指挥中心、路口到中心通信、路网交换机等建设费用,以建设五个路口为例,建设费用是传统建设模式的四分之一。

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空空如也

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智能交通边缘计算