边缘计算 第3章 边缘计算典型应用

② 低延时
万物互联环境下，大多数应用具有低延时的需求（比如 健康急救和公共 安全），边缘计算模型可以降低数据传输 时间，简化网络结构。此外，与云计算模型相比， 边缘计算模型对决策和诊断信息的收集将更加高效。
③ 位置识别
如运输和设施管理等基于地理位置的应用，对于位置识 别技术，边缘 计算模型优于云计算模型。在边缘计算模型 中，基于地理位置的数据可进行实时处理和收 集，而不必传送到云计算中心。
什么是工业4.0 ？
工业4.0 是基于现代信息技术和互联网技术兴起的产业， 其核心就是通过信息物理系 统（cyber physical system， CPS）实现人、设备与产品的实时连通、相互感知和信 息 交互，从而构建一种高度灵活的智能化和数字化的智 能制造模式。
如何推动智能制造的发展 ？
如何推动智能制造的发展，首先要构建完善的信息物理 系统。这是智能制造的基础支 撑技术。而根据边缘计算 的定义，工业领域CPS 也属于边缘计算的范畴，物理系 统通常位 于工业特定系统的边缘，而在边缘同时具有计 算、通信以及本地感知数据的存储能力正是 边缘计算的 基本特征。
3.1 智慧城市
根据边缘计算模型中将计算最大程度迁移到数据源附 近的原则，用户需求在计算模型上层产生并且在边缘处 理。边缘计算可作为智慧城市中一种较理想的平台，主 要取决于以下三个方面：
① 大数据量
据思科全球云指数预测，到2019 年，一个百万人口的城 市每天将 产生180PB 的数据，其主要来自于公共安全、健 康数据、公共设施以及交通运输等领 域。云计算模型无法 满足对这些海量数据的处理，因为云计算模型会引起较重 传输带宽负载和较长传输延时。在网络边缘设备进行数据 处理的边缘计算模型将是一种高效的解决方案。
2 隐私保护
智能家居设备获取的数据与用户的隐私息息相关。如 果这些涉及用户 隐私的数据被不法分子利用，会对用户 造成财产或心理上的损失，甚至可能会有生命危险。将 数据的传输和使用控制在家庭范围内，将敏感信息从源 数据中剥离，是对用户隐私的一种保护措施。
3 大数据量
因此，在智能车辆终端，即数据源（车载单元）执行 边缘计算可加速数据处理，增强路面环境决策的实时性。
3.4
智能家居
智能家居的兴起
家居生活随着万物互联应用的普及变得越Biblioteka Baidu越智能和 便利。起初的智能家居以电器的远程控制为主，随着物 联网的发展，智能家居设备涉及的范围不断扩大，对设 备联动场景的要求更高。
③ 边缘计算能够提高智能交通的用户体验
华为公司为巴士在线提供整体智慧公 交车联网解决方案， 在每一台公交车上部署车载智能移动网关，能够缓存一些 数据信息，使得汽车在网络信号环境不好的地方也能保持 平稳的运营。此外该系统搭载统一运营平台，对分布在不 同地点的多媒体终端进行统一调度，实现立体化、差异化 的精准营销，为乘客提供更好的乘车体验。同样，地铁也 可以搭载类似设备，在网络环境较好的车站缓存信息，在 网络信号不太稳定的两站之间的行驶区域就能使乘客有更 好的用户体验。
虽然云端具有较强的计算能力，但是如果将实时采集的 数据发送到云端处理，将结果反馈到车载控制系统来实时 监测车辆的状态，那么在突然事故中，将存在致命的延迟， 这也是自动驾驶汽车还未被广泛采用的原因。然而，边缘 计算可以保证采集的数据利用本地车载端的计算能力进行 数据处理，同时利用云端的计算能力，建立车载端数据模 型，提高事件分析的准确性，有效利用现有智能交通的云 端资源，同时提高智能交通系统的安全性。
② 边缘计算扩展了智能交通的适用性
在边缘服务器上运行智能交通系统来实时分 析数据，根 据路面的实况，利用智能交通信号灯减轻路面车辆拥堵状 况或改变行车路线。同样，基于边缘计算的智能停车系统 可收集用户周围环境的信息，在网络边缘分析用户附近的 可用资源，并给出指示。
此外，现有城市轨道交通系统中屏幕门的关闭是由列车 司机眼识别，整列车所有车门都要等待最后一个上车的人 上车才能关闭，现有的整个屏蔽门系统只受列车中央控制 系统管理。如果在每个屏蔽门上配置边缘计算单元，使其 能够独立、 安全地控制屏蔽门开合，使得城市轨道交通自 动驾驶成为可能。
3.3
智能交通
什么是智能交通 ？
智能交通是一种将先进通信技术与交通技术相结合的物 联网重要应用。基于边缘计算智能交通技术为诸多问题 提供一种较好的解决方案。
① 边缘计算能够提高智能交通的安全性
安全性是智能交通行业最重要的问题，尤 其在当前最热 门的无人驾驶系统或自动驾驶系统中，安全性是首要解决 的问题。而边缘计算的应用可以在自动驾驶汽车上，对车 载传感器所采集的数据进行本地化处理而不需要上传到云 端。
边缘计算的优势
边缘计算作为智能家居的系统平台优势主要包括以下 三方面：
1 低延时
智能家居设备对用户命令的及时反馈很大程度上影响 着用户对智能家居 的满意度。例如开关灯、查看监控摄 像头等操作，都具有低延时的需求。边缘计算避免有限 的网络带宽对数据传输的影响，降低数据传输时间，使 系统能够更高效地收集、分析数 据并作出相应的反馈。
第3章 边缘计算典型应用
《边缘计算：edge computing》
本章教学活动设计
1 建议课时
2
2 知识目标
3 技能目标
4 教学重点 5 教学难点
2
1
课前学习
2
任务布置 3
4
3.1
智慧城市
3.1 智慧城市
未来智慧城市的基础设施建设将进一步呈现物联网化， 无数传感器设备将安装在城市中的每个角落，涉及城市 安全、智能交通、智能能源、智慧农业、智能环保、智 能物流、 智能健康等多个领域。
3.2
智能制造
智能制造的定义
智能制造（intelligent manufacturing，IM）是一种由智 能机器和人类专家共同组成 的人机一体化智能系统，它 在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、 构思和决策等。
3.2 智能制造
智能制造技术是工业4.0 时代最重要的特征之一，而智 能制造是世界制造业未来发展 的重要方向，依靠技术创 新，实现由“制造大国”到“制造强国”的历史性跨越。