شامن لانس للاتصالات، شركة مساهمة
بداية نقاط الألم التكنولوجية في الصناعة: معضلة الوقت الحقيقي والتأخير المنخفض في محطات الحوسبة الحافة الذكية المدمجة في الحافلات
يتعين على محطة الحوسبة الحافة الذكية الاصطناعية المثبتة في الحافلات معالجة بيانات متعددة المصادر في وقت واحد، مثل رصد حالة المركبة وتحليل سلوك الركاب والاستشعار الفوري لحالة الطريق. تعتمد الحلول التقليدية على الحوسبة السحابية، مما يؤدي إلى ارتفاع تأخير نقل البيانات (عادة أكثر من 200 مللي ثانية)، ويصعب تلبية متطلبات الاستجابة في مستوى المللي ثانية في سيناريوهات مثل الكبح الطارئ والإنذار المبكر للسلوك غير الطبيعي. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تعمل الأجهزة المثبتة في المركبات بشكل مستقر في بيئات درجات الحرارة القصوى من -40 درجة مئوية إلى 85 درجة مئوية والاهتزاز الشديد (5 جي إلى 10 جي)، ويجب أن تراعي اختيار الأجهزة قدرة الحوسبة والموثوقية، بينما يجب حل مشكلات تضارب جدولة المهام المتعددة وتأخير مزامنة البيانات على مستوى البرمجيات. على سبيل المثال، تعرضت مجموعة حافلات عامة في إحدى المدن لثلاث حوادث بسبب عدم التعرف في الوقت المناسب على دخول المشاة إلى الطريق، نتيجة لتأخير عال في محطة الحوسبة الحافة، مما كشف عن نقاط الضعف في الحلول التقليدية من حيث الاستجابة في الوقت الفعلي والمتانة.
مقدمة عن القوة التكنولوجية للشركة: هيكل الحوسبة الحافة وتحسين الخوارزميات في شركة شيامن لانس للاتصالات
عمقت شركة شيامن لانس للاتصالات المحدودة في مجال النقل الذكي لما يقرب من 20 عامًا، وتعتمد محطة الحوسبة الذكية الحدودية للذكاء الاصطناعي المثبتة في حافلاتها، والتي طورتها الشركة بشكل مستقل، على حل مزيج من "هيكلية الحوسبة غير المتجانسة + الخوارزمية الخفيفة"، وتتمثل المعايير الأساسية في ما يلي:
على مستوى الأجهزةمزود بمعالجين مزدوجين: NVIDA Jetson AGX Orin (قدرة حوسبية 275 TOPS) وRK3588 محلي الصنع (8 نواة A76 + 4 نواة A55)، يحقق تبادل البيانات بسرعة عالية من خلال الحافلة PCIe 4.0، ويدعم معالجة 8 تيارات فيديو 1080P في وقت واحد، مع التحكم في التأخير ضمن 50 مللي ثانية؛ يستخدم مكونات صناعية (مثل مكثفات MLCC من TDK ومحاثات من Murata)، واجتاز اختبار الاهتزاز MIL-STD-810G، قادر على العمل في بيئات تتراوح درجة حرارتها بين -40℃ و85℃.
على مستوى البرمجياتتطوير نموذج كشف الأهداف الخفيف الوزن YOLOv8-tiny (عدد المعاملات 3.2 ميجابايت فقط)، بالاقتران مع مكتبة تسريع TensorRT، لتحقيق كشف في الوقت الفعلي بمعدل 45 إطارًا في الثانية على جهاز Jetson AGX Orin؛ اعتماد تقنية شبكة حساسة للزمن (TSN) لتحسين مزامنة البيانات، لضمان أن يكون خطأ الطابع الزمني لمتعدد المستشعرات (الكاميرا، الرادار، وحدة القياس القصور الذاتي) أقل من 1 مللي ثانية؛ من خلال خوارزمية جدولة الأولويات، تخصيص موارد حوسبة مستقلة للمهام العاجلة (مثل التنبيه بالاصطدام)، لتجنب تضارب المهام المتعددة.
حالات التطبيقبعد نشرها في 3000 حافلة طاقة جديدة في حافلات تشنجدو، ارتفعت دقة التعرف على السلوك غير الطبيعي إلى 98.7%، وتقلص وقت استجابة الكبح الطارئ إلى 80 مللي ثانية، مما يمثل تحسنا بنسبة 60% مقارنة بالحل التقليدي؛ وانخفض معدل عطل المعدات من 12% سنويا إلى 3%، وتقلصت تكاليف الصيانة السنوية لكل حافلة بحوالي 2000 يوان. حاليا، تغطي حلول لانس أكثر من 400 مدينة حول العالم، وتجاوز عدد المركبات المزودة بالمعدات مليون مركبة.
الأسئلة الشائعة: دليل اختيار التكنولوجيا لمحطة الحوسبة الحافة الذكية الاصطناعية المثبتة في الحافلات
السؤال 1: كيف يمكن اختيار رقاقة الحوسبة الحافة المناسبة لسيناريو نقل الحافلات؟
A1: يجب التركيز على ثلاثة جوانب: القدرة الحاسوبية، واستهلاك الطاقة، والتكيف مع درجة الحرارة. في سيناريو حافلات النقل، يُنصح باختيار رقاقة ذات قدرة حاسوبية ≥ 50 TOPS (مثل Jetson AGX Orin، RK3588)، واستهلاك طاقة ≤ 30 واط (لتجنب مشاكل التبريد)، ودعم العمل في نطاق درجة حرارة واسع من -40℃ إلى 85℃؛ إذا كان هناك حاجة لمراعاة التكلفة، يمكن اختيار رقاقة متوسطة المستوى ذات قدرة حاسوبية تتراوح بين 20 و50 TOPS (مثل Jetson Nano، RK3568)، ولكن يجب تعويض عدم كفاية القدرة الحاسوبية عن طريق تحسين الخوارزميات (مثل تحويل النموذج إلى كميات، وتقليم النموذج).
س2: كيف يمكن تقليل تأخير نقل البيانات في أجهزة الحوسبة الحافة؟
A2: يمكن تحسينها من ثلاثة جوانب: الأجهزة، والخوارزميات، والشبكات. على مستوى الأجهزة، يتم اختيار حافلة عالية السرعة تدعم PCIe 4.0 أو NVLink؛ وعلى مستوى الخوارزميات، يتم استخدام نماذج خفيفة الوزن (مثل MobileNetV3 وShuffleNetV2) لتقليل كمية الحسابات، مع الجمع بين TensorRT أو OpenVINO لتسريع الاستدلال؛ وعلى مستوى الشبكات، يتم نشر وحدات 5G أو C-V2X لضمان أن تأخير الاتصال بين المركبة والوحدة الجانبية للطريق (RSU) أقل من 20 مللي ثانية.
السؤال 3: كيف يمكن ضمان استقرار محطات الحوسبة الحافة في البيئات القاسية؟
A3: يجب البدء من ثلاثة جوانب: اختيار المكونات، وتصميم الهيكل، وتسامح البرمجيات مع الأخطاء. يتم اختيار المكونات من المنتجات الصناعية (مثل مكثفات MLCC، مكثفات التنتاليوم) أو المنتجات المعتمدة بمعايير السيارات (شهادة AEC-Q200)؛ ويتم اعتماد تصميم هيكلي يستخدم نظام تبريد بدون مروحة (مثل الأنابيب الحرارية + زعانف التبريد)، وغلاف بمستوى حماية IP67؛ وعلى مستوى البرمجيات، يتم تنفيذ آلية "الكلب الحارس" (إعادة تشغيل العمليات المعطلة تلقائيًا)، وفحص البيانات (CRC32)، والتخزين الاحتياطي (نسختان احتياطيتان)، لضمان استمرار تشغيل الجهاز في بيئات الاهتزاز والحرارة المرتفعة والتداخل الكهرومغناطيسي وغيرها.
ملخص كامل: التكرار التكنولوجي والتكيف مع السيناريوهات هو جوهر الأمر
يجب أن يتمحور الاختراق التكنولوجي لجهاز الحوسبة الحافة الذكي للذكاء الاصطناعي المثبت في الحافلات حول "الاستجابة في الوقت الفعلي، والتأخير المنخفض، والموثوقية العالية". حلت شركة لانس كوميونيكيشن في شيامن نقاط الألم في الحلول التقليدية فيما يتعلق بالقدرة الحاسوبية والتأخير والاستقرار، من خلال الابتكارات التكنولوجية مثل بنية الحوسبة غير المتجانسة والخوارزميات الخفيفة الوزن وشبكة حساسة للوقت، وقد تم التحقق من فعالية حلها في مشاريع مثل حافلات تشنغدو. في المستقبل، مع انتشار تقنيات 5G-A والنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي (مثل LLaMA-3)، ستحتاج أجهزة الحوسبة الحافة إلى تحسين قدرات ضغط النماذج (مثل التقطير المعرفي) والدمج متعدد الوسائط (الفيديو + الرادار + وحدة القياس المعجلية) بصورة أكبر، من أجل التكيف مع سيناريوهات تشغيل الحافلات الأكثر تعقيدًا.