（文章來源：中國工控網(wǎng)）

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

目前市場上的智能汽車最高只能達到L3級別，例如全球首款達到L3級別的無人駕駛的奧迪A8，以及比亞迪、百度等推出的智能汽車。在無人駕駛技術(shù)的L0-L5級別中，最高的L5代表著完全自動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駕駛時，仍需要駕駛員手動操作。業(yè)內(nèi)人士將L3級別形容為“反人類”的產(chǎn)品。

在不要求駕駛員必須操控方向盤的準則下，突發(fā)情況時，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？如果將無人駕駛技術(shù)簡化，那么決定這一技術(shù)能否落地的三大關(guān)鍵點為——“感知、計算和反饋”。顯然，以上三點成敗的關(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)。

實際上，智能駕駛就是通過先進的通信網(wǎng)絡(luò)，將車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)果給車輛下達駕駛命令。目前智能汽車之所以安全等級只能達到L3，而達不到L5的完全無人駕駛級別，主要是受限于車輛中央處理單元的性能。中央處理單元的作用主要是將車輛傳感器收集到的信息進行處理。所以，有人提出了將車輛遇到的所有信息都傳輸?shù)皆贫颂幚恚瑏碇笇?dǎo)車輛行駛。

不過，由于車輛在高速行駛中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，且對于時延的要求也極高，必須保持在1ms～10ms之間，目前汽車數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中往返傳輸?shù)臅r延達到了343ms，這顯然還差很遠。因此，5G時代的邊緣計算則剛好彌補了云計算的不足。移動邊緣計算平臺直接部署在6網(wǎng)絡(luò)的接入端，能夠極大的減少數(shù)據(jù)傳輸所消耗的時間，平臺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題。

這樣既能滿足傳輸速度問題還能解決信息計算問題。在現(xiàn)實的生產(chǎn)實踐中，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，在一個平臺提供集中式的數(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)備可能面對的是完全不同的業(yè)務(wù)需求，現(xiàn)場的數(shù)據(jù)處理需求太過碎片化。如果采用云計算的方式，要么不滿足具體業(yè)務(wù)的需求，要么會造成大量網(wǎng)絡(luò)資源的浪費。

這時，將邊緣計算的計算存儲能力直接下沉到設(shè)備邊緣，在設(shè)備端直接對數(shù)據(jù)進行處理，分析結(jié)果直接用于指導(dǎo)現(xiàn)場設(shè)備的生產(chǎn)制造。這樣邊緣設(shè)備甚至無需聯(lián)接外網(wǎng)，可以解決邊緣側(cè)需求多樣化的問題，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)平臺的邊緣層，對數(shù)據(jù)的處理主要是三個層次：

一是通過各類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；三是利用邊緣計算設(shè)備實現(xiàn)底層數(shù)據(jù)的匯聚處理，并實現(xiàn)數(shù)據(jù)向云端平臺的集成。對比發(fā)現(xiàn)，邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用，實際上更多是以邊緣設(shè)備的智能化改造的概念提出來的。

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)備具備一定計算能力，從而實現(xiàn)對設(shè)備自身簡單生產(chǎn)流程的把控。

（責(zé)任編輯：fqj）