在智慧城市加快建設的當下，智慧交通似乎還沒有給居民帶來便利。經常開車或者公交通勤的朋友多多少少都會遇到這樣的情況：一種是明明前面沒車，路口也沒人，但紅燈要等99秒，等到地老天荒;另一種是，明明一側車輛少，另一側車輛多，比如南北方向車量較少，而東西方向車輛都已排成了長隊，但紅綠燈依舊按照固定的節奏在放行，導致東西方向很多車輛積壓在路口……
造成上述情況的問題很簡單，路口的邊緣設備并沒有進行智慧化改造，只能一味執行提前設計好的放行方案，并不能根據實時路況和路口環境做到智慧化的自動調整放行方案。為了實現城市交通智慧化，解決道路擁堵，國家在交通運輸新基建頂層設計中明確表示“先進信息技術深度賦能交通基礎設施，精準感知、精準分析、精細管理和精心服務能力全面提升，成為加快建設交通強國的有力支撐。”
現在城市的絕大多數道路上都已經覆蓋了一些感知設備，每天都在產生大量數據。利用好這些數據，就可以解決上述的問題，甚至達到“走到哪里都是綠燈”的終極目標，大大節約人們在路上花費的時間。
但目前在智慧交通的建設中，如果將海量的感知數據全部回傳到云端處理，將會給云數據中心帶來巨大的壓力，并且也會出現結果滯后的現象。如果將數據首先在路側的邊緣設備進行處理，再將處理過的數據回傳到后方數據中心，給數據中心帶來的壓力就會小很多，對路段也能夠進行及時的智能調控。
邊緣計算大勢所趨但面臨四大問題
以云邊端架構為基礎在各行業進行數字化轉型早已成為共識，場景落地蓄勢待發。在不久前舉行的IPF2022上，浪潮信息邊緣計算產品線總經理孫波分享了一組IDC公布的數據：預計到2023年，在物聯網邊緣運行數據處理的企業將達到70%;企業邊緣應用程序的數量將增加800%;全球邊緣基礎架構支出年復合增長率將達到13%;在邊緣部署帶有AI功能的新型OT設備將增加50%，邊緣計算將無處不在。
云邊協同已經成為智慧應用的必然選擇，但邊緣計算設備不能用傳統服務器取代，其面臨四大挑戰：
首先是環境問題，邊緣設備往往在路邊的抱桿箱或者小型弱電箱中，密閉的箱體內散熱差，內部溫度高，環境惡劣，對設備的工作溫度和防水防雷性能有較高的要求;
其次是算力問題，面對邊緣的海量數據，邊緣服務器上不僅有通用計算模塊，還要有異構計算模塊，多元化計算芯片的融合兼容是個難題;
再次是連接問題，感知設備和智能設備在邊緣側越來越多，如何將這些多樣化的終端設備互聯對接，將數據融合打通也是一大挑戰;
最后是運維問題，邊緣設備數量多，在城市中非常分散，純靠人力進行運維不太現實，離散場景下的設備部署與管理同樣是一大難題。
浪潮信息ECOM架構鑄就堅實算力底座
針對邊緣計算設備面臨的四大難題，浪潮信息在IPF2022上發布了“ECOM(Edge Computing Optional Module)邊緣計算模塊化架構”。
ECOM系統為適應邊緣計算復雜多變的應用場景需求將系統進行模塊化拆解。使邊緣計算產品設計更加多樣、靈活、易于實現，可適應室內室外多種應用場景。通過將計算平臺和IO模組、功能模組進行架構解耦，平臺模組及功能模組多重復用，基于不同的場景和應用進行環境適應型設計，以實現短、平、快的產品開發模式，高質量的滿足各類用戶的產品需求。ECOM架構將核心計算模塊、異構加速模塊、IO與網絡模塊、管理模塊等四大模塊有機結合，可以滿足多樣化的場景需求和差異化的客戶需求。
該架構具有以下幾類特點：
·核心計算模塊負責資源核心與外圍解耦，擁有統一接口與協議，并且擁有統一結構與散熱設計;
·異構計算加速模塊支持多協議多接口兼容，M-S與H-D架構兼容，并且支持多元AI算力兼容;
·IO與網絡模塊能夠靈活擴展有線網絡，并且可以選擇多樣化無線傳輸組合，提供穩定可靠的現場總線;
·管理模塊支持后端數據中心技術下沉，支持通用與定制解耦，帶內與帶外協同。
攜手博研智通賦能智慧交通行業
基于模塊化設計的理念，浪潮信息與合作伙伴博研智通聯合研發出集全息感知、信號控制、車路協同、公交優先、道路組織渠化于一體的，具備超強AI算力的路側核心節點設備：邊緣智能體。將邊緣智能體部署在路口，實時采集各種人車信息等數據，并進行融合解析，再將這些交通流數據與人工智能結合，形成決策方案為路口進行實時交通優化，降堵增效。
整體方案實現路口交通信息全感知、信號實時優化、秒級的優化或者周期級的優化。在車路協同場景中，能將全息感知的數據反饋到車端，讓司機知道前面的擁堵情況、紅綠燈情況等，由此就可以讓交通出行體驗得到非常大的提升。
浪潮信息經過對交通路口嚴格使用環境的充分調研，路口信控箱空間相對密閉，且內部環境會高達60、70攝氏度甚至更高，且要求服務器無風扇，并保證邊緣算力長期穩定輸出。為此，浪潮信息在研發中心模擬信控箱高溫環境，實現在70度的環境下也可以高效散熱，穩定運行。
博研智通硬件產品總監李貞杰表示，在博研智通對業界四款邊緣服務器進行的對比測試中，其他設備在60度左右均出現CPU大幅降頻的情況，而與浪潮合作開發的邊緣智能體在70攝氏度以上的環境中依然能夠高效運轉并穩定運行。
