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信息技術的進步，包括通信、傳感、數據處理和控制，正在將交通系統從傳統的技術驅動系統轉變為更強大的數據驅動的智能交通系統。智能車聯網產生的大數據將給通信、存儲和計算基礎設施帶來前所未有的壓力。雖然車載計算和存儲能力正在迅速增長，但與存儲和處理的數據規模相比，它們仍然有限。

據了解，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)的研發團隊正在開發基于邊緣計算的邊緣信息系統(Edge Information System，EIS)，EIS是通過在無線網絡邊緣部署存儲和計算資源，包括邊緣緩存、邊緣計算和邊緣人工智能的信息系統。E其不僅可提供低延遲的內容交付和計算服務，而且還將提供本地化的數據采集、聚合和處理，可有效緩解智能車聯網產生的大數據給通信和計算帶來的壓力。

移動邊緣計算(mobile edge computing，MEC)是一種新興技術，它有潛力將網絡通信與云計算結合起來，直接從網絡邊緣提供云服務，并支持關鍵延遲的移動應用。邊緣緩存和計算平臺進一步實現了邊緣AI，它在邊緣服務器和移動設備上訓練和部署強大的機器學習模型。

微美全息開發的邊緣信息系統將網絡的資源、內容和功能遷移到更靠近終端的位置，由于部分計算、存儲和業務功能從數據中心下沉到網絡邊緣，極大減少傳輸時延，提高業務的時效性，進而能提供豐富面向垂直行業的業務。6G將進一步超越5G時代的邊緣計算，走向“在網計算”，進而為“泛在智能”提供算力基礎，算力將從外延走向內生，最終實現網絡與計算的深度融合。

邊緣信息系統非常適合智能車聯網，它能夠輔助智能車輛的關鍵功能，從數據采集(用于態勢和環境感知)，數據處理(用于導航和路徑規劃)，到驅動(機動控制)。在網絡邊緣處理數據可以節省大量的通信帶寬，也可以滿足對關鍵任務的低延遲要求。

其利用功能強大的卷積神經網絡(CNN)用于視覺感知的卷積任務和用于視覺定位的特征提取任務，將這些計算密集型任務轉移到鄰近的MEC服務器，這將使強大的機器學習方法能夠協助智能車輛的關鍵任務。

WIMI邊緣信息系統應用在智能車聯網中可幫助智能車輛獲取、聚合和處理數據，充當車載處理器和遠程云數據中心之間的中介平臺。一方面其可用于處理高延遲敏感的任務，如車輛控制的實時決策，并對傳感數據進行預處理，以減少通信帶寬。另一方面，其邊緣服務器適用于定位、地圖繪制等對延遲敏感、計算量大的任務，也適用于聚集和存儲地區高清地圖等本地信息。

車聯網是汽車技術與互聯網技術的高度融合，是實現智能交通的重要途徑，也是未來智慧城市的重要環節。智能交通亟待建立以車為節點的信息系統車聯網，綜合現有的電子信息技術，實現對車輛的良好管理，WIMI邊緣信息系統助力構建智能車聯網，進而促進智慧交通的發展。

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關鍵詞： 信息系統 數據中心 智能交通 數據采集