邊緣計算是一種前瞻性的新興計算范式，將對城市化進(jìn)程中的我國經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展產(chǎn)生深刻影響，帶來(lái)巨大變革。本文從邊緣計算的基本概念入手，探求技術(shù)應用背后的系統本質(zhì)屬性，展望邊緣計算重點(diǎn)應用領(lǐng)域和發(fā)展趨勢。邊緣計算能夠為智慧城市建設提供高效的網(wǎng)絡(luò )計算體系架構，構建網(wǎng)絡(luò )、計算、存儲、應用核心能力為一體的邊緣開(kāi)放平臺，提供高效低時(shí)延的近端用戶(hù)服務(wù)。面對隨之而來(lái)的機遇和挑戰，提出邊緣計算驅動(dòng)智慧城市發(fā)展的建議，作出未來(lái)智慧城市藍圖的展望。

　　邊緣計算的基本概念

　　近年來(lái)，物聯(lián)網(wǎng)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )廣泛普及，推動(dòng)著(zhù)萬(wàn)物互聯(lián)的應用需求不斷發(fā)展。萬(wàn)物互聯(lián)不僅包括人與人、人與物，以及物與物的連接，還包括具有語(yǔ)境感知能力、更強計算能力和感知能力的人、物、數據、流程、場(chǎng)景等有機融合，從而使得互聯(lián)更有價(jià)值。萬(wàn)物互聯(lián)所涉及的邊緣設備類(lèi)型十分廣泛，傳感器、智能家電、智能手機，甚至可穿戴設備都將成為萬(wàn)物互聯(lián)的一部分。因此，位于互聯(lián)網(wǎng)邊緣的終端設備數量及其產(chǎn)生的數據量將會(huì )急劇增長(cháng)。

　　根據國際數據公司(International Data Corporation)統計數據[1]顯示，到2025年，全球將有1500億個(gè)終端設備接入網(wǎng)絡(luò )，其中超過(guò)70%的數據將在網(wǎng)絡(luò )邊緣進(jìn)行處理。美國思科公司預計，全球設備產(chǎn)生的數據量將從2016年的218ZB增長(cháng)到2021年的847ZB。隨著(zhù)邊緣設備所產(chǎn)生數據量的增加和計算需求的提升，網(wǎng)絡(luò )的時(shí)延過(guò)大和帶寬不足正逐漸成為傳統云計算的瓶頸問(wèn)題，然而僅靠增加網(wǎng)絡(luò )帶寬并不能滿(mǎn)足海量物聯(lián)網(wǎng)設備和應用對時(shí)延的要求，必須在接近數據源的邊緣設備上卸載計算任務(wù)，從而減少數據傳輸并提高響應速度。

　　針對云計算面臨的困境，邊緣計算作為一種新型計算范式被提出，并逐漸成為適應萬(wàn)物互聯(lián)應用需求的新興計算模式。邊緣計算模型中的邊緣設備具有計算和分析的能力，通過(guò)在網(wǎng)絡(luò )的邊緣來(lái)執行計算，為應用開(kāi)發(fā)者和服務(wù)供應商提供計算能力支持[3]。邊緣計算采用了一種分布式計算架構，將主要應用程序、服務(wù)和數據存儲下沉到網(wǎng)絡(luò )的邊緣側，從而使計算更加靠近數據源頭。

　　邊緣計算通過(guò)將原本在中心節點(diǎn)處理的大型任務(wù)分解成多個(gè)小的更易管理的子任務(wù)，放置在靠近數據源或者用戶(hù)服務(wù)終端上運行，就近提供邊緣智能服務(wù)，從而降低網(wǎng)絡(luò )通信和服務(wù)交付的時(shí)延，減少云端壓力，并且產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)響應，滿(mǎn)足行業(yè)的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、智能應用、安全與隱私保護等方面的關(guān)鍵需求。

　　2017年，加州大學(xué)伯克利分校Michael I. Jordan教授(美國科學(xué)院、美國工程院、美國藝術(shù)與科學(xué)院三院院士)領(lǐng)銜發(fā)布的人工智能研究報告，指出邊緣—云端融合是支撐未來(lái)人工智能應用的九大關(guān)鍵技術(shù)之一。相較于傳統的云計算，邊緣計算的優(yōu)勢主要體現在以下三個(gè)方面。

　　就近實(shí)時(shí)計算。云計算需要將數據上傳到中心節點(diǎn)進(jìn)行處理，由于網(wǎng)絡(luò )帶寬的限制，將邊緣設備產(chǎn)生的海量數據上傳到云計算中心會(huì )造成巨大的網(wǎng)絡(luò )負擔，而物聯(lián)網(wǎng)應用往往具有高實(shí)時(shí)性需求，比如無(wú)人駕駛要求每一個(gè)動(dòng)作都要在10毫秒內完成，云計算在傳輸數據的過(guò)程中造成的巨大時(shí)延顯然無(wú)法滿(mǎn)足如此實(shí)時(shí)性需求。與之相反，邊緣計算能夠將算力部署在網(wǎng)絡(luò )中離各個(gè)操作邏輯最近的地方(如移動(dòng)蜂窩基站)，從而保證自動(dòng)駕駛車(chē)輛可以實(shí)時(shí)對車(chē)輛感知數據進(jìn)行處理。

　　本地化數據保護。物聯(lián)網(wǎng)中的數據與用戶(hù)的生活息息相關(guān)，將這些數據上傳到云計算中心會(huì )增加泄露用戶(hù)隱私數據的風(fēng)險。而邊緣計算數據的收集和計算都在本地或邊緣節點(diǎn)上進(jìn)行，不用上傳到云端，重要敏感的信息不必經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò )傳輸，從而有效避免了隱私泄漏問(wèn)題。數據中心和終端設備位于與用戶(hù)鄰近的位置，也就減少了網(wǎng)絡(luò )傳輸的影響。同時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)設備很容易受到網(wǎng)絡(luò )攻擊，邊緣計算的分布式架構天然具有抵御這種攻擊的特性，具有更高的可靠性和容錯性。

　　減少云端數據傳輸。隨著(zhù)聯(lián)網(wǎng)的設備越來(lái)越多，云數據中心的計算量和數據傳輸量越來(lái)越大，網(wǎng)絡(luò )的傳輸壓力也越來(lái)越大。而在邊緣計算模式下，由邊緣服務(wù)器提供算力對存儲的本地數據進(jìn)行計算，與云端服務(wù)器交互的數據減少，顯著(zhù)降低了所占用的網(wǎng)絡(luò )寬帶，從而減少了進(jìn)入核心網(wǎng)絡(luò )的流量消耗和云計算中心的算力損耗，同時(shí)也實(shí)現了降低能耗的目的。

　　由于邊緣計算潛在的巨大產(chǎn)業(yè)價(jià)值，世界各個(gè)國家和地區均大力推動(dòng)邊緣計算技術(shù)的研發(fā)。2019年歐盟委員會(huì )及歐盟“地平線(xiàn)2020”(Horizon 2020)研究及創(chuàng )新計劃聯(lián)合資助實(shí)施邊緣計算項目DECENTER，用于研發(fā)可以實(shí)現無(wú)縫部署智能應用的邊緣計算平臺，同時(shí)提供可控的安全和隱私保護。美國國家科學(xué)基金會(huì )(NSF)發(fā)布2017～2019年CNS(Computer and Network Systems)核心計劃，重點(diǎn)支持邊緣計算研究項目。

　　2018～2019年我國國家重點(diǎn)研發(fā)計劃“先進(jìn)網(wǎng)絡(luò )制造”“物聯(lián)網(wǎng)與智慧城市”專(zhuān)項中，也把邊緣計算作為重點(diǎn)課題列入。在工業(yè)界，各大廠(chǎng)商和巨頭公司也在紛紛布局邊緣計算。AT&T、微軟、Amazon、阿里、騰訊等公司均發(fā)布了邊緣計算戰略，華為、英特爾等廠(chǎng)商紛紛牽頭成立邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，歐洲電信標準化協(xié)會(huì )(ETSI)發(fā)布5G邊緣計算白皮書(shū)。經(jīng)過(guò)幾年的技術(shù)積累，目前邊緣計算處于快速發(fā)展階段。
 

 

　　邊緣計算的主要應用領(lǐng)域和發(fā)展趨勢

　　在萬(wàn)物互聯(lián)時(shí)代，邊緣計算正在引領(lǐng)社會(huì )發(fā)展的未來(lái)。邊緣計算主要存在于以下一些應用領(lǐng)域。

　　智能家居。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使家庭環(huán)境變得更加智能，市場(chǎng)上出現越來(lái)越多的智能家居，例如掃地機器人、智能燈光、智能門(mén)窗等。[4]在云計算主導的時(shí)代，家居所感知產(chǎn)生的數據主要是通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )發(fā)送到云數據中心，一些比較耗時(shí)耗資源的任務(wù)由云端統一進(jìn)行處理。而隨著(zhù)邊緣計算的發(fā)展，家居終端本身就擁有更強大的計算力，加之更低的處理延時(shí)使得家居更加智能。

　　幾乎所有的家庭家居都可以接入物聯(lián)網(wǎng)，掃地機器人可以自主學(xué)習更加復雜的家庭布局從而做到全屋規劃不漏掃，門(mén)窗門(mén)鎖等家居產(chǎn)生的帶有隱私的數據不需要傳輸到云端而在家庭范圍內即可完成處理。邊緣計算的引入，提升了家居的便利性、舒適性和安全性。

　　智慧醫療。隨著(zhù)醫療保健行業(yè)的重要性日益增加，人工智能輔助的醫療平臺和可穿戴設備為行業(yè)發(fā)展助力。個(gè)性化的便捷醫療服務(wù)和醫療數據的隱私安全問(wèn)題，讓邊緣計算在智慧醫療保健行業(yè)發(fā)揮著(zhù)越來(lái)越重要的作用。邊緣計算的應用，使醫療保健資源可以更好地被偏遠地區的人們所享用，通過(guò)更智能的可穿戴設備和人工智能醫療平臺，享受到更加個(gè)性化的醫療服務(wù)。醫療保健行業(yè)將隨之迎來(lái)更美好光明的未來(lái)。

　　智能交通。邊緣計算在智能交通中的應用包括自動(dòng)駕駛、智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)、交通管理等。生活中的各類(lèi)交通工具都會(huì )產(chǎn)生很多數據(包括文本、圖像、視頻等)，并需要實(shí)時(shí)處理，邊緣計算技術(shù)可以極大地提升交通秩序管理和交通運輸的效率。例如，自動(dòng)駕駛對任務(wù)響應時(shí)間的要求極高，汽車(chē)上各種各樣的傳感器收集了很多數據，利用邊緣計算，可以在距離車(chē)輛更近的地方處理數據，從而減少延時(shí)。[5]

　　智慧教育。隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)與人工智能時(shí)代的到來(lái)，教育信息化正逐漸從“互聯(lián)網(wǎng)+”升級到“智能+”。在現代化智慧校園中，教學(xué)設備不斷升級，例如多媒體教學(xué)設備、交互式電子白板、智能監考與監控、智能控制中心等。

　　教育應用也在不斷進(jìn)化，特別是VR/AR、沉浸式教學(xué)等教育模式的出現，對邊緣計算設備的數據分析能力、高效處理音視頻能力等提出了更高要求。通過(guò)邊緣計算與基礎設施的交互與協(xié)同，有利于積極應對教育領(lǐng)域的各種挑戰，比如個(gè)人學(xué)習、數據分析、教學(xué)創(chuàng )新、校園安全等。

　　智慧農業(yè)。農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是實(shí)現智慧農業(yè)、精準農業(yè)的有效手段。邊緣計算能很好地解決偏遠地區的網(wǎng)絡(luò )帶寬資源不足問(wèn)題，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)感知，將動(dòng)植物和環(huán)境信息(如溫度、濕度、土壤、光照和設備性能等)進(jìn)行全面的感知和互聯(lián)，服務(wù)于農業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)場(chǎng)景中，提升農業(yè)效益，助力農業(yè)生產(chǎn)數字化和智能化。

　　智能制造。邊緣計算與工業(yè)制造存在密切關(guān)系。隨著(zhù)“工業(yè)4.0”時(shí)代的來(lái)臨，工業(yè)制造將走向智能化，設備的組件化和專(zhuān)一性要求更高，生產(chǎn)過(guò)程將產(chǎn)生更多的數據，生產(chǎn)制造的各個(gè)環(huán)節都需要做到數據互通和實(shí)時(shí)交互。邊緣計算的應用，讓設備可以進(jìn)行本地的升級更新，對設備性能起到更好的監控，滿(mǎn)足了生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)時(shí)性的要求。通過(guò)邊云協(xié)同，可以做到產(chǎn)業(yè)鏈和產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化，讓工業(yè)真正走向智能制造。

　　公共安全。公共安全涉及社會(huì )的方方面面(如消防、出行)，影響著(zhù)人們的生活。自然災害、交通事故、刑事犯罪等各類(lèi)事件存在諸多不確定性，在預防和處理公共安全事件時(shí)，對實(shí)時(shí)性和準確度的要求很高。公共環(huán)境安裝了很多傳感器和攝像頭，尤其是對于視頻圖像，在邊緣端進(jìn)行處理可以降低網(wǎng)絡(luò )帶寬需求，即時(shí)數據分析處理對很多公共安全事件的預防和處理具有極其重要的作用。[6]

　　緊急救援。近年來(lái)，頻發(fā)的災害給人們的生命財產(chǎn)造成了嚴重損失，人們越來(lái)越重視對緊急救援機制和方案的研究。在緊急救援場(chǎng)景下，對信息的實(shí)時(shí)處理以及救援人員的安全保障極為重要。將無(wú)人機技術(shù)應用于救援中，可以獲取更加全面的信息，并保障救援人員的人身安全。類(lèi)似地，一些輕巧的救援機器人可以深入到危險區域，并通過(guò)邊緣計算和云計算向急救人員提供緊急情況的有關(guān)信息。這些應用，都離不開(kāi)邊緣計算的快速發(fā)展。

　　邊緣計算的應用領(lǐng)域遠不止以上提到的幾個(gè)場(chǎng)景，還可以應用到經(jīng)濟社會(huì )中的方方面面，例如金融、新零售、能源等。

　　總之，邊緣計算正在引領(lǐng)物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái);也將會(huì )是5G的核心功能之一，5G時(shí)代將會(huì )產(chǎn)生更多的數據，5G帶來(lái)的高帶寬低時(shí)延將會(huì )進(jìn)一步促進(jìn)邊緣計算的發(fā)展。[7]

　　邊緣計算給智慧城市帶來(lái)的機遇和挑戰

　　邊緣計算技術(shù)具有廣闊的發(fā)展潛力，將為智慧城市的構建帶來(lái)巨大機遇，可歸納為技術(shù)層面和應用層面。

　　技術(shù)層面。

　　邊緣計算通過(guò)采用網(wǎng)絡(luò )、計算、存儲、應用核心能力為一體的開(kāi)放平臺，提供高效的近端服務(wù)。由于其應用程序在邊緣側發(fā)起，從而可以達到更快的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)響應，從技術(shù)層面滿(mǎn)足了智慧城市建設中在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、快速部署、高效運行、安全與隱私保護等方面的基本需求。由于更加靠近用戶(hù)，邊緣計算為智慧城市的應用提供更快的響應，將任務(wù)需求在邊緣端解決。通過(guò)采用邊緣計算技術(shù)體系架構，許多控制將通過(guò)本地設備實(shí)現，而無(wú)需交由云端;處理過(guò)程也將在本地邊緣計算層完成，大大提升處理效率，減輕云端負荷。

　　邊緣計算還可以與云計算相結合，以克服不同計算模式的特定限制，并提供更高效的服務(wù)。在隱私保護方面，許多終端設備(如智能路燈、電子標簽)沒(méi)有足夠的資源來(lái)支持端到端的安全性，通過(guò)采用邊緣計算模式，安全管理任務(wù)可以從低性能的終端設備轉移到性能更強大的邊緣設備上，通過(guò)使用邊緣設備作為安全代理來(lái)管理終端設備的安全需求。

　　在實(shí)現時(shí)，邊緣設備可以為每個(gè)終端設備創(chuàng )建一個(gè)安全配置文件，任何對終端設備的訪(fǎng)問(wèn)或發(fā)送到終端設備的指令都由邊緣設備代表這些終端設備通過(guò)完備的安全審查機制來(lái)處理。例如，代理終端設備的邊緣設備可以利用認證協(xié)議來(lái)認證希望與終端設備通信的第三方設備。授權也可以由邊緣設備管理，決定哪些第三方設備有權訪(fǎng)問(wèn)由終端設備收集的數據，或者可以向終端設備發(fā)送控制命令。[8]

　　應用層面。

　　邊緣計算在智慧城市中具有豐富的應用場(chǎng)景，從網(wǎng)絡(luò )視頻攝像頭部署、智能感知系統平臺搭建到數據采集、傳輸與處理。眾多研究與觀(guān)察發(fā)現邊緣計算非常適用于需要超短延遲的用戶(hù)服務(wù)，例如沉浸式虛擬現實(shí)和增強現實(shí)應用。利用邊緣計算，可以實(shí)現高清視頻流的增強現實(shí)用例，支持智慧城市的旅游行業(yè)發(fā)展。無(wú)論用戶(hù)如何移動(dòng)，邊緣計算確保服務(wù)始終跟隨用戶(hù)，并始終從最近的邊緣為用戶(hù)提供服務(wù)?；谶吘売嬎?，智慧城市建筑有望實(shí)現智能化、人性化，并對建筑產(chǎn)生的數據進(jìn)行良好的處理和利用。

　　基于移動(dòng)邊緣計算，并輔助以深度學(xué)習和大數據分析的自主駕駛技術(shù)，無(wú)人駕駛服務(wù)可以實(shí)現包括視線(xiàn)內不可見(jiàn)車(chē)輛的實(shí)時(shí)定位，城市區域的協(xié)同危險預測，以及自主駕駛三維地圖生成?；谶吘売嬎愕亩嗄茉淳W(wǎng)絡(luò )可以提高包括大型建筑在內的不同規模區域(如公園、島嶼、城鎮等)能源系統的整體效率和效益?；谶吘売嬎慵夹g(shù)的多能源網(wǎng)絡(luò )可以整合智能電網(wǎng)、供熱供氣網(wǎng)和網(wǎng)絡(luò )流量，實(shí)現智能城市的統一能源管理。 邊緣計算作為一種新興技術(shù)，其發(fā)展同樣也會(huì )經(jīng)歷從無(wú)到有、從初始到成熟的過(guò)程，還會(huì )受到社會(huì )需求與傳統規則的影響。

　　盡管邊緣計算無(wú)論從技術(shù)層面還是應用層面都將為智慧城市的構建帶來(lái)巨大機遇，其發(fā)展過(guò)程也會(huì )面臨技術(shù)、應用甚至法律、倫理層面的挑戰。

　　邊緣計算技術(shù)在智慧城市應用中面臨的主要挑戰包括以下三個(gè)方面

　　數據收集與存儲挑戰。

　　智慧城市應用會(huì )產(chǎn)生大量的感知數據，這對邊緣計算系統的存儲與計算都提出挑戰。研究報告顯示，[9]一個(gè)人口100萬(wàn)的城市每天將產(chǎn)生180PB的數據，這些數據來(lái)自公共安全、公共衛生、公共設施和公共交通等方面。此外，將邊緣計算應用到智慧城市的建設，還會(huì )遇到數據所有權歸屬的法律問(wèn)題?；谶吘売嬎?，大量數據被存儲在邊緣，并被利用到智慧城市的各類(lèi)應用中。但是，數據的產(chǎn)生者(或者擁有者)很多情況下并不知道自己的數據(甚至是隱私數據)被他人利用了。如何從倫理或立法的角度，明晰邊緣計算系統數據所有權的問(wèn)題，是智慧城市建設的一大挑戰。

　　差異化與可擴展服務(wù)挑戰。

　　差異化且可擴展的邊緣計算服務(wù)管理系統設計是智慧城市建設的重要需求之一。未來(lái)的智慧城市建設預計將在網(wǎng)絡(luò )邊緣部署多個(gè)服務(wù)，這些服務(wù)將有不同的優(yōu)先級。例如，一些關(guān)鍵的服務(wù)，如公共安全和故障報警，應該比普通服務(wù)得到更早的處理。健康相關(guān)服務(wù)，如跌倒檢測或心力衰竭檢測也應該比娛樂(lè )等其他服務(wù)具備更高的優(yōu)先級。[10]與此同時(shí)，邊緣計算系統中可能有多個(gè)應用程序共享同一個(gè)數據源。一個(gè)應用程序失效或沒(méi)有響應，可能會(huì )導致使用同一數據源的其他應用同時(shí)失效。上述系統應用隔離帶來(lái)的挑戰可以通過(guò)引入部署或取消部署框架來(lái)解決。如果在安裝應用程序之前操作系統可以檢測到?jīng)_突，則可以警告用戶(hù)并避免潛在的訪(fǎng)問(wèn)問(wèn)題。另外，如何將用戶(hù)的私有數據與第三方應用程序進(jìn)行隔離也是隔離挑戰之一。

　　數據隱私和安全挑戰。

　　在網(wǎng)絡(luò )的邊緣，數據隱私安全保護是最重要的一項服務(wù)。采用邊緣計算推動(dòng)智慧城市建設，可以從感知到的使用數據中獲取大量隱私信息。隨著(zhù)邊緣設備上可用數據的增多和計算能力的提高，邊緣設備同樣可能會(huì )受到安全攻擊。[11]例如，通過(guò)對用電量或用水量的了解，可以很容易推測出市民住房是否空置。

　　對于邊緣數據安全和使用隱私問(wèn)題的解決，仍然存在巨大挑戰。以WiFi網(wǎng)絡(luò )安全為例。在全球4.39億使用無(wú)線(xiàn)連接的家庭中，49%的WiFi網(wǎng)絡(luò )是不安全的，而80%的家庭仍然將路由器設置為默認密碼。對于公共WiFi熱點(diǎn)，89%屬于不安全的利益相關(guān)者，包括服務(wù)提供商、系統和應用程序開(kāi)發(fā)者以及終端用戶(hù)。需要意識到，在網(wǎng)絡(luò )邊緣用戶(hù)的隱私會(huì )在不被通知的情況下受到損害。用戶(hù)或者應用需要邊緣服務(wù)器提供計算資源，不可避免會(huì )將數據臨時(shí)存儲在邊緣，網(wǎng)絡(luò )邊緣高度動(dòng)態(tài)的環(huán)境會(huì )使用戶(hù)隱私和數據安全面臨更大挑戰，目前還缺乏有效工具來(lái)保護網(wǎng)絡(luò )邊緣的數據隱私和安全。

　　邊緣計算驅動(dòng)的城市公共安全視頻分析案例

　　作為視頻數據的重要來(lái)源之一，視頻采集攝像頭在城市各個(gè)角落隨處可見(jiàn)。不僅如此，攝像頭的數量還以每年20%的增長(cháng)率不斷擴大規模，伴隨而來(lái)的是視頻大數據衍生的視頻分析應用數量的飛速增長(cháng)，城市公共安全場(chǎng)景下的視頻分析也隨之吸引了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的注意力。在數據處理量急劇增長(cháng)的背景下，如何獲取視頻中的有用信息，成為智慧城市發(fā)展過(guò)程中的關(guān)鍵目標，而智能視頻分析則是實(shí)現該目標的有效手段，將決定著(zhù)整個(gè)智慧城市的智能化程度。

　　視頻分析任務(wù)往往會(huì )要求高準確率和低延遲以支撐應用實(shí)時(shí)獲得結果的需求，這就需要很強的計算性能。目前的商業(yè)攝像頭，其本身的計算性能還無(wú)法高效實(shí)時(shí)地支持其完成視頻分析任務(wù)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，提出了視頻源與云結合的解決方案，將攝像頭產(chǎn)生的視頻流發(fā)送到計算性能強大的云端，再在云端完成視頻分析任務(wù)。然而，這帶來(lái)額外的網(wǎng)絡(luò )資源消耗和網(wǎng)絡(luò )延遲，對要求高實(shí)時(shí)性的視頻分析任務(wù)造成了很大的阻礙。為了追求更低的延遲，結合邊緣計算的解決方案應運而生。如圖1所示，通過(guò)在距離攝像頭更近的邊緣端完成部分或全部的計算任務(wù)，視頻分析系統以更低的帶寬消耗，實(shí)現更低的延遲以完成視頻分析任務(wù)。

　　不同的視頻分析任務(wù)往往有著(zhù)不同的性能需求。有些視頻分析任務(wù)是長(cháng)期、持續進(jìn)行的，例如統計車(chē)流量作為紅綠燈持續時(shí)間的參考，對時(shí)延的需求就不會(huì )很高;而有些視頻分析任務(wù)則是需要在很短的時(shí)間內完成，例如車(chē)牌應用對準確率和時(shí)延的要求都會(huì )很高。與此同時(shí)，視頻分析任務(wù)的性能會(huì )受許多因素影響，例如計算資源(處理器類(lèi)型，內存等)、視頻流的參數(分辨率等)、視頻分析算法的模型等。如果提供的資源不足，可能會(huì )無(wú)法運行滿(mǎn)足準確率需求的視頻分析算法，或者延遲太高，不能滿(mǎn)足應用需求;如果提供的資源過(guò)多，又會(huì )造成浪費。

　　所以，對于視頻分析系統，如何合理地調度任務(wù)、分配資源，使系統可以在滿(mǎn)足視頻分析任務(wù)需求的前提下有效利用資源，具有非常重要的研究意義。

　　而從架構方面而言，現有視頻分析系統關(guān)注的是如何在不同層次之間、同層次的不同節點(diǎn)之間決定任務(wù)的執行位置，以實(shí)現計算卸載從而提高整個(gè)系統的性能表現。由于現實(shí)中存在許多系統架構、資源特點(diǎn)各不相同的場(chǎng)景，有些工作提出了在特定場(chǎng)景下結合視頻分析任務(wù)特性與整體架構特點(diǎn)的調度策略，以提高系統性能。例如，對于一個(gè)承擔多任務(wù)的攝像頭，其產(chǎn)生的視頻流往往會(huì )被用以執行多個(gè)不同的視頻分析應用(包括車(chē)流檢測、失蹤兒童搜尋和逃逸車(chē)輛追蹤等)。

　　然而，這些視頻分析過(guò)程的執行流程在某些步驟上是相同的，意味著(zhù)可以利用這個(gè)特性去節省資源開(kāi)銷(xiāo)。多任務(wù)對同一臺攝像頭的視頻流分別做目標檢測，再基于目標檢測結果來(lái)根據不同應用進(jìn)行不同分析，不可避免地會(huì )導致系統效率的下降。針對邊緣計算驅動(dòng)的城市公共安全視頻分析，如何高效合并任務(wù)需求以及合理的配置邊緣計算資源是一個(gè)亟待解決的研究課題。

　　發(fā)展建議與展望

　　在邊緣計算驅動(dòng)智慧城市發(fā)展過(guò)程中，可以從以下幾個(gè)路徑出發(fā)提升邊緣計算的應用效能和安全水平。 夯實(shí)安全基礎，完善邊緣計算安全保障體系。智慧城市的建設需要提升城市基礎信息網(wǎng)絡(luò )、核心要害信息以及系統的安全可控水平，智慧城市的建設涉及應用、平臺、連接、終端等多個(gè)層次，各方面存在不同的安全隱患。同時(shí)，伴隨邊緣計算在賦能智慧城市進(jìn)程的不斷深入，應用層面、平臺層面、網(wǎng)絡(luò )層面、數據層面、終端層面等每個(gè)層面的威脅和風(fēng)險都有其獨特性，任何一個(gè)層面的安全防御被突破都可能會(huì )帶來(lái)不可預估的損失。

　　在邊緣計算賦能智慧城市的進(jìn)程中，需要不斷完善安全保障體系以及安全防護機制，根據不同層面的特征，統籌考慮安全技術(shù)、安全管理、安全運營(yíng)等因素，設計制定個(gè)性化的安全規則，配置部署針對防御全層次的定制化安全防護機制，為賦能智慧城市夯實(shí)安全基礎。

　　堅持融合發(fā)展策略，研制邊緣計算標準規范體系。在邊緣計算賦能智慧城市的進(jìn)程中，需要積極響應政府主導，協(xié)調有關(guān)各方研制統一的、科學(xué)合理的智慧城市中邊緣計算技術(shù)的應用標準規范體系，為各地進(jìn)行智慧城市建設程度、水平和效益評估等提供依據，為有需求的部分地區建立地域化的拓展以及定制化的評價(jià)指標體系提供基礎，為綜合分析各地區智慧城市規劃建設等提供統一維度。同時(shí)，針對不同技術(shù)、政策等產(chǎn)生的異構海量數據、硬件設備、網(wǎng)絡(luò )資源等異構信息，需要推動(dòng)構建一個(gè)開(kāi)放的、可擴展的、可伸縮的、能適應城市各領(lǐng)域需求動(dòng)態(tài)變化的標準規范體系，將智慧城市建設發(fā)展推向深入。

　　圍繞核心需求，打造開(kāi)放的邊緣計算生態(tài)體系。智慧城市是高新科技的載體，涵蓋政務(wù)、園區、物流、交通、教育、醫療等應用場(chǎng)景，需要多技術(shù)、多產(chǎn)業(yè)深度融合。在邊緣計算賦能智慧城市的進(jìn)程中，需要打造足夠開(kāi)放的生態(tài)體系，能夠融合邊緣計算、大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等新技術(shù)，吸引優(yōu)質(zhì)伙伴，吸納優(yōu)質(zhì)資源，圍繞智慧城市核心需求，在市民、企業(yè)、城市管理等方面，有針對性地開(kāi)展符合城市定位的特色應用，多方多角度參與共同建設智慧城市。

　　構建完善監督機制，形成智慧城市建設的良好閉環(huán)。在邊緣計算賦能智慧城市的進(jìn)程中，需要遵循智慧城市與邊緣計算技術(shù)發(fā)展規律，做好頂層設計、搭建好體系化布局，探討邊緣計算技術(shù)在賦能智慧城市過(guò)程中的監管問(wèn)題，同步開(kāi)展相關(guān)政策以及法律法規研究，注意防范各種潛在風(fēng)險，構建科學(xué)合理的監管監督機制，為完善安全保障體系、優(yōu)化標準規范體系、建設開(kāi)放生態(tài)體系提供科學(xué)指引，形成良好閉環(huán)，促進(jìn)邊緣計算技術(shù)賦能下的智慧城市可持續化發(fā)展。