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06-21
4月1日，中国5G产业创新创业大赛暨中国5G产业发展全国总决赛高峰论坛在鹤壁举行，天津大学计算机教授、科技学院博导王晓飞在大会上进行了《5G边缘智能驱动产业交叉创新》主题分享。
以下为创头条整理的演讲内容，略有删节： 尊敬的各位领导、各位来宾、尊敬的前辈先生和同事们，大家好！今天我跟大家分享一下5G边缘智能如何驱动行业交叉创新。
毫无疑问，我们现在已经迎来了5G高速推广、高密度覆盖的时代。
5G无处不在。
如果我们面对数字世界，5G将成为通向数字世界的康庄大道，5G将成为我们的支撑。
国家迈向万物互联、万物智联、万物赋能黄金时代的核心路径。
人工智能也非常重要。
我们现在已经把人工智能提升到国家层面的战略规划，甚至成为大国博弈的棋子。
用好人工智能并与5G融合，成为我们引领未来战略技术、提升国家竞争力的核心战略。
为了应对5G融合人工智能的挑战，我们提出了边缘计算的框架和概念。
边缘计算实际上并不是一门独立的学科或一项单独的技术，它实际上是一种架构和概念。
简单来说，就是在云端和端之间构建一个无处不在的缓冲区。
在这样的缓冲区中，我们可以拥有多级网络、多级存储设备、多级计算设备。
通过这一载体，我们拉近了云和终端的距离。
这个“边缘”变成了一座桥梁。
这方面可以解决我们之前讨论过的很多问题。
例如，经过大量研究，我们发现 50% 的物联网设备仍然面临许多网络带宽限制。
我们也不可能把所有的存储设备都放到云端。
数据在生成过程和传输过程中，要丢失大量数据，约40%。
尤其是我们的人工智能计算能力。
经调查，大约80%的人工智能算力无法迁移到云端。
举个简单的例子，如果把工业、自动驾驶相关的算力搬到云端的话，就会出大问题。
因此，时效性要求非常高，为毫秒甚至亚毫秒级。
边缘计算如何通过5G将人工智能传递到所有设备和终端尤为重要。
边缘计算：目前一些云计算厂商正在拼命推广边缘计算。
其实都是微云概念，只是云的衍生品。
比如阿里边缘计算、腾讯边缘计算，其实都是云计算的小型扩展。
这是从云计算角度来看的边缘计算。
还有一大群人正在从物联网的角度研究边缘计算。
物联网是一个非常碎片化、非常长尾的行业，所以早期我们会有很多物联网盒子和物联网网关，但它们只有数据聚合和协议。
集成能力，这个时代我们把算子放在上面，加上算力来执行稍微轻量级的智能算法。
这是一个多级物联网边缘计算盒。
第三个方向是运营商边缘计算，MEC。
运营商正在大力推动边缘计算。
最重要的目的是夺回被OTT厂商抢走的部分4G服务和市场，因为在4G时代，运营商最终将成为发卡方。
是的，运营商成为了渠道，他们并不从他们的服务中获利。
借助5G，运营商希望通过边缘计算全面打通管道，开放数据接口，打造属于运营商的服务业态。
最后我们来研究工业互联网的边缘计算。
工业互联网又称OT行业，相对封闭，没有特别开放的数据接口和软件形态。
但此时此刻，我们必须逐步放开OT行业，形成一定的本地边缘智能，实时采集生产线上的数据，进行实时分析，实时进行决策和推理，然后去中心化到生产线形成控制智能路径，并与其他软硬件系统连接。
5G边缘计算深度学习融合的五个方向 1、可以说我们现在所有的应用都需要基于云边端协同架构的创新，比如制造、智能家居、智慧城市，目前能想象到的一切，以前基于云或基于客户端的服务将变成云-边缘-设备协作。
这是不可避免的。
国家政府推动的项目已经有很多了，包括今天很多创业项目，包括市场趋势。
朝这个方向发展。
2、在边缘侧，我们需要大幅、充分地挤压边缘侧的算力。
即使一百、一千个算力节点连接在一起，也是有极限的。
但如果能联合挤出来，潜力将是巨大的。
它也很大。
如何实现快速的模型推理、模型的简化和优化，以及模型精度和速度之间的平衡，都是非常具有挑战性的。
3、边缘任务也必须是原生的，即可以在用户无意识的情况下实现动态迁移。
我们的深度学习应用不应该关心数据在“云、边、端”的哪个位置，必须根据网络环境和业务需求实时进行迁移调度。
4、在边缘侧实施深度学习训练非常重要。
很多人会问，王老师，你开玩笑吧？为什么需要在边缘侧训练？训练必须由大型GPU集群来完成。
事实上，也不一定能做到。
我们很多数据不一定能够到云端。
已经有足够的边缘节点。
如果边缘节点联合起来，我们就可以在数据产生和流动的同时在边缘侧训练模型，直接进行推理，从而提高质量。
。
包括我们今年推出的联邦学习机制，我们尽量保证用户隐私和用户数据安全，同时我们可以和我们的边缘节点协作，互相训练更好的模型。
这个模型也可以反馈给我们。
在每个数据提供者上。
5、利用深度学习和人工智能算法优化5G边缘计算网络。
在这个方向上，我们和运营商网络设备商也有很多合作。
该算法有助于优化整个云边协同网络。
机遇与挑战最后向大家简单介绍一下我们团队在5G边缘计算时代的一些科研工作。
1.第一个是智慧社区，这是我们科技部重点研发计划的支持。
我们开发了边缘计算盒，支持多种物联网设备协议、网络协议、数据协议和视频协议。
我们可以在这个边缘计算盒上进行本地轻量级计算，转换必要的视频结构化数据。
上传到云端后，包括IoT、视觉在内的逻辑可以在本地互联。
2、面向校园，实现校园网云边协同。
这是与河南一家公司的合作。
我们利用楼宇侧的实时网络数据分析，减少集中式流量分析计算的计算压力。
3、在物联网领域，我们与材料领域的世界500强企业圣戈班合作。
在合作的一条生产线上，我们利用边缘计算来收集和观察环境变量和控制变量，并将其与良率结果联系起来，通过数据挖掘分析来确定成品各种参数的变化因素。
针对4.5G节能，我们和天津物联网研究院正在推广一整套基于边缘智能的基站运维管理解决方案。
在这个基站中，我们可以管理能源消耗。
通过三大运营商的电量采集，包括塔侧总用电量的监测，我们汇总起来进行分析。
目前，已有约两千个5G基站接入该系统平台。
利用智能算法，每月轻松节省数百万电费。
5、与东升科技合作的是工业视觉检测深度学习平台。
我们有很多尝试，比如云边协同视觉智能，包括模型共享和联邦学习机制。
6. 还有一个试点项目。
今年9月，我们与海尔洗衣机厂合作进行了5G智慧工厂演示。
后来我们还得到了工信部的5G示范支持。
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