2025.03從云計算到霧計算再到邊緣計算，為了給用戶提供極致的定制化服務體驗，我們見證了無線網(wǎng)絡與計算的不斷融合與發(fā)展。然而，云計算會帶來極高的傳輸延遲；而資源受限的邊緣設(shè)備難以承擔復雜的計算需求，且會給用戶的數(shù)據(jù)隱私保護帶來困難。所以可結(jié)合云端訓練與邊緣端推理，通過云網(wǎng)邊端智能協(xié)同與剪裁技術(shù)實現(xiàn)按需的定制化服務，以支撐多種垂直行業(yè)的典型應用，這樣不僅可以降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，也可以保護用戶的數(shù)據(jù)安全。由于面向典型行業(yè)的云網(wǎng)邊端智能協(xié)同與剪裁技術(shù)目前還處于起步階段，因此本白皮書旨在分析云網(wǎng)邊端智能協(xié)同與剪裁的研究進展。主要包括：云網(wǎng)邊端智能協(xié)同與剪裁關(guān)鍵技術(shù)：首先對云計算和邊緣計算的概念和特點進行簡單描述。然后針對垂直行業(yè)的差異化需求，對裁剪技術(shù)（網(wǎng)絡切片）、軟件定義網(wǎng)絡和人工智能等進行介紹，并分析其在云網(wǎng)邊端協(xié)同中的應用。云網(wǎng)邊端協(xié)同安全研究：首先闡述了云網(wǎng)邊端協(xié)同面臨的諸多安全問題和挑戰(zhàn)。然后分析云網(wǎng)邊端協(xié)同的安全管理架構(gòu)和安全技術(shù)等。最后對云網(wǎng)邊端協(xié)同生命周期的安全管理進行了闡述。云網(wǎng)邊端協(xié)同典型應用：作為白皮書的核心部分，對云網(wǎng)邊端智能協(xié)同在新興的代表性業(yè)務場景中的應用進行了分析，如物聯(lián)網(wǎng)、智慧醫(yī)療、智慧交通和云手機等。云網(wǎng)邊端協(xié)同簡介 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn) 云網(wǎng)邊端協(xié)同網(wǎng)絡架構(gòu)研究現(xiàn)狀 云網(wǎng)邊端協(xié)同方式研究現(xiàn)狀 白皮書章節(jié)安排 面向典型行業(yè)的云網(wǎng)邊端協(xié)同架構(gòu) 云邊協(xié)同架構(gòu)分 云網(wǎng)邊端協(xié)同架構(gòu)分 云網(wǎng)邊端智能協(xié)同與剪裁關(guān)鍵技術(shù)研究 云計算和邊緣計算基本概 網(wǎng)絡切 基本概 在云網(wǎng)邊端協(xié)同中的應 軟件定義網(wǎng) 基本概 在云網(wǎng)邊端協(xié)同中的應 人工智 基本概 機器學習在云網(wǎng)邊端協(xié)同中的應 聯(lián)邦學習在云網(wǎng)邊端協(xié)同中的應 知識圖譜在云網(wǎng)邊端協(xié)同中的應 云網(wǎng)邊端協(xié)同安全研究 22云網(wǎng)邊端協(xié)同面臨的安全挑戰(zhàn) 缺乏安全可信的網(wǎng)絡架 23安全認證機制的不 23隱私數(shù)據(jù)泄露風 23基礎(chǔ)設(shè)施安全風 24開源軟件安全風 24云網(wǎng)邊端協(xié)同的安全框 基礎(chǔ)安 26虛擬化安 26數(shù)據(jù)安 27應用安 25.6.1

云網(wǎng)邊端協(xié)同安全的關(guān)鍵技 網(wǎng)絡安全接入標 28輕量級安全技 29邊緣計算安 29數(shù)據(jù)隱私保 30安全隔離 31高級持續(xù)性威脅防御技術(shù) 32云網(wǎng)邊端協(xié)同生命周期的安全管理 32產(chǎn)品開發(fā)過程安 32第三方組件安全 33運維安全管 34安全事件管 35云網(wǎng)邊端協(xié)同典型應用案例 36人臉識別 36場景概述 36性能需求分 37對云網(wǎng)邊端協(xié)同的潛在需求與應用 38自動駕 40場景概 41性能分 42對云網(wǎng)邊端協(xié)同的潛在需求與應 46物聯(lián) 47場景概 47性能需求分 48對云網(wǎng)邊端協(xié)同的潛在需 48音視頻服 50場景概述 50性能需求分 50對云網(wǎng)邊端協(xié)同的潛在需求與應用 51智慧交通 52場景概 52性能需求分 52對云網(wǎng)邊協(xié)同的潛在需求與應 52智慧醫(yī) 53場景概 53性能需求分 對云網(wǎng)邊協(xié)同的潛在需求與應用 55云手 56場景概 56性能需求分 57對云網(wǎng)邊端協(xié)同的潛在需求與應 58面向6G的云網(wǎng)邊端智能化協(xié)同研究 58面向6G云網(wǎng)邊智能化架 架構(gòu)總體描 59架構(gòu)特征 59服務化RAN 59服務化RAN概述 60服務化RAN技術(shù)特 61致謝 62--01--02云網(wǎng)邊端協(xié)同架構(gòu)近年來受到產(chǎn)業(yè)界廣泛關(guān)注。如，KubeEdge架構(gòu)[1]將云應用程序部署到邊緣節(jié)點，具備SurveilEdge[10SophonEdge[11]。云網(wǎng)邊端協(xié)6GJ.ChenandX.Ran,“DeepLearningWithEdgeComputing:AReview,”ProceedingsoftheIEEE,vol.107,no.pp.1655-1674,Aug.6GJ].2020,44(6):3-B5G/6GJ].2020,44(6):90-TransactionsonVehicularTechnology,vol.68,no.5,pp.5031-5044,May2019.J.Ren,Y.He,G.YuandG.Y.Li,“JointCommunicationandComputationResourceAllocationforCloud-C.Kai,H.Zhou,Y.YiandW.Huang,“CollaborativeCloud-Edge-EndTaskOffloadinginMobile-EdgeComputingNetworksWithLimitedCommunicationCapability,”IEEETransactionsonCognitiveCommunicationsandNetworking,vol.7,no.2,pp.624-634,Jun.2021.W.Tangetal.,“WirelessCommunicationswithProgrammableMetasurface:NewParadigms,Apr.2020.Y.Zhao,H.Yu,H.Xu,“6Gmobilecommunicationnetworks:vision,challenges,andkeytechnologies,”ScientiaSinicaInformations,2019,49(8):963-987.Y.Sun,Z.Wang,S.Yuan,etal.“Thesixth-generationmobilecommunicationnetworkwithendogenousN.Dragoni,I.Lanese,S.Larsen,etal.“Microservices:Howtomakeyourapplicationscale,”InternationalAndreiErshovMemorialConferenceonPerspectivesofSystemInformatics,2017:95-104.--03--04并由邊緣服務器執(zhí)行計算任務。當計算量較大、計算任務復雜度較高時，邊緣服務器會將計算任務上傳到云服務器進行處理。當云服務器完成計算任務后，會將計算結(jié)果下發(fā)至邊緣服務器，再由邊緣服務器將計算結(jié)果傳2.1下面以基于軟件定義網(wǎng)絡（SoftwareDefinedNetwork，SDN）的云邊協(xié)同架構(gòu)為例進行分析。首先，集中式SDN的控制平面可以提供云服務器和邊緣服務器對不同資源的使用情況，根據(jù)不同的業(yè)務類型提供滿足其需求的資源數(shù)量。其次，SDN與訪問控制、廣域網(wǎng)和云計算技術(shù)的兼容特性使得部署在無線接入網(wǎng)的虛擬網(wǎng)絡功能靈活創(chuàng)建，從而極大程度地降低網(wǎng)絡管理復雜度。最后，基于SDN圖2.2描述了基于SDN的云邊協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)。從圖中可以看到該架構(gòu)主要由基礎(chǔ)設(shè)施層、控制層、應用層和基于SDN的云邊協(xié)同計算架構(gòu)通過局部和全局控制器的協(xié)同實現(xiàn)負載優(yōu)化、減少全局控制器的成本并降低延SDN的云邊協(xié)同體系架構(gòu)仍需要進一步的統(tǒng)一標準。2.2SDN--05--065G核心網(wǎng)已經(jīng)實現(xiàn)了全面云化，從而實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的存儲和處理。然而面對垂直行業(yè)的不同應用，其對網(wǎng)無線接入網(wǎng)是實現(xiàn)未來新興應用的關(guān)鍵網(wǎng)絡之一。隨著垂直行業(yè)的持續(xù)發(fā)展，接入網(wǎng)技術(shù)也在不斷提高，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：1）接入網(wǎng)的復雜程度在不斷提高。不同的接入技術(shù)的競爭與綜合使用，以及對不同垂直行業(yè)應用的支持，使得接入網(wǎng)的復雜程度不斷增加。2）接入網(wǎng)應支持更復雜的業(yè)務，包括各種增強移動寬帶（EnhanedMobileBadand，eMBB）、超可靠低時延通信（Ulta-eliableandwLencyCommunitionsuRLC（MassieMachineypeCommunitionmMC3）光纖技術(shù)的發(fā)展與光纖覆蓋范圍的擴展使接入網(wǎng)能夠滿足更多應用，并促進各種垂直行業(yè)的全光纖連接，實現(xiàn)統(tǒng)一的全光結(jié)構(gòu)。云網(wǎng)邊端協(xié)同是云計算和邊緣計算的進一步延伸?；谠朴嬎愫瓦吘売嬎?，融合網(wǎng)絡切片（剪裁技術(shù)）、SDN和人工智能等技術(shù)，實現(xiàn)云邊按需協(xié)同互操作和系統(tǒng)的動態(tài)優(yōu)化調(diào)度，進而支持垂直行業(yè)的復雜應用的構(gòu)建、運行和評估。存儲和計算能力最大化。云計算在2007年由谷歌率先提出，在分布式計算、并行計算和網(wǎng)絡計算的基礎(chǔ)上形云計算具備諸多優(yōu)勢：1）用戶通過網(wǎng)絡可隨時隨地對云端進行訪問：云計算不僅擁有自己的系統(tǒng)，而且整合了各種異構(gòu)的信息設(shè)備，用戶可在擁有網(wǎng)絡的前提下，接入云端訪問資源。2）可以給用戶提供自助式服務：極大地降低了運營成本。3）資源池化：云計算將所有的軟硬件及信息資源放在虛擬化的運行環(huán)境中，用戶請求服務時，這些資源就會按需組合，以滿足用戶的業(yè)務需求。4）彈性供給：云計算并不是靜態(tài)地提供服務，當用戶訪問量過大時，可以自動提供更多資源，快速進行資源池化反應；當用戶需求訪問量減少時，則慢速反5資源池會根據(jù)用戶對服務的不同需求進行動態(tài)擴展或收縮，用戶只需按接受服務的內(nèi)容和次數(shù)交付費用。--07--08邊緣計算最早可以追溯至內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡中的功能緩存概念，2015為主題的協(xié)會與聯(lián)盟相繼成立，各類定義、標準與規(guī)范逐漸形成。旨在推動云操作系統(tǒng)的發(fā)展、傳播和使用的Opeck邊緣計算具備如下優(yōu)勢：1）在數(shù)據(jù)安全方面，邊緣計算架構(gòu)中的數(shù)據(jù)收集和計算都是在本地進行，數(shù)據(jù)不再被傳輸?shù)皆贫?，因此重要的敏感信息可不?jīng)過網(wǎng)絡傳輸，有效地避免了傳輸過程中的隱私泄漏。2）在交互延遲方面：物聯(lián)網(wǎng)應用面對的數(shù)據(jù)量極大，而邊緣計算更靠近數(shù)據(jù)源，能夠提供更實時、更快速的數(shù)據(jù)處理，降低了數(shù)據(jù)上傳到云服務器的時間和數(shù)據(jù)回傳帶來的延時，從而提高了系統(tǒng)的效率。邊緣計算的及時性和即時性3）在帶寬成本方面：隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的增多，網(wǎng)絡傳輸壓力越來越大，而在邊緣計算的過程中與云端的數(shù)據(jù)交互很少，無需要占用太多網(wǎng)絡帶寬。因此，邊緣計算在數(shù)據(jù)計算和存儲上均具有成本優(yōu)勢。這對基于互聯(lián)網(wǎng)或者跨多個域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)的應用尤為關(guān)鍵，邊緣計算既可以通過減少網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)量來降低傳輸成本，也可以進一步提高云計算中心計算4綜合以上分析，云計算和邊緣計算各有優(yōu)勢，單獨依靠云計算或邊緣計算都難以實現(xiàn)典型行業(yè)對各性能指標的需求。在此背景下，需要產(chǎn)業(yè)界和學術(shù)界研究合適的網(wǎng)絡架構(gòu)以適應各種垂直行業(yè)的發(fā)展。5G/6G能需求上的沖突，其也可以為網(wǎng)絡中的每個用戶提供性能和安全的雙重保障。從性能上來說，各個網(wǎng)絡切片的性能需求相互獨立，當某一個網(wǎng)絡切片的資源發(fā)生阻塞時不會對其他網(wǎng)絡切片產(chǎn)生影響；從安全上來講，當某一個網(wǎng)絡切片發(fā)生故障時，其他網(wǎng)絡切片所占有的資源和服務不會被影響且仍可以正常使用。網(wǎng)絡切片的隔離得以滿足。定制化可通過對底層物理網(wǎng)絡基礎(chǔ)設(shè)施的拓撲抽象，并且針對每個網(wǎng)絡切片調(diào)度虛擬網(wǎng)絡功能和資源來實現(xiàn)。DefinedNetwork/NetworkFunctionVirtualization,SDN/NFV）技術(shù)在通用的物理基礎(chǔ)設(shè)施上對網(wǎng)絡中的計通用統(tǒng)一平臺：網(wǎng)絡切片可以基于SDN/NFV的通用基礎(chǔ)設(shè)施和通用服務器平臺構(gòu)建，實現(xiàn)低成本的同--09--PAGE10網(wǎng)絡主控制器與多個子控制器相結(jié)合的分層網(wǎng)絡控制管理架構(gòu)，克服了單個控制器控制范圍過大、管理效率低下以及云端與邊緣協(xié)同控制的難題。實現(xiàn)了分層次多區(qū)域的協(xié)同控制：網(wǎng)絡主控制器管理和控制網(wǎng)絡子控制器，并管理子域與外部網(wǎng)絡之間的數(shù)據(jù)傳輸，而網(wǎng)絡子控制器管理其網(wǎng)絡子域中的數(shù)據(jù)傳輸。5G隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展，應用多元化以及對業(yè)務的高冗余化需求，傳統(tǒng)網(wǎng)絡的弊端逐漸暴露出來。傳統(tǒng)網(wǎng)絡而軟件定義網(wǎng)絡（oftaeDefinedNtork，SDN）技術(shù)的出現(xiàn)解耦了數(shù)據(jù)平面與控制平面，并且提供了控制可編程特性，為未來網(wǎng)絡提供了更靈活、更方便的解決方案。SDNSDNEthaneSDNSDNSDN（OpenNetworkingFoundation，ONF）2011Google、Facebook、YahooSDNONF給出的SDNSDNSDN3.2ONFSDN網(wǎng)絡架構(gòu)。該架構(gòu)圖包含應用平面、控制平SDN應用程序，旨在滿足用戶需求，是用戶最為關(guān)注的一部分。其通過開放的北向接口（NorthboundInterface，NBI）與控制平面通信，以可編程的方式將用戶的請求發(fā)送給控制平面的控制器?？刂破矫嬗蒘DN控制器構(gòu)成，是SDN實現(xiàn)集中控制的關(guān)鍵組件。其位于數(shù)據(jù)平面與應用平面之間，一方面通過南向接口與數(shù)據(jù)平面交互，抽象底層基礎(chǔ)設(shè)施的狀態(tài)、事件等供上層應用使用。另一方面通過SDNSDNSDN控制器，這些控（--PAGE12SDN3.2SDNSDN的定義及架構(gòu)，可以總結(jié)出SDN轉(zhuǎn)發(fā)和控制分離：SDN打破了傳統(tǒng)網(wǎng)絡中控制和轉(zhuǎn)發(fā)緊密耦合的狀態(tài)，將其分離，使其各司其職。由控這些問題，SDN技術(shù)能很好解決大規(guī)模數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡的集中管理、靈活組網(wǎng)、多路徑轉(zhuǎn)發(fā)、虛擬機靈活部署和智能遷移、虛擬多租戶、IaaS云網(wǎng)協(xié)同的SDN網(wǎng)絡架構(gòu)設(shè)計，需要滿足云內(nèi)網(wǎng)絡、云間互聯(lián)和上云網(wǎng)絡的需求，需要管理復雜的多域和異SDN在云網(wǎng)協(xié)同中的應用。該項目實現(xiàn)了云網(wǎng)協(xié)同統(tǒng)一管理、協(xié)同工作，基于SDN技術(shù)重構(gòu)網(wǎng)絡基礎(chǔ)架構(gòu)，對接公有云和私有云資源，提供端到端的網(wǎng)絡服務自動部署和調(diào)度（SDN業(yè)務編排），為企業(yè)客戶提供上云服務、跨云的連接（SDN3.33.3SDN（來源\hSDN編排和服務平臺針對客戶的需求和服務流程，為客戶提供多域的服務編排能力，對接公有云和混合云互聯(lián)業(yè)務編排，L3VPNSDWANSLAVPNAPIANGeraeraSDNeSDWAN重點考慮以下幾點：在云中心考慮云資源池的VPC網(wǎng)絡與物理資源池BM網(wǎng)絡部署了混合Overlay包括OpenstackNeutron聯(lián)動。第二個是在不同的POD區(qū)采購了多廠商的網(wǎng)絡設(shè)備，如何管理多廠商的VXLAN/EVPN網(wǎng)絡，為上層提供統(tǒng)一邏輯網(wǎng)絡服務能力；第三個重點設(shè)計考慮VPC與外部網(wǎng)絡尤其是骨干網(wǎng)的協(xié)同管理，實現(xiàn)VPC和邊界路由器（GW/VBR）互通和統(tǒng)一納管。項目基于大地云網(wǎng)TerraDC控制器實現(xiàn)L4-L7NFVL2VPN、L3VNSLA議標簽交換（MP）/（STE）為主骨干網(wǎng)路由器組網(wǎng)，通過虛擬專用網(wǎng)絡STELAR+SDN構(gòu)新一代的骨干網(wǎng)實現(xiàn)流量調(diào)度和管理。由于PEPE（/VBR）互通以及和SDWANeraCoeSD-WANPOPPOPPOPMPLS整合為一體，接入側(cè)CPE設(shè)備利用自動探測技術(shù)選擇最佳的POP節(jié)點，還有一點與MPLS的整合組網(wǎng)要SD-WAN租戶與MPLSMPLSTerraEdge增長。云網(wǎng)協(xié)同和SDN技術(shù)的出現(xiàn)，將整個物理網(wǎng)絡抽象并簡化為“單一”邏輯網(wǎng)絡資源池，并通過軟件定子控制器部署在邊緣的控制方式、SDNNFV，根據(jù)需求對電力通信網(wǎng)絡進行靈活切片。SDN3.4SDN控制器或NFVSDNNFV代理。網(wǎng)絡主控制器部署在中心云，網(wǎng)絡子控(W.Chuanjun,W.Hailin,C.JinmingandJ.Hao,"ResearchonPowerNetworkSlicingTechnologyBasedonCloud-EdgeCollaboration,"2021IEEEInternationalConferenceonPowerElectronics,ComputerApplications(ICPECA),2021,pp.743-753)包括OpenFlow協(xié)議、邊界網(wǎng)關(guān)協(xié)議（BorderGatewayProtocol，BGP）、Netconf、簡單網(wǎng)管協(xié)議（SimpleNetworkManagementProtocol，SNMP）等。該方案采用區(qū)域協(xié)同控制方式，每個子控制器管理一個邊緣SDNNFV技術(shù)，解決現(xiàn)有網(wǎng)絡設(shè)備對新技術(shù)支持不足的問題，并為新型網(wǎng)絡206020702080領(lǐng)人工智能走進全新的發(fā)展領(lǐng)域。Rumelhart1969（backpropagationBP）學習算法，解決了多層人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的學習問題，掀起了人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的研究熱潮。1985GeoffreyHintonBP1989YannLeCun19872006Hinon（DeepBeliefNtorks,DBN其降低了學習隱藏層參數(shù)的難度，并且該算法的訓練時間和網(wǎng)絡的大小和深度近乎線性關(guān)系，其帶領(lǐng)人工智能重新進入人們的視野。人工智能進入了新一輪的快速發(fā)展階段，迎來了第三次浪潮。2010RA年，HinonImaeNtop526%15%。2014年，Google201284%8%Andoid25%。人臉識別方面，GoogleaeNtLFW99.63%率。2016年，DeepMind1920CPU280GPUAlphaGo石。20174在以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎(chǔ)的人工智能發(fā)展期間，以馬爾可夫決策過程為基礎(chǔ)的強化學習也在不斷發(fā)展。1954年Minsky首次提出“強化”和“強化學習”的概念和術(shù)語。1957年，Bellman提出了求解最優(yōu)控制問題以及最優(yōu)控制問題的隨機離散版本馬爾可夫決策過程（MarkovDecisionProcess，MDP）的動態(tài)規(guī)劃方法。隨后Howard提出了求解馬爾可夫決策過程的策略迭代方法。自此強化學習進入了一段長達三十年左右的低谷1989WatkinsQ強化學習被監(jiān)督學習（supervisedlearning）的光芒所遮掩，直到2013，DeepMind發(fā)表了利用強化學Atari游戲的論文，至此強化學習開始了新的十年。201510GoogleDeepMind公司開發(fā)的AlphaGo20163AlphaGo4:1Master（AlphaGo）20161260在強化學習中采用神經(jīng)網(wǎng)絡的方法成功將強化學習和神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合起來，開啟了深度強化學習（DeepReinforcementLearning，DRL）。深度強化學習在自動駕駛、控制論、推薦系統(tǒng)、智能電網(wǎng)、智能交通網(wǎng)絡5G針對云計算模型所面臨的問題，邊緣計算模型被提出并用來對用戶終端產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行處理與計算。移動邊緣計算（MobiledeComputing，MEC），即在網(wǎng)絡邊緣側(cè)實現(xiàn)通信數(shù)據(jù)的傳輸及計算，其中，網(wǎng)絡邊緣即為云計算數(shù)據(jù)中心與用戶終端之間的任意位置，其主要針對用戶終端所傳輸?shù)纳闲袛?shù)據(jù)以及云中心處理所得AIAI緣智能。數(shù)據(jù)量的計算，而且5G網(wǎng)絡的發(fā)展，使得網(wǎng)絡傳輸速率大大提高。因此，聯(lián)合云計算、5G網(wǎng)絡以及邊緣計檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA5GAIAmaonSeMaerAIAIAIAI+能基礎(chǔ)設(shè)施，建設(shè)海量數(shù)據(jù)資源體系。為了更好的實現(xiàn)機器學習在云網(wǎng)邊端協(xié)同中的實現(xiàn)。國內(nèi)外也開源了很多云邊協(xié)同架構(gòu)，比如華為發(fā)布的Sedna是一個邊云協(xié)同AI項目，Sedna可以實現(xiàn)跨邊云的協(xié)同訓練和協(xié)同推理，如聯(lián)合推理、增量學習、聯(lián)邦學習、終身學習等。Sedna支持目前廣泛使用的AI框架，如TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、MindSpore等，現(xiàn)有AI類應用可以無縫遷移到Sedna，快速實現(xiàn)邊云協(xié)同的訓練和推理，可在降低成本、提3.7SednaSedna由以下組件構(gòu)建：GlobalManagerAIWorkerAIworkerworker聯(lián)邦學習于2016被提出，其目的是為了保護用戶數(shù)據(jù)隱私以及解決數(shù)據(jù)孤島等問題。根據(jù)參與各方數(shù)據(jù)源分聯(lián)邦學習的一般設(shè)計包括在本地數(shù)據(jù)樣本上訓練本地模型，并在這些本地模型之間交換參數(shù)（例如，DNN中13“n”個本地服務器。4微眾銀行的聯(lián)邦學習開源框架FATE與騰訊云神盾沙箱攜手，讓解決隱私泄露問題成為了可能。一方面，神盾沙箱將推動公有云上現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)方使用沙箱部署FATE，幫助那些在己方行業(yè)維度上有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的企業(yè)，在安全的基礎(chǔ)上，更深入地挖掘數(shù)據(jù)的價值。另一方面，神盾數(shù)據(jù)沙箱也將借助FATE打造騰訊云上數(shù)字生態(tài)，助力對數(shù)據(jù)強依賴的企業(yè)、機構(gòu)在隱私保護前提下進行AI應用落地。此外，在合作過程中，騰訊云神盾沙箱FATE知識圖譜（KnowledgeGraph）是人工智能的重要分支技術(shù)，它在2012年由谷歌提出，是結(jié)構(gòu)化的語義知識知識圖譜的起源可以追溯至1960年，在人工智能的早起發(fā)展中，有兩個主要的分支，也就是兩派系，一個是則是連接派，注重模擬人腦的生理結(jié)構(gòu)，由此發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡。這個時候提出了SemanticNetworks，1970（nwldeBase）構(gòu)建和知識表示得到重視。專家系統(tǒng)的主要思想認為專家是基于腦中的知識來進行決策的，所以為了實現(xiàn)人工智能應該用計算機符號來表示這些知識，通過推理機來模仿人腦對知識進行處理。早期的專家系統(tǒng)常用的知識表示方法有基于框架的語言（Frame-basedLanguages）和產(chǎn)生式規(guī)則（ProductionRules）?？蚣苷Z言用來描述客觀世界的類別、個體、1980”（Onoogy）被引入人工智能領(lǐng)域來刻畫知識，我理解的本體大概可以說是知識1989TimBernesee網(wǎng)概念的基礎(chǔ)上，1998年又提出了語義網(wǎng)（SemanticWeb）的概念，與萬維網(wǎng)不同的是，鏈入網(wǎng)絡的不止是網(wǎng)頁，還包括客觀實際的實體（如人、機構(gòu)、地點等）。2012/作；支持PageRank、社群發(fā)現(xiàn)、相似度計算、模糊子圖匹配等離線計算模型。支持高效的從異構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取GPSTB3.10星環(huán)科技基于自主研發(fā)的分布式圖數(shù)據(jù)庫ellarDB+SophonG實現(xiàn)知識獲取、圖譜構(gòu)建與存儲、圖譜更新迭代、圖譜計算與分析等功能，并且通過星環(huán)平臺的高可用和健壯性，可以滿足客戶高可用、資源管控、可視化效果、NLP多種布局和樣式的設(shè)置、3D大圖展示，支持NLP等。相比于基于開源系統(tǒng)構(gòu)建知識圖譜平臺，基于星環(huán)科技ellarDB，4-6GelarDBNLPLP。在集群方面，星環(huán)科技的平臺底層基于容器，資源管控更好，支持高可用；可以方便的進行資源共享；可以動態(tài)擴縮容。開源項目資源隔離性一般，用戶操作不當，可能造成整個集群宕機，不支持高可用；難以實現(xiàn)資源共享功能；無法動態(tài)擴縮容等。（uRLC）等場景應用，更多的業(yè)務和應用也在向云化轉(zhuǎn)移，從傳統(tǒng)的人與人通信延伸覆蓋到人與物、物與物之間的智能互聯(lián)，使移動通信技術(shù)極快的發(fā)展和應用到更加廣闊的領(lǐng)域。云、網(wǎng)、邊隨著業(yè)務的驅(qū)動，具備了新的特性，云網(wǎng)邊端的融合是業(yè)務驅(qū)動下的必然選擇。以業(yè)務和客戶為中心規(guī)劃云網(wǎng)邊端，為客戶上云、云到拉通云、網(wǎng)、邊。當前整個網(wǎng)絡攻擊包括信息泄露、隱私安全給用戶造成了極大的損失，未來以車聯(lián)網(wǎng)、精密制造的云網(wǎng)邊端協(xié)同業(yè)務為代表，對網(wǎng)絡的安全和可靠性提出了相當高的要求。5G引入切片、NFV（網(wǎng)絡功能虛擬化，NetworkFunctionVirtualization）、MEC未來B5G/6G網(wǎng)絡中，車聯(lián)網(wǎng)、遠程醫(yī)療、工業(yè)網(wǎng)絡、算力與網(wǎng)絡融合等應用場景衍生了新型網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)，海量終端、泛在異構(gòu)接入和多樣化應用為地址假冒和DDoS攻擊提供了有利條件，從而造成流量非法重定向、4.1依據(jù)隱私保護原則，客戶的隱私信息需要保密，也就是說沒有權(quán)限的人不能查看，也無權(quán)傳播。在必須要傳播的某些數(shù)據(jù)中，如果攜帶了用戶數(shù)據(jù)，則需要對用戶數(shù)據(jù)做匿名化處理。個人隱私數(shù)據(jù)指可以直接或者間接關(guān)稱為直接個人信息。某些信息需要繞幾個圈才能關(guān)聯(lián)到用戶信息的，稱為間接個人信息。所謂的匿名化就是，在任何有導出文件的地方，如果涉及到用戶隱私相關(guān)的信息，做散列或者加密處理，保護數(shù)據(jù)安全。面臨的安全威脅是損壞設(shè)備周圍環(huán)境，如溫度、煙霧等，或直接破壞設(shè)備的硬件。對于基站內(nèi)的軟件，面臨的安全威脅是非授權(quán)登錄基站、或普通賬戶登錄基站后執(zhí)行非授權(quán)訪問，破壞基站的數(shù)據(jù)、文件，導致基站功能不可用。HPPD研發(fā)過程中使用相oBoCoBUP/MECoB（DRBPRBPRB軟硬件解耦，NFV、SDN的引入，使得原來私有、封閉的專用網(wǎng)絡設(shè)備變成標準、開放的通用設(shè)備，也使得網(wǎng)5G網(wǎng)絡功能系統(tǒng)運行的安全性?？梢酝ㄟ^虛擬隔離機制來實現(xiàn)資源隔離，讓承載每個網(wǎng)絡的功能實體無法突5G網(wǎng)絡切片借助于網(wǎng)絡虛擬化技術(shù)，在5G基礎(chǔ)設(shè)施上細分出功能完整的邏輯網(wǎng)絡，為垂直行業(yè)用戶提供專區(qū)別于傳統(tǒng)物理專網(wǎng)的私有性與封閉性，5G網(wǎng)絡切片建立在開放環(huán)境下的虛擬化專用網(wǎng)絡，為行業(yè)用戶提供端到端的安全隔離機制和定制化的安全服務機制。5G網(wǎng)絡切片安全涵蓋無線側(cè)、承載側(cè)和核心網(wǎng)側(cè)，除了提5G5G在機密性保護的密碼算法方面，G4G所采用的AES（高級加密標準AdandEncrytinandadSNW3（3GPPU（祖沖之密碼算法128（ecuritydePetonPxieSEPPSEPPTS有效防止數(shù)據(jù)在網(wǎng)間傳輸時被篡改或竊聽。據(jù)信息。5G將對基站廣播或者單播消息進行安全保護，行業(yè)用戶在驗證消息合法后再接入，避免接入到非法端到端靈活的按需可信通信機制。從源主機、路由節(jié)點以及目標主機多角度設(shè)計身份可信方案，實現(xiàn)全系統(tǒng)的針對網(wǎng)絡云化安全邊界模糊導致的內(nèi)部威脅防護困難及被動應對的局面，提出了動態(tài)隱匿網(wǎng)絡模型，基于移動目標防御、數(shù)字身份動態(tài)實時驗證與最小授權(quán)等技術(shù)，按需構(gòu)造動態(tài)、隱匿的，且只允許合法的用戶以最小權(quán)限訪問的網(wǎng)絡，動態(tài)變換攻擊面，實現(xiàn)了對安全訪問的精準、有序管理和對內(nèi)部攻擊的免疫。移動通信網(wǎng)作為商業(yè)化的電信網(wǎng)絡，在標準設(shè)計之初，就充分考慮了網(wǎng)絡接入的移動性、可靠性和安全性，SIM（用戶識別卡，ubscriberIdentityModule）SIM（全球用戶識別卡，UniesalSubscriberIdentityModule4G相對WiFi3GPP5G更嚴密的數(shù)據(jù)保護及更強的用戶隱私保護。5G3GPPR15/R165G據(jù)的機密性和完整性保護、移動性和會話管理安全、用戶身份的隱私保護以及與演進的分組系統(tǒng)（ES）互通5GGSMAVD-2019-0030oTEackPDCP5G5G5G物理層安全主要面向5G通信系統(tǒng)所引入的新接入技術(shù)和新應用場景，從物理層的角度出發(fā)，重點分析適用于5G通信的物理層信息安全關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建5G通信系統(tǒng)物理層安全架構(gòu)，并在此架構(gòu)下進一步研究了信（MEC5GMEC部署位置更接近用戶，從而減少對傳輸網(wǎng)的帶寬壓力，大幅降低網(wǎng)絡時延，可滿足車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等低時延業(yè)務的需求。5G（UserPlaneFunction：UPF）MEC由于部署的物理位置、網(wǎng)絡邊界和承載主體等方面的特殊性，使得行業(yè)客戶在使用MEC提供的服務時，特別威脅（虛擬機逃逸、鏡像篡改、數(shù)據(jù)竊取等），增大了行業(yè)敏感數(shù)據(jù)資產(chǎn)泄露風險；制輕量化等措施，可能導致資產(chǎn)數(shù)據(jù)在傳輸時面臨被竊取或被篡改的風險。對此，需要從平臺層、網(wǎng)絡層和業(yè)務管理層等多個方面對MEC進行安全加固，確保行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)傳輸、處理、MEC是一個多元系統(tǒng)，承載了移動通信網(wǎng)絡功能、網(wǎng)絡能力開放服務以及行業(yè)應用等多個系統(tǒng)，需要構(gòu)建有MEC平臺之間的信任。MEC平臺安全通過引入可信計算技術(shù)，從系統(tǒng)啟動到上層應用，逐級驗證，構(gòu)建可信的MEC平臺。平臺內(nèi)部一步部署入侵檢測技術(shù)、異常流量分析、反APT技術(shù)等，對惡意軟件、惡意攻擊等行為進行檢測，防止威脅MEC節(jié)點位于網(wǎng)絡邊緣，處于運營商控制較弱的開放網(wǎng)絡環(huán)境中，數(shù)據(jù)竊取、泄露的風險較高。為確保MEC上運行和存儲的行業(yè)客戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全，需要對使用MEC的各方的行為執(zhí)行認證、授權(quán)、審計，對數(shù)據(jù)資產(chǎn)MECMEC應用可能涉及的IPSec/TLS（傳輸層安全，TransportLayerSecurity）等安全傳輸方式，避免傳輸過程中數(shù)據(jù)用戶數(shù)據(jù)在傳輸過程中存在被竊聽、篡改、泄露等安全威脅。為降低5G行業(yè)應用中的數(shù)據(jù)安全風險，5G提在機密性保護的密碼算法方面，G4G所采用的AES（高級加密標準AdanedEncrytionandadSNW3（3GPPU（祖沖之密碼算法128（ecuritydePetonPxieSEPPSEPPTS有效防止數(shù)據(jù)在網(wǎng)間傳輸時被篡改或竊聽。據(jù)信息。5G將對基站廣播或者單播消息進行安全保護，行業(yè)用戶在驗證消息合法后再接入，避免接入到非法5G網(wǎng)絡切片借助于網(wǎng)絡虛擬化技術(shù)，在5G基礎(chǔ)設(shè)施上細分出功能完整的邏輯網(wǎng)絡，為垂直行業(yè)用戶提供專在眾多威脅形式中，高級持續(xù)性威脅APT破壞性較大，APT攻擊旨在干擾基礎(chǔ)設(shè)施運行及破壞其敏感信息，其攻擊鏈分為偵查探測、滲透利用、命令控制、橫向移動、數(shù)據(jù)泄露破壞等。自2010年極光、震網(wǎng)攻擊發(fā)生以來，針對重要基礎(chǔ)設(shè)施攻擊事件層出不窮，也是5G行業(yè)應用中面臨的最大挑戰(zhàn)。在已正式實施的網(wǎng)絡安全2.0APTAPT5G御方案，圍繞APT攻擊過程，基于行為檢測原理，從惡意軟件和異常流量兩個角度出發(fā)，提供全面、智能化檢測機制，并將人工智能技術(shù)運用于威脅檢測及事件關(guān)聯(lián)分析，提升威脅檢測準確率，預測威脅態(tài)勢，使5G該流程減少了軟件中至少50%的漏洞13，大大提高了產(chǎn)品的安全性和開發(fā)效率，成為全世界眾多公司軟件開參考SDL的高效產(chǎn)品開發(fā)流程（HPPD）是中興通訊研發(fā)領(lǐng)域共同遵循的流程，經(jīng)過多年的發(fā)展，其成功借鑒用來識別和量化威脅，并確定應對措施的優(yōu)先級以降低風險。其目的是在產(chǎn)品開發(fā)過程的早期階段識別風險并ITUTX.805TRIDE/DEDAA在開發(fā)測試階段，采用的安全編碼標準參考自業(yè)界通用指南，如計算機安全應急響應小組（CET）系列安全Web（ASP）開發(fā)指南、通用缺陷列表（WE）、安全技術(shù)實施指南HPPDDevOps以及公司的產(chǎn)品安全紅線要求。同時考慮第三方組件的可替代性及供應商承諾的產(chǎn)品生命周期，保證其與我們產(chǎn)品生命周期匹配，達成對客戶的服務承諾。只有通過安全合規(guī)評估并確保經(jīng)過認證的可靠來源的第三方組件才能進入公司的組件管理系統(tǒng)，開發(fā)人員通過審批之后才能獲得這些軟件的訪問權(quán)限，選取第三方組件以供所需產(chǎn)品使用。HPPD流程的節(jié)點管署的全球一張網(wǎng)系統(tǒng)（AdvancedOperationsSuite，AOS）、安全隔離區(qū)遠程訪問客戶網(wǎng)絡，進行問題排查（GSC品安全”標簽。安全問題會匯聚到產(chǎn)品安全事件響應團隊（SIT），并根據(jù)其嚴重等級分發(fā)到對應的產(chǎn)品支持團隊，確保在客戶服務水平協(xié)議SLA）約定的時間內(nèi)得到有效解決。此外，中興通訊定期進行重大災害、網(wǎng)絡攻擊等突發(fā)事件的應急演練，持續(xù)提升事件響應和處置的能力。中興通訊事件響應機制穿透了供應鏈、研發(fā)和工程服務領(lǐng)域，由專職團隊PSIRT負責接收、處理和披露與中興通訊產(chǎn)品和解決方案相關(guān)的安全漏洞。PSIRT協(xié)同客戶和利益相關(guān)方有效合作，快速給出解決方案。對于安安全事件處理采取預防、檢測、糾正和恢復、事后反饋的閉環(huán)處理機制，一旦發(fā)生安全事件，PSIRT迅速對事人臉識別是一種重要且可靠的身份識別技術(shù)。自生物特征識別技術(shù)提出以來，人臉識別技術(shù)即成為計算機視覺研究的重點。從廣義上說，人臉識別就是通過攝像頭采集圖像信息，在此圖像中檢測出人臉，然后依照一定方金融信息安全對于促進金融體系發(fā)展具有重要意義，但受限于金融信息安全保障技術(shù)手段的制約，金融信息安全長期停留在非生物特征識別的密鑰識別技術(shù)層面。人臉識別技術(shù)為信息金融安全提供了全新的解決方案，依靠人臉識別技術(shù)，金融信息可以在涉及金融信息驗證的銀行賬戶和電子商務的開啟、數(shù)據(jù)文件的加密解密、計算機登陸環(huán)節(jié)采用人臉識別技術(shù)，對于強調(diào)安全性和便利性的商用化信息金融安全而言，人臉識別技術(shù)具有無可比擬的優(yōu)越性。同時，由于信息金融安全對于識別和檢驗精確度的高要求，人臉識別技術(shù)在信息金融安全領(lǐng)域的推廣運用也反向促進了該技術(shù)本身的突破，逐漸建立起規(guī)?；膽媚芰響獙Χ鄨鼍靶枨?，能夠具備良好可復制性和推廣性的人臉識別技術(shù)解決方案。人臉識別的性能需求包括準確率和實時性。準確率是衡量準確識別人臉信息的精度指標，通常來說，系統(tǒng)人臉99，同時對有一定角度的側(cè)面人臉也具有不錯的識別效果；實時性表征的是系統(tǒng)身份1sFRR是生物識別安全系統(tǒng)錯誤拒絕授權(quán)用戶訪問的可能性的度量。人臉識別系統(tǒng)FRR是錯誤拒絕次數(shù)與嘗試錯誤接受率（FalseAcceptanceFAR是生物識別安全系統(tǒng)錯誤接受未經(jīng)授權(quán)用戶訪問的可能性的度量。系統(tǒng)的FAR表示為錯誤接受次數(shù)與嘗通過取FAR和FRR具有相同值的點，從收斂區(qū)域（RegionofConvergence，ROC）圖中獲得了FAR和FRR相等的速率。EERROCEERCRR測量匹配率和不匹配率的百分比，而不考慮FAR和FRR。在匹配的情況下，它是正確匹配的數(shù)量與數(shù)據(jù)由上述指標可知，F(xiàn)RR、FAR、EER的值越小，CRR且ARM架構(gòu)的終端設(shè)備性能有限，一旦人臉數(shù)量較多，比對的時間會大幅增大，導致體驗不佳。在云端進行5.1（基于云邊端架構(gòu)的人臉識別方法利用云邊端架構(gòu)，通過終端進行人臉信息采集，在邊端進行人臉信息對比，由處在同一本地網(wǎng)段的終端和邊端進行數(shù)據(jù)計算，實現(xiàn)將計算前置，使數(shù)據(jù)就近完成處理，傳輸更加安全，數(shù)據(jù)處理更加及時；使用多個邊緣節(jié)點來處理數(shù)據(jù)，響應速度更快，計算效率更高；在異地部署云端，統(tǒng)一將數(shù)據(jù)在城市安防工作中人臉識別技術(shù)不可或缺。在云邊端協(xié)同的計算模式以及視頻人臉捕捉檢測和識別能力不斷提升的前提下，已建和新建的視頻監(jiān)控設(shè)備都可以被利用，實現(xiàn)城市中海量視頻的人臉識別、比對布控能力，增加對城市視頻圖像的感知能力，在前端通過邊緣計算實現(xiàn)布控比對報警，在邊端實現(xiàn)人臉特征聚類分析，在云端實現(xiàn)大數(shù)據(jù)預警分析、城市人群態(tài)勢感知等。人臉識別在云邊協(xié)同系統(tǒng)中有效實現(xiàn)城市中海量人臉數(shù)據(jù)的采集和處理，達到人臉信息的精準識別。Level1，車輛的高級駕駛員輔助系統(tǒng)（AdvancedDriverAssistanceSystem，ADAS）能夠通過轉(zhuǎn)向或加速和Level2，ADASLevel3，高級駕駛系統(tǒng)（AdvancedDrivingSystem，ADS）可以在某些條件下執(zhí)行所有部分的駕駛?cè)蝿?，但當ADS要求人類駕駛員重新獲得控制權(quán)時，它必須能夠重新獲得控制權(quán)。在其余條件下，人類駕駛員執(zhí)行必Level4，車輛的ADSLevel5ADS種完全自動化將通過5G技術(shù)的應用實現(xiàn)，這將使車輛不僅可以相互通信，還可以與交通信號燈、標牌甚至道為了實現(xiàn)L4L5級的自動駕駛，僅僅實現(xiàn)單車的“智慧”是不夠的。需要通過車聯(lián)網(wǎng)（ehicleoverything，V2X）實現(xiàn)車輛與道路以及交通數(shù)據(jù)的全面感知，獲取比單車的內(nèi)外部傳感器更多的信息，增強3DV2X以實現(xiàn)智能預測路況，避免意外事故的發(fā)生。5G5G時延敏感性、計算稀疏性業(yè)務在邊緣計算處理；而時延非敏感性、計算密集性業(yè)務可以由云計算處理；5G5G可作出更精確、更可靠的評估和判斷。在接入層有大量的終端接入，每個終端或者每輛車需要一個IP，在路IPIPv6低延遲：5G核心網(wǎng)控制面與數(shù)據(jù)面相互分離，NFV令網(wǎng)絡部署更加靈活，從而使能分布式的邊緣計算部署。自動駕駛是通過自動駕駛系統(tǒng)，部分或完全的代替人類駕駛員，安全地駕駛汽車。汽車自動駕駛系統(tǒng)是一個涵感知模塊可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)駕駛汽車中駕駛員的眼睛和耳朵，并學習其駕駛經(jīng)驗。通常由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和GNS/IMU紅綠燈、交通標志等物體，以便進行定位。相比之下，激光雷達通過接收的反射數(shù)據(jù)，可以獲取更加豐富而準確的信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等參數(shù)，從而對目標進行探測、跟蹤和識別以及并根據(jù)這兩個數(shù)據(jù)建立二維的極坐標系，再通過獲取不同俯仰角度的信號獲得第三維的高度信息。毫米波雷達24GHz77GHz，通過獲取反射數(shù)據(jù)，可用于識別障礙物和測距。與其他主流雷達相比，對于日常駕駛可能遇到的惡劣天氣有很好的容錯性，受天氣和外界環(huán)境的變化的影響小，在實際應用中，對于雨雪天氣、灰塵、陽光都有很強的適應。而且多普勒頻移大，測量相對速度的精度提高，很適合自動駕駛高精GNS/IMU實時性、算力利用率等，這是確保物體不被漏檢或誤檢的前提。其中由于感知硬件設(shè)備中輸入的超大分辨率圖像問題，涉及單目或多目攝像頭對感知輸入的處理問題都是需要重點關(guān)注的。此類感知任務的難點或者優(yōu)化方向核心主要在于如下幾個方向：自動駕駛計算負責進行自動駕駛相關(guān)的數(shù)據(jù)處理，一般包含五部分：CPU、GPU、內(nèi)存、硬盤存儲空間和硬件接口。目前還有專門用于加速計算的專用處理器。根據(jù)汽車智能化的分級標準，L2<10TOPS，L3需要的算力為30~60TOPS，L4的算力需求>100TOPS，L5需要的算力目前未有明確定義（有預測需要至少1000TOPS），自動駕駛等級每增加一級，算力需求增長一個數(shù)量級。如果考慮功能安全的冗余4000GB。隨著高級別智能駕駛的到來，智能汽車需要處理大量的圖片/視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，僅依靠傳統(tǒng)MCU芯片不能滿足運算需求，具備AIMCUSOCL45（另有說法為96TOPS），同時支持16路攝像頭感知計算。地平線基于自身強大的芯片能力，可提供全系列HorizonMatrixFSDFSD144TOPS（72TOPS）引領(lǐng)車載HW3.05.4FSD（來源英偉達目前旗下有Xavier、OrinAltan三款自動駕駛芯片。Xavier30TOPSL2-L3；Orin200TOPS，支持L3-L4，目前還未量產(chǎn)；Altan1000TOPS，支持L4-L5。MobileeMobileeeQ3eQ4Mobileee32014e42.5OSL3e524OSnapdaonRieL1/L2、L+/L3、L4SCL1L2級自動駕駛，配備單個高通驍龍AASL2+/330OSSoCL4/L5SoC700OS130WMDC810L4-L5駛SOC400OS/800OS2019（A500。20206A00L、L470OS。第一類，基于信號的定位，如GNSS（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）IMU（慣性測量單元）等進行航跡推算，根據(jù)上一時刻的位置和方位推斷現(xiàn)在的位置和方位。在基于信號的定位方法中，GNSS和4G5G通常用于室外定位，UWB用于室內(nèi)定位。通過結(jié)合不同的定位技5GGNSS遠不能實現(xiàn)自動駕駛。厘米級衛(wèi)星定位需要校正由電離層引起的GNSS（RTK）來完成，RTK1112（CORS）可以顯著改善了RTK5.6GNSS（來源上傳到云計算平臺中。但云計算與車輛的距離遠，因此車輛不能將所有的任務都卸載到云端；隨著5G網(wǎng)絡和5G5G5.75GUPF再回傳給車輛。車輛中一些常見的日志信息，如果全部保存到本地，會消耗大量的存儲資源。因此可以將大部自動駕駛在云網(wǎng)邊端多層級平臺在橫向維度上可按照“邊緣”“區(qū)域”“中心”三個維度進行解構(gòu)。其中，MECMECMECMECMEC/通管理管制等服務。在管理面上，各層級平臺協(xié)同負責路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施運維管理、車聯(lián)網(wǎng)用戶管理、平臺安全管物聯(lián)網(wǎng)（IoT，Internetofthings）即“萬物互聯(lián)的網(wǎng)絡”，是在互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的延伸和擴展，它可以將各種隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進一步發(fā)展，越來越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將會接入網(wǎng)絡，預計到20251ms100終端應用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)應該受到保護，以免出現(xiàn)惡意用戶對數(shù)據(jù)發(fā)起攻擊，同時由于邊緣計算節(jié)點計算能力的有限性，輕量級的加密方案應該被采用。網(wǎng)連接。目前，它被設(shè)想為5G技術(shù)的推動者。最初使用軟件定義網(wǎng)絡部署5G網(wǎng)絡的主要目的是將控制邏輯CONTENT5G其異構(gòu)性，這是基于物聯(lián)網(wǎng)的5G的重要特性和要求之一，因此網(wǎng)絡功能虛擬化是成功部署5G物聯(lián)網(wǎng)的有希認知無線電感知主要用戶的喜好、流量的變化以及用戶的移動，這些可以通過認知無線電的發(fā)射機檢測、協(xié)作檢測和基于干擾的檢測等各種技術(shù)實現(xiàn)；然后對頻譜的特性進行了估計和分析，包括干擾、路徑損耗、無線鏈路誤差、鏈路層延遲和保持時間等參數(shù)；最后，通過以上操作，認知無線電決定傳輸?shù)暮线m的傳輸速率，帶寬和傳輸模式。金融、政府和企業(yè)等范圍內(nèi)應用。現(xiàn)在，隨著技術(shù)不斷進步、業(yè)務模式的不斷拓展以及人們消費觀念轉(zhuǎn)變等方面的影響，音視頻服務正在逐漸走向大眾化，向個人應用傾斜，視頻電話、視頻聊天、視頻博客、IP100Mbps150ms以下。108CPUccle/s云網(wǎng)邊端協(xié)同對音視頻業(yè)務的服務質(zhì)量帶來了巨大的提升。例如，邊緣設(shè)備（如數(shù)據(jù)基站）具備強大的存儲能力，可將其服務范圍內(nèi)所有用戶頻繁請求的音視頻文件進行緩存，當有用戶請求到達且請求的音視頻文件已緩存在邊緣，則邊緣設(shè)備無需到云端請求，直接將文件發(fā)送至請求的用戶，節(jié)約了承載網(wǎng)的通信資源。目前諸多用戶需要時無需向基站和云端發(fā)送請求，大大節(jié)省了承載網(wǎng)和接入網(wǎng)的通信資源，減少了數(shù)據(jù)量的傳輸，降低了網(wǎng)絡擁塞和通信延遲。由此可見，通過網(wǎng)絡邊緣和終端的存儲資源與承載網(wǎng)和接入網(wǎng)的通信資源相互協(xié)同，可提高資源利用率和用戶音視頻服務的體驗，改善網(wǎng)絡的多方面性能。2021123.9520200.236.182021269202036條，增長率為15.45%。運力的提升對城市承載的交通流量、智能化管理都提出了更高要求，為解決交通需智慧交通的應用場景非常廣泛，不僅包括車輛、軌道交通，還包括停車場、公路等空間數(shù)據(jù)信息的共享。由于涉及到大量視頻監(jiān)控、?觀和微觀交通流信息的共享，智慧交通對通信網(wǎng)絡有著高傳輸速率、低時延和大連接云端的局限性，可利用邊緣計算（EdgeComputing，EC）框架解決，將部分計算任務卸載到數(shù)據(jù)邊緣側(cè)進行??度等氣象信息；2）網(wǎng)絡層支持多種接入方式，有線可采用光纖傳輸數(shù)據(jù)，無線可采用3G/4G/5G、WiFiLoRa等技術(shù)；3）邊緣層由邊緣控制器、邊緣網(wǎng)關(guān)和邊緣云構(gòu)成；近用戶側(cè)邊緣云，可以將采集到的海量數(shù)設(shè)備也不斷提升，比如200萬像素的全高清電子內(nèi)窺鏡，逐行掃描，每秒60幀1080P畫面輸出，未壓縮的3Gbps，4K4K413Gbp