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用邊緣計算和5G重振智慧城市

網絡 4G/5G 邊緣計算
隨著我們從Covid-19中恢復過來,我們有機會重新思考我們的城市。在大流行期間,我們更加依賴我們的當地社區和技術——這兩件事將一起創造新的智慧城市。

 

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隨著我們從Covid-19中恢復過來,我們有機會重新思考我們的城市。在大流行期間,我們更加依賴我們的當地社區和技術——這兩件事將一起創造新的智慧城市。隨著越來越多的人意識到氣候變化的現實,未來的城市在能源和交通方面可能會有很大的不同。

所有的自主交通,以及未來智慧城市的大部分技術將依賴5G和邊緣計算。后者基本上是我們在整個大流行期間所做的技術版本——依賴附近的東西。這使得更大的彈性以及更多的信息被添加到系統中,以創建更加智能的城市。

5G網絡提供了更高的信元密度、更高的數據速度和更低的網絡延遲。在5G中,更多的處理被推到網絡邊緣,從而實現低延遲應用。此外,小區站點加密為用戶提供了更大的網絡容量、更多的數據帶寬和更高的移動數據速度。這種網絡加密將使先進的實時決策分析。5G技術的應用可以幫助城市節約資金、資源,為人們創造更清潔、更安全、更健康的生活場所。

5G與邊緣計算齊頭并進。5G增加了可通信的數據量,而邊緣計算使用數據在本地運行計算,而不是將數據發送到其他地方進行分析和處理。這通常更快,更能抵御干擾。結合起來,這兩種技術擁有巨大的前景,是當今最杰出的新興技術。

根據IDC的研究,2023年全球5G連接將增長至10.1億,2024年全球邊緣計算支出將達到2500億美元。這為通過注入下一代技術改造城市提供了巨大的生態系統機遇。

智慧城市旨在提高居民的生活質量。物聯網(IoT)、區塊鏈、人工智能和分析等關鍵技術可用于涵蓋整個領域,包括廢物管理、智能停車、電子政務、電力和公共照明、教育、健康、交通管理和智能建筑。它是邊緣計算、5G功能和工業物聯網設備的結合,支撐了技術的有效利用,有可能實現更智能的供應鏈,并使我們能夠更好地應對中斷。

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公用事業和基礎設施

邊緣分析可以幫助智慧城市自治市更好地管理和節約寶貴的資源,包括能源、水和新鮮空氣。水系統和廢物管理系統中基于IoT傳感器的分析功能可實現更好的監控和管理,而創新的電網可為企業和消費者提高能源效率。邊緣分析還有助于監視和控制建筑物的運行,例如供暖、通風、空調、照明和安全,以虛擬方式自動實現最佳的居住環境。

經濟發展與公民管理


通過使用5G網絡上的物聯網傳感器,可以監控交通流量、停車位可用性、公用設施使用和公共路燈管理。當局可以利用邊緣分析找到切實可行的解決方案,以節約能源,優化水和電力資源,并減少環境影響。在大流行期間,我們看到一些趨勢,即人們從擁擠的城市遷往人口較少、服務更好的地區。利用科技、盡量減少交通堵塞和改善廢物管理,有助于吸引新居民和增加社區內的經濟機會。

公共安全與犯罪控制

邊緣分析和邊緣AI使高級、安全的視頻,傳感器和通信系統能夠主動監視公共場所以及法律和秩序。使用邊緣AI,可以在危害公共安全之前預防或減輕犯罪或其他災難性事件的發生。嵌入在橋梁和發電廠等關鍵基礎設施中的傳感器可以監控結構數據,以識別潛在危險,從而保護公民和城市的經濟福祉。配備傳感器的無人機可以監視車輛交通、人群、建筑工地和災區,以幫助持續監視狀況并支持急救人員。總體而言,社區從對執法和災難管理的信任中受益。

智能交通和自動駕駛智能車


邊緣分析將成為互聯自動駕駛汽車革命的關鍵推動力。道路車輛將彼此通信,并與基礎設施通信,并改善總體道路安全性。它還將減少交通擁堵并提高駕駛員舒適度。

基于邊緣計算的車到云解決方案通過不同的服務(如高清實時地圖、實時交通監控和警報)為不同級別的自主駕駛提供了邊緣云功能。汽車上的分布式人工智能應用程序將通過5G無線電向電信網絡內的邊緣計算站點發送視頻數據。在邊緣云上,采用機器學習算法對視頻數據進行近實時處理。實時圖像處理的結果將被發送到汽車,在那里與局部分析進行比較,并作出最終決定,例如向駕駛員發出指示。

智慧醫療

醫療保健領域的聯網設備數量正在大幅增加。邊緣計算和邊緣分析可以在很大程度上減輕這一負擔。臨床醫生的移動設備可以將患者數據實時捕獲到邊緣的聯網分析平臺中。患者將不再需要等待分析結果,這將顯著減少他們的就診次數。

協作邊緣的概念將是另一個推動因素,其中地理上分散的數據被融合到一個組合的邊緣設備可用視圖中。例如,深度學習最近在眼科獲得了相關性,因為它能夠檢測診斷和預后的臨床重要特征。這導致了各種深度學習系統被嵌入到眼科成像設備中,從而實現了自動圖像采集。這同樣可以在基于智能手機的設備層面上執行,例如通過使用連接到智能手機上的高分辨率眼底成像系統。

讓城市獨立思考

邊緣分析的變革潛力幾乎是無限的。5G網絡的速度,加上本地處理可以轉移到網絡邊緣的事實,使得邊緣分析的主張非常強大。減少延遲和相互連接的智能設備實現了寶貴的飛躍,而當前的模式需要將大量數據發送回云端進行分析處理和洞察。設備或邊緣網絡的自主決策和認知智能降低了處理和決策延遲。這意味著,關鍵的是,決策可以實時做出。
 

5G中的邊緣分析將不僅限于傳統的描述性分析,還將繼續發展。這項強大的技術具有從上下文中學習,預測接下來會發生什么,規定下一個最佳動作或決定以及從過去的行為模式中學習以做出最佳決定的能力。對于完全自主的應用程序,邊緣分析將實時自動執行下一步操作。隨著5G的速度,更多的信息將被收集和處理,邊緣分析產生的見解將越來越多地驅動決策,導致認知智能應用。簡而言之,未來的智慧城市將利用5G,并使用邊緣計算來幫助城市獨立思考。( 編譯/Cassie ) 

責任編輯:龐桂玉 來源: 千家網
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