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5G边缘计算与智慧城市的结合对下一阶段城市规划的好处。
发布日期:2021-09-13 阅读次数:167

近十年来,许多城市推出了巨大的智慧城市计划(且成本高)。在这种变化的早期,重点是数据的收集和集中。然而,近年来出现了一种新的模式——边缘实施的分散数据处理。随着边缘计算越来越普遍,为各地城市政府和行业工作的数据工程师越来越擅长为现有系统提供物联网和边缘处理功能,利用人工智能和机械学习提取可操作的见解。

然而,在智能城市利用边缘计算的力量时,还有另一个挑战:在设计阶段,将边缘能力构建在城市系统中。这就要求城市规划者了解分散边缘计算的工作方法。

在本文中,我们将讨论边缘计算对于在智能城市工作的城市规划者的潜在优势这些优势时面临的挑战,展望智能城市的未来。

智能城市的边缘计算

智能城市的边缘计算。

人们很容易找到边缘计算完全改变城市运营模式的例子。实际上,智慧城市计划是边缘计算市场的主要驱动力之一,预计到2024年将达到90亿美元。

到目前为止,交通管理是智慧城市最突出、最常见的边缘计算部署。这并不奇怪:现代车辆收集大量数据,使用边缘云基础设施自行处理大部分数据。有些城市甚至走得更远,正在寻求边缘处理来管理供水系统,甚至医疗保健系统。

然而,所有这些应用程序的共同之处在于,它们都构建了数据收集和边缘处理功能。因此,许多城市为了利用这些新技术,必须进行广泛昂贵的设施改造过程。

智能城市的挑战性。

当然,如果边缘处理从一开始就内置在市政系统中,这些应用程序会变得更容易。换句话说,如果城市规划者的工作模式是在早期阶段将智能城市基础设施建设到他们的设计中。遗憾的是,目前这种情况还存在一些障碍。

就像整个智慧城市的概念一样,一个挑战就是隐私。多年来,隐私问题一直困扰着智慧城市的想法,并非没有理由:有些城市似乎决心在所有系统中构建数据收集功能,英国警方发现未经授权访问此类数据。在每个城市系统中构建数据收集功能只会加剧这些担忧,即使AI可以用来提高边缘安全性。

第二,敏捷性问题。城市规划者习惯于在与网络工程师完全不同的时间范围内工作:新的道路系统可以设计成几十年,而物联网系统的寿命将以年为单位。因此,城市规划者不仅需要在他们的设计中建立边缘能力,还需要使他们有足够的适应性,以便他们能够长期提供价值。

智能城市的边缘计算

智能城市使平凡变得有趣。

综上所述,如果边缘计算能力能够融入我们城市的结构,可能会彻底改变我们与之互动的方式。

我们以自动驾驶汽车为例。当前,智慧城市工程师在很大程度上限于使用车辆本身收集的数据,因此对这些车辆与其他市政系统互动的理解有限。真正智能城市的承诺是将这些数据与整个城市服务范围内收集的信息进行对话。举例来说,生重大交通事故时,监视重要十字路口边缘计算网络处理车辆数据,向当地服务发出事故警报,自动重新规划交通路线。

但是,要实现这一智慧水平,就必须改变城市规划者的思维方式。目前,城市工程师倾向于专注于大型、昂贵和华丽的项目,忘记了与城市实际运行相关的普通细节:垃圾收集、供水网络和污染监测系统可以在这一类别中找到。

智能城市的未来。

尽管有这些困难,但有迹象表明智慧城市规划的承诺正在实现。举例来说,2017年3月,SidewalkToronto项目不仅是为了在城市结构中建立边缘计算基础设施,也是为了随着城市的发展而调整和改变同一系统。虽然这个项目被许多智慧城市计划中的隐私问题所困扰,但是它以将城市发展过程和智慧城市部署相结合的方式受到了好评。

这类项目向我们展示,城市规划不需要与智慧城市规划分开,而是可以成为不可或缺的一部分。他们还指出,看城市规划的传统方式——作为缓解现代城市问题的一种方式——可能有点过时。最后,他们提供了一个很好的例子来解释各种工程师将来如何更有效地实施边缘模型。

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标签:智慧城市,边缘计算,物联网


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