自動(dòng)駕駛和智慧城市的世界里 5G真是最后缺的那一環(huán)嗎？

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       2月26日，一年一度的世界移動(dòng)通信大會(huì)（MWC2018）上，5G當(dāng)仁不讓成為一大技術(shù)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(tái)，“Leading 5G、Perfect 5G、Boost 4G to 5G”的標(biāo)語(yǔ)似乎在宣告著5G商用時(shí)代的正式到來(lái)。

除5G之外，機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和云計(jì)算被視為自動(dòng)駕駛、智能汽車等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，但5G是否是那最后缺的那一環(huán)？5G對(duì)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理和應(yīng)用帶來(lái)的影響究竟如何？
網(wǎng)絡(luò)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(dòng)駕駛汽車等應(yīng)用案例的關(guān)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(duì)于一些非常高帶寬的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的關(guān)鍵限制因素是數(shù)據(jù)編排，而不是網(wǎng)絡(luò)速度?！斑@限制了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的增長(zhǎng)，它使用低帶寬、低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)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(luò)速度，能真正地幫助更好地處理這些邊緣設(shè)備上的數(shù)據(jù)，從這些設(shè)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(shè)備上的安全性和其他軟件“。
市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)IHS發(fā)布的5G經(jīng)濟(jì)報(bào)告預(yù)測(cè)，到2035年，5G將在全球創(chuàng)造12．3萬(wàn)億美元經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出并創(chuàng)造2200萬(wàn)個(gè)工作崗位。其中，中國(guó)將獲得950萬(wàn)個(gè)工作崗位，位列全球首位，遠(yuǎn)超美國(guó)（340萬(wàn)個(gè)）。
可靠性至關(guān)重要——依靠云計(jì)算實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(jì)算機(jī)”，并配備了許多傳感器，如激光雷達(dá)。激光雷達(dá)傳感器發(fā)出一個(gè)光脈沖并測(cè)量反射回來(lái)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(dǎo)致每臺(tái)自動(dòng)駕駛汽車每駕駛8小時(shí)就會(huì)產(chǎn)生和消耗大約4TB的數(shù)據(jù)。而如果反應(yīng)緩慢，很可能會(huì)導(dǎo)致致命事故。
為了適應(yīng)這么大量的數(shù)據(jù)，今天許多公司正在將他們的計(jì)算轉(zhuǎn)移到云中，但未來(lái)這種動(dòng)作會(huì)越來(lái)越頻繁。
邊緣計(jì)算的目標(biāo)是快速處理數(shù)據(jù)，而不會(huì)在廣域網(wǎng)上傳輸時(shí)產(chǎn)生延遲。
“大多數(shù)自動(dòng)駕駛車輛都在開發(fā)這種技術(shù)，只需最少的連接互聯(lián)網(wǎng)即可運(yùn)行，大多數(shù)時(shí)候他們?cè)陂_車時(shí)向互聯(lián)網(wǎng)報(bào)告特定的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但算法和地圖已經(jīng)預(yù)先加載到車上，我不認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)速度是一個(gè)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(diǎn)。Scale是Sensor Fusion Annotation API的制造商，用于激光雷達(dá)和雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，為自動(dòng)駕駛汽車、無(wú)人駕駛飛機(jī)、地圖等提供動(dòng)力。它還為世界上一些最先進(jìn)的自動(dòng)車公司提供培訓(xùn)數(shù)據(jù)，如通用Cruise、Alphabet旗下Waymo、優(yōu)步和本田。
“最大的問(wèn)題是連接的可靠性，如果汽車依賴云處理步驟運(yùn)行，肯定會(huì)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(cè)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(shí)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(jì)算大展身手
云計(jì)算似乎對(duì)自動(dòng)駕駛汽車沒(méi)有意義，但邊緣計(jì)算卻能大展身手。Mesosphere公司的Knaup指出，在使邊緣計(jì)算用例可行的過(guò)程中面臨許多挑戰(zhàn)。他還特別指出了網(wǎng)絡(luò)可靠性，并補(bǔ)充說(shuō)，邊緣節(jié)點(diǎn)通常在異構(gòu)平臺(tái)上，這使事情變得復(fù)雜。
他補(bǔ)充說(shuō)，管理處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)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(hù)要求也需要在邊緣計(jì)算前進(jìn)時(shí)加以解決。
然而，Knaup也指出了這些機(jī)會(huì)：“隨著我們預(yù)計(jì)將看到邊緣設(shè)備的數(shù)量大幅增加，這種潛力可能會(huì)激增：從自動(dòng)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(lái)重大變化。
邊緣計(jì)算帶來(lái)了更快的響應(yīng)時(shí)間（由于延遲更低）、卸載計(jì)算任務(wù)的能力（反過(guò)來(lái)降低能耗）和更好的位置感知等優(yōu)勢(shì)。
Sierra Wireless的Pauzet則表示，標(biāo)準(zhǔn)的LPWA技術(shù)是專為IoT設(shè)計(jì)的首個(gè)蜂窩數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，為創(chuàng)建物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的新用例提供了巨大的機(jī)會(huì)：
“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(yīng)用所需的低成本、低功耗設(shè)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(shù)相結(jié)合。
這樣，公司就可以最大限度地減少與開發(fā)，部署和運(yùn)行這些應(yīng)用程序相關(guān)的時(shí)間和成本，同時(shí)最大限度地提高這些應(yīng)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(huì)大量增加“智能”建筑／高速公路／基礎(chǔ)設(shè)施（即所有門，電梯，固定裝置，跑道等）中傳感器的數(shù)量，以實(shí)現(xiàn)持續(xù)和實(shí)時(shí)的健康和安全，如以及相關(guān)系統(tǒng)的使用情況監(jiān)測(cè)。
“5G的可用性還將減少對(duì)有線回程網(wǎng)絡(luò)的依賴，以將數(shù)據(jù)從邊緣計(jì)算／存儲(chǔ)設(shè)備傳輸回區(qū)域計(jì)算／存儲(chǔ)設(shè)備。
深度學(xué)習(xí)算法的性能隨著可以學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量的增加而增加，因而可以從設(shè)備中收集更多的數(shù)據(jù)，以提高深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的準(zhǔn)確性。

據(jù)Garther對(duì)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(dòng)，存儲(chǔ)和處理理念以及體系結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生什么變化：
“盡管5G確實(shí)提供了在短距離內(nèi)提供數(shù)千兆位速度和大容量的機(jī)會(huì)，開辟了許多新用例，但真正改變這些理念和架構(gòu)的是智能數(shù)據(jù)編排?！?br/> “當(dāng)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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