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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( 二 )


02
边缘服务器的主要功能
边缘服务器具备数据计算、网络、存储和应用的能力 ， 通过接收由边缘设备传送过来的感知数据和请求 ， 经运算分析后将结果返回边缘设备 ， 对边缘设备进行控制 ， 其具体功能包括：通过接入所有智能硬件实现交通信息的全感知；对接入数据质量进行管理；为中央大脑分担海量多源数据的存储压力（例如视频、图片） ， 将必要信息加工上报中央大脑 ， 将必要统计信息上传并保存大量原始数据；为中央大脑分担计算任务等等 。
03
双层架构中边缘侧的特点与优势
1）通过边缘计算交通控制器分担云中心的计算和存储压力 ， 可以减少机房内硬件设备的配置 ， 降低建设成本 。
2）通过边缘计算交通控制服务器可以实现边缘设备的互联互通 ， 从而可以对其进行联动控制 ， 提升了整体交通控制效果 。
3）边缘计算交通控制服务器可以为自动驾驶等新生应用场景的发展提供支撑 ， 为稽查布控等高时效性需求的原始应用场景提供支撑 。
04
结论
01
智慧城市、智能交通及边缘计算的关系
智能交通是构成智慧城市的重要组成部分 ， 也是智慧城市建设的重要环节、关键内容和优先领域 。
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文章插图
【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】1）智能交通与智慧城市具备相同的使命 ， 其最终目标是解决城市建设发展过程中存在的“城市病” 。
2）智能交通作为智慧城市的“先行者” ， 将为智慧城市的构建奠定基础 ， 智能交通前期建设的感知、传输、融合、数据中心等功能可同时支撑智慧城市中智慧城市治理、智慧民生服务、智慧产业经济、智慧文明宜居等功能 。
3）智慧城市的发展战略应充分考虑智能交通的建设现状 ， 持续优化促进智能交通系统的建设内容 ， 支撑实现智慧城市的发展目标 。
边缘服务器是边缘计算的物理基础 ， 因此在端-边-云3层架构中起到基本计算单元的角色定位 。
未来 ， 边缘服务器应作为智能服务的一种模式 ， 成为智慧城市的基本细胞、城市智能交通系统的基本单元 。
02
边缘服务器的深度应用展望
1）引领交通管理与控制的革命性变化 。
深化边云协同的交通控制架构 ， 切实落实边缘计算如下关键功能：实时动态分析能力；交通设施设备智能管理能力；支撑交通信息服务功能；基于大数据支撑的交通管理一体化；为功能创新提供研究基础支撑 。
2）具备全面支撑车路协同能力 。
成为车路通信、车车通信的硬件基础；在车辆优先控制和自动驾驶应用场景中 ， 边缘服务器提供车辆与信号控制机之间的双向通信 ， 并且开发专门的控制策略支撑这些应用场景；作为上层平台与车辆之间的信息中转器 。 此外 ， 边缘服务器还应具备路侧智能感知功能、大数据处理能力等能力 ， 成为自动驾驶路侧全智能模板 。
3）担任AI算法的主要执行者角色 ， 发挥重要作用 。
边缘计算服务将完成原始数据的清理、AI 算法实施、数据融合、交通控制一个链条的工作 。 非常适合高级辅助驾驶、自动驾驶、事件识别、紧急报警、人群管控等各种应用场景 。
4）实现信息全面共享、融合和深度应用 。
未来 ， 边缘服务器能够实现与主流感知设备的全连接 ， 具备实时采集融合多领域信息的能力；连接云端和终端用户实现跨领域数据的融合共享 ， 为跨领域分析奠定基础；融合人工智能等关键技术 ， 具备跨领域数据存储、处理分析能力 。
5）成为智慧城市基本细胞 。
边缘服务器作为智慧城市的基本细胞 ， 应具备以下功能：海量数据分类、分级、分主题云存储；跨领域大数据分析研判能力；大范围综合现状分析、态势分析及专题领域态势分析；为业务联动提供分析与评估支撑；为智慧城管、智慧教育、智慧医疗等提供数据存储、传输、分析、研判和初步评估功能 。


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