邊緣計(jì)算如何助力軍事智能化

物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)的快速發(fā)展，推動(dòng)智能時(shí)代加速到來，隨之而來的是數(shù)據(jù)量激增，云計(jì)算處理能力變得不堪重負(fù)。據(jù)國(guó)際數(shù)據(jù)公司發(fā)布預(yù)測(cè)，到2020年，全球?qū)⒂谐^500億個(gè)終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，形成大量云部署，其中，逾40%的云部署將包含邊緣計(jì)算，超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算分析、處理和儲(chǔ)存。邊緣計(jì)算作為云計(jì)算的補(bǔ)充和延伸，將成為另一個(gè)焦點(diǎn)。

繼個(gè)人計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)變革之后，云計(jì)算帶來第三次IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展浪潮。云計(jì)算通過將數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)納入大規(guī)模中心化設(shè)施，降低計(jì)算的單位成本，但這種通過網(wǎng)絡(luò)將所有數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆朴?jì)算中心進(jìn)行處理的模式存在明顯弊端，例如，無法滿足實(shí)時(shí)性需求，對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境過度依賴，難以保證用戶隱私等。為此，硅谷投資者將目標(biāo)瞄準(zhǔn)邊緣計(jì)算，并認(rèn)為計(jì)算的未來在“邊緣”，邊緣計(jì)算將帶來計(jì)算領(lǐng)域的下一場(chǎng)重大架構(gòu)轉(zhuǎn)變。

所謂邊緣計(jì)算，是將云計(jì)算的計(jì)算、存儲(chǔ)等能力擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)邊緣，提供低時(shí)延、高可用和隱私保護(hù)的本地計(jì)算服務(wù)，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，解決云計(jì)算時(shí)延長(zhǎng)、受網(wǎng)絡(luò)環(huán)境制約等不足，具有云計(jì)算無法比擬的優(yōu)勢(shì)。

近幾年，邊緣計(jì)算廣泛應(yīng)用于交通運(yùn)輸、醫(yī)療保健、工業(yè)制造、電網(wǎng)控制等領(lǐng)域。例如，火車或地鐵上各類傳感器采集的數(shù)據(jù)不再需要傳輸?shù)皆贫藬?shù)據(jù)中心，借助邊緣計(jì)算即可就近診斷故障等。

軍隊(duì)由于作戰(zhàn)環(huán)境復(fù)雜多變、數(shù)據(jù)傳輸保密要求高等特點(diǎn)，加上集中式數(shù)據(jù)中心建設(shè)不完善，云計(jì)算應(yīng)用大大受限，海量數(shù)據(jù)處理需求無法滿足。使用邊緣計(jì)算在靠近數(shù)據(jù)源的位置進(jìn)行處理，可以很好地解決這一問題，展現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。

無人機(jī)偵察目標(biāo)識(shí)別?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，高效精確的戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)是決定勝負(fù)的關(guān)鍵因素，無人機(jī)偵察則是獲取戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)的重要手段。通常，無人機(jī)獲取的圖像通過數(shù)據(jù)鏈和無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)降孛婵刂普?，由情?bào)人員進(jìn)行篩選、判讀和標(biāo)注，獲取有用信息。但這種做法無法滿足情報(bào)處理的實(shí)時(shí)性要求。另外，傳回的視頻大部分時(shí)長(zhǎng)不包含目標(biāo)信息，浪費(fèi)戰(zhàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)帶寬。將邊緣計(jì)算引入無人機(jī)偵察目標(biāo)識(shí)別，可較好地解決這一問題：通過在無人機(jī)上安裝計(jì)算芯片，對(duì)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，僅將含有目標(biāo)信息的關(guān)鍵幀傳回地面控制站，減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān)和后方情報(bào)處理壓力。

另外，隨著硬件小型化，這種基于邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)無人機(jī)目標(biāo)識(shí)別和追蹤的技術(shù)將得到進(jìn)一步推廣，成為下一代無人機(jī)的發(fā)展趨勢(shì)。

無人運(yùn)輸車自動(dòng)駕駛。在軍事后勤領(lǐng)域，無人運(yùn)輸車能夠自主遂行物資裝卸、運(yùn)輸投送等任務(wù)，減少人員傷亡，提高運(yùn)輸效率和戰(zhàn)時(shí)后勤保障水平。在行進(jìn)中，無人運(yùn)輸車需要對(duì)行進(jìn)路線周圍環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，產(chǎn)生的車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)、道路地形數(shù)據(jù)等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)量龐大，上傳云端處理不僅無法滿足實(shí)時(shí)性要求，而且存在數(shù)據(jù)被竊取和篡改風(fēng)險(xiǎn)。引入邊緣計(jì)算后，無人運(yùn)輸車在道路行駛中可獨(dú)立完成終端計(jì)算、數(shù)據(jù)處理和同步等，在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)時(shí)做出最優(yōu)駕駛決策，保障行駛安全。

重點(diǎn)要害目標(biāo)防衛(wèi)。無論是戰(zhàn)時(shí)還是平時(shí)，部隊(duì)均有大量重點(diǎn)目標(biāo)需要組織防衛(wèi)。傳統(tǒng)防衛(wèi)方式是派遣哨兵進(jìn)行晝夜巡邏，不僅消耗大量人力物力，而且容易遺漏情報(bào)。部署具備邊緣計(jì)算能力的智能攝像頭，可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)入侵目標(biāo)的定位、識(shí)別和報(bào)警，實(shí)現(xiàn)“人防+技防”有機(jī)融合，有效防衛(wèi)重點(diǎn)要害目標(biāo)安全。目前，國(guó)外已研制出一種雙目行為分析攝像機(jī)，內(nèi)置人工智能算法，在離線狀態(tài)下也能對(duì)穿越警戒線、徘徊、奔跑等行為進(jìn)行分析和檢測(cè)，可以廣泛應(yīng)用于重點(diǎn)要害目標(biāo)防衛(wèi)等場(chǎng)景。

未來，隨著技術(shù)發(fā)展，邊緣計(jì)算還將廣泛應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，與物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)一起，成為推動(dòng)軍事智能化發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力。