（文章來(lái)源：中國(guó)工控網(wǎng)）

現(xiàn)今社會(huì)不管你有沒(méi)有車(chē)，出行總要坐車(chē)的。相信大家一定也有注意到，近幾年無(wú)人駕駛這一新鮮熱詞頻繁出現(xiàn)在大眾視野?？催^(guò)諸多無(wú)人駕駛概念宣傳片，我們不約而同發(fā)出了“想要！我可以！”的呼喚聲。然而，盡管無(wú)人駕駛炒了很多年了，但落地的應(yīng)用幾乎沒(méi)有，而安全是制約無(wú)人駕駛技術(shù)落地的第一因素。

目前市場(chǎng)上的智能汽車(chē)最高只能達(dá)到L3級(jí)別，例如全球首款達(dá)到L3級(jí)別的無(wú)人駕駛的奧迪A8，以及比亞迪、百度等推出的智能汽車(chē)。在無(wú)人駕駛技術(shù)的L0-L5級(jí)別中，最高的L5代表著完全自動(dòng)化不需要駕駛員操控的技術(shù)水平。而L3呢，在突發(fā)情況路況不符合自動(dòng)駕駛時(shí)，仍需要駕駛員手動(dòng)操作。業(yè)內(nèi)人士將L3級(jí)別形容為“反人類(lèi)”的產(chǎn)品。

在不要求駕駛員必須操控方向盤(pán)的準(zhǔn)則下，突發(fā)情況時(shí)，駕駛員真的能夠快速做出正確的反應(yīng)嗎？出事故了責(zé)任又該如何算呢？如果將無(wú)人駕駛技術(shù)簡(jiǎn)化，那么決定這一技術(shù)能否落地的三大關(guān)鍵點(diǎn)為——“感知、計(jì)算和反饋”。顯然，以上三點(diǎn)成敗的關(guān)鍵都需要用到一種不可或缺的技術(shù)，即通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。

實(shí)際上，智能駕駛就是通過(guò)先進(jìn)的通信網(wǎng)絡(luò)，將車(chē)輛傳感器收集到的所有信息集合處理，從而根據(jù)信息處理結(jié)果給車(chē)輛下達(dá)駕駛命令。目前智能汽車(chē)之所以安全等級(jí)只能達(dá)到L3，而達(dá)不到L5的完全無(wú)人駕駛級(jí)別，主要是受限于車(chē)輛中央處理單元的性能。中央處理單元的作用主要是將車(chē)輛傳感器收集到的信息進(jìn)行處理。所以，有人提出了將車(chē)輛遇到的所有信息都傳輸?shù)皆贫颂幚?，?lái)指導(dǎo)車(chē)輛行駛。

不過(guò)，由于車(chē)輛在高速行駛中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，且對(duì)于時(shí)延的要求也極高，必須保持在1ms～10ms之間，目前汽車(chē)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中往返傳輸?shù)臅r(shí)延達(dá)到了343ms，這顯然還差很遠(yuǎn)。因此，5G時(shí)代的邊緣計(jì)算則剛好彌補(bǔ)了云計(jì)算的不足。移動(dòng)邊緣計(jì)算平臺(tái)直接部署在6網(wǎng)絡(luò)的接入端，能夠極大的減少數(shù)據(jù)傳輸所消耗的時(shí)間，平臺(tái)分布式特征則還能夠很好地解決海量數(shù)據(jù)處理及海量終端連接的問(wèn)題。

這樣既能滿(mǎn)足傳輸速度問(wèn)題還能解決信息計(jì)算問(wèn)題。在現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)實(shí)踐中，遇到的案例并不總是像智能駕駛、視頻優(yōu)化等應(yīng)用一般，在一個(gè)平臺(tái)提供集中式的數(shù)據(jù)分析與處理。比如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，其特點(diǎn)是終端數(shù)量龐大，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)多且雜，不同的終端設(shè)備可能面對(duì)的是完全不同的業(yè)務(wù)需求，現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)處理需求太過(guò)碎片化。如果采用云計(jì)算的方式，要么不滿(mǎn)足具體業(yè)務(wù)的需求，要么會(huì)造成大量網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)。

這時(shí)，將邊緣計(jì)算的計(jì)算存儲(chǔ)能力直接下沉到設(shè)備邊緣，在設(shè)備端直接對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析結(jié)果直接用于指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的生產(chǎn)制造。這樣邊緣設(shè)備甚至無(wú)需聯(lián)接外網(wǎng)，可以解決邊緣側(cè)需求多樣化的問(wèn)題，從而降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率。值得一提的是，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的邊緣層，對(duì)數(shù)據(jù)的處理主要是三個(gè)層次：

一是通過(guò)各類(lèi)通信手段接入不同設(shè)備、系統(tǒng)和產(chǎn)品，采集海量數(shù)據(jù)；二是依托協(xié)議轉(zhuǎn)換技術(shù)實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的歸一化和邊緣集成；三是利用邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的匯聚處理，并實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)向云端平臺(tái)的集成。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，邊緣計(jì)算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，實(shí)際上更多是以邊緣設(shè)備的智能化改造的概念提出來(lái)的。

兩者的核心理念也較為接近，都是采用在終端安裝智能芯片或外接智能設(shè)備的方式讓設(shè)備具備一定計(jì)算能力，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備自身簡(jiǎn)單生產(chǎn)流程的把控。

（責(zé)任編輯：fqj）