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自動駕駛和智慧城市的世界里 5G真是最后缺的那一環(huán)嗎?

發(fā)布時間:2018-03-05作者:cobinet瀏覽:600次來源:千家綜合布線網(wǎng)

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       2月26日,一年一度的世界移動通信大會(MWC2018)上,5G當仁不讓成為一大技術主角。步入華為、中興、愛立信、高通、英特爾等科技巨頭們的展臺,“Leading 5G、Perfect 5G、Boost 4G to 5G”的標語似乎在宣告著5G商用時代的正式到來。

除5G之外,機器學習、人工智能和云計算被視為自動駕駛、智能汽車等領域的關鍵技術,但5G是否是那最后缺的那一環(huán)?5G對數(shù)據(jù)收集、存儲、處理和應用帶來的影響究竟如何?
網(wǎng)絡是否越快就越好?
5G的噱頭主要聚焦在網(wǎng)速的提高上,但這是物聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛汽車等應用案例的關鍵嗎?
Sierra Wireless公司物聯(lián)網(wǎng)解決方案副總裁兼總經(jīng)理Olivier Pauzet表示:“或許對于一些非常高帶寬的應用來說,現(xiàn)在大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應用的關鍵限制因素是數(shù)據(jù)編排,而不是網(wǎng)絡速度?!斑@限制了物聯(lián)網(wǎng)應用的增長,它使用低帶寬、低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設備,并且在物聯(lián)網(wǎng)“深度邊緣”的處理能力有限。數(shù)據(jù)編排,而非更高的網(wǎng)絡速度,能真正地幫助更好地處理這些邊緣設備上的數(shù)據(jù),從這些設備提取數(shù)據(jù),將此數(shù)據(jù)與云中的其他數(shù)據(jù)源集成,并更新這些設備上的安全性和其他軟件“。
市場調(diào)研機構IHS發(fā)布的5G經(jīng)濟報告預測,到2035年,5G將在全球創(chuàng)造12.3萬億美元經(jīng)濟產(chǎn)出并創(chuàng)造2200萬個工作崗位。其中,中國將獲得950萬個工作崗位,位列全球首位,遠超美國(340萬個)。
可靠性至關重要——依靠云計算實現(xiàn)自動駕駛的想法不靠譜
在很多方面,汽車正在成為“車輪上的大型計算機”,并配備了許多傳感器,如激光雷達。激光雷達傳感器發(fā)出一個光脈沖并測量反射回來以確定物體之間的距離,從而生成汽車周圍環(huán)境的精確3D地圖。
這些傳感器以及其他必要的系統(tǒng)(如GPS)導致每臺自動駕駛汽車每駕駛8小時就會產(chǎn)生和消耗大約4TB的數(shù)據(jù)。而如果反應緩慢,很可能會導致致命事故。
為了適應這么大量的數(shù)據(jù),今天許多公司正在將他們的計算轉移到云中,但未來這種動作會越來越頻繁。
邊緣計算的目標是快速處理數(shù)據(jù),而不會在廣域網(wǎng)上傳輸時產(chǎn)生延遲。
“大多數(shù)自動駕駛車輛都在開發(fā)這種技術,只需最少的連接互聯(lián)網(wǎng)即可運行,大多數(shù)時候他們在開車時向互聯(lián)網(wǎng)報告特定的統(tǒng)計數(shù)據(jù),但算法和地圖已經(jīng)預先加載到車上,我不認為網(wǎng)絡速度是一個巨大的限制因素,除非它變得更加可靠“。Mesosphere公司指出。
Scale公司首席執(zhí)行官Alexandr Wang也贊同可靠性更為重要的觀點。Scale是Sensor Fusion Annotation API的制造商,用于激光雷達和雷達點云數(shù)據(jù),為自動駕駛汽車、無人駕駛飛機、地圖等提供動力。它還為世界上一些最先進的自動車公司提供培訓數(shù)據(jù),如通用Cruise、Alphabet旗下Waymo、優(yōu)步和本田。
“最大的問題是連接的可靠性,如果汽車依賴云處理步驟運行,肯定會出現(xiàn)連接失敗并可能危及乘客安全的情況。
5G連接性在測試中必須證明其具有很高的可靠性,才能讓任何汽車制造商確信他們可以在任何真實的世界環(huán)境中都可以依靠它。它必須要變得更便宜、可靠和快速。

邊緣計算大展身手
云計算似乎對自動駕駛汽車沒有意義,但邊緣計算卻能大展身手。Mesosphere公司的Knaup指出,在使邊緣計算用例可行的過程中面臨許多挑戰(zhàn)。他還特別指出了網(wǎng)絡可靠性,并補充說,邊緣節(jié)點通常在異構平臺上,這使事情變得復雜。
他補充說,管理處理大量非結構化數(shù)據(jù)的基礎設施以及收集敏感數(shù)據(jù)(例如從智能家庭收集的數(shù)據(jù))的隱私保護要求也需要在邊緣計算前進時加以解決。
然而,Knaup也指出了這些機會:“隨著我們預計將看到邊緣設備的數(shù)量大幅增加,這種潛力可能會激增:從自動駕駛汽車到聯(lián)網(wǎng)智能體育館,甚至是醫(yī)療數(shù)據(jù)方面都將迎來重大變化。
邊緣計算帶來了更快的響應時間(由于延遲更低)、卸載計算任務的能力(反過來降低能耗)和更好的位置感知等優(yōu)勢。
Sierra Wireless的Pauzet則表示,標準的LPWA技術是專為IoT設計的首個蜂窩數(shù)據(jù)網(wǎng)絡技術,為創(chuàng)建物聯(lián)網(wǎng)應用的新用例提供了巨大的機會:
“LPWA使得真正具有突破性的智能城市、電網(wǎng)、農(nóng)業(yè)和其他應用所需的低成本、低功耗設備的激增成為可能。挑戰(zhàn)在于將LPWA與數(shù)據(jù)編排、云和AI技術相結合。
這樣,公司就可以最大限度地減少與開發(fā),部署和運行這些應用程序相關的時間和成本,同時最大限度地提高這些應用程序提供的數(shù)據(jù)的洞察力?!?br/> 如果5G如今已經(jīng)成功投入商用,真的能產(chǎn)生顛覆性影響嗎?
如果5G如今已經(jīng)成功投入商用,一些公司會大量增加“智能”建筑/高速公路/基礎設施(即所有門,電梯,固定裝置,跑道等)中傳感器的數(shù)量,以實現(xiàn)持續(xù)和實時的健康和安全,如以及相關系統(tǒng)的使用情況監(jiān)測。
“5G的可用性還將減少對有線回程網(wǎng)絡的依賴,以將數(shù)據(jù)從邊緣計算/存儲設備傳輸回區(qū)域計算/存儲設備。
深度學習算法的性能隨著可以學習的數(shù)據(jù)量的增加而增加,因而可以從設備中收集更多的數(shù)據(jù),以提高深度學習應用的準確性。

據(jù)Garther對5G行業(yè)的生命周期分析,目前正處于快速上升期
另一方面,如果5G今天可用,Pauzet則不確定這一行業(yè)的數(shù)據(jù)移動,存儲和處理理念以及體系結構會發(fā)生什么變化:
“盡管5G確實提供了在短距離內(nèi)提供數(shù)千兆位速度和大容量的機會,開辟了許多新用例,但真正改變這些理念和架構的是智能數(shù)據(jù)編排?!?br/> “當今行業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)是如何更高效和更有效地提取、處理、分析和更新物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)——近期解決這一挑戰(zhàn)的方法是更好地協(xié)調(diào)數(shù)據(jù),而不是在短距離內(nèi)更快地傳輸數(shù)據(jù)。 ”

文章編輯:CobiNet(寧波)  
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