邊緣計(jì)算：軍事智能化的橋梁

在剛剛結(jié)束的卡塔爾世界杯上，比賽預(yù)測又一次成為大眾關(guān)注的焦點(diǎn)。歷屆世界杯中，章魚保羅憑借著高達(dá)92.85%的預(yù)測準(zhǔn)確率，被稱作世界杯最佳“預(yù)言帝”。

對于動(dòng)物能否用于體育賽事預(yù)測，我們不予置評。但從科學(xué)角度看，章魚的確是一種非常聰明的動(dòng)物。它們可以完成一些在其他動(dòng)物看起來比較復(fù)雜的活動(dòng)，比如擰開瓶蓋、使用工具等。章魚擁有5億個(gè)神經(jīng)元、1個(gè)主腦和8個(gè)副腦（位于8個(gè)腳內(nèi)）。副腦負(fù)責(zé)處理一些簡單的信息，遇到較為復(fù)雜的情況，再上傳到主腦。

章魚這種不把所有的信息都交由主腦處理，避免主腦信息過載的信息處理模式，與一種互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)有異曲同工之妙。學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界將其稱之為：邊緣計(jì)算。

2022年世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)烏鎮(zhèn)峰會(huì)上，15項(xiàng)世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果發(fā)布。新華社圖片

從分布式走來

卡塔爾世界杯決賽之夜，某短視頻直播間最高同時(shí)觀看人數(shù)達(dá)到了超3700萬的歷史峰值。伴隨著阿根廷奪冠，直播間的評論與點(diǎn)贊瘋狂刷屏。但您有沒有想過，短視頻平臺(tái)是如何在保持直播穩(wěn)定流暢的同時(shí)，支持如此多用戶實(shí)時(shí)互動(dòng)的？

早在1995年，麻省理工學(xué)院教授、萬維網(wǎng)的發(fā)明者蒂姆·伯納斯·李就已經(jīng)預(yù)見到后來的互聯(lián)網(wǎng)流量擁塞問題。他向同事們提出，要發(fā)明一種可以更好地交互互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的方式。數(shù)學(xué)教授雷頓從應(yīng)用數(shù)學(xué)和算法中找到了解決問題的辦法。如今全球最大的分布式計(jì)算服務(wù)商阿卡邁（Akamai）公司由此誕生。

為了解決擁堵問題，阿卡邁公司在全球范圍內(nèi)部署了數(shù)以萬計(jì)的服務(wù)器。它把互聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)“分包”快遞到100多個(gè)國家和地區(qū)的服務(wù)器中緩存，提供快捷服務(wù)。當(dāng)用戶請求下載某個(gè)視頻，該請求會(huì)被網(wǎng)絡(luò)定向到最近的服務(wù)器上進(jìn)行下載。這樣一來，用戶訪問時(shí)間便大大縮短。這就是分布式處理數(shù)據(jù)的理念，即將大型資源數(shù)據(jù)加以分解，切割成更小及更容易管理的部分，由網(wǎng)絡(luò)分散到邊緣節(jié)點(diǎn)去緩存，從而有效減小了信息延遲，加快了數(shù)據(jù)的傳遞速度。

分布式處理數(shù)據(jù)理念引起了網(wǎng)絡(luò)安全人員的注意。他們把數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序集中到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備中，提出在邊緣對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后再把加工好的數(shù)據(jù)快速安全地傳輸?shù)皆贫说姆桨浮＿@樣可以很好地阻擋黑客入侵。由于邊緣具有云端處理數(shù)據(jù)的部分功能，人們把這種由云計(jì)算延伸出來的計(jì)算范式稱為霧計(jì)算。

網(wǎng)絡(luò)邊緣處理數(shù)據(jù)的理念，也激起了互聯(lián)網(wǎng)接入服務(wù)商的興趣。商業(yè)運(yùn)維時(shí)，出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)容但收益不增加的現(xiàn)象。為了避免成為單純的流量“管道”提供者，運(yùn)維研究人員在無線網(wǎng)絡(luò)附近增加計(jì)算、存儲(chǔ)、處理功能，把它接入網(wǎng)絡(luò)，就近提供信息技術(shù)和部分云端計(jì)算服務(wù)。這種強(qiáng)調(diào)應(yīng)用、服務(wù)和內(nèi)容本地化、近距離、分布式的部署，就是移動(dòng)邊緣計(jì)算。

分布式緩存、霧計(jì)算和移動(dòng)邊緣計(jì)算，都是在靠近數(shù)據(jù)源頭收集分析數(shù)據(jù)，就近提供服務(wù)。邊緣計(jì)算的概念也由此而生。邊緣計(jì)算就是在網(wǎng)絡(luò)邊緣執(zhí)行計(jì)算的一種新型計(jì)算模型。邊緣計(jì)算操作的對象包括來自云端的下行數(shù)據(jù)和來自萬物互聯(lián)的上行數(shù)據(jù)，其中邊緣是指從數(shù)據(jù)源到云端路徑之間的任意計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)資源。

比如對電信公司來說，邊緣是離客戶最近的蜂窩網(wǎng)絡(luò)基站；對阿卡邁公司來說，邊緣是遍布全球的內(nèi)容分發(fā)設(shè)備；對軍事基地來說，邊緣就是覆蓋整個(gè)基地的高清攝像頭，等等?？偠灾?，邊緣指靠近數(shù)據(jù)源的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)稱，通常位于時(shí)延在十毫秒到幾十毫秒級別的位置。

邊緣計(jì)算改變了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理模式。隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，海量數(shù)據(jù)給網(wǎng)絡(luò)傳輸和云計(jì)算帶來巨大壓力。為了滿足及時(shí)處理數(shù)據(jù)的要求，人們引入邊緣計(jì)算，形成“云+邊+端”三者協(xié)同的計(jì)算模式。用我們比較熟悉的醫(yī)療體系來做類比，端=“病人”，邊=“社區(qū)醫(yī)院”，云=“三甲醫(yī)院”。病人先到社區(qū)醫(yī)院看病，“小病小痛”經(jīng)治療后即可回家，把“疑難雜癥”從社區(qū)醫(yī)院轉(zhuǎn)至三甲醫(yī)院治療。這樣，便可提升服務(wù)效能。

邊緣計(jì)算概念圖。資料圖片

在海量數(shù)據(jù)中成長

全球領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域市場研究機(jī)構(gòu)Machina Research的研究報(bào)告指出，2025年全球網(wǎng)聯(lián)設(shè)備總數(shù)將超過270億。截至2021年，接入網(wǎng)絡(luò)的終端每年產(chǎn)生數(shù)據(jù)達(dá)847ZB（1ZB=270B，即十萬億億字節(jié)），數(shù)據(jù)呈分散性、碎片化，超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理與存儲(chǔ)。海量的數(shù)據(jù)處理與網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制促進(jìn)了邊緣計(jì)算的成長。那么，邊緣計(jì)算的特點(diǎn)主要表現(xiàn)在哪幾方面呢？

邊緣計(jì)算打通了網(wǎng)絡(luò)連接的“最后一公里”。從這個(gè)角度看，邊緣計(jì)算有點(diǎn)類似于家庭網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)關(guān)（如路由器）。但邊緣計(jì)算的功能更廣泛，它既考慮了各種制式的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議如何兼容并存、互聯(lián)互通，又考慮了網(wǎng)絡(luò)部署與配置、網(wǎng)絡(luò)管理與維護(hù)等技術(shù)方面的難題，具有多樣性連接功能。

邊緣計(jì)算提升了時(shí)敏信息處理的能力。拿監(jiān)控來說，傳統(tǒng)的處理方式是把位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的攝像頭的視頻數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)直接傳輸?shù)皆贫朔?wù)器。云端對大量的視頻進(jìn)行存儲(chǔ)、推理與分析，然后將分析結(jié)果再轉(zhuǎn)發(fā)給用戶。由于遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸速率的限制，用戶不能得到實(shí)時(shí)分析的結(jié)果?；谶吘売?jì)算的視頻處理模式，把云計(jì)算的視頻分析程序部署到與攝像頭接近的地方，邊緣計(jì)算通過近距離計(jì)算服務(wù)大大降低了網(wǎng)絡(luò)及系統(tǒng)延遲，提高了視頻處理的實(shí)時(shí)性。

邊緣計(jì)算能在惡劣環(huán)境中生存。邊緣計(jì)算與通信基站密集預(yù)覆蓋的分配模式有所不同，一般針對特定區(qū)域、特定場景進(jìn)行部署。它所占空間小，適合場景相對惡劣的工作條件與運(yùn)行環(huán)境，可防電磁、防塵、防爆、抗震動(dòng)、抗電流/電壓波動(dòng)等，極大提升了部署的便捷性。

邊緣計(jì)算讓隱私得到保障。網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)常常涉及個(gè)人隱私，把邊緣數(shù)據(jù)上傳到云端，增加了泄露的風(fēng)險(xiǎn)。將用戶隱私數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在邊緣設(shè)備中，不再上傳至云端的同時(shí)，也徹底杜絕了云泄露的可能性，隱私數(shù)據(jù)能得到更好的安全保障。

架起軍事與智能的橋梁

邊緣計(jì)算與人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等新興技術(shù)融合運(yùn)用，可充分彰顯其在未來戰(zhàn)爭新模式中的地位作用，成為推動(dòng)軍事智能化的橋梁紐帶。

邊緣計(jì)算的引入，會(huì)使情報(bào)處理更加及時(shí)?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭中，大量使用無人裝備進(jìn)行情報(bào)偵察，其搭載的拍照或錄像設(shè)備通過數(shù)據(jù)鏈、短波、超短波等無線通信手段將獲取的圖像、視頻等數(shù)據(jù)傳輸給后臺(tái)控制中心，再進(jìn)行篩選、判讀、分析和標(biāo)注，從中獲取有價(jià)值的信息。目前看，這種處理模式在滿足情報(bào)實(shí)時(shí)要求、及時(shí)反映戰(zhàn)場態(tài)勢方面，尚存在一定“時(shí)差”。若把融合邊緣計(jì)算和視頻監(jiān)控技術(shù)的設(shè)備安裝于無人裝備，利用邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)提取和分析圖像中的行為特征，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場行為感知的數(shù)據(jù)處理機(jī)制，便可有效剔除冗余信息，大幅提升情報(bào)偵察的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。

邊緣計(jì)算可提高對戰(zhàn)場的威脅認(rèn)知。未來可借助于智能推薦算法提供個(gè)性化戰(zhàn)場信息推送，開發(fā)智能化邊緣計(jì)算，形成作戰(zhàn)要素、作戰(zhàn)單元與作戰(zhàn)力量的認(rèn)知工具箱。這樣可以幫助士兵從戰(zhàn)場數(shù)據(jù)中快速解讀信息，識(shí)別出危險(xiǎn)區(qū)域以及潛在威脅，并迅速部署解決方案，從而大大提高對戰(zhàn)場的威脅認(rèn)知。

邊緣計(jì)算可用于信息支援保障。未來戰(zhàn)場態(tài)勢瞬息萬變，一線作戰(zhàn)力量與后方指揮所進(jìn)行信息交互時(shí)，由于戰(zhàn)場資源有限、連接帶寬不足、各種通信方式交織等，通信往往容易受到干擾中斷。若在軍用智能手機(jī)安裝基于邊緣計(jì)算開發(fā)的軟件，結(jié)合軍用無線電組成邊緣云，每臺(tái)移動(dòng)終端通過Wi-Fi、蜂窩通信和射頻等手段將數(shù)據(jù)發(fā)送給其他的移動(dòng)設(shè)備，便可實(shí)現(xiàn)信息在邊緣各個(gè)終端的同步和更新。

邊緣計(jì)算可支持人機(jī)協(xié)作。未來空戰(zhàn)中，可能會(huì)發(fā)生這樣的場景，機(jī)載雷達(dá)告警，敵人正在向我方發(fā)射導(dǎo)彈；空中預(yù)警機(jī)告知我方，敵機(jī)正在從后方飛來，準(zhǔn)備發(fā)動(dòng)攻擊；負(fù)責(zé)壓制空空導(dǎo)彈和地空導(dǎo)彈的編隊(duì)飛機(jī)，也正在以同一頻率或不同頻率向我方發(fā)送信息；飛行員還會(huì)聽到空空導(dǎo)彈發(fā)出的轟鳴聲以及雷達(dá)預(yù)警裝備的所有噪聲，等等。如此多源信息交織的環(huán)境中，如果在飛機(jī)上安裝具有增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、智能分析等功能的邊緣計(jì)算設(shè)備，對空戰(zhàn)態(tài)勢進(jìn)行實(shí)時(shí)感知和分析評估，就可及時(shí)為飛行員提供有效信息，在快速演進(jìn)的戰(zhàn)術(shù)環(huán)境中支持人機(jī)協(xié)作，幫助飛行員迅速作出準(zhǔn)確決策，更好地在空戰(zhàn)中“保存自己、消滅敵人”。

邊緣計(jì)算可輔助戰(zhàn)場地圖繪制。作戰(zhàn)部隊(duì)能否快速生成行動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的準(zhǔn)確地圖，是軍事行動(dòng)成功的關(guān)鍵因素之一。未來可以把先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、測繪軟件和邊緣計(jì)算集成到一個(gè)手持平臺(tái)上，該平臺(tái)可控制無人機(jī)群對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行即時(shí)和持續(xù)的360°監(jiān)控，利用無人機(jī)收集的視頻數(shù)據(jù)現(xiàn)場進(jìn)行計(jì)算并實(shí)時(shí)生成實(shí)景的三維地圖。由于不需要網(wǎng)絡(luò)連接及額外的處理能力，所以可在全球任意地點(diǎn)創(chuàng)建實(shí)景地圖，從而為作戰(zhàn)部隊(duì)進(jìn)入戰(zhàn)場提供輔助決策支撐。

審核編輯 ：李倩