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AI算法主要执行者，边缘服务器深度应用助力智慧城市建设

近年来 ， 随着万物互联时代的到来和无线网络的普及 ， 网络边缘的设备数量及其产生的数据量都急剧增长 。 在这种情况下 ， 以云计算为代表的集中式处理模式将无法高效地处理边缘设备产生的数据 ， 边缘服务器应运而生 。
智慧城市运行过程中拥有海量的数据 ， 需要对海量数据的处理、分析和利用有战略思考、合理分工及深度分析 ， 利用好边缘服务器 ， 能够帮助政府更及时地做出决策 ， 提高城市的智能化水平、系统的效率与安全水平和市民的生活质量 。
我国的智慧城市发展到了哪种程度？遇到了什么瓶颈？边缘服务器又有什么优势？如何助力智慧城市发展？陆洋等人给出了一些分析和展望 。
01
中国智慧城市的发展现状与瓶颈
智慧城市是通过综合运用现代科学技术 ， 整合信息资源 ， 统筹业务应用系统 ， 加强城市规划、建设、管理、服务智慧化的新理念和现代城市发展新模式 。
智慧城市的核心特征在于其“智慧” ， 而智慧的实现 ， 有赖于建设广泛覆盖的信息网络 ， 具备深度互联与共享的信息体系 ， 构建业务联动的高等级智能发展的新机制 ， 实现系统的自我进化和人工智能的深度应用 。
总体上 ， 中国智慧城市发展经历了3个阶段 。
1）萌芽阶段（智慧城市概念提出之前） 。 强调“数字城市”概念 ， 更多注重数据的获取和传输 。
2）探索试点阶段（2010—2015年） 。 智慧城市建设热潮启动 ， 多个部门均在参与 ， 智慧城市在数据处理、应用、决策支持、互联互通等方面取得了明显进步 。
3）体系创新阶段（2016—至今） 。 新型智慧城市概念提出 ， 并指出“智慧社会”发展方向 。 其目标在于集中数据资源 ， 通过高效统一的城市运行调度 ， 实现精准细致的城市治理 。
总体来看 ， 中国智慧城市建设仍属于初始阶段 ， 仍然面临缺乏一体化的体制机制 ， 缺乏有思想深度和战略水平的顶层设计 ， 缺少具有权威性的行业规范 ， 各个职能部门之间的信息孤岛现象严重等主要问题 。
02
边缘服务器优势及定位
边缘服务器是安装于路侧 ， 可以存储各种类型的交通数据并进行边缘计算的服务器硬件的统称 ， 是端-边-云整体架构中的关键一环 ， 是实现边缘计算的物理基础 ， 它能够大幅降低网络负载 ， 提高响应速度 ， 降低能源消耗 。
从城市交通管控的角度出发 ， 城市交通控制的核心功能之一是信号控制 ， 信号控制负责调配不同方向交通流的通行权并优化道路的通行能力 。
将信号控制服务器升级为信控边缘服务器 ， 它将承担硬件集成、信控、数据存储、数据处理、互联通信几大功能 。
这种将信号控制与边缘计算合二为一的做法 ， 在硬件效率、成本性价比、AI算法部署等几个方面具有显著的优势 。
01
硬件优势
边缘服务器在硬件方面便于连接路侧各类感知设备 ， 传输距离短 ， 传输延迟低 ， 能够提供一定的计算和存储能力 。
02
分担云中心压力
利用大量的边缘服务器分担数据存储的解决方案在性价比、数据的传输实时性及数据安全性等方面具有优势 。 将信号控制器经过改造形成边缘服务器的升级成本总体上小于建设同等级性能的中央数据中心 。
03
AI算法的本地化部署
未来在车路协同控制、自动驾驶、自动物流运输等领域 ， 人工智能算法的下发和执行都应该放在路侧 ， 从而确保低延迟 。 因此 ， 边缘端的算法部署是边缘服务器的作用之一 。
03
未来智慧城市系统架构设计
01
基于边云协同的城市交通整体架构
在“中央大脑+边缘服务器”的这种双层控制模式下 ， 中央大脑与各个边缘服务器之间、灵活而高效信息通信协议的制定与开发是有机整合上下双层的关键 。 系统架构如图所示 。
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