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信息技術的進步，包括通信、傳感、數據處理和控制，正在將交通系統(tǒng)從傳統(tǒng)的技術驅動系統(tǒng)轉變?yōu)楦鼜姶蟮臄祿寗拥闹悄芙煌ㄏ到y(tǒng)。智能車聯(lián)網產生的大數據將給通信、存儲和計算基礎設施帶來前所未有的壓力。雖然車載計算和存儲能力正在迅速增長，但與存儲和處理的數據規(guī)模相比，它們仍然有限。

據了解，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)的研發(fā)團隊正在開發(fā)基于邊緣計算的邊緣信息系統(tǒng)(Edge Information System，EIS)，EIS是通過在無線網絡邊緣部署存儲和計算資源，包括邊緣緩存、邊緣計算和邊緣人工智能的信息系統(tǒng)。E其不僅可提供低延遲的內容交付和計算服務，而且還將提供本地化的數據采集、聚合和處理，可有效緩解智能車聯(lián)網產生的大數據給通信和計算帶來的壓力。

移動邊緣計算(mobile edge computing，MEC)是一種新興技術，它有潛力將網絡通信與云計算結合起來，直接從網絡邊緣提供云服務，并支持關鍵延遲的移動應用。邊緣緩存和計算平臺進一步實現了邊緣AI，它在邊緣服務器和移動設備上訓練和部署強大的機器學習模型。

微美全息開發(fā)的邊緣信息系統(tǒng)將網絡的資源、內容和功能遷移到更靠近終端的位置，由于部分計算、存儲和業(yè)務功能從數據中心下沉到網絡邊緣，極大減少傳輸時延，提高業(yè)務的時效性，進而能提供豐富面向垂直行業(yè)的業(yè)務。6G將進一步超越5G時代的邊緣計算，走向“在網計算”，進而為“泛在智能”提供算力基礎，算力將從外延走向內生，最終實現網絡與計算的深度融合。

邊緣信息系統(tǒng)非常適合智能車聯(lián)網，它能夠輔助智能車輛的關鍵功能，從數據采集(用于態(tài)勢和環(huán)境感知)，數據處理(用于導航和路徑規(guī)劃)，到驅動(機動控制)。在網絡邊緣處理數據可以節(jié)省大量的通信帶寬，也可以滿足對關鍵任務的低延遲要求。

其利用功能強大的卷積神經網絡(CNN)用于視覺感知的卷積任務和用于視覺定位的特征提取任務，將這些計算密集型任務轉移到鄰近的MEC服務器，這將使強大的機器學習方法能夠協(xié)助智能車輛的關鍵任務。

WIMI邊緣信息系統(tǒng)應用在智能車聯(lián)網中可幫助智能車輛獲取、聚合和處理數據，充當車載處理器和遠程云數據中心之間的中介平臺。一方面其可用于處理高延遲敏感的任務，如車輛控制的實時決策，并對傳感數據進行預處理，以減少通信帶寬。另一方面，其邊緣服務器適用于定位、地圖繪制等對延遲敏感、計算量大的任務，也適用于聚集和存儲地區(qū)高清地圖等本地信息。

車聯(lián)網是汽車技術與互聯(lián)網技術的高度融合，是實現智能交通的重要途徑，也是未來智慧城市的重要環(huán)節(jié)。智能交通亟待建立以車為節(jié)點的信息系統(tǒng)車聯(lián)網，綜合現有的電子信息技術，實現對車輛的良好管理，WIMI邊緣信息系統(tǒng)助力構建智能車聯(lián)網，進而促進智慧交通的發(fā)展。

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關鍵詞： 信息系統(tǒng) 數據中心 智能交通 數據采集