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5G與Edge AI- 為大規模霧計算賦能
2019-01-19 17:37:24    
目前,5G網絡正在為2019年的推出而作準備,5G技術和霧計算逐漸成為未來智能網體系主要結構。

隨著正式發布日期日趨臨近,即將迎來讓人覺得興奮的5G時代,全球各地的部署工作,已經確定在2019年于美國、中國、英國和其他主要市場開始推進。

然而,5G的真正價值可能并不在于熟知的消費設備。它最吸引人的地方就是和Edge AI相結合。在新的網絡層體系結構“霧”中,據估計,到2025年5G和Edge AI相結合的新興市場將達到516億美元。


“霧”的展望


5G網絡在現有4G選項上增加的數據容量可以給偏遠地區帶來高速數據連接,使更多的物聯網設備能夠無縫連接,且無不必要的爭議。同時5G數據速度將為當前云架構提供低延遲回程,于Edge AI而言,5G速度會為其帶來顯著的好處。

霧計算本質上是作為智能中間層被融入到數據網絡中,與其返回本地處理,倒不如遠程輸入分配給物聯網,它可以在網絡邊緣的任何地方被處理。這不僅利用了5G的超低延遲和高帶寬,而且使運營商能夠維持更流暢的核心網絡架構,這將改進“基站到云”的延遲,以及壓縮核心網絡的推出成本。


汽車應用—延遲是關鍵


5G眾多應用之一,是被預期用于智能汽車或車聯網。正如Machina Research近期預測,“2024年物聯網將占據全球4100萬5G連接的四分之一”——其中75%通過嵌入式車輛連接進入汽車行業。在智能汽車領域,延遲尤其重要——如果系統只有100毫秒的延遲,那么以每小時75英里的速度行駛的聯網汽車在采取剎車前還將行駛超過10英尺。

在汽車應用中,尤其是在預防緊急情況方面,克服這種推遲和延遲是車載Edge AI系統可能具有關鍵價值的地方。最近在上海舉行的中國國際工業博覽會上,威盛就最新Mobile360 M820邊緣AI系統進行了演示。該系統用于車內駕駛艙,集成了ADAS、360度環視監控、以及駕駛員監控系統,其中駕駛員監控系統可掃描駕駛員疲勞或注意力不集中的常見跡象。


當企業Edge AI遇到“霧”


當然,與支持汽車工業相比,霧計算在支持5G的Edge AI環境中所發揮的潛力更大,它將Edge AI的好處帶給了所有企業和垂直市場。將智能融入網絡,更接近原始數據源,這些將帶來很大的益處并推動創新。例如,從根源上處理ML(機器學習)和深度學習(DL)模型數據,并且僅發回針對訓練目的的最高質量數據會使ML性能顯著改進、增強總體安全性和降低回運成本。


城市更智能


同時,像智慧城市和智能公共網絡這樣的創新也將從霧技術中受益匪淺。尤其公共網絡,其中來自遙感器的數據能夠被處理,會比當前基于云的模型更快地作用于公共網絡,能夠提高日常效率,并且能夠更加動態地響應需求波動。在此場景中,與4G相比,5G帶來的巨大價值在于支持的并發設備數量巨大,這意味可以用自己的權力連接、共享智慧城市或公用事業供應鏈的各個組件的數據,并利用Edge AI技術,實時將數據聚合并分析。

總之,雖然5G將繼續以驚人的數據速度成為頭條新聞,但真正的新聞是它將如何與Edge AI相結合,從根本上改變明天的移動網絡處理和數據處理的方式。其結果將使物聯網以史無前例的速度擴展,從而提供真正智能的、可擴展的網絡以滿足未來的需求。

查詢進一步信息,請訪問官方網站http://www.viatech.com/cn/category/perspectives-cn/。(robin, 張底剪報)
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