随着数字世界的不断发展，越来越多我们正在或将要使用的智能设备会保持联网状态，这将会对个体与企业之间的互动方式产生重大的变化。
然而，设备间过多的频繁连接也意味着未来产生和处理的数据量与日俱增，而这对云计算来说是一个巨大的挑战，当这样的数据量超过某个临界点后，云计算则无法实时处理分析即时产生的数据了。
那么， 我们应该如何应对呢？此时，边缘计算则作为前沿技术成为解决上述这一问题的理想选择。
按需应变的需求
目前，物联网（IoT）系统的发展对于边缘计算的需求是迫切的，而运输行业便是其中一个重要的物联网应用领域，“物联网+边缘计算”旨在在各行业中的嵌入式物联网世界里配置具备“断开连接”或“分布式”的能力。
物联网对边缘计算的需求度持续升高，这一点尤其体现在对出行即服务（mobility-as-a-service，MaaS）解决方案日益增长的需求上。而目前的社会正逐渐向随需应变的方向进一步转变，这一趋势也表现在交通领域上。交通行业正不断被在线共享叫车服务推动向前发展着，各交通部门也在加速推动功能强大的智能交通服务的落地和完善工作，而边缘计算技术已成为当中不可或缺的组成部分。
智慧城市的影响
如今，数据驱动技术已经逐渐融入人们的生活方式中，而智能城市则是其中一个例子。但随着生成的数据量不断激增，交通运营商将需要寻找更好更高效的解决应对方案。
而边缘计算技术在处理分析海量数据方面凸显自身强大的优势，它提高运输业在城市间的互联性和协调性，并相应提供合适的智能解决方案。
首先，边缘计算可以允许跨城市间收集到的大部分数据在离其数据产生源头更近的地方进行处理，如此一来可减少数据传输到云端所需要的流量，也就减少了网络的整体流量负载。
以交通系统中的智能路径规划为例，尽管这一技术发展仍然处于较早期，但目前已经可以提供一些具有实质性的功能：比如，我们可以在行程开始前事先查看并了解交通拥堵情况，从而选择能够避开拥堵路段的出行路线。
需要注意的是，智能手机地图应用程序和一些车内导航系统已经提供了基本的动态路线计算功能。虽然对于长距离旅行（如数百公里）来说很好，但对于距离如家到办公室几公里的短程距离情况时，特别是在高峰时段陷入长达一小时的交通堵塞的情况来说，这些功能却不太有用。
这些设备使用算法计算到达目的地的最佳路线，主要基于其他旅行者共享的数据，及如天气预告等相关的其他有效信息源，尽管这些应用程序很有用，但也有其局限性，比如说这些应用未能考虑因交通量增加而造成的空气、噪音污染以及对当地社区一些实质的不利影响等因素。
然而，边缘计算与如5G等的其他技术的相结合可以使优化交通路径规划的发展取得突破，并升级到另一个水平，这包括考虑拟建路线的交通状况、天气状况和许多之前没有被考虑到的其他因素。
比如说，基于上述技术给我们建议的最佳出行路线，除了交通实际通畅拥堵情况之外，还要基于对空气或噪音污染、当地社区的影响和其他社会因素的考虑，例如将后街作为捷径的风险系数，或者某时间孩子聚集在某街道可能性较大等具体因素。
随着消费者需求的不断提高，交通运营商在提供满足客户期望的无停顿、高质量的服务方面正面临着巨大的挑战。从根本上说，创新型数字服务将让人们的出行越来越简单便捷的同时也越来越愉悦舒心。
边缘计算有潜力彻底改变我们今天和将来的旅行方式。如果运输供应商能够合作起来，利用边缘计算这项令人兴奋的新技术造福于自身及其广大用户，那么，未来的出游旅行服务将会经历颠覆性的发展。
文章参考来源：
1、《看边缘计算如何驱动智能交通发展》（How edge computing will drive intelligent transportation）
原文链接：https://www.smartcitiesworld.net/opinions/opinions/how-edge-computing-will-drive-intelligent-transportation
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