丰禾国际 - 为什么说智能网联汽车离不开边缘计算的支撑?
为什么说智能网联汽车离不开边缘计算的支撑?
作者: 钟慧 来源: 中国电子报 发布时间: 2019-07-03

     5g实现商用后,对无人驾驶领域的影响将会越来越大,对智能交通、车路协同、车联网整体生态的建设,甚至对智慧城市建设都起到重要作用。三大运营商也在力推与车企的合作,打造适合于无人驾驶的5g边缘云方案,将单车的计划和存储压力向网络的边缘侧转移,为未来无人驾驶的商用和规模化发展铺路。

 
车路协同对5g边缘云有强需求
 
    车联网的业务类型分为三种:信息服务、行驶安全和交通效率。信息服务中包括车载视频、车载ar/vr、车载视频通话、车载智慧家庭、汽车分时租赁、导航、动态地图;行驶安全方面包括车载视频监控、驾驶实时监测、车辆防盗、自动驾驶、碰撞预警、行人防碰撞;交通效率包括实况直播、全景合成、运行监控、车位共享、编队行驶、协同导航等能力。
 
    上述三类业务,也是试点中的重点技术方向。大唐联合中国汽研、重庆电信启动的国内首个5g自动驾驶应用示范公共服务平台,就是在大足双桥封闭试验场、重庆半封闭公园、礼嘉开放道路等区域开展5g+mec+c-v2x试点,支撑危险场景预警、绿波通行、路侧智能感知、高精度地图下载、5g视频直播和远程驾驶等六大场景应用。
 
    日前,联通与华为、吉利也共同展示了基于5g mec边缘云的智能驾驶,并在杭州湾成功部署5g mec试商用网络,及智能边缘业务平台cube-edge,并实现与吉利汽车云平台的协同。可以实现的功能包括高精地图下载、智能导航、视频监控、车辆状态数据上载、轨迹跟踪等多项应用服务。
 
    吉利在车路协同5g自动驾驶技术研究中,在环境感知、数据分享、远程驾驶、编队行驶、高精地图下载、融合定位等业务方面,对中国联通的5g通信网络以及mec边缘云能力都有着强烈诉求,需要5g网络提供延时在10ms以内的数据交互,以及高性能的边缘计算能力,通过混合异构的方式,在保证有效低时延但高可靠性的安全需求框架下,降低车载终端侧的感知压力和计算压力,并在实现车路协同5g自动驾驶的同时,能够实时远程监控和故障诊断处理。
 
    中国联通边缘业务平台cube-edge具有转发快、运维简便、即插即用等特点。在实时定位、身份认证等基础网络服务能力基础上,进一步整合了联通集团智能网络中心、智网科技、吉利汽车研究院与华为共同研发的车辆险情监控分析、车辆环视实时监测等v2x应用paas能力,可实现与智能网联、自动驾驶等应用的快速集成。
 
mec服务应用逐步成熟
 
    mec是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。就近提供智能互联服务,满足对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。
 
    “mec在距离用户移动终端最近的ran(无线接入网)内提供it服务环境以及云计算能力,旨在进一步减小延迟/时延、提高网络运营效率、提高业务分发/传送能力、优化/改善终端用户体验。”中国信科无线通信高级技术专家何珂表示。
 
    何珂说,基于4g架构的mec方案,mec服务器部署在多个enodeb的汇聚节点之后,或者单个enodeb之后,可通过监听、解析s1接口的信令来获取基站侧无线相关信息,但计费和合法监听等安全问题需要进一步解决。
 
    在mec与5g融合架构中,网络与业务平台可以有效融合,能够支持低时延和宽带业务的本地化部署。何珂认为,mec服务应用在逐步成熟。
 
    具体表现在多个方面,包括边缘计算下沉的位置越来越接近终端,而且形成多层级架构对应服务;计算能力在中心云与边缘间做了优化配置,在计算能力、存储、转发等静态能力的配置上更成熟;每个承载的优化处理这种动态调配能力也在增强;mec间协同与互通、mec服务能力及开放也更加完善;在多业务支撑的网络切片技术上,一个承载的跨多级mec(纵向切片技术),和同一业务跨多个切片(横向切片技术,如车联网同时需要embb+urllc支持)的技术进一步成熟;数据采集/压缩、业务、安全、基站控的多功能集成、计算和存储的移动性支持也做得更好。
 
    具体到细分的应用,在车路协同中,mec能够提供应用的低延迟/时延,以及支撑跨互联网运行;在智能移动视频加速上,mec部署无线分析应用,作出更为科学的拥塞控制决策,并确保应用层编码能与无线下行链路的预估容量相匹配;在ar应用中,ar信息高度本地化,mec实现本地实时处理而不是在云端集中进行,最大程度地减小ar延迟/时延、提高数据处理的精度;在密集计算辅助上,mec降低终端设备或传感器的算力需求,提高其电池性能,实现快速决策。
 
边缘计算推动芯片异构化
 
    边缘计算在车联网中的应用市场前景广阔,车联网的普及也势必会拉动相关产业的发展。各种智能化的应用场景越来越多,作为一个正在起步的市场,边缘计算对计算能力也会提出越来越多的要求。
 
    据英特尔中国研究院院长宋继强介绍,智能场景中的多种数据类型,在终端、边缘和云处理时,需要计算加速的性能、功耗、实时性、成本、芯片的尺寸大小都有不同的要求,需要提供多样性的方案给客户。作为自动驾驶领域领衔的芯片制造商,英特尔希望通过超异构计算满足未来智能场景中的多元化计算需求。
 
    超异构计算愿景是提供多样化的标量、矢量、矩阵和空间架构组合,以先进制程技术进行设计,由颠覆性内存层级结构提供支持,通过先进封装集成到系统中,使用光速互连进行超大规模部署,提供统一的软件开发接口以及安全功能。这些组合起来使用,一定要分而置之,合而用之,在同一个软件生态里,让使用者能够方便地调用这些技术。
 
    智能计算离不开以芯片为核心的半导体行业的支持。车联网中的关键芯片主要有gpu、fgpa、asic芯片。目前市场上具有代表性的产品有英特尔mobilesye的eyeq系列及altera的cyclonev、恩智浦的s32v系列、英伟达的drivr px系列、瑞萨的r-car系列、德州仪器的tgax系列、adi的bf系列;国内有中科寒武纪、地平线的征程系列、深鉴科技、四维图新相关芯片等。面向车联网的边缘计算,需要形成一个从芯片、设备、网络到终端的完整生态,推动技术不断演进,成为无人驾驶的基石。

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