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5G与Edge AI- 为大规模雾计算赋能
2019-01-19 17:37:24    
目前,5G网络正在为2019年的推出而作准备,5G技术和雾计算逐渐成为未来智能网体系主要结构。

随着正式发布日期日趋临近,即将迎来让人觉得兴奋的5G时代,全球各地的部署工作,已经确定在2019年于美国、中国、英国和其他主要市场开始推进。

然而,5G的真正价值可能并不在于熟知的消费设备。它最吸引人的地方就是和Edge AI相结合。在新的网络层体系结构“雾”中,据估计,到2025年5G和Edge AI相结合的新兴市场将达到516亿美元。


“雾”的展望


5G网络在现有4G选项上增加的数据容量可以给偏远地区带来高速数据连接,使更多的物联网设备能够无缝连接,且无不必要的争议。同时5G数据速度将为当前云架构提供低延迟回程,于Edge AI而言,5G速度会为其带来显著的好处。

雾计算本质上是作为智能中间层被融入到数据网络中,与其返回本地处理,倒不如远程输入分配给物联网,它可以在网络边缘的任何地方被处理。这不仅利用了5G的超低延迟和高带宽,而且使运营商能够维持更流畅的核心网络架构,这将改进“基站到云”的延迟,以及压缩核心网络的推出成本。


汽车应用—延迟是关键


5G众多应用之一,是被预期用于智能汽车或车联网。正如Machina Research近期预测,“2024年物联网将占据全球4100万5G连接的四分之一”——其中75%通过嵌入式车辆连接进入汽车行业。在智能汽车领域,延迟尤其重要——如果系统只有100毫秒的延迟,那么以每小时75英里的速度行驶的联网汽车在采取刹车前还将行驶超过10英尺。

在汽车应用中,尤其是在预防紧急情况方面,克服这种推迟和延迟是车载Edge AI系统可能具有关键价值的地方。最近在上海举行的中国国际工业博览会上,威盛就最新Mobile360 M820边缘AI系统进行了演示。该系统用于车内驾驶舱,集成了ADAS、360度环视监控、以及驾驶员监控系统,其中驾驶员监控系统可扫描驾驶员疲劳或注意力不集中的常见迹象。


当企业Edge AI遇到“雾”


当然,与支持汽车工业相比,雾计算在支持5G的Edge AI环境中所发挥的潜力更大,它将Edge AI的好处带给了所有企业和垂直市场。将智能融入网络,更接近原始数据源,这些将带来很大的益处并推动创新。例如,从根源上处理ML(机器学习)和深度学习(DL)模型数据,并且仅发回针对训练目的的最高质量数据会使ML性能显著改进、增强总体安全性和降低回运成本。


城市更智能


同时,像智慧城市和智能公共网络这样的创新也将从雾技术中受益匪浅。尤其公共网络,其中来自遥感器的数据能够被处理,会比当前基于云的模型更快地作用于公共网络,能够提高日常效率,并且能够更加动态地响应需求波动。在此场景中,与4G相比,5G带来的巨大价值在于支持的并发设备数量巨大,这意味可以用自己的权力连接、共享智慧城市或公用事业供应链的各个组件的数据,并利用Edge AI技术,实时将数据聚合并分析。

总之,虽然5G将继续以惊人的数据速度成为头条新闻,但真正的新闻是它将如何与Edge AI相结合,从根本上改变明天的移动网络处理和数据处理的方式。其结果将使物联网以史无前例的速度扩展,从而提供真正智能的、可扩展的网络以满足未来的需求。

查询进一步信息,请访问官方网站http://www.viatech.com/cn/category/perspectives-cn/。(robin, 张底剪报)
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