李鵬江

（中通服咨詢?cè)O(shè)計(jì)研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

1 邊緣智能感知技術(shù)概述

1.1 定義與基本原理

邊緣智能感知技術(shù)作為一種前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了邊緣計(jì)算與人工智能的深度融合，可以在數(shù)據(jù)源頭附近進(jìn)行實(shí)時(shí)、智能化的數(shù)據(jù)處理與決策。其基本原理在于將智能算法和模型推送至網(wǎng)絡(luò)邊緣，使得數(shù)據(jù)處理可以在產(chǎn)生源頭附近完成，從而降低傳輸時(shí)延、減輕網(wǎng)絡(luò)帶寬負(fù)擔(dān)并提升實(shí)時(shí)性。這種技術(shù)的核心理念在于讓邊緣設(shè)備承擔(dān)計(jì)算任務(wù)，在完成數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析與決策制定的過程中，要充分利用相關(guān)信息，阻止所有數(shù)據(jù)傳輸至中央云端處理。

1.2 邊緣計(jì)算與人工智能的融合

邊緣計(jì)算與人工智能的融合是一種創(chuàng)新的技術(shù)趨勢(shì)，通過將邊緣計(jì)算與人工智能緊密結(jié)合，建立更高性能和更智能的系統(tǒng)。邊緣計(jì)算領(lǐng)域的邊緣設(shè)備擁有執(zhí)行計(jì)算任務(wù)的能力，這使得數(shù)據(jù)處理能夠在產(chǎn)生源頭附近進(jìn)行。這種局部計(jì)算的特點(diǎn)，可以降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，從而提升系統(tǒng)的反應(yīng)速度。這對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場(chǎng)景，如5G 傳輸網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，具有顯著的優(yōu)勢(shì)。邊緣計(jì)算的融入使邊緣智能感知技術(shù)更能滿足網(wǎng)絡(luò)性能需求。

邊緣智能感知技術(shù)在人工智能領(lǐng)域中將機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于邊緣設(shè)備，賦予智能識(shí)別與解析信息的能力，意味著邊緣設(shè)備可以在本地智能地處理數(shù)據(jù)，無須將所有數(shù)據(jù)傳輸至云端進(jìn)行分析。這些智能算法在邊緣設(shè)備的實(shí)施，能夠更加敏捷地應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)環(huán)境的變化，提高對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)響應(yīng)。這種智能的融合不僅有助于提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)為邊緣設(shè)備賦予了更強(qiáng)大的決策能力，使其能夠更自主地作出實(shí)時(shí)決策，減輕對(duì)中央云端的依賴[1]。

1.3 邊緣智能感知技術(shù)的技術(shù)特點(diǎn)

邊緣智能感知技術(shù)實(shí)現(xiàn)人工智能與邊緣計(jì)算的深度融合，在本地邊緣設(shè)備上成功實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理與決策制定的智能化。這一特點(diǎn)顯著提高數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性和高效性，同時(shí)減少對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用，從而提升系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能。另外，邊緣智能感知技術(shù)具備顯著的智能化與自適應(yīng)特性，能夠迅速適應(yīng)實(shí)時(shí)環(huán)境變化，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理和決策策略，使其能夠更加妥善地應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜場(chǎng)景和需求。不僅如此，該技術(shù)還注重?cái)?shù)據(jù)隱私，采用領(lǐng)先的加密技術(shù)與隱私保護(hù)策略，確保用戶信息的安全性和私密性。

2 邊緣智能感知技術(shù)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與決策領(lǐng)域的應(yīng)用

2.1 數(shù)據(jù)采集與傳輸

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中，邊緣智能感知技術(shù)的主要功能是完成數(shù)據(jù)采集與傳輸。在網(wǎng)絡(luò)邊緣布置智能感應(yīng)節(jié)點(diǎn)，大量連網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)能被系統(tǒng)實(shí)時(shí)搜集。傳感器和處理器被安裝在這些節(jié)點(diǎn)上，能夠即時(shí)獲取各類傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、位置以及加速度等，如表1 所示。運(yùn)用邊緣數(shù)據(jù)采集方法來獲取數(shù)據(jù)，顯著縮短數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)延。邊緣智能感知技術(shù)具有選擇智能數(shù)據(jù)傳輸路徑的能力，提高數(shù)據(jù)傳輸速度以緩解網(wǎng)絡(luò)擁堵現(xiàn)象。

表1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中的不同傳感器類型及參數(shù)

邊緣智能感知技術(shù)采用業(yè)內(nèi)的通信協(xié)議和高科技，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效傳輸，確保數(shù)據(jù)能夠高效、安全地傳輸?shù)街付ǖ奶幚砉?jié)點(diǎn)。利用5G 網(wǎng)絡(luò)的高帶寬和低時(shí)延優(yōu)勢(shì)，采用傳輸策略，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮與加密處理。運(yùn)用智能技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)采集與傳輸過程，邊緣智能感知技術(shù)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)保障。

2.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與分析

邊緣智能感知技術(shù)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與分析領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。數(shù)據(jù)傳輸至邊緣網(wǎng)絡(luò)的智能感應(yīng)節(jié)點(diǎn)后，立即應(yīng)用先進(jìn)算法處理，實(shí)時(shí)處理和分析數(shù)據(jù)。這包括數(shù)據(jù)處理、特征挖掘以及模式識(shí)別等多個(gè)環(huán)節(jié)。應(yīng)用邊緣實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)，高度智能系統(tǒng)快速適應(yīng)各類場(chǎng)景。例如，實(shí)時(shí)分析傳感器數(shù)據(jù)是工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的核心環(huán)節(jié)，系統(tǒng)能預(yù)測(cè)設(shè)備故障，實(shí)施針對(duì)性的維護(hù)策略，確保生產(chǎn)流程持續(xù)穩(wěn)定。

邊緣智能感知技術(shù)實(shí)時(shí)處理能力適用于更多復(fù)雜任務(wù)領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效處理與分析，系統(tǒng)憑借實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和推斷能力實(shí)現(xiàn)智能決策。這種分布式數(shù)據(jù)處理技術(shù)不僅減少系統(tǒng)對(duì)集中處理節(jié)點(diǎn)的依賴，還提高系統(tǒng)對(duì)不斷變化環(huán)境和數(shù)據(jù)模式的適應(yīng)性。

2.3 決策制定與執(zhí)行

智能感知節(jié)點(diǎn)助力系統(tǒng)高效決策。這些決策基于實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)的深入分析和理解，可以是事先定義的決策規(guī)則，也可以是通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)學(xué)得的模型。例如，在智能交通系統(tǒng)中邊緣節(jié)點(diǎn)對(duì)實(shí)時(shí)路況進(jìn)行捕捉，實(shí)時(shí)調(diào)整交通信號(hào)燈的時(shí)間長度，以最優(yōu)化交通流，從而有效緩解擁堵[2]。

決策執(zhí)行階段離不開邊緣智能感知技術(shù)的保障，在網(wǎng)絡(luò)邊緣布置執(zhí)行節(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)能夠?qū)Q策信號(hào)傳達(dá)到設(shè)備或執(zhí)行單元，實(shí)時(shí)控制設(shè)備的行為。這種分權(quán)決策方式有助于緩解集中決策的壓力，優(yōu)化整體系統(tǒng)的反應(yīng)速度。實(shí)時(shí)的決策執(zhí)行使得系統(tǒng)能夠更迅速地適應(yīng)復(fù)雜、動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景，尤其是時(shí)延敏感的應(yīng)用場(chǎng)景如自動(dòng)駕駛、工業(yè)自動(dòng)化等至關(guān)重要。決策權(quán)已下放至網(wǎng)絡(luò)邊緣，邊緣智能感知技術(shù)的應(yīng)用，使得系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性能得以顯著優(yōu)化，增強(qiáng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性，針對(duì)各類實(shí)時(shí)場(chǎng)景，提供可信的應(yīng)對(duì)方案。

3 挑戰(zhàn)與解決方案

3.1 數(shù)據(jù)隱私與安全性

5G 傳輸網(wǎng)絡(luò)中，在大量數(shù)據(jù)收集與傳輸環(huán)節(jié)中，用戶個(gè)人信息及敏感數(shù)據(jù)面臨潛在泄露風(fēng)險(xiǎn)。為解決這一問題，提出一種關(guān)鍵的策略是在數(shù)據(jù)采集階段采用隱私保護(hù)技術(shù)，如差分隱私和同態(tài)加密。差分隱私技術(shù)是一種常用的隱私保護(hù)手段，它通過在數(shù)據(jù)中引入噪聲的方式來保護(hù)個(gè)體數(shù)據(jù)的隱私，同時(shí)仍然允許進(jìn)行有意義的整體數(shù)據(jù)分析。同態(tài)加密允許在加密狀態(tài)下進(jìn)行計(jì)算，從而在數(shù)據(jù)傳輸和處理的全過程中確保數(shù)據(jù)的安全性與完整性。此外，實(shí)施高效的權(quán)限控制與身份驗(yàn)證機(jī)制，特定數(shù)據(jù)僅授權(quán)用戶可查看與操作，這是一種提高數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)效果的實(shí)際措施。

網(wǎng)絡(luò)通信安全的核心在于運(yùn)用加密傳輸協(xié)議和安全認(rèn)證技術(shù)，數(shù)據(jù)傳輸過程須嚴(yán)防非法截取與篡改行為。運(yùn)用先進(jìn)的加密手段，如傳輸層安全性（Transport Layer Security，TLS）/安全套接層（Secure Sockets Layer，SSL）協(xié)議，數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸時(shí)須保持隱秘性。此外，應(yīng)用全面的安全保護(hù)措施，涉及防火墻、入侵檢測(cè)系統(tǒng)以及安全審計(jì)范疇，提高系統(tǒng)的整體安全性能[3]。

3.2 網(wǎng)絡(luò)資源管理與優(yōu)化

5G 網(wǎng)絡(luò)中，邊緣智能感知技術(shù)的廣泛應(yīng)用，對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)控與優(yōu)化提出新的挑戰(zhàn)。大規(guī)模的交互和高速信息傳輸導(dǎo)致對(duì)網(wǎng)絡(luò)寬帶、存儲(chǔ)空間以及計(jì)算能力的需求較大。為有效管理這些資源，一方面需要采用先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)帶寬和存儲(chǔ)的智能分配；另一方面通過邊緣計(jì)算技術(shù)將計(jì)算任務(wù)分布到網(wǎng)絡(luò)邊緣，減輕中心服務(wù)器的負(fù)擔(dān)，提高整體系統(tǒng)的處理效率[4]。

在網(wǎng)絡(luò)資源管理中，自適應(yīng)調(diào)度算法的應(yīng)用至關(guān)重要。該類算法能適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)況和需求，確保網(wǎng)絡(luò)在各種負(fù)載下持續(xù)高效運(yùn)行，靈活調(diào)整資源分配。此外，采用網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（Network Function Virtualization，NFV）和軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network，SDN）等技術(shù)方法，實(shí)施網(wǎng)絡(luò)資源的智能調(diào)控與優(yōu)化提升。NFV 和SDN 允許網(wǎng)絡(luò)功能通過軟件方式實(shí)現(xiàn)，提高網(wǎng)絡(luò)的可編程性和靈活性，有助于更精準(zhǔn)地滿足各種應(yīng)用需求。這些不同網(wǎng)絡(luò)資源管理和優(yōu)化策略的比較如表2 所示。

表2 網(wǎng)絡(luò)資源管理與優(yōu)化策略的比較

為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，采用緩存策略、數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)及負(fù)載均衡策略等手段。在網(wǎng)絡(luò)邊緣智能感知節(jié)點(diǎn)上實(shí)現(xiàn)緩存技術(shù)的部署，減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延以提高數(shù)據(jù)存取速率。壓縮算法則可以降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捳加?，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。負(fù)載均衡策略確保網(wǎng)絡(luò)資源得到恰當(dāng)分配，部分節(jié)點(diǎn)負(fù)擔(dān)適度減輕，以避免性能瓶頸[5]。

3.3 跨領(lǐng)域合作與標(biāo)準(zhǔn)化

邊緣智能感知技術(shù)的發(fā)展涉及多個(gè)領(lǐng)域，如通信、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物聯(lián)網(wǎng)以及人工智能等。各行業(yè)須協(xié)同運(yùn)用專業(yè)技能，共建準(zhǔn)則與協(xié)議來實(shí)現(xiàn)協(xié)同，確保各設(shè)備、系統(tǒng)以及服務(wù)協(xié)同運(yùn)行。此外，國際一致性規(guī)范的創(chuàng)建將推動(dòng)技術(shù)廣泛運(yùn)用，促進(jìn)全球邊緣智能感知技術(shù)的發(fā)展。

3.4 技術(shù)演進(jìn)與未來發(fā)展方向

技術(shù)演進(jìn)與未來發(fā)展方向?qū)⒅赜谔嵘龑?shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理速度與邊緣計(jì)算能力。通過優(yōu)化算法與模型，邊緣智能感知技術(shù)將實(shí)現(xiàn)更快速的數(shù)據(jù)處理，滿足對(duì)低時(shí)延和高效率的需求。同時(shí)，隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的成熟，其計(jì)算能力將得到增強(qiáng)，支持更復(fù)雜的任務(wù)和應(yīng)用，如邊緣人工智能和邊緣深度學(xué)習(xí)，從而提高系統(tǒng)的智能化水平與處理能力。未來的發(fā)展趨勢(shì)還受通信技術(shù)的影響，隨著6G 技術(shù)的應(yīng)用，邊緣智能感知技術(shù)將迎來新的創(chuàng)新與優(yōu)化，以更好地滿足未來網(wǎng)絡(luò)的需求與應(yīng)用場(chǎng)景。

4 結(jié) 論

在邊緣智能感知技術(shù)融入5G 傳輸網(wǎng)絡(luò)的不斷深化中，見證實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與決策領(lǐng)域的巨大進(jìn)步。這一技術(shù)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于通過邊緣計(jì)算和人工智能的緊密結(jié)合，使得數(shù)據(jù)處理能夠更加智能、高效，并且更貼近數(shù)據(jù)源頭，滿足5G 應(yīng)用對(duì)低時(shí)延和高帶寬的迫切需求。然而，隨著技術(shù)的蓬勃發(fā)展，必須共同應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)隱私與安全性、網(wǎng)絡(luò)資源管理與優(yōu)化等方面的挑戰(zhàn)。未來，隨著5G 網(wǎng)絡(luò)的不斷升級(jí)和技術(shù)的創(chuàng)新，邊緣智能感知技術(shù)將持續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域帶來更為高效和可靠的解決方案，助力構(gòu)建智能的數(shù)字化社會(huì)。