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人民智库|吴迪｜边缘计算：赋能智慧城市建设与治理的关键技术( 三 )


智能交通 。 边缘计算在智能交通中的应用包括自动驾驶、智能网联车、交通管理等 。 生活中的各类交通工具都会产生很多数据（包括文本、图像、视频等） ， 并需要实时处理 ， 边缘计算技术可以极大地提升交通秩序管理和交通运输的效率 。 例如 ， 自动驾驶对任务响应时间的要求极高 ， 汽车上各种各样的传感器收集了很多数据 ， 利用边缘计算 ， 可以在距离车辆更近的地方处理数据 ， 从而减少延时 。
智慧教育 。 随着物联网与人工智能时代的到来 ， 教育信息化正逐渐从“互联网+”升级到“智能+” 。 在现代化智慧校园中 ， 教学设备不断升级 ， 例如多媒体教学设备、交互式电子白板、智能监考与监控、智能控制中心等 。 教育应用也在不断进化 ， 特别是VR／AR、沉浸式教学等教育模式的出现 ， 对边缘计算设备的数据分析能力、高效处理音视频能力等提出了更高要求 。 通过边缘计算与基础设施的交互与协同 ， 有利于积极应对教育领域的各种挑战 ， 比如个人学习、数据分析、教学创新、校园安全等 。
智慧农业 。 农业物联网技术是实现智慧农业、精准农业的有效手段 。 边缘计算能很好地解决偏远地区的网络带宽资源不足问题 ， 通过物联网感知 ， 将动植物和环境信息（如温度、湿度、土壤、光照和设备性能等）进行全面的感知和互联 ， 服务于农业生产的各个场景中 ， 提升农业效益 ， 助力农业生产数字化和智能化 。
智能制造 。 边缘计算与工业制造存在密切关系 。 随着“工业4.0”时代的来临 ， 工业制造将走向智能化 ， 设备的组件化和专一性要求更高 ， 生产过程将产生更多的数据 ， 生产制造的各个环节都需要做到数据互通和实时交互 。 边缘计算的应用 ， 让设备可以进行本地的升级更新 ， 对设备性能起到更好的监控 ， 满足了生产过程中实时性的要求 。 通过边云协同 ， 可以做到产业链和产业结构优化 ， 让工业真正走向智能制造 。
公共安全 。 公共安全涉及社会的方方面面（如消防、出行） ， 影响着人们的生活 。 自然灾害、交通事故、刑事犯罪等各类事件存在诸多不确定性 ， 在预防和处理公共安全事件时 ， 对实时性和准确度的要求很高 。 公共环境安装了很多传感器和摄像头 ， 尤其是对于视频图像 ， 在边缘端进行处理可以降低网络带宽需求 ， 即时数据分析处理对很多公共安全事件的预防和处理具有极其重要的作用 。
紧急救援 。 近年来 ， 频发的灾害给人们的生命财产造成了严重损失 ， 人们越来越重视对紧急救援机制和方案的研究 。 在紧急救援场景下 ， 对信息的实时处理以及救援人员的安全保障极为重要 。 将无人机技术应用于救援中 ， 可以获取更加全面的信息 ， 并保障救援人员的人身安全 。 类似地 ， 一些轻巧的救援机器人可以深入到危险区域 ， 并通过边缘计算和云计算向急救人员提供紧急情况的有关信息 。 这些应用 ， 都离不开边缘计算的快速发展 。
边缘计算的应用领域远不止以上提到的几个场景 ， 还可以应用到经济社会中的方方面面 ， 例如金融、新零售、能源等 。 总之 ， 边缘计算正在引领物联网的未来；也将会是5G的核心功能之一 ， 5G时代将会产生更多的数据 ， 5G带来的高带宽低时延将会进一步促进边缘计算的发展 。
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边缘计算给智慧城市带来的机遇和挑战
边缘计算技术具有广阔的发展潜力 ， 将为智慧城市的构建带来巨大机遇 ， 可归纳为技术层面和应用层面 。
技术层面 。 边缘计算通过采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台 ， 提供高效的近端服务 。 由于其应用程序在边缘侧发起 ， 从而可以达到更快的网络服务响应 ， 从技术层面满足了智慧城市建设中在实时业务、快速部署、高效运行、安全与隐私保护等方面的基本需求 。 由于更加靠近用户 ， 边缘计算为智慧城市的应用提供更快的响应 ， 将任务需求在边缘端解决 。 通过采用边缘计算技术体系架构 ， 许多控制将通过本地设备实现 ， 而无需交由云端；处理过程也将在本地边缘计算层完成 ， 大大提升处理效率 ， 减轻云端负荷 。 边缘计算还可以与云计算相结合 ， 以克服不同计算模式的特定限制 ， 并提供更高效的服务 。


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