边缘计算之所以重要，是在于即使在5G真正商用之时，可以实现超大带宽（eMBB）的应用场景，但庞大数据量的涌现也就意味着需要在云和端传输过程中找到一个承接点，对数据进行预处理再选择是否上云。

边缘计算应用演进

“现在的4G网络基本能解决80%的传输问题，相比之下，用5G网络只是少了30毫秒的速率。”4月25日，一位业内人士这样解释，对于现有应用而言，当前的大部分网络传输都不存在太大问题，5G面临的其实是新应用的适配难题。

（图片源于网络）

“5G在物联时，面临的很大问题将是覆盖率。一旦出现基站没有覆盖到位，就很难保证100%的数据传输，甚至运行过程中有可能存在闪断等问题。此外一个数据包从一端传输到另一端，会有很多重传，不是直接就一定能全部传过去，这还涉及到底层协议。因此有很多实际问题要解决。”该人士补充道，这也是边缘计算在5G时代角色越来越重要的原因。

5G从网络架构上会有整体变化。简言之，5G网络是通过SDN（软件定义网络）/NFV（网络功能虚拟化）等方式重构的网络架构。其本身在网络边缘就有基础架构设备或服务器，可以直接通过软件定义的方式，把数据中心的能力迁移到网络边缘上，且可以根据网络的需求量，动态调整边缘计算的能力。

据IDC统计，当前用户对于物联网数据的处理，到底放在数据中心、传输之前还是边缘端，实际上诉求是各占三分之一。不过该机构预计，未来随着边缘层上具备更多分析、AI的能力，将促使这些分析功能在边缘层和核心层之间达到平衡。

边缘计算——智能交通的末梢神经

在可预见的未来有两个行业的快速发展是非常明确的，一个是通讯行业，另一个就是交通行业，因为社会的快速发展带来的是更多的信息的和物理上的交流，信息的交流靠通讯、物理的交流靠交通。因此，作为最先进通讯技术与交通技术的结合，智能交通领域一直是社会一个关注的焦点。

在过去的十年中，智能交通让几何级数增长的城市车辆获取了实时路况信息，让举世瞩目的中国高铁保持着高速运转，让远洋航海中的水手便捷地同家人实时通话。但是，许多业内期待的如自动驾驶、轨道交通无人值守等技术依然还不能完全实现。

伴随着新技术的发展，我们逐渐步入全联接的“智能社会”，物联网领域的新技术“边缘计算”被应用在智能交通领域。这为长期困扰行业发展的诸多难题迎来了解决的希望。边缘计算是指通过物联网络将计算能力和服务部署在网络的边缘，向附近的终端、感应器、用户提供通讯和计算服务，解决物联网系统在高分布式场景下的海量异构联接、业务实时性、业务智能性、数据互操作性以及安全和隐私保护等挑战。通俗来说，在未来的智能交通应用环境中，“云计算”就相当于智能设备的大脑，处理相对复杂的进程;而“边缘计算”就相当于智能设备的神经末梢，进行一些“下意识”的反应。

边缘计算的到来让智能交通更具安全性。无论是公路、铁路、海运还是航空，安全都是交通行业最为重要的事情。例如最近各大科技公司都不遗余力进行投入的自动驾驶技术迟迟不能应用的最重要原因也是其不能确保上路的绝对安全。“边缘计算”的到来，对这些问题的解决带来了很大帮助。如同人类一样，我们对危险的第一道反应通常不是经过大脑，而是“下意识”的。例如，一辆自动驾驶的汽车在面临危险需要及时停止的时候，如果其还需把数据上传到“云端”，通过计算得出停止的命令，再传送到汽车，汽车再作出反应。那么就不如让车辆本身也具备一定的计算能力，来处理这一问题。同时，我们还可以预想这样一个场景，突发的自然灾害、信号干扰或技术故障使得某一区域自动驾驶的汽车、列车陷入无网络状态。那么，它们就只能依靠边缘计算赋予其的计算能力作出“下意识”的反应，才能确保其安全。

边缘计算也能使智能交通系统更具经济性。智能交通系统应用IoT已经为行业带来了相当的收益。例如，迪斯尼外场部署的 IoT 预商用网，安装车检器 300 余个。这为上海迪士尼停车系统带来了以下好处：第一，车辆检测器即插即用，无需布线，安装施工简单;第二，此次利用的窄带物联技术，实现的覆盖距离远(信号能覆盖到地下二层)，车检器待机时间长(10 年待机);能实现整个城市乃至全国的停车位统一查询，提升了车位利用率，也方便了车主寻找空余车位。

未来，边缘计算在提升交通系统经济性上还大有作为。例如，城市轨道交通系统实现自动驾驶目前一大障碍就是屏蔽门。现在屏蔽门的开闭主要是靠列车司机人眼识别，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。其实这也是我们前文说到的，整个屏蔽门系统现在只有一个中枢大脑，而缺少“末梢神经”。如果每个屏蔽门都安装上检测及控制设备，使其具备边缘计算的能力，能够独立、安全的控制自己的开合。这无疑可以大大提高城市轨道交通系统的经济性，使得城市轨道交通自动驾驶成为可能。如果说“云计算”使智能交通系统的大脑“更聪明”，那么“边缘计算”就使智能交通系统的末梢神经“更灵敏”。这两者在提高交通系统的运行效率，提升其经济性上的作用是同样重要的。

边缘计算在智能交通领域的应用，也能为乘客带来更多增值服务，提升客户体验。例如，华为公司为巴士在线提供了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，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。这为车上乘客提供了更好的乘车体验。此案例中车载智能移动网管就扮演了一个“神经末梢”的角色，它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。类似的，这种技术给以后轨道交通领域乘客上网问题的解决带来了很好的思路。例如，地铁就可以搭载类似设备，在网络环境较好的车站缓存信息，这样一来，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上网体验。

如今中国交通行业快速发展，“高铁”成为了中国名片，每年新建地铁里程也是令世界瞩目，我们又成为了世界第一大汽车制造和消费国，国产大飞机也即将投入运营……以上种种都意味着我国的智能交通行业有着比其他国家更良好的“练兵场”。例如，我们应用“边缘计算”概念的最新产品在经过大量试验后可以大面积在“高铁”上应用，获得大量使用数据，而西方企业则没有这个机会。因此，我国企业在智能交通领域边缘计算技术的发展上有着比以往更大的优势。

边缘计算为智能交通系统带来的机遇是显而易见的，而其发展在目前看来也面临着一些困难。第一，边缘计算设备常常要面临高温、高寒、高湿等复杂环境，如何在这样的环境下保持设备的长久运行是一个非常重要的问题。第二，边缘计算设备的缓存及运算能力是根据其任务有选择进行的，这就需要厂家对它们进行“量身定制”。最后，边缘计算设备要应用在交通系统的各个环节，涉及的厂家众多，如何统一这些这设备的生产标准，这有待于在智能交通领域一些重要企业牵头制定标准。

相信在未来，智能交通“边缘计算”领域会有更多技术突破，并能切实的改善我们的日常交通生活。