借助邊緣計算，5G蜂窩技術(shù)將為多種新型汽車(V2X)應用提供支持

隨著云計算的出現(xiàn)，人們對信息管理資源的部署方式以及信息的分布和使用方式的看法已經(jīng)發(fā)生了變化。云計算背后的想法是將數(shù)據(jù)與與物理硬件相關(guān)的潛在限制區(qū)分開來。通過將應用程序和數(shù)據(jù)存儲托管在云中，需要處理和訪問的數(shù)據(jù)的物理距離變得遙遠。這對將超大規(guī)模云數(shù)據(jù)中心連接到其最終用戶的網(wǎng)絡提出了額外的要求。隨著5G及其發(fā)展，用戶將期望互聯(lián)社會不受限制地可用，并且用戶將在移動中使用諸如增強現(xiàn)實和虛擬辦公室應用之類的帶寬需求服務。

除其他事項外，人們將永遠期待5G改變我們的駕駛方式！由于添加了各種類型的集成傳感器，汽車工業(yè)正走在一條道路上，汽車行業(yè)正在不斷地提高對環(huán)境的意識。同時，車輛的自動化程度增加了，在某些中間步驟的作用下，最終將達到無人干預的全自動駕駛。

由于連接性以及新5G技術(shù)的推動，價值鏈正在向價值網(wǎng)絡轉(zhuǎn)變。在這條道路上，車輛之間、車輛與其他道路使用者之間的互動以及日益智能化的道路基礎設施的互動數(shù)量都在增加。因此，車輛對任何事物(V2X)通信能力的重要性和依賴正成為一項關(guān)鍵資產(chǎn)，它將提高自動駕駛的性能，并通過結(jié)合基于傳感器的技術(shù)進一步提高道路交通安全。

當我們考慮到新應用程序和服務的處理需求（包括人工智能，“物聯(lián)網(wǎng)”）以及近乎實時處理和訪問數(shù)據(jù)的需求時，這一挑戰(zhàn)就變得尤為突出。云計算在某種程度上帶來了虛擬化的便利，但這并不是實時數(shù)據(jù)收集，處理和分析的理想方法。與其他通信系統(tǒng)相比，V2X通信系統(tǒng)的高速、動態(tài)環(huán)境經(jīng)?；祀s著靜態(tài)和移動散射體，以及天線高度較低，這些都給V2X通信系統(tǒng)帶來了挑戰(zhàn)。

具有諷刺意味的是，一種解決方案是將物理基礎架構(gòu)的元素移到需要處理數(shù)據(jù)的位置。這個想法被稱為“邊緣計算”。在移動通信的環(huán)境中，隨著5G網(wǎng)絡及其處理能力的涌現(xiàn)，邊緣計算成為必要。邊緣計算通過利用現(xiàn)有移動網(wǎng)絡的物理特性來工作。為了方便起見，讓我們將網(wǎng)絡的邊緣定義為最靠近生成數(shù)據(jù)的已連接設備的網(wǎng)絡點。在移動通信網(wǎng)絡或?qū)嶋H上任何通信網(wǎng)絡的邊緣，都有機會將服務器甚至數(shù)據(jù)存儲區(qū)放置在離用戶更近的位置–在這種情況下，我們可以將用戶視為人或機器。這種方法減少了往返延遲。

在專為邊緣計算而設計的網(wǎng)絡中，5G就是一個很好的例子，共有三種方法，我們可以將其稱為：

• 蜂窩無輔助V2V：嵌入式邊緣

• 蜂窩V2X：RAN，專用5G

• 蜂窩輔助V2V：遠程邊緣

5G非常適合于移動邊緣計算的概念，也稱為多接入邊緣計算或MEC。MEC的好處包括：

最小的延遲： 對于某些汽車應用而言，依靠云并不理想，因為基于云的服務相對較慢。隨著汽車應用越來越依賴于支持AI的應用，這使得云無法在許多汽車應用中使用，例如ADAS和自動駕駛汽車應用。服務器和處理能力位于更緊湊的數(shù)據(jù)中心機柜中。邊緣計算更靠近將要訪問和使用其過程的位置，從而解決了與云相關(guān)的延遲問題。它還可能為云架構(gòu)無法解決的計算服務創(chuàng)造新的市場。在聯(lián)網(wǎng)車輛的情況下，使該處理能力更接近聯(lián)網(wǎng)車輛可以提高處理速度，這意味著實時分析和控制變得可行。

維護：設想支持MEC的微數(shù)據(jù)中心是為可訪問性和易于維護而設計的，有足夠的服務器來承載實時關(guān)鍵功能。這種可訪問性和這些環(huán)境中所需要的模塊化特性的結(jié)合不僅有利于維護，而且還確保了冗余，因為當一個站點被管理時，其他鄰近的站點可以臨時承擔負載。

環(huán)境：與大型集中式數(shù)據(jù)中心相比，在較小的物理分布式設施中分配計算能力的想法很有吸引力。除了為大型數(shù)據(jù)中心的處理和冷卻提供電力外，還需要考慮連接冗余的問題。

對于網(wǎng)聯(lián)車輛應用，盡管MEC帶來了優(yōu)勢，但也有許多挑戰(zhàn)需要考慮。一個明顯的例子是部署MEC的物理范圍。盡管移動基站被視為部署邊緣服務器的首選位置，但并非所有基站機柜都具有這樣做的空間。還存在安全問題，人們可以篡改甚至從遠程位置刪除服務器。另一個考慮因素是是否可以提供三相電源，為一些偏遠地區(qū)的額外設備供電。

這些挑戰(zhàn)需要與公共云模型的長期可持續(xù)性進行客觀評估進行權(quán)衡。隨著對聯(lián)網(wǎng)車輛應用程序的需求不斷增加，以及數(shù)據(jù)生成量的不斷增加，公共云模型需要改變。如果位置很重要(對于汽車應用程序來說是如此)，這意味著企業(yè)計算方法需要改變。超大規(guī)模、集中化的云數(shù)據(jù)中心模型需要讓位于更小的、本地化的處理點、更具成本效益的運營模型和分布式位置架構(gòu)。

對于連接的車輛，隨著越來越多的車輛連接并生成越來越多的數(shù)據(jù)（遠程信息處理，診斷，信息娛樂，基于位置的服務，V-Commerce等），5G和MEC的結(jié)合減輕了移動網(wǎng)絡的壓力。這種在移動網(wǎng)絡邊緣進行數(shù)據(jù)處理的分布式方法可確保支持更多連接的車輛及其交換的數(shù)據(jù)-因此，現(xiàn)有網(wǎng)絡上可容納更多的車輛，以及正在處理的更多數(shù)據(jù)。結(jié)合5G和MEC，而不是每個單獨連接的車輛定期向網(wǎng)絡發(fā)送信息，可以根據(jù)需要緩存數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)街骺蚣堋?/span>

5G將成為業(yè)務模式的主要變化，從而實現(xiàn)新服務并改善現(xiàn)有服務。

優(yōu)勢說明

云邊結(jié)合的未來

有人斷言，對于網(wǎng)聯(lián)車輛應用而言，目前形式對公有云的依賴是不可持續(xù)的，因此，盡管存在上述挑戰(zhàn)，但MEC的確提出了一種可行的替代方法。

將更多處理移至網(wǎng)絡邊緣的隱含意義使我們從信息技術(shù)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向運營技術(shù)（OT）。這樣做的原因是，隨著對邊緣基礎架構(gòu)的更多重視和關(guān)注，負責基礎架構(gòu)管理的人員將是那些迄今為止負責維護和軟件支持的人員。因此，為了支持這種新的移動邊緣模式，我們看到了對移動網(wǎng)絡運營商更加關(guān)注運營技術(shù)的轉(zhuǎn)變。

另一個新興概念是“邊緣云”的概念，這是一種混合方法，實際上是在單個“虛擬”平臺中收集的多個物理邊緣部署的集合。通過這種方法，移動網(wǎng)絡運營商將有機會提供公共云類型的服務，包括SaaS和虛擬服務器托管。

這些變化對汽車原始設備制造商意味著什么？明確的信息是，對于連接的車輛應用，需要實時或接近實時的處理需要移動網(wǎng)絡運營商的新架構(gòu)方法的支持。對于某些類型的遠程信息處理用例，如ADAS或自動駕駛汽車服務，依賴于基于云的應用程序是不現(xiàn)實的。任何可以引入較低延遲數(shù)據(jù)處理的東西都是一個優(yōu)點，但是5G可以自己做到這一點。5G與MEC結(jié)合的美麗之處在于，它可以為汽車OEM開放一系列具有V2X服務和創(chuàng)收機會的新用例。分布式邊緣架構(gòu)使處理和處理的數(shù)據(jù)的速度和量都可以達到。在確定性應用中使用人工智能，例如最好使用哪種網(wǎng)絡連接、何時何地進行OTA更新、如何將車輛與周圍的基礎設施連接，這些都是5G與MEC結(jié)合可以幫助實現(xiàn)的要求。