スマート交通におけるエッジコンピューティングの応用に関する簡単な分析

1. エッジコンピューティングとは何ですか?

エッジ コンピューティングは、5G ネットワーク アーキテクチャの中核となるリンクです。これは、オブジェクトまたはデータのソースに近いネットワークのエッジで、ネットワーク、コンピューティング、ストレージ、アプリケーションなどのコア機能を統合する分散オープン プラットフォームを指します。エッジ コンピューティングは、エンタープライズ アプリケーションを IoT デバイスやローカル エッジ サーバーなどのデータ ソースに近づける分散コンピューティング フレームワークです。データ ソースに近接することで、洞察の迅速化、応答時間の短縮、帯域幅の可用性の向上など、ビジネス上の大きなメリットがもたらされます。

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あらゆるものがインターネットになる時代では、大量のデバイスがインターネットに接続され、データを収集し、ユーザーとやり取りするようになります。エッジ コンピューティングは、多くの場合、モノのインターネットと関連付けられます。 IoT デバイスの処理能力がますます高まるにつれ、生成される膨大な量のデータがネットワークの「エッジ」に移行される可能性があります。つまり、データを処理するために集中サーバー間で継続的に転送する必要はありません。したがって、エッジ コンピューティングは、効率性が高く、レイテンシが低く、処理速度が速く、IoT デバイスからの大量のデータを管理する際にスケーラブルです。 5G と AI の相乗効果により、ワイヤレスデータ伝送の高帯域幅と低遅延の機能が拡張され、エッジコンピューティングが実現できることに対する期待が高まっています。このテクノロジーにより、エッジ コンピューティング システムの速度が大幅に向上し、最終的にはリアルタイム アプリケーションをサポートする能力が強化されます。

IDCの予測によると、世界のIoT接続数は2025年に270億に増加し、IoTデバイスの数は1000億に達し、世界のデータ総量は2025年に163ZBに達すると予想されています。将来的には、データとアプリケーションの70％以上がエッジで生成され、処理されるようになります。

クラウド コンピューティングの初期の頃は、端末の価値は限界に達しており、ネットワーク上のすべてのデータはクラウドに送信されて処理および計算され、その後ユーザーの端末に送り返されるだろうと多くの人が信じていました。しかし、実際の展開はやや予想外のものでした。多くのアプリケーション シナリオでは、レイテンシに関して非常に厳しい要件があります。クラウドに全面的に依存すれば、効率は必然的に低下します。

2. インテリジェント交通におけるエッジコンピューティングの応用

インテリジェント交通の導入は巨大なシステムプロジェクトです。都市空間や道路の調整に加えて、さまざまなシナリオでの複雑なアプリケーションに対応するために、最新のソフトウェアとハ​​ードウェアのテクノロジを組み合わせた安定した信頼性の高い管理システムも必要です。マッキンゼーのコンサルティング調査レポートによると、エッジ コンピューティングの業界アプリケーションのうち、最も大きな割合を輸送が占めています。

都市交通データの量が増加するにつれて、リアルタイムの大量交通情報に対するユーザーの需要も高まります。すべてのデータがクラウド コンピューティング センターに送り返されると、帯域幅リソースの浪費や遅延などの問題が発生します。ただし、エッジ サーバーでデータをリアルタイムに分析および処理すると、リアルタイムの道路状況と利用可能なリソースに基づいて、ユーザーに適切な指示を与えることができます。

輸送におけるエッジ コンピューティングの応用は、スマート シティ輸送や施設管理などの位置情報ベースのアプリケーションにあります。位置識別技術の場合、エッジ コンピューティングは、対応する操作のためにクラウド コンピューティング センターに送信することなく、位置ベースのデータをリアルタイムで処理および収集できます。

さらに、都市部のビデオ監視システムの応用では、エッジコンピューティングモデルとビデオ監視技術を統合した新しいビデオ監視アプリケーション用のソフトウェアおよびハードウェアサービスプラットフォームを構築して、ビデオ監視システムのフロントエンドカメラのインテリジェント処理機能を向上させ、早期警報システムと廃棄メカニズムに影響を与えることができます。

「クラウド コンピューティング」はスマート デバイスの頭脳に相当し、比較的複雑なプロセスを処理し、「エッジ コンピューティング」はスマート デバイスの神経終末に相当し、何らかの「潜在意識」反応を実行することは容易に理解できます。これにより、長い間業界の発展を悩ませてきた多くの問題が解決されるという希望が生まれます。

3. 車両と道路の連携におけるエッジコンピューティングの応用

最も典型的な例は、判断を下す前にデータをクラウドに送信して処理することができないスマートカーのアプリケーション シナリオです。代わりに、大量のリアルタイムデータが必要になります。これがエッジコンピューティングの価値です。

たとえば、自動運転車が危険に直面し、時間内に停止する必要がある場合、停止コマンドを計算するためにデータを「クラウド」にアップロードし、それを車に送信し、車が応答する必要があります。この問題に対処するには、車両自体に一定の計算能力を持たせる方が良いでしょう。同時に、突然の自然災害、信号干渉、技術的な障害により、特定のエリアの自動運転車や電車がネットワークから外れてしまうというシナリオも想定されます。そして、エッジコンピューティングによって提供される計算能力に頼って「潜在意識」で反応し、安全を確保するしかありません。

さらに、インテリジェント交通は、単一シナリオの交通管理から統合シナリオの交通サービスへと発展しています。 V2X シナリオは、速度制限警告、悪天候警告、車線変更プロンプト、交差点ディスパッチなど、インテリジェント運転をより安全、より効率的、より経済的、より便利なものにするのに役立ちます。V2X の主要テクノロジには、認識、高解像度マッピング、および測位が含まれます。高いコンピューティング能力要件、高いモビリティ、高い信頼性、リアルタイム性能は大きな技術的課題をもたらし、エッジ コンピューティングは車両と道路の連携の分野で技術的なブレークスルーの余地をさらに広げることになります。

4. 静的トラフィ​​ックにおけるエッジコンピューティングの応用

スマートパーキングにおけるエッジコンピューティングの応用は、駐車制御システムや車両ネットワークにも反映され、将来の駐車スペースや道路交通の計画に影響を与えます。現在、スマートパーキングは、新しいインフラとスマートシティの戦略的構築に組み込まれています。エッジ コンピューティングは、スマート パーキングの成熟度と完成度の向上に貢献しました。インテリジェントな駐車場管理方法は大きな進歩を遂げ、テクノロジーとビジネスの統合を加速させました。

時間が経つにつれて、静的な交通情報のビッグデータが急増し、クラウドストレージなどのサービスは、多数の複雑なデータ処理要求によって圧迫されています。スマートパーキングの構築では、単一の集中型クラウド コンピューティング モデルに依存するだけでは、すべての問題に対処することはできません。代わりに、これらの問題を解決するには、複数のコンピューティング モードを統合する必要があります。エッジ コンピューティング モデルでは、コンピューティングをデータ ソースの原理に最大限に移行でき、実際の需要はコンピューティング モデルのエッジで処理されます。エッジ コンピューティングには、大量のデータ処理、低レイテンシ、位置認識など、スマート パーキングにおけるいくつかの利点があります。

現在、中国のエッジコンピューティング市場はまだ業界の初期段階にあり、技術爆発の大きな可能性を秘めています。さまざまな業界の関係者が市場獲得に向けて積極的に計画を立てています。大手メーカーや研究機関が規格や仕様を策定しています。まだ合意には至っていないものの、エッジコンピューティングの標準と技術の進歩を積極的に推進するために、国内外で数多くの業界連合が結成されています。これらのデバイスの生産基準を統一するには、インテリジェント交通分野のいくつかの重要な企業が主導して基準を策定する必要があります。

エッジ コンピューティングの登場により、スマート輸送がより安全になります。道路、鉄道、船舶、航空のいずれであっても、輸送業界において安全は最も重要なことです。今後、インテリジェント交通「エッジコンピューティング」の分野でさらなる技術革新が起こり、私たちの日常の交通生活が効果的に改善されると信じています。