自動駕駛和智慧城市的世界里 5G真是最后缺的那一環(huán)嗎？

　　邊緣計算大展身手

　　云計算似乎對自動駕駛汽車沒有意義，但邊緣計算卻能大展身手。Mesosphere公司的Knaup指出，在使邊緣計算用例可行的過程中面臨許多挑戰(zhàn)。他還特別指出了網(wǎng)絡(luò)可靠性，并補充說，邊緣節(jié)點通常在異構(gòu)平臺上，這使事情變得復雜。

　　他補充說，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))的隱私保護要求也需要在邊緣計算前進時加以解決。

　　然而，Knaup也指出了這些機會：“隨著我們預計將看到邊緣設(shè)備的數(shù)量大幅增加，這種潛力可能會激增：從自動駕駛汽車到聯(lián)網(wǎng)智能體育館，甚至是醫(yī)療數(shù)據(jù)方面都將迎來重大變化。

　　邊緣計算帶來了更快的響應(yīng)時間(由于延遲更低)、卸載計算任務(wù)的能力(反過來降低能耗)和更好的位置感知等優(yōu)勢。

　　Sierra Wireless的Pauzet則表示，標準的LPWA技術(shù)是專為IoT設(shè)計的首個蜂窩數(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會：

　　“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)，部署和運行這些應(yīng)用程序相關(guān)的時間和成本，同時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?！?/p>

　　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，以實現(xiàn)持續(xù)和實時的健康和安全，如以及相關(guān)系統(tǒng)的使用情況監(jiān)測。

　　“5G的可用性還將減少對有線回程網(wǎng)絡(luò)的依賴，以將數(shù)據(jù)從邊緣計算/存儲設(shè)備傳輸回區(qū)域計算/存儲設(shè)備。

　　深度學習算法的性能隨著可以學習的數(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)，以提高深度學習應(yīng)用的準確性。

　　據(jù)Garther對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，存儲和處理理念以及體系結(jié)構(gòu)會發(fā)生什么變化：

　　“盡管5G確實提供了在短距離內(nèi)提供數(shù)千兆位速度和大容量的機會，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?！?/p>

　　“當今行業(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)。 ”