（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嗎？出事故了責任又該如何算呢？如果將無人駕駛技術(shù)簡化，那么決定這一技術(shù)能否落地的三大關鍵點為——“感知、計算和反饋”。顯然，以上三點成敗的關鍵都需要用到一種不可或缺的技術(shù)，即通信網(wǎng)絡技術(shù)。

實際上，智能駕駛就是通過先進的通信網(wǎng)絡，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к囕v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，不同的終端設備可能面對的是完全不同的業(yè)務需求，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)務的需求，要么會造成大量網(wǎng)絡資源的浪費。

這時，將邊緣計算的計算存儲能力直接下沉到設備邊緣，在設備端直接對數(shù)據(jù)進行處理，分析結(jié)果直接用于指導現(xiàn)場設備的生產(chǎn)制造。這樣邊緣設備甚至無需聯(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)中的應用，實際上更多是以邊緣設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備的方式讓設備具備一定計算能力，從而實現(xiàn)對設備自身簡單生產(chǎn)流程的把控。

（責任編輯：fqj）