2024邊緣算力藍(lán)皮書

2024)目錄邊緣算力整體發(fā)展態(tài)勢(shì) 1算力發(fā)展持續(xù)加速 1邊緣算力政策逐步完善 2邊緣算力標(biāo)準(zhǔn)體系初步構(gòu)建 4邊緣算力已成為產(chǎn)業(yè)各方布局重點(diǎn)方向 4邊緣算力概念及關(guān)鍵特征 5邊緣算力概念 5邊緣算力特征 6邊緣算力關(guān)鍵技術(shù) 7邊緣算力基礎(chǔ)設(shè)施 8邊緣算力網(wǎng)絡(luò) 11邊緣智能 15邊緣算力安全 22邊緣算力典型應(yīng)用場(chǎng)景 24工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 24智慧社區(qū) 26智慧能源 28云游戲 31軌道交通 33車聯(lián)網(wǎng) 36未來產(chǎn)業(yè) 39邊緣算力未來展望 40參考文獻(xiàn) 42邊緣算力整體發(fā)展態(tài)勢(shì)算力發(fā)展持續(xù)加速算力是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐1透，成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支點(diǎn)。另一方面，以AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent）15.45.5%10.8111.2%，保持較快增長(zhǎng)[2]。邊緣算力價(jià)值凸顯根據(jù)MachinaResearch研究報(bào)告顯示，2025年全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將增長(zhǎng)至270億個(gè)，聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的指數(shù)式增長(zhǎng)造成網(wǎng)絡(luò)傳輸能力及中心云處理能力捉襟見肘。84750%[3]AR/VRIT、CT、OTITChiplet數(shù)據(jù)傳輸風(fēng)險(xiǎn)，提高安全性。CT5G分，以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能化演進(jìn)。OT級(jí)缺陷檢測(cè)和實(shí)時(shí)反饋控制，大幅提升產(chǎn)品良率，降低人工質(zhì)檢成本。邊緣算力政策逐步完善（支持邊緣算力在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等垂直領(lǐng)域的應(yīng)用試點(diǎn)。表1.1我國(guó)邊緣算力相關(guān)政策序號(hào)發(fā)布時(shí)間部門/省政策名稱具體內(nèi)容12021.7工信部《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023年）》積極構(gòu)建城市內(nèi)的邊緣算力延的新型業(yè)務(wù)應(yīng)用需求22021.11工信部《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》到2025年實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與算力設(shè)施服務(wù)能力顯著增強(qiáng)的目標(biāo)。形成數(shù)網(wǎng)協(xié)同、數(shù)云協(xié)同、云邊協(xié)同、綠色智能的多層次算力設(shè)施體系。32022.1國(guó)務(wù)院規(guī)劃的通知》加快實(shí)施“東數(shù)西算”工程，推進(jìn)云網(wǎng)協(xié)同發(fā)展，提升數(shù)據(jù)中心跨網(wǎng)絡(luò)、跨地域數(shù)據(jù)交互能力，加強(qiáng)面向特定場(chǎng)景的邊緣計(jì)算能力，強(qiáng)化算力統(tǒng)籌和智能調(diào)度42023.2國(guó)務(wù)院《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》東西部算力高效互補(bǔ)和協(xié)同數(shù)據(jù)中心等合理梯次布局52023.10工信部、網(wǎng)信辦、教育部、衛(wèi)健委、中國(guó)人民銀行、國(guó)資委《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》結(jié)合算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，明確提出促進(jìn)邊緣算力協(xié)同部署，加快邊緣算力建設(shè)，支撐工業(yè)制造、金融交易、智能電網(wǎng)、云游戲等低62024.5網(wǎng)信辦、市場(chǎng)監(jiān)管總局、工信部《信息化標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)行動(dòng)計(jì)劃（2024-2027算等異構(gòu)算力中心的共性標(biāo)72022.11北京《2023年北京數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)條例》強(qiáng)化算力統(tǒng)籌、智能調(diào)度和多樣化供給，提升面向特定場(chǎng)景的邊緣計(jì)算能力，促進(jìn)數(shù)據(jù)、算力、算法和開發(fā)平臺(tái)一體化的生態(tài)融合發(fā)展82023.1江西《江西省未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃(2023-2035年)》一批算力中心、邊緣計(jì)算節(jié)高效的融合基礎(chǔ)設(shè)施，支撐智能發(fā)展的行業(yè)賦能能力92023.4河南《2023年河南省大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展工作方案》打造一批新型數(shù)據(jù)中心和邊緣計(jì)算城市節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建城市內(nèi)邊緣算力供給體系102023.9上海進(jìn)一步推進(jìn)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)行動(dòng)方案（2023-2026加快建成支撐人工智能大模型和區(qū)塊鏈創(chuàng)新應(yīng)用的高性能算力和高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)性能算力網(wǎng)絡(luò)體系。邊緣算力標(biāo)準(zhǔn)體系初步構(gòu)建式云等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)；四是邊緣算力應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。CCSATC1320及組件標(biāo)準(zhǔn)體系，有效推動(dòng)了邊緣算力底層基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。CCSATC5TC13方向提供技術(shù)指導(dǎo)。CCSATC1TC3TC7TC8安全、可信、高效的邊緣算力網(wǎng)絡(luò)和分布式云生態(tài)體系奠定基礎(chǔ)。CCSATC1TC13力能力要求提供重要參考。邊緣算力已成為產(chǎn)業(yè)各方布局重點(diǎn)方向隨著5G規(guī)?；瘧?yīng)用，5G+邊緣算力產(chǎn)業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展期，基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)商充賦能低延時(shí)、大帶寬及數(shù)據(jù)安全應(yīng)用需求；中國(guó)聯(lián)通融合5G、通信、大數(shù)據(jù)能5GOpenYurt泛應(yīng)用。I/O大型設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)模型，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)高效運(yùn)維管理。邊緣算力概念及關(guān)鍵特征邊緣算力概念數(shù)據(jù)源和用戶的地方，以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和提高響應(yīng)速度。利用多種通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（5G、WiFi、光纖通信等）數(shù)據(jù)處理效率，提升用戶體驗(yàn)。似于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的新模式和新應(yīng)用。一是地理位置的邊緣進(jìn)而促進(jìn)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算深度融合。（網(wǎng)）或接入層（FTTH）等。邊緣算力特征相比傳統(tǒng)集中式算力部署，邊緣算力具有如下特征：CPU（ARMX86）、GPU、NPU、格式與內(nèi)容適配。所不在的網(wǎng)絡(luò)接入無(wú)處不在的算力。泛在分布：邊緣算力的顯著特征在于用戶和計(jì)算節(jié)點(diǎn)在地理上的泛在分布，由此產(chǎn)生的用戶數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出地理上的分散性。算力管控調(diào)度等技術(shù)實(shí)現(xiàn)分布式算力節(jié)點(diǎn)協(xié)同聯(lián)動(dòng)提供統(tǒng)一的分析處理能力。自動(dòng)駕駛、實(shí)時(shí)游戲等。整體運(yùn)營(yíng)成本。險(xiǎn)，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。邊緣算力關(guān)鍵技術(shù)3.1模型優(yōu)化輕化 模型 模型設(shè)計(jì) 壓縮 分割模型優(yōu)化輕化 模型 模型設(shè)計(jì) 壓縮 分割數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)脫敏數(shù)采協(xié)議特征工程數(shù)據(jù)清洗系統(tǒng)部署無(wú)服務(wù)計(jì)算容器裸機(jī)智能應(yīng)用軟件框架邊緣算力安全基礎(chǔ)設(shè)施安全數(shù)據(jù)安全網(wǎng)絡(luò)安全調(diào)度安全服務(wù)安全邊緣推理計(jì)算卸載知識(shí)蒸餾條件計(jì)算邊緣訓(xùn)練持續(xù)學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)邊緣算力管控邊緣算力調(diào)度邊緣算力并網(wǎng)邊緣算力感知邊緣算力管控邊緣算力調(diào)度邊緣算力并網(wǎng)邊緣算力感知邊緣算力度量硬件資源網(wǎng)絡(luò)資源存儲(chǔ)資源計(jì)算資源資源虛擬化網(wǎng)絡(luò)資源虛擬化存儲(chǔ)資源虛擬化計(jì)算資源虛擬化圖3.1邊緣算力技術(shù)體系架構(gòu)圖邊緣算力基礎(chǔ)設(shè)施邊緣算力基礎(chǔ)設(shè)施由硬件資源和資源虛擬化組成，前者提供邊緣算力所需的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)硬件資源，后者則通過虛擬化技術(shù)將各類異構(gòu)的基礎(chǔ)硬件資源抽象為邏輯資源，便于統(tǒng)一管理、調(diào)度和使用。硬件資源層能力。計(jì)算資源CPUGPUASICFPGADSPARMRISC-VCPUAIASICFPGADSP/效處理包括人工智能推理、圖像處理、信號(hào)處理等在內(nèi)的復(fù)雜任務(wù)。存儲(chǔ)資源存儲(chǔ)資源主要負(fù)責(zé)在邊緣節(jié)點(diǎn)附近保存并緩存數(shù)據(jù)，主要包括邊緣算力設(shè)備RAM、HDD、SSDRAID網(wǎng)絡(luò)資源纖、無(wú)線等多種設(shè)備，共同構(gòu)建可靠邊緣網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。資源虛擬化層計(jì)算資源虛擬化邊緣算力的計(jì)算資源虛擬化是指通過虛擬化技術(shù)將邊緣設(shè)備上的物理計(jì)算CPUKubernetes化應(yīng)用。負(fù)載和復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)一步提升了邊緣算力平臺(tái)的服務(wù)能力和響應(yīng)速度。存儲(chǔ)資源虛擬化邊緣算力的存儲(chǔ)虛擬化是將邊緣設(shè)備上物理存儲(chǔ)資源抽象為虛擬存儲(chǔ)資源（SSD點(diǎn)發(fā)生故障，數(shù)據(jù)依然可以從其他節(jié)點(diǎn)快速恢復(fù)，從而減少數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。SSD還提高了數(shù)據(jù)訪問的效率。機(jī)制，確保數(shù)據(jù)在邊緣設(shè)備之間傳輸和存儲(chǔ)過程中的安全性。網(wǎng)絡(luò)資源虛擬化件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)境下保持高性能運(yùn)行。態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬、延遲和可靠性等參數(shù)。在邊緣算力的網(wǎng)絡(luò)虛擬化中，NFV技術(shù)的應(yīng)用也十分關(guān)鍵。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)功能（NFV署和更新網(wǎng)絡(luò)功能，支持復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和多樣化的應(yīng)用需求。邊緣算力網(wǎng)絡(luò)邊緣算力感知邊緣算力感知是針對(duì)具體場(chǎng)景下的邊緣算力需求的感知和邊緣算力資源的SLA使得資源的可視化更加直觀，有助于對(duì)資源狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析。（2）高效5G更加復(fù)雜和多樣化的計(jì)算需求。邊緣算力度量SLA足業(yè)務(wù)對(duì)算力資源的需求。邊緣算力的計(jì)算能力度量通常采用運(yùn)算能力作為關(guān)鍵指標(biāo)，常用單位包括OPS（OperationsPerSecond）和FLOPS（Floating-pointOperationsPerSecond）OPSFLOPSCPUGPUFPGAASICDPUTPU還需要考慮內(nèi)存帶寬、功耗、延遲等因素。（HDD（/IO度量。IPSLASLA與協(xié)同優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)形成標(biāo)準(zhǔn)化歸一化的度量體系。邊緣算力調(diào)度邊緣算力調(diào)度技術(shù)對(duì)分布式計(jì)算資源（CPU、GPU、FPGA）節(jié)點(diǎn)，以優(yōu)化性能、減少延遲和提升資源利用效率。邊緣算力調(diào)度技術(shù)主要包括以下方面：（1）CPU（3）延遲優(yōu)化，根據(jù)用戶位置和網(wǎng)絡(luò)條件，智能選（4）智能分析與預(yù)測(cè)（5）故障恢復(fù)與容錯(cuò)，在邊緣節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)能夠迅速將任AI邊緣算力管控絡(luò)等資源的協(xié)同與優(yōu)化，以滿足多種應(yīng)用場(chǎng)景的需求。（動(dòng)態(tài)調(diào)整邊緣緩存的內(nèi)容和位置，以提高數(shù)據(jù)訪問速度和用戶體驗(yàn)。邊緣算力并網(wǎng)用的靈活部署。體化調(diào)度，構(gòu)建動(dòng)態(tài)共享的新型基礎(chǔ)設(shè)施合作模式?？煽康乃懔Ψ?wù)。邊緣智能邊緣智能是邊緣算力的重要使能技術(shù)，涉及到系統(tǒng)部署、數(shù)據(jù)處理、模型優(yōu)化、邊緣訓(xùn)練、邊緣推理等關(guān)鍵問題。系統(tǒng)部署（Serverless）著直接影響。裸機(jī)部署容器化方式無(wú)服務(wù)器計(jì)算TVMPyTorchTensorFlowONNXPaddlePaddle數(shù)據(jù)處理研究。數(shù)采協(xié)議5GUDPHTTP+TCPCPU時(shí)間內(nèi)被處理和響應(yīng)，并保障數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院涂蓴U(kuò)展性。3GPPR19智能數(shù)采協(xié)議的相關(guān)研究。數(shù)據(jù)脫敏AI機(jī)器學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)分析等應(yīng)用場(chǎng)景的使用需求。數(shù)據(jù)清洗Pandas、NumPyOpenRefine特征工程（如方差閾值（如遞歸特征消除以及嵌入法（L1）等。特征變換是特征工程的另一核心環(huán)節(jié)，需對(duì)現(xiàn)有邊緣數(shù)模型優(yōu)化資源和能耗。輕量化設(shè)計(jì)AIMobileNetShuffleNet術(shù)，大幅減少計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量。在此基礎(chǔ)上衍生出了神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）等和使用。模型壓縮（緊湊的模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)（結(jié)構(gòu)化剪枝限制的剪枝（非結(jié)構(gòu)化剪枝/稀疏）能減少模型大小，會(huì)對(duì)原始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)造成極大程度的改造。模型分割（尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)邊緣訓(xùn)練術(shù)技巧（3D）和自動(dòng)并行工具（習(xí)三類技術(shù)分支進(jìn)行解決。聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化和自適應(yīng)的訓(xùn)練。遷移學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）是將從一個(gè)任務(wù)（稱為源任務(wù)或源域）學(xué)（稱為目標(biāo)任務(wù)或目標(biāo)域上的機(jī)器學(xué)（如計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間和帶寬算法。（4）高后者的魯棒性，通常涉及從復(fù)雜模型到簡(jiǎn)化模型的知識(shí)蒸餾過程。（5）（如云端和邊緣設(shè)備者將簡(jiǎn)單或不那么密集的任務(wù)保留在邊緣設(shè)備上執(zhí)行。持續(xù)學(xué)習(xí)持續(xù)學(xué)習(xí)（ContinuousLearning）個(gè)方面：（1）過擬合，模型可能會(huì)對(duì)新數(shù)據(jù)過度適應(yīng)，導(dǎo)致性能下降。（2）可能需要模型進(jìn)行重大調(diào)整。邊緣推理知識(shí)蒸餾、計(jì)算卸載等。條件計(jì)算條件計(jì)算（ConditionalComputation）（如網(wǎng)絡(luò)層或神經(jīng)元理速度，同時(shí)也增強(qiáng)模型靈活性，使模型能夠更好地適應(yīng)多樣化的輸入數(shù)據(jù)。（NLP）像中的特定區(qū)域，而不是整個(gè)圖像。知識(shí)蒸餾知識(shí)蒸餾通過訓(xùn)練模仿較大模型的輸出，將知識(shí)從一個(gè)大型訓(xùn)練模型（或模型集合計(jì)算卸載計(jì)算卸載是指資源受限的設(shè)備將資源密集型的計(jì)算任務(wù)部分或全部遷移到邊緣算力安全康發(fā)展。基礎(chǔ)設(shè)施安全隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用的推廣,邊緣算力面臨邊緣節(jié)點(diǎn)被攻擊、邊緣節(jié)點(diǎn)作為跳板向行安全防護(hù)。在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)安全方面,需實(shí)現(xiàn)網(wǎng)安全和用戶面網(wǎng)絡(luò)功能安全。在邊API力所處理數(shù)據(jù)的完整性、保密性和可用性。數(shù)據(jù)安全邊緣算力中數(shù)據(jù)分散到多方算力節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,使數(shù)據(jù)面臨隱私泄露和結(jié)果進(jìn)行記錄,要構(gòu)建跨系統(tǒng)的統(tǒng)一的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)標(biāo)識(shí)和預(yù)授權(quán)能力,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)出網(wǎng)可管控、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)可感知,在算力網(wǎng)絡(luò)中引入數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)和流轉(zhuǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)安全威脅,做到對(duì)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的安全可控。在多方算力節(jié)點(diǎn)參與計(jì)算的場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)安全實(shí)現(xiàn)算力信息的安全通信。調(diào)度安全邊緣算力設(shè)備通過交換機(jī)路由器等聯(lián)網(wǎng)，構(gòu)建成了云邊端的服務(wù)架構(gòu)，彈性完成。服務(wù)安全邊緣算力典型應(yīng)用場(chǎng)景工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景概述業(yè)態(tài)發(fā)展提供了強(qiáng)大動(dòng)力。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)邊緣算力的需求邊緣算力的出現(xiàn)為解決上述問題提供了新的思路，通過將計(jì)算資源下沉至網(wǎng)和擴(kuò)展，滿足個(gè)性化需求，加速功能部署和系統(tǒng)升級(jí)，提高生產(chǎn)效率?？傮w而言，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)邊緣算力的要求可以體現(xiàn)為：邊緣和現(xiàn)場(chǎng)裝置設(shè)備的高頻實(shí)時(shí)通信訪問；通信訪問；工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的有效運(yùn)用；邊緣算力提供服務(wù)的框架，能便捷的提供典型工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的服務(wù)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣算力典型應(yīng)用應(yīng)用背景應(yīng)用方案4.15G產(chǎn)一線實(shí)現(xiàn)快速部署，具備即插即用的便捷性。圖4.1基于邊緣算力的工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)架構(gòu)PaaS+FaaS框架中編排不同腳本進(jìn)程即可完成業(yè)務(wù)行為。5G產(chǎn)流程，并滿足不斷變化的生產(chǎn)需求。應(yīng)用成效智慧社區(qū)智慧社區(qū)場(chǎng)景概述力。智慧社區(qū)對(duì)邊緣算力的需求數(shù)據(jù)能力上對(duì)邊緣算力需求凸顯：向數(shù)據(jù)源，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，保證實(shí)時(shí)性和有效性。護(hù)居民隱私和數(shù)據(jù)安全。降低網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力，節(jié)省帶寬資源和運(yùn)營(yíng)成本。障關(guān)鍵功能不受影響，提升系統(tǒng)可靠性和穩(wěn)定性。智慧社區(qū)邊緣算力典型應(yīng)用應(yīng)用背景處理效率低，增加居民安全風(fēng)險(xiǎn)，降低社區(qū)整體防范效能。（實(shí)非法入侵、火災(zāi)等），及時(shí)發(fā)出告警通知，確保安全隱患得到有效處置。應(yīng)用方案和治理，數(shù)據(jù)資源開放共享，滿足社區(qū)智慧化應(yīng)用。數(shù)據(jù)推送數(shù)據(jù)推送智能決策數(shù)據(jù)采集邊緣網(wǎng)關(guān)以太網(wǎng)Modbus4/5GWiFi...Rs485邊緣終端數(shù)據(jù)信息高空拋物攝像頭電梯攝像頭數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析門禁可視對(duì)講智能攝像頭數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)清洗

邊緣算力

邊緣智慧應(yīng)用周界報(bào)警...能耗監(jiān)測(cè)（智能水/電/氣表）環(huán)境感知傳感器周界報(bào)警...能耗監(jiān)測(cè)（智能水/電/氣表）環(huán)境感知傳感器停車場(chǎng)閘機(jī)人臉識(shí)別行為軌跡識(shí)別車輛識(shí)別視頻結(jié)構(gòu)化分析異常行為分析...智慧社區(qū)統(tǒng)一管理平臺(tái)社區(qū)門戶信息發(fā)布智能照明智慧停車智能家居智能養(yǎng)老智能能源智慧物業(yè)安防報(bào)警/電子巡更智能垃圾分類訪客/門禁/一卡通便民服務(wù)圖4.2基于邊緣算力的智慧社區(qū)系統(tǒng)架構(gòu)全防控能力及快速響應(yīng)能力。本地化智能分析：利用邊緣算力平臺(tái)對(duì)智能攝像頭、門禁、環(huán)境感知、能耗監(jiān)測(cè)等設(shè)備采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，實(shí)現(xiàn)人/車/重大安防/消防事故監(jiān)測(cè)。3）模塊化邊緣設(shè)備部署：采用標(biāo)準(zhǔn)化接口與協(xié)議，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的統(tǒng)一管理、維護(hù)、擴(kuò)容與升級(jí)，并優(yōu)化機(jī)房空間利用。4）數(shù)據(jù)安全與備份：邊緣算力將關(guān)鍵數(shù)據(jù)本地存儲(chǔ)，并與云端平臺(tái)實(shí)現(xiàn)無(wú)縫對(duì)接，保障數(shù)據(jù)安全、可訪問性及遠(yuǎn)程備份與共享。應(yīng)用成效全性，并增強(qiáng)了應(yīng)急響應(yīng)能力。具體表現(xiàn)為：減少無(wú)效數(shù)據(jù)傳輸，減輕云端壓力。能分析模型識(shí)別異常事件，提高處理效率并增強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私安全。進(jìn)行常態(tài)化監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程集中監(jiān)控和應(yīng)急響應(yīng)。智慧能源智慧能源場(chǎng)景概述4.3能源消費(fèi)則聚焦于智慧城市、園區(qū)，新能源汽車等新型用能模式。最后,能源管理串聯(lián)其他環(huán)節(jié),通過綜合能源服務(wù)、需求側(cè)響應(yīng)和能效檢測(cè)等手段,實(shí)現(xiàn)能源、信息和價(jià)值的高效流動(dòng)。圖4.3智慧能源主要環(huán)節(jié)智慧能源對(duì)邊緣算力的需求要邊緣側(cè)具備毫秒級(jí)甚至微秒級(jí)的響應(yīng)速度。5G、Wi-Fi、ZigBee預(yù)設(shè)策略進(jìn)行自動(dòng)控制，例如微電網(wǎng)的自主運(yùn)行等。用戶用能數(shù)據(jù)等，需要邊緣側(cè)具備大容量、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。智慧能源邊緣算力典型應(yīng)用應(yīng)用背景應(yīng)用方案等通信技術(shù)將數(shù)據(jù)上傳至云端或控制中心。數(shù)據(jù)采集與處理。變電站內(nèi)部署的傳感器和智能設(shè)備采集電壓、電流、為智能決策提供支持。略，如負(fù)荷調(diào)整、故障隔離、設(shè)備維護(hù)預(yù)警等，實(shí)現(xiàn)智能化的電網(wǎng)運(yùn)行管理。圖4.4數(shù)字化變電站典型應(yīng)用架構(gòu)圖如圖4.4所示，該架構(gòu)通過邊緣算力節(jié)點(diǎn)連接終端設(shè)備，并利用現(xiàn)場(chǎng)傳感器與執(zhí)行器實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和控制。云平臺(tái)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析和遠(yuǎn)程監(jiān)控，邊緣算力節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和控制指令執(zhí)行，終端設(shè)備負(fù)責(zé)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集，現(xiàn)場(chǎng)傳感器與執(zhí)行器負(fù)責(zé)物理設(shè)備的交互。此外，該架構(gòu)還包含遠(yuǎn)程操作員、安全與應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)湖，分別用于遠(yuǎn)程操控、安全保障和數(shù)據(jù)分析。應(yīng)用成效了有力支撐。云游戲云游戲場(chǎng)景概述勃發(fā)展提供了強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力，推動(dòng)了整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的快速演進(jìn)。云游戲?qū)吘壦懔Φ男枨蟮慕换ロ憫?yīng)。AI動(dòng)態(tài)資源調(diào)度：邊緣算力節(jié)點(diǎn)需具備動(dòng)態(tài)資源調(diào)度能力，根據(jù)玩家數(shù)量和游戲場(chǎng)景的變化，毫秒級(jí)別地完成算力資源分配，確保流暢的游戲運(yùn)行。心的延遲。云游戲邊緣算力典型應(yīng)用應(yīng)用背景發(fā)壓力，這些問題都亟待有效的解決方案來推動(dòng)云游戲產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。應(yīng)用方案4.5游戲體驗(yàn)。圖4.5基于邊緣算力的云游戲系統(tǒng)架構(gòu)算力節(jié)點(diǎn)等幾部分組成：云游戲客戶端：云游戲客戶端作為用戶與云游戲平臺(tái)交互的入口，集成解碼、游戲體驗(yàn)。算，并將計(jì)算結(jié)果返回給渲染服務(wù)器，最終呈現(xiàn)給玩家。X86+GPU、ARM（流至用戶終端，保障流暢的游戲體驗(yàn)。應(yīng)用成效發(fā)處理能力，滿足更多玩家同時(shí)在線需求，推動(dòng)云游戲產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。軌道交通軌道交通場(chǎng)景概述提高軌道交通運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量，為乘客提供更加便捷、舒適的出行體驗(yàn)。軌道交通對(duì)邊緣算力的需求和可靠性，簡(jiǎn)化平臺(tái)層映射和同步，為智慧軌道交通提供以下關(guān)鍵能力：人員、指揮中心的聯(lián)動(dòng)快速處置安全隱患，保障軌道交通運(yùn)營(yíng)安全。決策依據(jù)。架構(gòu)支撐等需求，推動(dòng)系統(tǒng)向更可靠、智能方向發(fā)展。軌道交通邊緣算力典型應(yīng)用應(yīng)用背景應(yīng)用方案4.6行業(yè)數(shù)字化發(fā)展提供新動(dòng)能。邊緣智能應(yīng)用列車狀態(tài)監(jiān)測(cè)旅客服務(wù)優(yōu)化數(shù)據(jù)源邊緣智能應(yīng)用列車狀態(tài)監(jiān)測(cè)旅客服務(wù)優(yōu)化數(shù)據(jù)源售檢票數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)處理與分析 智能決策下發(fā)控制指令ModbusOPC安全隱患處置控制執(zhí)行MQTT設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)工業(yè)以太網(wǎng)工業(yè)以太網(wǎng)行車調(diào)度優(yōu)化數(shù)據(jù)采集模塊數(shù)據(jù)清洗模塊數(shù)據(jù)壓縮模塊數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊數(shù)據(jù)分析模塊視頻流接口安防智能分析通信管理Modbus能耗智慧管理數(shù)據(jù)/指令交互 反饋/請(qǐng)求圖4.6基于邊緣算力的軌道交通智能運(yùn)維系統(tǒng)架構(gòu)5G5G列車安全運(yùn)行。警、線路地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警、違規(guī)堆放物的識(shí)別，保障軌道交通的安全運(yùn)營(yíng)。別等功能，提高站場(chǎng)智能化水平。供本地計(jì)算和通信能力，保障應(yīng)急處置決策的時(shí)效性?；谶吘壦懔Φ能壍澜煌ㄖ悄苓\(yùn)維系統(tǒng)將主要實(shí)現(xiàn)以下核心功能：據(jù)。洗等，以解決數(shù)據(jù)異構(gòu)性和提升數(shù)據(jù)質(zhì)量