自动驾驶下一波关键技术曝光 押宝这产业才能赚钱

哪些车厂正研发边缘运算。（示意图/达志影像/shutterstock）

看懂边缘运算超前部署，资安产业将大展拳脚。(图/先探投资周刊提供)

随着物联网和５Ｇ技术的兴起，几乎所有装置都能够连接网路，并实时产生和传输数据，应对这一巨大的数据流，边缘运算这一新型计算模式应运而生。

边缘运算（Edge Computing）是一种分散式计算架构，核心概念是将处理数据的任务从资料中心转移到靠近数据源头的装置或节点上，这些装置或节点被称为边缘装置（Edge Points）。边缘运算是在靠近数据源的地方处理和计算客户数据，而不是在集中式伺服器或基于云端的位置。

而边缘运算的主要目标是在提高处理数据的效率，以减少延迟，并使得装置能够更加迅速和高效地运行。对于需要即时反应的应用装置，例如自动驾驶特别有用。

简短来说，边缘运算是在数据源的附近进行的，而云端计算则在远端的大型数据中心进行。这个差别提供边缘运算更低的延迟和即时性，但可能在储存和计算能力上受到限制，而云端计算在储存和计算上更强大，但相对将资料传输到数据中心可能有更高的延迟。

根据国外网站Statista研究报告指出，随着物联网（IoT）、移动装置和５Ｇ技术的快速发展，到二○二五年，全球将安装超过七五○亿个IoT装置，而为了支援所有这些装置，必须将大量运算移到边缘装置。而边缘运算的应用主要被分为两大部分，分别为即时性及安全性。

即时性的部分，随着各种装置数量的增加，中心化的数据中心处理可能会成为瓶颈，而边缘运算可以在数据生成的地方立即进行处理，大大减少了延迟时间，而在这方面上边缘运算让自动驾驶这种需要「即时」反应的技术更为可行，这也是本文聚焦的产业。

自动驾驶需靠边缘运算

安全性的部分边缘运算则能够在数据首次生成的地方进行加密，确保数据在传输过程中的安全。此外，通过在本地处理数据，也能够减少因中心服务器被破解而导致的大范围数据泄露风险，应用产业如：资安领域。

凭借边缘运算，自动驾驶汽车可以根据实时数据做出更快速且更准确的决策，也减少了云端计算相关的延迟，这允许自动驾驶能更精确的导航、更好的障碍物检测和改善的交通流量管理。此外，边缘运算还可以使自动驾驶汽车与其他汽车和基础设施进行通讯，提高安全性并减少事故。

并且边缘运算在延迟、频宽使用和数据储存需求上都大大减少，使自动驾驶汽车能够更高效地运作。因此，自动驾驶汽车和边缘运算的结合预示着一个更安全、更易于使用和可持续的未来，在这一背景下，边缘运算很明显的有潜力彻底改变现在的自动驾驶，使其成为自动驾驶汽车未来的关键技术。

哪些车厂正研发边缘运算

边缘运算在自动驾驶汽车中的一个例子是特斯拉的Autopilot系统。Autopilot系统使用相机、超声波感测器和雷达来收集数据，并决定汽车应如何在道路上导航。数据是由车上的电脑处理，而不是被发送到集中式的数据中心，使得特斯拉的电动车能够实时感应其周围的环境，提高其决策的准确性和速度。

除了特斯拉这种新兴车厂以外，福特（Ford）这种成立超过百年的老牌车厂也正积极发展他们自家的自动驾驶技术，其中边缘运算就是他们自动驾驶的核心项目。

但根据福特自身的技术背景还无法自行发展独家的自动驾驶技术，所以在二○二一年与Google合作来帮助福特能够利用 Google的ＡＩ、机器学习和数据分析技术来提升从制造到客户体验的各个环节。其中实时数据处理成为了一个关键因素，车辆必须能够快速地分析从感测器、雷达和摄影机收集到的数据，以做出驾驶决策。而边缘运算允许这些数据在车辆上即时处理，而不是发送到远程数据中心，从而极大地减少了延迟时间。福特认识到这一点，因此在其自动驾驶技术的研发中，边缘运算成为了一个核心技术。（全文未完）

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《先探投资周刊2270期》