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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( 四 )


在隐私保护方面 ， 许多终端设备（如智能路灯、电子标签）没有足够的资源来支持端到端的安全性 ， 通过采用边缘计算模式 ， 安全管理任务可以从低性能的终端设备转移到性能更强大的边缘设备上 ， 通过使用边缘设备作为安全代理来管理终端设备的安全需求 。 在实现时 ， 边缘设备可以为每个终端设备创建一个安全配置文件 ， 任何对终端设备的访问或发送到终端设备的指令都由边缘设备代表这些终端设备通过完备的安全审查机制来处理 。 例如 ， 代理终端设备的边缘设备可以利用认证协议来认证希望与终端设备通信的第三方设备 。 授权也可以由边缘设备管理 ， 决定哪些第三方设备有权访问由终端设备收集的数据 ， 或者可以向终端设备发送控制命令 。
应用层面 。 边缘计算在智慧城市中具有丰富的应用场景 ， 从网络视频摄像头部署、智能感知系统平台搭建到数据采集、传输与处理 。 众多研究与观察发现边缘计算非常适用于需要超短延迟的用户服务 ， 例如沉浸式虚拟现实和增强现实应用 。 利用边缘计算 ， 可以实现高清视频流的增强现实用例 ， 支持智慧城市的旅游行业发展 。 无论用户如何移动 ， 边缘计算确保服务始终跟随用户 ， 并始终从最近的边缘为用户提供服务 。
基于边缘计算 ， 智慧城市建筑有望实现智能化、人性化 ， 并对建筑产生的数据进行良好的处理和利用 。 基于移动边缘计算 ， 并辅助以深度学习和大数据分析的自主驾驶技术 ， 无人驾驶服务可以实现包括视线内不可见车辆的实时定位 ， 城市区域的协同危险预测 ， 以及自主驾驶三维地图生成 。 基于边缘计算的多能源网络可以提高包括大型建筑在内的不同规模区域（如公园、岛屿、城镇等）能源系统的整体效率和效益 。 基于边缘计算技术的多能源网络可以整合智能电网、供热供气网和网络流量 ， 实现智能城市的统一能源管理 。
边缘计算作为一种新兴技术 ， 其发展同样也会经历从无到有、从初始到成熟的过程 ， 还会受到社会需求与传统规则的影响 。 尽管边缘计算无论从技术层面还是应用层面都将为智慧城市的构建带来巨大机遇 ， 其发展过程也会面临技术、应用甚至法律、伦理层面的挑战 。
边缘计算技术在智慧城市应用中面临的主要挑战包括以下三个方面 。
数据收集与存储挑战 。 智慧城市应用会产生大量的感知数据 ， 这对边缘计算系统的存储与计算都提出挑战 。 研究报告显示 ， 一个人口100万的城市每天将产生180PB的数据 ， 这些数据来公共安全、公共卫生、公共设施和公共交通等方面 。 此外 ， 将边缘计算应用到智慧城市的建设 ， 还会遇到数据所有权归属的法律问题 。 基于边缘计算 ， 大量数据被存储在边缘 ， 并被利用到智慧城市的各类应用中 。 但是 ， 数据的产生者（或者拥有者）很多情况下并不知道自己的数据（甚至是隐私数据）被他人利用了 。 如何从伦理或立法的角度 ， 明晰边缘计算系统数据所有权的问题是智慧城市建设的一大挑战 。
差异化与可扩展服务挑战 。 差异化且可扩展的边缘计算服务管理系统设计是智慧城市建设的重要需求之一 。 未来的智慧城市建设预计将在网络边缘部署多个服务 ， 这些服务将有不同的优先级 。 例如 ， 一些关键的服务 ， 如公共安全和故障报警 ， 应该比普通服务得到更早的处理 。 健康相关服务 ， 如跌倒检测或心力衰竭检测也应该比娱乐等其他服务具备更高的优先级 。 与此同时 ， 边缘计算系统中可能有多个应用程序共享同一个数据源 。 一个应用程序失效或没有响应 ， 可能会导致使用同一数据源的其他应用同时失效 。 上述系统应用隔离带来的挑战可以通过引入部署或取消部署框架来解决 。 如果在安装应用程序之前操作系统可以检测到冲突 ， 则可以警告用户并避免潜在的访问问题 。 另外 ， 如何将用户的私有数据与第三方应用程序进行隔离也是隔离挑战之一 。


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