边缘计算重塑汽车产业：从连接汽车到自主驾驶
汽车可能是终极边缘设备。它们地理分布广泛，提供实时流数据，并支持自主行动。
边缘计算在汽车领域的体现最为深刻。从连接汽车到连接工厂再到连接人员，边缘计算正在改变汽车的制造与驾驶方式。网联汽车日益普及，汽车制造运营中传感器网络连接的边缘系统也随之增加。在此过程中，科技与汽车行业的融合日益加深。
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例如，2015年宝马集团开始使用AWS为其新连接汽车应用提供支持，从宝马7系收集传感器数据，为驾驶员提供动态更新的地图信息。宝马利用亚马逊云服务技术构建新的“汽车即传感器”（CARASSO）服务，“在AWS上运行，CARASSO可适应快速变化的负载需求，在24小时内实现两个数量级的扩缩容。”该技术最终预计处理10万辆车队、超50亿英里行程收集的数据。
汽车边缘计算联盟（AECC）汇聚了领先的汽车和科技公司，引领前行。英特尔公司平台工程集团无线标准首席技术学家、英特尔资深研究员Geng Wu近期访谈中表示：“我们清晰看到，联网和自动驾驶汽车的市场需求和要求，将加速对网络边缘额外算力的需求。”
AECC研究人员近期发布未来五年边缘发展的三大预测：
- 联网汽车将产生约1500亿美元年收入
- 全球联网汽车数量将增至约1亿辆
- 车云间数据传输量将达每月约100 PB
这一切得益于边缘计算，确保“网络基础设施可被利用以改善上述服务特性，包括通过低延迟网络环境和分布式计算实现实时应用响应。”
不过报告警示，仍有大量工作待完成。“我们认为当前移动通信网络架构和云计算系统，尚未完全优化以有效应对联网汽车需求。因此，有必要研究如何重新设计系统架构、重新考虑网络部署，以更好地承载网络流量。”
AECC研究人员建议部署“拓扑感知的计算和存储资源”以提升联网汽车效率，并预测将出现以下服务类型：
- 智能驾驶： 基于云计算创建实时地图和驾驶辅助，要求车辆连接云和网络，实现车车、车云间大量数据传输。
- 出行即服务： 采集的出行数据可供第三方提供新服务，如交通管理部门的交通流控制。涵盖共享出行（网约车、共享汽车、甚至停车位共享）、多模式导航服务（利用多种交通方式的端到端路线指引）。这些服务“应建立在智能驾驶、高精地图和巡航辅助之上。”
- 金融保险： 联网汽车数据让保险公司更贴近客户。“车险公司采用基于使用的保险模式，监控驾驶习惯、频次、时段，从而更准确评估风险，实现更合理定价。未来实时信息可提供给用户，实时动态保费将成为可能产品。车辆巡航数据和驾驶员状况经处理后，以实时保费信息形式反馈给用户。”
- 人工智能： “机器学习等AI技术将实现支撑自动驾驶、巡航辅助、高精地图创建所需的智能能力，需要大数据和高度智能分析。我们将专注于分布式计算与局域网络中实现此类AI驱动服务的技术。”
- 无线接入技术： “无线技术将以更灵活的质量和成本，将车辆与分布式计算平台连接。不仅包括蜂窝技术，还包括Wi-Fi和低功耗广域网（LPWA）等本地无线接入。”
从许多角度看，汽车可能是终极边缘设备：分散在庞大消费者和企业群体中，持续提供实时数据流，支持自主行动和反应的进程。
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