边缘计算在车路协同中的应用分析

智能车路协同系统（IVICS），简称车路协同系统，是智能交通系统（ITS）的最新发展方向。车路协同是采用先进的物联网和人工智能等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

简单的说，车路协同，就是要让“车”和“路”都能智能化起来，并让两者能协同交互，共同实现智能交通安全、舒适、节能、高效的需求。

“车”的智能化程度已经越来越高，各种传感器、雷达、AI芯片被不断的加入到汽车中。而“路”要如何实现智能化呢？这就离不开人工智能视觉分析和边缘计算这两大新兴技术的加持，通过人工智能视觉分析和边缘计算，可以实时感知道路的运行情况，比如道路交通是否拥堵、路面是否有遗洒物品、是否有行人穿越等等路况信息，都能第一时间检测，并将数据结果与车共享，从而增加车辆通行效率和安全性。

众所周知，人工智能视觉分析离不开2大关键性的技术支持：算法和算力。

车路协同对于人工智能视觉分析算法提出了更高的要求，已不是简简单单的识别车牌。车辆目标检测、行人目标检测、占道目标检测、交通事件检测、车辆视频结构化均需要大量的定制算法开发来完成。而种类众多的算法，则对算力平台提出了更高的需求。考虑到完整视频上传云端识别的流量成本过高，通过在边缘端部署算力强大的边缘计算设备便成了唯一可行的选择。

我们以目前在车路协同中得到广发应用的一款边缘计算服务器：芯研通EAT-200为例，来说明在车路协同场景中，边缘计算服务器到底应该具有哪些特点：

①算力强大

一个交通节点通常会有4路甚至更多的视频接入，每一路视频都要通过视觉分析算法来推理、检测。这就对了服务器的算力提出了非常高的要求。

EAT-200采用了华为最新研制的ATLAS 200人工智能加速模块，内置华为昇腾Ascend 310 AI芯片，可提供高达22TOPS INT8算力，最多同时支持16路1080P视频@60fps解码，可以说算力是相当给力了。

②国产化需求

随着中美关系紧张程度加剧，各种禁运、制裁风波不断，各行业对于国产化需求也越来越高。传统的边缘计算盒子大部分采用了非国产化芯片，容易在关键时刻被“卡脖子”或面临断供的风险。而芯研通EAT-200采用了华为的国产化芯片，从PCB板到完整的边缘计算服务器，都严格按照国产化需求来制作，内部算法也都是自主研发，正义意义上实现了边缘计算服务器的国产化。

③工业化定制

在车路协同环境中，边缘计算服务器并不具备条件完善的机房，这就对了边缘计算服务器自身的环境适应能力提出了比传统服务器更高的需求。同时，多网口、可扩展存储空间、多I/O口等都是一款优秀的边缘计算服务器所必须具备的基本条件。

EAT-200是一款针对工业级应用而定制化开发的边缘计算服务器。服务器可支持4网口设计、支持RS232接口、支持CAN总线接口、预留2.5"硬盘扩展位、支持LTE CAT1、5G等无线模块，支持-20°-70°宽温，真正满足工业场景的实际需求。

关于我们：

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