边缘计算：卡车运输效能的下一场革命

随技术进步，卡车运输行业优化运营机会增加。

卡车运输近期技术发展含联邦机动车承运商安全管理局(FMCSA)2017年电子日志设备(ELD)强制令。各规模承运商突然被期望拥有监控司机位置和服务时长的先进系统。但强制令也提供升级技术机会，在多数人眼中该行业顶多算陈旧。

响应中，ELD供应商涌现满足新市场。多采用云计算模式：强制数据远程收集、经互联网传输至外部服务器处理后返回用户。

同时，另一技术在ELD市场涌现：边缘计算。区别于云计算，它将逻辑和数据处理从中心服务器移至网络最远点(边缘)。边缘计算模型中，数据在最接近源头点收集、处理、分析，结果再传云端查看、报告、共享。边缘计算技术即使网络连接不可用也能无缝工作。

边缘计算模型为实时数据计算提供增强。数据处理在源头完成，利用网络生态系统边缘海量节能算力，固有网络延迟显著改善，数据传输需求和功耗降低。

边缘计算赋能远程信息处理

远程信息处理客户有机会用新分布式边缘计算架构显著提升性能和用户体验。

边缘计算设计系统中，所有远程信息处理数据收集处理发生在车辆驾驶室内。此离线计算架构比前代云计算更可靠，后者常在网络服务不可用或云服务器出问题时崩溃。

为理解边缘计算理由，考虑近期云计算失败真实案例。2019年末2020初，两大车队管理远程信息处理提供商Qualcomm Inc.和Omnitracs客户据报经历ELD故障，影响数十万车辆和司机。此类事件不影响边缘计算远程信息处理系统，其持续在驾驶室收集处理实时数据，无论网络连接或云服务器可用性。结果，车队管理者可确信司机源头数据准确随时可得。

边缘计算提供资源支持全时ELD合规，完全可视化车队运营。常因司机经过偏远无信号区失去可视性。有边缘计算设备，网络服务恢复后数据同步传云端共享查看报告。车队管理者能实时与司机沟通、审查服务时长数据、优化回程机会。

你需要边缘计算系统用于ELD和车队管理？简短回答：需要。边缘计算远程信息处理提供实时可视性，所有数据收集处理发生在驾驶室。此离线计算架构比前代云计算更可靠，后者常在网络服务不可用或云服务器出问题时崩溃。

解决延迟

延迟是请求数据与传输开始间延迟。驾驶室边缘计算技术延迟比4G LTE网络低15倍以上。许多传统车队管理提供商仍有数十万设备运行3G，速度仅为4G LTE一半。

有驾驶室边缘计算技术，数据可通过生物识别(指纹或面部识别)保护。此外安全风险大幅降低，攻击者须同时攻击多个移动边缘计算系统才能实质影响业务。

边缘计算大幅减少传输错误。妥善设计边缘计算ELD和车队管理系统完全冗余，所有数据入系统记录数据库前均正向验证。

利用当今最先进智能手机超算能力，公司可为ELD和车队管理技术获得更低总拥有成本。买昂贵、不可靠、专有硬件时代结束。此外，边缘计算系统安装最快仅需10秒，车队主无需因安装硬件让卡车停运一天以上。

边缘计算不再需要锁定单一应用的昂贵专有硬件。系统可构建于标准iOS或Android设备，降低成本改善用户体验。

据Gartner近期报告，目前仅10%企业系统利用边缘计算，预测2025年增至75%。下一代车队管理系统提供商已提供边缘计算。采用更快、更可靠、更安全、更实惠技术，车队可专注真正重要——经营业务、运送货运。

Ken Evans是Konexial创始人兼CEO，该公司为卡车司机提供技术。