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信息技术的进步，包括通信、传感、数据处理和控制，正在将交通系统从传统的技术驱动系统转变为更强大的数据驱动的智能交通系统。智能车联网产生的大数据将给通信、存储和计算基础设施带来前所未有的压力。虽然车载计算和存储能力正在迅速增长，但与存储和处理的数据规模相比，它们仍然有限。

据了解，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)的研发团队正在开发基于边缘计算的边缘信息系统(Edge Information System，EIS)，EIS是通过在无线网络边缘部署存储和计算资源，包括边缘缓存、边缘计算和边缘人工智能的信息系统。E其不仅可提供低延迟的内容交付和计算服务，而且还将提供本地化的数据采集、聚合和处理，可有效缓解智能车联网产生的大数据给通信和计算带来的压力。

移动边缘计算(mobile edge computing，MEC)是一种新兴技术，它有潜力将网络通信与云计算结合起来，直接从网络边缘提供云服务，并支持关键延迟的移动应用。边缘缓存和计算平台进一步实现了边缘AI，它在边缘服务器和移动设备上训练和部署强大的机器学习模型。

微美全息开发的边缘信息系统将网络的资源、内容和功能迁移到更靠近终端的位置，由于部分计算、存储和业务功能从数据中心下沉到网络边缘，极大减少传输时延，提高业务的时效性，进而能提供丰富面向垂直行业的业务。6G将进一步超越5G时代的边缘计算，走向“在网计算”，进而为“泛在智能”提供算力基础，算力将从外延走向内生，最终实现网络与计算的深度融合。

边缘信息系统非常适合智能车联网，它能够辅助智能车辆的关键功能，从数据采集(用于态势和环境感知)，数据处理(用于导航和路径规划)，到驱动(机动控制)。在网络边缘处理数据可以节省大量的通信带宽，也可以满足对关键任务的低延迟要求。

其利用功能强大的卷积神经网络(CNN)用于视觉感知的卷积任务和用于视觉定位的特征提取任务，将这些计算密集型任务转移到邻近的MEC服务器，这将使强大的机器学习方法能够协助智能车辆的关键任务。

WIMI边缘信息系统应用在智能车联网中可帮助智能车辆获取、聚合和处理数据，充当车载处理器和远程云数据中心之间的中介平台。一方面其可用于处理高延迟敏感的任务，如车辆控制的实时决策，并对传感数据进行预处理，以减少通信带宽。另一方面，其边缘服务器适用于定位、地图绘制等对延迟敏感、计算量大的任务，也适用于聚集和存储地区高清地图等本地信息。

车联网是汽车技术与互联网技术的高度融合，是实现智能交通的重要途径，也是未来智慧城市的重要环节。智能交通亟待建立以车为节点的信息系统车联网，综合现有的电子信息技术，实现对车辆的良好管理，WIMI边缘信息系统助力构建智能车联网，进而促进智慧交通的发展。

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关键词： 信息系统 数据中心 智能交通 数据采集