ການປະມວນຜົນແບບ Edge ໃນຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ

ການປະມວນຜົນແບບ Edge ກຳລັງປ່ຽນແປງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດໂດຍການເຮັດໃຫ້ສາມາດປະມວນຜົນກະແສຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍຈາກເຊັນເຊີເຊັ່ນ LiDAR, radar ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບໄດ້ໃນເວລາຈິງ. ບໍ່ເຫມືອນກັບການຄິດໄລ່ແບບ cloud ແບບດັ້ງເດີມ, ເຊິ່ງອາໄສເຊີບເວີທີ່ຢູ່ໄກ, ການປະມວນຜົນແບບ edge ຈະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢູ່ໃນລົດ ຫຼື ອຸປະກອນ edge ໃກ້ຄຽງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໜ່ວງຊ້າ ແລະ ເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນສຳລັບລົດທີ່ຂັບຂີ່ດ້ວຍຕົນເອງ, ບ່ອນທີ່ການຕັດສິນໃຈແບບແບ່ງວິນາທີສາມາດປ້ອງກັນການປະທະກັນ ແລະ ຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພຂອງຜູ້ໂດຍສານ. ໂດຍການລວມເອົາ 5G, AI, ແລະ ການສື່ສານລະຫວ່າງຍານພາຫະນະກັບທຸກຢ່າງ (V2X), ການປະມວນຜົນແບບ edge ຊ່ວຍໃຫ້ຍານພາຫະນະສາມາດພົວພັນກັບລົດຄັນອື່ນໆ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ, ແລະ ຄົນຍ່າງໄດ້ຢ່າງບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ສ້າງລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະທີ່ສອດຄ່ອງກັນ.

ເປັນຫຍັງເລື່ອງນີ້ຈຶ່ງສຳຄັນ? ການຂັບຂີ່ແບບອັດຕະໂນມັດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊັນເຊີທັນທີເພື່ອນຳທາງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສັບສົນ, ຕັ້ງແຕ່ຖະໜົນຫົນທາງໃນຕົວເມືອງທີ່ຄຶກຄື້ນໄປຈົນເຖິງເສັ້ນທາງຊົນນະບົດທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ. ການປະມວນຜົນທີ່ມີຄວາມຊັກຊ້າຕ່ຳຢູ່ແຄມທາງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສເຊີບເວີຄລາວ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແບນວິດ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນພື້ນທີ່ທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍທີ່ອ່ອນແອ. ຕົວຢ່າງ, ລະບົບ V2X ຊ່ວຍໃຫ້ຍານພາຫະນະສາມາດແບ່ງປັນການອັບເດດການຈະລາຈອນແບບເວລາຈິງ, ປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນ ແລະ ປະສິດທິພາບນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ. ນອກຈາກນັ້ນ, edge AI ຍັງຮອງຮັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຕົວ, ຊ່ວຍໃຫ້ຍານພາຫະນະສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບການປ່ຽນແປງໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີການສື່ສານຄລາວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ການລວມຕົວຂອງເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ກຳລັງປູທາງໄປສູ່ຕົວເມືອງອັດສະລິຍະ ແລະ ຖະໜົນຫົນທາງທີ່ປອດໄພກວ່າ. ໂດຍການນຳໃຊ້ຄວາມສະຫຼາດຂອງຂອບ, ຍານພາຫະນະທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ສາມາດປະສານງານກັບໜ່ວຍງານແຄມທາງ (RSU) ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງອັດສະລິຍະ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດ ແລະ ການປ່ອຍອາຍພິດ. ​​ການເຊື່ອມໂຍງຂອງເຄືອຂ່າຍ 5G ຮັບປະກັນການວິເຄາະແບບເວລາຈິງ, ໃນຂະນະທີ່ມາດຕະການຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີເຊັ່ນ blockchain ປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ໃນຂະນະທີ່ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດພັດທະນາໄປສູ່ຄວາມເປັນເອກະລາດຢ່າງເຕັມທີ່, ການປະມວນຜົນຂອບຢືນຢູ່ເປັນພື້ນຖານ, ຂັບເຄື່ອນນະວັດຕະກໍາໃນແອັບຯການເຄື່ອນທີ່, ການຈັດກຸ່ມລົດບັນທຸກ, ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາ. ພາກນີ້ສຳຫຼວດວິທີທີ່ຄວາມກ້າວໜ້າເຫຼົ່ານີ້ກຳລັງປັບປຸງການຂົນສົ່ງ, ກຳນົດພື້ນຖານສຳລັບອະນາຄົດທີ່ການເຄື່ອນທີ່ອັດສະລິຍະມີປະສິດທິພາບ ແລະ ປອດໄພ.

ການປະມວນຜົນແບບ Edge ເສີມຂະຫຍາຍຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດໄດ້ແນວໃດ?

ການປະມວນຜົນແບບ Edge ປະຕິວັດຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດໂດຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ບໍ່ຄືກັບການປະມວນຜົນແບບ cloud computing ເຊິ່ງອາໄສເຊີບເວີທີ່ຢູ່ໄກ. ການປ່ຽນແປງນີ້ແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍສໍາລັບລົດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຕົນເອງ, ບ່ອນທີ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມຊັກຊ້າຕໍ່າແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍຕໍ່ຄວາມປອດໄພແລະປະສິດທິພາບ. ໂດຍການຈັດການຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຈາກ LiDAR, radar, ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນລົດ ຫຼື ຢູ່ອຸປະກອນ edge ທີ່ຢູ່ໃກ້ຄຽງ, ຍານພາຫະນະສາມາດບັນລຸການປະມວນຜົນໃນເວລາຈິງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລ່າຊ້າທີ່ອາດຈະນໍາໄປສູ່ອຸບັດຕິເຫດ. ຕົວຢ່າງ, ການກວດຈັບຄົນຍ່າງຕ້ອງການການວິເຄາະທັນທີ, ເຊິ່ງການປະມວນຜົນແບບ edge ໃຫ້ຜົນໂດຍບໍ່ມີການຊັກຊ້າຂອງການໂອນຂໍ້ມູນແບບ cloud.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບແມ່ນຈະແຈ້ງ:

ຄວາມໜ່ວງຊ້າຕໍ່າຫຼາຍ: ເປີດໃຊ້ການນຳທາງພາຍໃນວິນາທີດຽວ ແລະ ການປ້ອງກັນການປະທະກັນ.

ປະສິດທິພາບແບນວິດ: ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນທີ່ສົ່ງໄປຫາຄລາວ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແບນວິດ.

ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື: ຮັບປະກັນການເຮັດວຽກໃນພື້ນທີ່ທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍທີ່ບໍ່ດີ ເຊັ່ນ: ເສັ້ນທາງຊົນນະບົດ.

ການປະມວນຜົນແບບ Edge ຮອງຮັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສຳຄັນໃນການຂັບຂີ່ແບບອັດຕະໂນມັດ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ການສື່ສານລະຫວ່າງຍານພາຫະນະກັບທຸກຢ່າງ (V2X), ຊ່ວຍໃຫ້ຍານພາຫະນະສາມາດແບ່ງປັນຂໍ້ມູນກັບລົດຄັນອື່ນ (V2V), ພື້ນຖານໂຄງລ່າງ (V2I), ຫຼື ຄົນຍ່າງ (V2P) ຜ່ານເຄືອຂ່າຍ 5G. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ. ຕົວຢ່າງ, ສະຕິປັນຍາແບບ Edge ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນການລວມຕົວຂອງເຊັນເຊີເພື່ອສ້າງແຜນທີ່ສະພາບແວດລ້ອມໃນເວລາຈິງ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດນຳທາງໄດ້ຢ່າງແມ່ນຍຳ. ນອກຈາກນັ້ນ, edge AI ຍັງໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຕົວ, ຮອງຮັບການກວດຈັບອຸປະສັກ ແລະ ການຂັບຂີ່ແບບປັບຕົວໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງອາໄສຄລາວຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ.

ເມື່ອປຽບທຽບກັບການປະມວນຜົນແບບຄລາວ, ການປະມວນຜົນແບບ edge computing ໃຫ້ເວລາຕອບສະໜອງໄວຂຶ້ນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສການປະມວນຜົນແບບສູນກາງ, ເຊິ່ງສຳຄັນສຳລັບຍານພາຫະນະທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມແບບໄດນາມິກ. ມັນຍັງສະໜັບສະໜູນເມືອງອັດສະລິຍະໂດຍການເຊື່ອມໂຍງກັບໜ່ວຍແຄມທາງ (RSU) ສຳລັບການອັບເດດການຈະລາຈອນແບບເວລາຈິງ. ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນ, ການປະມວນຜົນແບບ edge computing ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມໜ່ວງຊ້າຂອງເຄືອຂ່າຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນພື້ນຖານຂອງລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ. ວິທີການນີ້ຮັບປະກັນວ່າຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ປອດໄພ, ແລະ ມີປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ, ປູທາງໃຫ້ແກ່ແອັບຯການເຄື່ອນທີ່ທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງອັດສະລິຍະທີ່ເຂັ້ມແຂງ.

ເປີດໃຊ້ເທັກໂນໂລຢີສຳລັບການປະມວນຜົນແບບ Edge ໃນຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ

ການປະມວນຜົນແບບ Edge ໃນຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດແມ່ນອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ກ້າວໜ້າເພື່ອໃຫ້ການປະມວນຜົນແບບເວລາຈິງ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ລຽບງ່າຍ. ເຄືອຂ່າຍ 5G, ຈັບຄູ່ກັບການປະມວນຜົນແບບ multi-access edge (MEC), ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນ, ສະເໜີການສື່ສານທີ່ມີຄວາມໜ่วงເວລາຕ່ຳສຳລັບລະບົບ vehicle-to-everything (V2X). 5G ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດພົວພັນກັນໄດ້ດ້ວຍ V2V, V2I, ແລະ V2P, ຊ່ວຍໃຫ້ຍານພາຫະນະສາມາດແບ່ງປັນຂໍ້ມູນການຈະລາຈອນກັບໜ່ວຍງານຂ້າງທາງ (RSUs) ຫຼື ໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດສະລິຍະ, ເສີມຂະຫຍາຍການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນ ແລະ ການປ້ອງກັນການປະທະກັນ. ການຕັ້ງຄ່າ MEC ສ່ວນຕົວສະໜັບສະໜູນຜູ້ປະກອບການກອງຍານພາຫະນະ, ໃນຂະນະທີ່ MEC ສາທາລະນະຮັບປະກັນການເຊື່ອມໂຍງເມືອງອັດສະລິຍະທີ່ກວ້າງຂວາງ, ເຮັດໃຫ້ຍານພາຫະນະທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຕອບສະໜອງໄດ້ດີຂຶ້ນ.

ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຂັບເຄື່ອນຄວາມສະຫຼາດຂອງຂອບ, ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຈາກ LiDAR, radar, ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນເວລາຈິງ. ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເຮັດວຽກຢູ່ໃນຮາດແວພິເສດເຊັ່ນ NVIDIA DRIVE ຫຼື Qualcomm Snapdragon, ຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດວິເຄາະໃນເວລາຈິງສຳລັບການນຳທາງ ແລະ ການກວດຈັບອຸປະສັກ. ແພລດຟອມເຫຼົ່ານີ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບຊັບພະຍາກອນການຄິດໄລ່, ດຸ່ນດ່ຽງປະສິດທິພາບກັບການໃຊ້ພະລັງງານ. ຕົວຢ່າງ, edge AI ວິເຄາະສະພາບຖະໜົນຫົນທາງທັນທີ, ຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສການປະມວນຜົນແບບຄລາວ.

ການລວມຕົວເຊັນເຊີປະສົມປະສານຂໍ້ມູນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເພື່ອການສ້າງແຜນທີ່ສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ຖືກຕ້ອງ. ໂດຍການລວມ LiDAR, radar, ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບເຂົ້າກັນ, ຍານພາຫະນະສາມາດບັນລຸການຕັດສິນໃຈໃນເວລາຈິງທີ່ຊັດເຈນ. ການປະມວນຜົນແບບ Edge ຈະກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນນີ້ຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ແບນວິດ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນພາລະໃນເຊີບເວີຄລາວ. ນີ້ແມ່ນສິ່ງສຳຄັນສຳລັບລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ (ITS), ບ່ອນທີ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບສະໜັບສະໜູນການເຄື່ອນທີ່ອັດສະລິຍະ.

ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ສຳຄັນປະກອບມີ:

5G ແລະ MEC: ເປີດໃຊ້ການສື່ສານ V2X ທີ່ວ່ອງໄວ ແລະ ໜ້າເຊື່ອຖື.

ປັນຍາປະດິດ Edge: ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຕົວສຳລັບການຕອບສະໜອງແບບໄດນາມິກ.

ການລວມຕົວເຊັນເຊີ: ລວມຂໍ້ມູນເຂົ້າກັນເພື່ອການນຳທາງທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ທັນເວລາ.

ຂໍ້ດີຂອງການປະມວນຜົນແບບ Edge ໃນລະບົບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ

ການປະມວນຜົນແບບ Edge ປ່ຽນແປງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດໂດຍການເປີດໃຊ້ການປະມວນຜົນແບບເວລາຈິງ, ເຊິ່ງສົ່ງຜົນປະໂຫຍດທີ່ສຳຄັນຕໍ່ຄວາມປອດໄພ, ປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ. ໂດຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເຊັນເຊີຈາກ LiDAR, radar, ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບໃນທ້ອງຖິ່ນ, ການປະມວນຜົນແບບ Edge ຮັບປະກັນການຕອບສະໜອງທີ່ມີຄວາມຊັກຊ້າຕ່ຳທີ່ສຳຄັນສຳລັບການປ້ອງກັນການປະທະ. ຕົວຢ່າງ, ການກວດຈັບອຸປະສັກ ຫຼື ຄົນຍ່າງໃນມິນລິວິນາທີຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມປອດໄພຂອງຍານພາຫະນະ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຈາກອຸບັດຕິເຫດໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວເຊັ່ນ: ຖະໜົນຫົນທາງໃນຕົວເມືອງ. ການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນໄດ້ຮັບການປັບປຸງຍ້ອນວ່າຄວາມສະຫຼາດຂອງ Edge ຮອງຮັບການສື່ສານລະຫວ່າງຍານພາຫະນະກັບທຸກຢ່າງ (V2X). ຜ່ານ V2V ແລະ V2I, ຍານພາຫະນະແບ່ງປັນຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງກັບໜ່ວຍແຄມທາງ (RSUs) ແລະໂຄງສ້າງພື້ນຖານອັດສະລິຍະ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການໄຫຼຂອງການຈະລາຈອນ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດ. ສິ່ງນີ້ນຳໄປສູ່ປະສິດທິພາບນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ, ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ການປ່ອຍອາຍພິດສຳລັບຍານພາຫະນະທີ່ເຊື່ອມຕໍ່. ການປະມວນຜົນແບບ Edge ຍັງຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ແບນວິດໂດຍການກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນ, ຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາການປະມວນຜົນແບບຄລາວ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແບນວິດ. ສຳລັບເມືອງອັດສະລິຍະ, ການປະມວນຜົນແບບ Edge ຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ (ITS) ທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. ມັນຮອງຮັບແອັບການເຄື່ອນທີ່ ແລະ ການຈັດກຸ່ມລົດບັນທຸກ, ບ່ອນທີ່ຍານພາຫະນະປະສານງານກັນເພື່ອປະຫຍັດນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ ແລະ ປັບປຸງການຂົນສົ່ງ. ໂດຍການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢູ່ແຄມທາງ, ລະບົບການຂັບຂີ່ອັດຕະໂນມັດຍັງຄົງເຊື່ອຖືໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນພື້ນທີ່ທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍທີ່ບໍ່ດີ, ຮັບປະກັນປະສິດທິພາບທີ່ສອດຄ່ອງ. ຂໍ້ໄດ້ປຽບຫຼັກປະກອບມີ: ຄວາມປອດໄພທີ່ດີຂຶ້ນ: ການວິເຄາະແບບເວລາຈິງສຳລັບການກວດຫາອັນຕະລາຍທັນທີ. ປະສິດທິພາບທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ: ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈະລາຈອນ ແລະ ປະສິດທິພາບນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟຜ່ານ V2X. ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ: ຮອງຮັບການເຊື່ອມໂຍງເມືອງອັດສະລິຍະ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງກອງຍານພາຫະນະ.



ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ ແລະ ຕົວຢ່າງອຸດສາຫະກຳ
ການປະມວນຜົນແບບ Edge ຊ່ວຍໃຫ້ແອັບພລິເຄຊັນປ່ຽນແປງໄດ້ ຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ, ເຮັດໃຫ້ສາມາດ ການປະມວນຜົນແບບເວລາຈິງ ສຳລັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ໃນການຄ້າ ກອງທັບເຮືອອັດຕະໂນມັດ, ບໍລິສັດຕ່າງໆເຊັ່ນ Waymo harness ສະຕິປັນຍາຂອບ ຜ່ານຂັ້ນສູງ ຄອມພິວເຕີທີ່ຝັງຢູ່ ລະບົບເພື່ອປະມວນຜົນ ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ ຈາກ LiDAR, ເຣດາ, ແລະ ກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ການປັບປຸງການຈັດສົ່ງ ແລະ ການຂົນສົ່ງ. ກອງເຮືອເຫຼົ່ານີ້ອາໄສ AI ຂອບ ສຳລັບ ການວິເຄາະແບບເວລາຈິງ, ຮັບປະກັນການນຳທາງທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ການປ້ອງກັນການປະທະກັນ ໃນສະພາບແວດລ້ອມແບບໄດນາມິກ. ຕົວຢ່າງ, ມິນິຄອມພິວເຕີທີ່ບໍ່ມີພັດລົມ ຊ່ວຍໃຫ້ລົດບັນທຸກສິນຄ້າສາມາດປັບເສັ້ນທາງໄດ້ທັນທີ, ຕັດ ການໃຊ້ນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ ແລະເວລາສົ່ງສິນຄ້າ.


ໃນ ເມືອງອັດສະລິຍະ, ການປະມວນຜົນແບບ edge ເສີມສ້າງ ການຄຸ້ມຄອງການຈະລາຈອນ ຜ່ານ ຍານພາຫະນະຫາທຸກຢ່າງ (V2X) ລະບົບຕ່າງໆ. ໜ່ວຍງານແຄມທາງ (RSUs) ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງອັດສະລິຍະ, ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຄວາມເຂັ້ມແຂງ ຄອມພິວເຕີແບບຕິດຕັ້ງໃນຊັ້ນວາງອຸດສາຫະກຳ ວິທີແກ້ໄຂຕ່າງໆ, ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ສາມາດ V2I ການສື່ສານ, ການປະສານງານສັນຍານຈະລາຈອນ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມແອອັດ. Apollo Go ຂອງ Baidu ປະສົມປະສານເຂົ້າກັນ 5G ແລະ ຄອມພິວເຕີແບບຕິດຕັ້ງແຣັກ ລະບົບເພື່ອສະໜັບສະໜູນ ການຂັບຂີ່ດ້ວຍຕົນເອງ ໃນເຂດຕົວເມືອງ, ຊຸກຍູ້ ຄວາມປອດໄພຂອງຍານພາຫະນະ ແລະ ການໄຫຼວຽນຂອງການຈະລາຈອນ. ການຮ່ວມມືກັນນີ້ສົ່ງເສີມການຂະຫຍາຍໄດ້ ລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ (ITS), ສະໜັບສະໜູນ ແອັບການເຄື່ອນໄຫວ ສຳລັບການອັບເດດການຈະລາຈອນແບບສົດໆ.


Mobileye ຂອງ Intel ສະແດງໃຫ້ເຫັນ ການປະມວນຜົນແບບ edge ໃນຍານພາຫະນະຜູ້ບໍລິໂພກ, ການນຳໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກ ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ໃນ ມິນິຄອມພິວເຕີອຸດສາຫະກຳ ສຳລັບ ການກວດຈັບອຸປະສັກ ແລະ ການນຳທາງ. ໂດຍການປະມວນຜົນ ການລວມເຊັນເຊີ ຂໍ້ມູນໃນເຄື່ອງ, Mobileye ຫຼຸດຜ່ອນ ເວລາຕອບສະໜອງຂອງເຄືອຂ່າຍ ແລະ ການເພິ່ງພາອາໄສຄລາວ, ຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃນເຂດທີ່ທຸກຍາກ ການເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍວິທີການນີ້ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແບນວິດ, ການເຮັດ ພາຫະນະທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.




ແອັບພລິເຄຊັນຫຼັກປະກອບມີ:


ກອງເຮືອອັດຕະໂນມັດ: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງໃນເວລາຈິງສຳລັບການຂົນສົ່ງ.
ການເຊື່ອມໂຍງເມືອງອັດສະລິຍະ: V2X ສຳລັບການປະສານງານການຈະລາຈອນ ແລະ ປະສິດທິພາບນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ.
ພາຫະນະຜູ້ບໍລິໂພກ: ມາພ້ອມກັບ AI ທີ່ທັນສະໄໝເພື່ອການນຳທາງທີ່ປອດໄພກວ່າ.


ຕົວຢ່າງເຫຼົ່ານີ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວິທີການທີ່ edge computing ຊ່ວຍໃຫ້ການເຄື່ອນທີ່ອັດສະລິຍະມີປະສິດທິພາບ, ໂດຍບໍລິສັດຕ່າງໆເຊັ່ນ NVIDIA ແລະ Tesla ພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນທີ່ອີງໃສ່ edge. ໂດຍການລວມເຄືອຂ່າຍ 5G, ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, edge computing ຮັບປະກັນວ່າຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດມີປະສິດທິພາບ, ປອດໄພ, ແລະ ພ້ອມທີ່ຈະຮັບຮອງເອົາໃນຕົວເມືອງຢ່າງກວ້າງຂວາງ.




ແພລດຟອມຄອມພິວເຕີ້ທີ່ທົນທານຊ່ວຍໃຫ້ການຂັບຂີ່ອັດຕະໂນມັດມີປະສິດທິພາບ




ໃນຂະນະທີ່ການຂັບຂີ່ດ້ວຍຕົນເອງສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່ໃນເຂດຕົວເມືອງຫຼັກຂອງເມືອງຫາງໂຈວ, ຄວາມກ້າວໜ້າຂອງອຸປະກອນອັດສະລິຍະໄດ້ກາຍເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງຄວາມກ້າວໜ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ. ເພື່ອຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການນີ້, ພວກເຮົາໄດ້ນຳສະເໜີແພລດຟອມ AI ທີ່ປະມວນຜົນໄດ້ຢ່າງທົນທານ ເຊິ່ງຖືກອອກແບບມາສຳລັບການຂັບຂີ່ດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ລະບົບການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ, ພ້ອມດ້ວຍປະສິດທິພາບຂອງ CPU ແລະ GPU ທີ່ແຂງແຮງ.



ພະລັງງານຄອມພິວເຕີທີ່ດີເລີດ


ແພລດຟອມ SIN-3412-R680E ແມ່ນໃຊ້ CPU ລຸ້ນທີ 12/13 ຂອງ Intel, ຮອງຮັບໄດ້ເຖິງ 24 cores ແລະ 32 threads ເພື່ອການຈັດການວຽກງານທີ່ສັບສົນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ມັນມີຊ່ອງໃສ່ໜ່ວຍຄວາມຈຳ ECC 64GB ສອງຊ່ອງ, ຮັບປະກັນການຮອງຮັບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືສຳລັບການດຳເນີນງານທີ່ສຳຄັນ. ສຳລັບການເກັບຮັກສາ, ມັນມີຊ່ອງໃສ່ M key slot ທີ່ຮອງຮັບ Gen4 x4 NVMe SSDs, ບວກກັບຕົວເລືອກການເກັບຮັກສາທີ່ສາມາດປ່ຽນໄດ້ສອງແບບຢູ່ດ້ານໜ້າ: HDD/SSD SATA 2.5" ໜຶ່ງອັນ ແລະ ຖາດ M.2 2280 Gen4 x4 NVMe ທີ່ເປັນທາງເລືອກ, ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການດ້ານການເກັບຮັກສາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.



ອິນເຕີເຟດທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ


SIN-3412-R680E ມີຊຸດອິນເຕີເຟດ I/O ໃນຕົວທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ລວມທັງພອດ USB 3.2 Gen2 ຈຳນວນຫົກພອດ, ພອດ Ethernet 2.5G ສາມພອດ/ພອດ Gigabit Ethernet, ແລະພອດ Ethernet 10G ທາງເລືອກ. ມັນຍັງປະກອບມີອິນເຕີເຟດ RS-232/422/485 ທີ່ສາມາດຕັ້ງໂປຣແກຣມດ້ວຍຊອບແວໄດ້ສອງອັນ ເພື່ອການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ສຳລັບການຂະຫຍາຍ, ແພລດຟອມມີຊ່ອງ PCIe x16 ໜຶ່ງຊ່ອງທີ່ມີຄວາມກວ້າງຂອງຊ່ອງເພີ່ມເຕີມ 6.5 ມມ ທີ່ສະຫງວນໄວ້ສຳລັບກາດ GPU. ຕົວຍຶດລັອກ GPU ທີ່ມີນະວັດຕະກຳຮັບປະກັນຄວາມໝັ້ນຄົງ, ໃນຂະນະທີ່ກອບດູດຊຶມແຮງກະແທກທີ່ເປັນເອກະລັກຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການສັ່ນສະເທືອນຄວາມຖີ່ສູງ, ຮັບປະກັນການເຮັດວຽກທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືທັງໃນການນຳໃຊ້ທັງໃນຖະໜົນ ແລະ ນອກຖະໜົນ. ມັນຮອງຮັບ NVIDIA® RTX A4000, A5000, A6000, 6000 Ada, ແລະ GPU ຊຸດ RTX 40 ທີ່ເລືອກ.




ຕົວເລືອກການຂະຫຍາຍເພີ່ມເຕີມ


ແພລດຟອມດັ່ງກ່າວມີຊ່ອງ PCIe ພິເສດສາມຊ່ອງສຳລັບບັດຈັບພາບ GMSL2/ກ້ອງຖ່າຍຮູບອຸດສາຫະກຳ ຫຼື ບັດຂະຫຍາຍອື່ນໆ, ຊ່ອງ mini PCIe ເຕັມຄວາມຍາວສອງຊ່ອງສຳລັບການຂະຫຍາຍພອດ CAN bus/COM, ແລະ ຊ່ອງຄີ M.2 B ໜຶ່ງຊ່ອງສຳລັບໂມດູນ 4G LTE, 5G NR, ຫຼື WiFi, ເຊິ່ງໃຫ້ການປັບແຕ່ງທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.




ການອອກແບບຄວາມຮ້ອນທີ່ມີນະວັດຕະກໍາ


ການອອກແບບລະບົບລະບາຍຄວາມຮ້ອນແບບບໍ່ມີພັດລົມທີ່ໄດ້ຮັບການພິສູດແລ້ວຮັບປະກັນປະສິດທິພາບຂອງ CPU ແລະ GPU ທີ່ໝັ້ນຄົງໃນອຸນຫະພູມຕັ້ງແຕ່ -25°C ຫາ 60°C. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນ, ເພີ່ມຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານ, ເຮັດໃຫ້ມັນເໝາະສຳລັບການຂັບຂີ່ແບບອັດຕະໂນມັດໃນຕົວເມືອງ.



ໂອກາດການນຳໃຊ້


ແພລດຟອມ SIN-3412-R680E, ດ້ວຍປະສິດທິພາບທີ່ໂດດເດັ່ນ ແລະ ການຂະຫຍາຍຕົວທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ, ໃຫ້ການສະໜັບສະໜູນທີ່ເຂັ້ມແຂງສຳລັບການຂັບຂີ່ດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ ການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ. ມັນເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖືໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສັບສົນ, ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຂອງການເຄື່ອນທີ່ອັດສະລິຍະໃນຕົວເມືອງ. ໃນຂະນະທີ່ເມືອງອັດສະລິຍະມີການພັດທະນາ, ແພລດຟອມນີ້ແມ່ນຕົວກະຕຸ້ນທີ່ສຳຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຊີຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ, ສະເໜີການອອກແບບທີ່ມີນະວັດຕະກຳ ແລະ ປະສິດທິພາບທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືສຳລັບອະນາຄົດຂອງການຂົນສົ່ງອັດສະລິຍະ. ສຳລັບການສອບຖາມ ຫຼື ເພື່ອຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມ, ກະລຸນາຕິດຕໍ່ຫາພວກເຮົາ!