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2018 年 12 月 Chinese Journal on Internet of Things December 2018
第 2 卷第 4 期 物 联 网 学 报 Vo l .2
No.4
边缘智能驱动的车联网
张彦
1
,张科
2
,曹佳钰
2
(1. 挪威奥斯陆大学,挪威 奥斯陆 0316;2. 电子科技大学信息与通信工程学院,四川 成都 611731)
摘 要:边缘智能技术通过将计算、存储等资源向用户端推进的方式,赋予了网络边缘实体更强大的信息处理与
内容投递能力,也为移动业务的开发与实现提供了高效、低时延的服务支撑平台,深刻地改变着移动应用的功能
与网络资源的利用模式。首先对网络边缘智能技术在车联网中的应用进行研究,提出了设计高效车联边缘系统所
需要解决的核心科学问题。然后,深入分析了以上问题解决过程中所面临的技术挑战,并给出了应对策略。
关键词:边缘智能;车联网;资源协同;区块链
中图分类号:TP319
文献标识码:A
doi: 10.11959/j.issn.2096-3750.2018.00080
Internet of vehicles empowered by edge intelligence
ZHANG Yan
1
, ZHANG Ke
2
, CAO Jiayu
2
1. University of Oslo, Oslo 0316, Norway
2. School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China
Abstract: By pushing computing, storage and other resources to the proximity of end devices, edge intelligence empow-
ers network edge entities powerful information processing and content delivery capabilities, while providing efficient and
low-latency service support for the development and implementation of novel mobile services. Thus, edge intelligence is
profoundly changing the functions of mobile applications and the utilization patterns of network resources. The applica-
tion of edge intelligence technology in vehicular networks was studied firstly, and the core scientific problems that need
to be solved in designing an efficient vehicular edge system was presented. Then, the technical challenges faced in solv-
ing these problems were analyzed and the corresponding solution strategies were given.
Key words: edge intelligence, vehicular network, resource synergy, block chain
1 引言
作为互联网的延伸,物联网正深刻地影响并改
变着人们的生活。遍布于全球不同形态的信息实体
利用各种智能泛在通信系统连接起来,构成一个复
杂异构的万物互联体系,为信息采集、数据分析、
态势预测、优化控制等需求提供了强有力的支撑平
台。统计结果表明,物联网络中 80%的流量与业务
需要在接入网段甚至移动节点邻近区域得到处理,
这就促使了边缘网络技术的快速发展。区别于云端
处理平台通常在核心网络提供大规模集中式处理
资源,边缘网络服务将计算、存储、通信等资源下
延至用户侧,在业务节点所在网段就近提供业务服
务,避免信息在用户端与核心网服务节点间的长距
离、高时延传输,提升处理效率并为用户业务提供
更敏捷的响应。
在技术发展与业务需求的双重驱动下,边缘网
络产业正持续向纵深发展。由于网络边缘技术涉及
网络连接、环境感知、数据聚合以及信息处理等多
个领域,面对复杂多态的物联网应用环境,如何实
现相关业务的紧密耦合、异构资源的协同调度、不
同处理阶段的有序协作都是急需解决的关键问题。
边缘智能为以上问题提供了一种新的解决思路。在
边缘网络实体中集成了智能处理模块,可使边缘物
联网系统具备自治自律的行为能力,实现面向目标
应用需求的资源调配与处理机制,构建健硕的边缘
收稿日期:2018-08-09;修回日期:2018-10-29
第 4 期 张彦等:边缘智能驱动的车联网 ·41·
应用体系。
现有的边缘智能机制主要包括移动边缘计算
(MEC, mobile edge computing)和移动边缘缓存
(mobile edge caching)。MEC 技术由欧洲电信标准
化协会(ETSI, european telecommunications stand-
ards institute)在 2014 年提出,旨在为无线移动节
点的信息处理提供强大的计算服务支持并满足其
严格的时延约束要求。该技术通过布放在无线接入
网边缘的计算服务器为其邻近区域中的移动节点
提供所需的计算处理服务,既满足了无线节点设备
计算能力的扩展需求,也弥补了核心云计算服务耗
时较长的缺陷。作为万物互联应用的一种核心计算
支撑平台,边缘计算已成为物联网中不可或缺的重
要部分。在产业界,包括华为、英特尔、ARM、通
软动力以及中国信息通信研究院等在内的机构共
同成立了边缘计算产业联盟,标志着边缘计算已从
单纯的技术概念成为行业共识。
物联网为人们进行信息交换和资源共享提供
便利的同时,也促使了网络流量呈指数级增长,这
就给网络运营商在传输带宽及设备容量等方面带
来了巨大压力。针对传输信息的分析表明,用户的
数据需求大量集中于部分热点内容。在网络上重复
传输相同信息将会造成通信资源的严重浪费,为了
缓解大规模数据传输需求与通信资源受限的矛盾,
并实现物联网络的低时延内容投递,业界提出了边
缘存储机制。该机制基于布设在接入网段的多个存
储设备,分布式地预先缓存部分热点内容,在用户
需要该数据时,利用接入网段多种异构通信资源实
现邻近节点间信息的直接投递,从而避免从位于远
端网络的数据源直接获取内容,减少核心网络流
量,显著降低信息的传输时延与通信开销。
近年来,随着汽车保有量的持续增长,道路承
载容量在许多城市已达到饱和,交通安全、出行效
率以及节能减排等问题日益突出。汽车的智能化和
网联化被普遍认为是解决上述交通问题的重要途
径。“中国制造 2025”战略部署指出,具备自动驾
驶技术的智能网联汽车是未来我国汽车发展的重
要战略方向。典型的自动驾驶技术是通过装备在车
辆上的雷达、传感和监控等设备,建立并认知车辆
行驶环境,进而实现车辆自动操控。面对复杂时变
的路网交通环境,单车车载设备处理能力弱与数据
容量低等特点将极大地制约车辆对采集的大规模
交通信息进行实时处理与有效存储,严重影响自动
驾驶的安全性与可靠性。
另一方面,随着汽车产业与信息通信技术的深
度融合,通过车联网(IoV, Internet of vehicles)互
联的智能汽车,为车载应用的开发与应用注入了新
活力,新型应用如道路环境增强现实、交通行为智
能导引、基于语音的人车动态交互等不断涌现。这
些应用通常需要强大的计算处理与海量数据内容
的支持,其在为用户带来丰富、便利的驾乘体验的
同时,也对智能车辆的计算和存储能力提出了严峻
挑战。
网联汽车作为物联网络的一种重要表现形态,
可利用边缘网络智能技术来解决车辆自动驾驶和
车载应用等面临的相关问题。MEC 可实现交通态势
认知及车载应用等计算任务向边缘服务器的卸载
与处理,为事故预警、辅助驾驶、行驶路径优化、
智能信息导引等应用提供所需的计算资源。将移动边
缘存储应用于车联网通信,可将交通路况、行驶导引
以及热点资讯等大量信息预先缓存于路旁系统,为道
路中行驶的智能车辆提供低时延的内容投递服务。
考虑智能车辆在行驶过程中的快速移动性,车
联拓扑动态变化,且车间通信具有高度不稳定性。
此外,车
—
车(V2V, vehicle-to-vehicle)通信、车
—
路(V2I, vehicle-to-infrastructure)通信和车
—
人
(vehicle-to-pedestrian)通信等多种模式的混合作
用,将进一步增加数据传输过程的复杂性。以上特
征将影响计算任务卸载和信息分发过程的传输效
率,制约边缘计算处理和边缘存储内容投递的性
能,给移动边缘智能在车联网中的推广与应用带来
新的技术难题和挑战。此外,边缘网络中的通信、
计算和存储资源可以互为补充、相互促进,这些异
构资源间甚至还存在“互换”的可能。例如,通过
协同计算进行交通与通信网络态势预测,可以大幅
减少车联网无线资源的消耗,缓解车辆高速移动对
网络拓扑的影响。在车辆间、车辆与路旁系统间分
担复杂的计算任务以及共享存储资源,可为网联车
辆提供更加高效的信息服务。
目前,网络边缘智能技术已经成为物联网领域
的一个研究热点,并在应用处理、信息投递和资源
优化等方面展现了巨大优势。但是,将边缘智能应
用于车联网应用领域的进程才刚刚起步。抓住网络
边缘智能化与网联智能交通系统发展的重大机遇,
在边缘智能驱动的车联网体系架构、资源管理及应
用开发等方面进行技术创新并发挥引领作用,将为
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