エッジコンピューティングがスマートシティの公共安全構築を推進

都市の治安における3つの大きな変化

我が国がスマートシティの概念を提唱してから10年以上が経ちました。近年、「スマートシティ」という言葉が政府の活動報告や学術会議、業界フォーラムなどで頻繁に登場しています。ご存知のとおり、スマートシティは都市建設のあらゆる側面に影響を及ぼす非常に壮大なテーマです。各方面のたゆまぬ努力、探求、実践を通じて、スマートシティは中国の特徴を帯びるようになりました。さまざまな役割や分野の人々はこの用語に対してさまざまな解釈を持っています。

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スマートシティは主にモノのインターネット、エッジコンピューティング、クラウドコンピューティングなどの新世代情報技術を活用して、インテリジェントな都市計画と建設を実現すると考えています。ここで述べる都市インテリジェンスの究極の目標は、より安全で、より快適で、より便利な生活を創造し、都市の調和のとれた持続可能な成長を促進することです。ここには 2 つの意味レベルがあります。1 つ目は、新しい時代における情報技術のリーダーシップを反映していることです。第二に、より深いレベルでは、それは、世界をより良い場所にするために、私たちと情報社会が対応する、サービス指向で人間指向のコラボレーションとイノベーションの概念を反映した、特定の社会的意味合いを持っています。

人間中心主義に関して言えば、社会の人々の最も直接的かつ謙虚な要求は安全性であると考えられます。公共の安全は社会の人々の最も直接的な要求であり、都市建設のあらゆる側面に影響を及ぼします。たとえば、地域の安全、住宅地域の安全、交通の安全、安全なキャンパス、道路の安全はすべて公共の安全の一部です。

数年にわたる発展を経て、治安構築が徐々に手動から自動へ、時間と地域に基づく局所防御から全時間と地域にわたる徹底した監視へ、そして受動的な事後分析から事前警告とリアルタイムの対応へと移行していることを嬉しく思います。都市の治安建設においては、3つの明らかな変化が起こっています。

このような変換では、すべての情報を集中ノードに収集する従来の集中型処理方法の要求に対応できません。新しい情報処理モデルを導入し、複数のモデルを統合する必要があります。近年、新しいコンピューティングパラダイムであるエッジコンピューティングがますます注目を集めています。エッジ コンピューティングの概念は、周辺化されたコンピューティングを意味するのではなく、集中型から分散型へ、集中型から分散型へ、集中型の単一から共同型へと移行する一種のコンピューティングを意味します。これはクラウド コンピューティングに関連する別の概念です。エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの有機的な統合は、現代の公共セキュリティシステムの主な構築モデルになりつつあります。

エッジコンピューティングが公共安全建設を推進

エッジ コンピューティングは公共の安全の発展をどのように推進するのでしょうか?エッジ コンピューティングの最も重要な機能のいくつかを見てみましょう。

1. リアルタイムで低遅延のコンピューティングです。これはとても重要です。公共の安全においては、多くの場合、突然のことが起き、非常に迅速な対応が求められます。情報が中央ノードに送り返され、それが戻ってくるのを待つと、インシデントは解決した可能性があります。したがって、リアルタイム性と低レイテンシはエッジ コンピューティングの非常に重要な利点です。

2. 膨大な量のデータを処理できます。エッジデバイスは数十億個あります。コンピューティング機能を備えたエッジデバイスが同時に情報処理を実行できれば、大量のデータを処理することができ、大量のデータを中央ノードに送信し、混雑したネットワークを介してネットワークが戻るのを待つよりもはるかに優れています。これにより、よりリアルタイムかつ高速になり、ネットワークの輻輳によるデータ処理のボトルネックが発生することがなくなります。

3. 正確な位置認識。多くの公共イベント、特に公共安全イベントは場所と密接に関係しています。たとえば、伝染病の予防、人の軌跡の追跡、自動運転のナビゲーションなどは、すべてエッジデバイスの位置に密接に関連しています。エッジ側の情報をエッジ デバイスからの他の情報と統合し、中央ノードに送り返すことなくその場で解決できるのが最適です。

4. ローカライズされたデータ保護。治安データは、皆様の生活や仕事に深く関わっています。自分のプライバシーがインターネット上で勝手に公開されることを望む人は誰もいません。情報がローカル エッジ ノードで処理および消化できる場合、ネットワーク内の他のノードにデータを送信し直す必要がないため、情報漏洩を回避できます。過去数年間、ヨーロッパと北米ではデータ保護に関して多くの法的および規制上の取り組みが行われてきました。我が国も過去2年間、この点に関する政策立案に大きな重点を置き始めました。エッジ コンピューティングは、ローカライズされたデータ保護の問題を解決する上で非常に役立つ武器となるはずです。

エッジコンピューティングがスマートカメラを強化

私たちは、スマートカメラが公共の安全におけるエッジコンピューティングの主な担い手であると信じています。なぜそう言うのでしょうか?まず、人は視覚を通じて外部情報を認識しますが、その80%は視覚から得られます。例えば、今私はカメラに向かっていますが、そういったライブ中継は動画で共有されています。したがって、ビデオはスマート シティで収集されるデータの最も重要な形式です。第二に、さまざまな形態のカメラがデータ収集の主なソースとなります。現在、世界中の都市におけるカメラの数は、年間20％の成長率で増加し続けています。私たちの生活のいたるところでビデオカメラが見られ、さまざまな新しい形のビデオ撮影機器も増えています。これらのカメラは毎日常時ビデオデータを収集し、大量のビデオ情報を生成します。最も重要なのは、ビデオ データ自体が非常に大きなデータ情報源であるということです。たとえば、1 時間のビデオ データは、圧縮されていない場合は 300 GB 必要になる可能性があり、圧縮された場合でも 1 GB または 2 GB を占有します。したがって、スマートカメラを使用してエッジでビデオデータを処理し、インテリジェントなアルゴリズムを通じて公共の安全において重要な分析の役割を果たすビデオから情報を抽出する必要があります。スマートカメラは、ビデオから貴重な情報を素早く得るための優れたツールであると言えます。

では、エッジ コンピューティングはスマート カメラをどのように強化するのでしょうか?私たちは、3つの側面があると考えています。第一に、エッジコンピューティングは高精細な画像処理を完了することができます。現代のカメラでは、解像度が標準解像度、高解像度から超高解像度へと向上しています。高解像度の画質を実現するには、カメラ内に非常に複雑な画像処理を実装する必要があり、強力なエッジ コンピューティングに頼る必要があります。 2 番目は、効率的なビデオ圧縮です。ビデオデータの量は膨大です。より高度なエッジサイド画像圧縮アルゴリズムを使用すれば、ビデオデータを 100 倍、さらには 200 倍に簡単に圧縮でき、伝送帯域幅を大幅に削減できます。 3つ目は、高度な人工知能機能を提供できることです。ディープラーニングに基づく最新の人工知能アルゴリズムは、カメラのエッジで完了し、人、車両、物体の自動検出と識別を実行し、ビデオ内の冗長な情報を非常に効果的に凝縮できます。

エッジコンピューティングの革新的なアプリケーション

エッジコンピューティングをベースに、業界ではコダックの AI 超低照度カメラなど、多くの革新的なアプリケーションがリリースされています。コダックはなぜこのようなカメラを発売したのでしょうか?まず第一に、低照度撮影は、カメラに対する公共の安全要件の中核となる要求です。明らかに、治安事件の 90% は夜間に発生します。第二に、都市部では照明の設置が困難な低照度環境が多く存在します。例えば、住宅街に非常に強い光を加えると、すぐに苦情が出てしまいます。病院や刑務所では光源を追加するのは不便ですが、これらの場所ではビデオ画像を収集するためにカメラを使用する必要があることがよくあります。従来のカメラでは、センサーの感度と光感度が限られているため、低照度下での良好な画像撮影ができません。信号対雑音比が低いデバイスでは、画像信号がノイズに埋もれてしまい、有効な情報を提供できなくなります。そこで、上記の主要な問題に基づいて、AI 超低照度カメラを設計しました。このカメラの最大の特徴は、ディープラーニングAIアルゴリズムをベースとし、エッジコンピューティングを駆使して画像強化を実現し、低照度環境でもカメラ出力の品質保証を実現していることです。

現在、蘇州科達はAI超低照度技術に基づく一連のカメラを発売しており、その中にはAI超低照度車両検問カメラ、AI超低照度光学警察カメラ、AI超低照度人員検問カメラ、AI超低照度4G監視カメラなどがある。これらの新型カメラは、従来のカメラの基本機能を備え、社会公共の安全を効果的に守ることができるだけでなく、都市住民の生活の快適さを十分に考慮し、人工的な補助光を減らしたり、放棄したりして、光害を回避し、人道的な配慮を反映している。私たちは、このような製品こそがスマートシティに備えるべき設備であると信じています。アプリケーション価値の面では、テクノロジーを通じて製品を強化し、人々に奉仕し、人々を第一に考え、人々のあらゆる面でより快適で理想的な生活を創造します。

将来に向けて

最後に、公共安全構築におけるエッジコンピューティングの展望を簡単にまとめます。

まず、エッジ コンピューティングは、より強力なコンピューティング能力によってサポートされるようになります。 AI の計算能力には現在、計算能力が 18 か月ごとに 2 倍になるという新しいムーアの法則があります。しかし、現実には、その速度はすでにムーアの法則を超えており、速度はどんどん上昇し続けています。つまり、AI アルゴリズム、圧縮アルゴリズム、画像処理アルゴリズムなど、より高度なアルゴリズムをエッジ デバイスに組み込むことができるようになります。これにより、必然的に、エッジ側での公共安全関連機能の実装が促進されることになります。

2つ目は、複数のIoTのデータ融合です。現在、AIOT デバイスはますます増えています。 International Data Corporation のデータによると、2025 年には世界に約 1,500 億個の IoT デバイスが存在することになります。これらのデバイスは、地球上のあらゆる場所でさまざまなビデオ データや非ビデオ データを常時生成しています。これらのビデオデータと非ビデオデータを有機的に統合する必要があります。現在一般的な煙感知器や光感知器などの装置は煙に敏感ですが、ビデオが追加されると二重のアプローチが実現します。 1 つのデバイスが故障した場合でも、別のデバイスを使用して公共の安全を確保し続けることができます。もう 1 つの例は WiFi プローブです。さまざまなセンサーによって生成されたデータを有機的に統合して、公共の安全を確保できます。

3つ目は、5G+エッジコンピューティングです。エッジコンピューティング自体は 5G の中核機能です。国際電気通信連合 (ITU) は、3 つの典型的な 5G アプリケーション シナリオを定義しています。その 1 つが超低遅延かつ超信頼性の高いシナリオである超信頼性低遅延 (uRLLC) です。このシナリオは、公共の安全におけるエッジ コンピューティングのアプリケーションに使用されます。したがって、5G におけるエッジ コンピューティングの応用は、今後ますます普及し、一般的になることが予測されます。

全体的に、エッジ コンピューティングには大きな可能性があり、公共の安全に大きな役割を果たすことができると信じています。また、スマートシティではエッジコンピューティングがより大きな役割を果たし、非常に重要な武器になると信じています。