在智慧城市加快建设的当下，智慧交通似乎还没有给居民带来便利。经常开车或者公交通勤的朋友多多少少都会遇到这样的情况：一种是明明前面没车，路口也没人，但红灯要等99秒，等到地老天荒;另一种是，明明一侧车辆少，另一侧车辆多，比如南北方向车量较少，而东西方向车辆都已排成了长队，但红绿灯依旧按照固定的节奏在放行，导致东西方向很多车辆积压在路口……
造成上述情况的问题很简单，路口的边缘设备并没有进行智慧化改造，只能一味执行提前设计好的放行方案，并不能根据实时路况和路口环境做到智慧化的自动调整放行方案。为了实现城市交通智慧化，解决道路拥堵，国家在交通运输新基建顶层设计中明确表示“先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精准分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑。”
现在城市的绝大多数道路上都已经覆盖了一些感知设备，每天都在产生大量数据。利用好这些数据，就可以解决上述的问题，甚至达到“走到哪里都是绿灯”的终极目标，大大节约人们在路上花费的时间。
但目前在智慧交通的建设中，如果将海量的感知数据全部回传到云端处理，将会给云数据中心带来巨大的压力，并且也会出现结果滞后的现象。如果将数据首先在路侧的边缘设备进行处理，再将处理过的数据回传到后方数据中心，给数据中心带来的压力就会小很多，对路段也能够进行及时的智能调控。
边缘计算大势所趋但面临四大问题
以云边端架构为基础在各行业进行数字化转型早已成为共识，场景落地蓄势待发。在不久前举行的IPF2022上，浪潮信息边缘计算产品线总经理孙波分享了一组IDC公布的数据：预计到2023年，在物联网边缘运行数据处理的企业将达到70%;企业边缘应用程序的数量将增加800%;全球边缘基础架构支出年复合增长率将达到13%;在边缘部署带有AI功能的新型OT设备将增加50%，边缘计算将无处不在。
云边协同已经成为智慧应用的必然选择，但边缘计算设备不能用传统服务器取代，其面临四大挑战：
首先是环境问题，边缘设备往往在路边的抱杆箱或者小型弱电箱中，密闭的箱体内散热差，内部温度高，环境恶劣，对设备的工作温度和防水防雷性能有较高的要求;
其次是算力问题，面对边缘的海量数据，边缘服务器上不仅有通用计算模块，还要有异构计算模块，多元化计算芯片的融合兼容是个难题;
再次是连接问题，感知设备和智能设备在边缘侧越来越多，如何将这些多样化的终端设备互联对接，将数据融合打通也是一大挑战;
最后是运维问题，边缘设备数量多，在城市中非常分散，纯靠人力进行运维不太现实，离散场景下的设备部署与管理同样是一大难题。
浪潮信息ECOM架构铸就坚实算力底座
针对边缘计算设备面临的四大难题，浪潮信息在IPF2022上发布了“ECOM(Edge Computing Optional Module)边缘计算模块化架构”。
ECOM系统为适应边缘计算复杂多变的应用场景需求将系统进行模块化拆解。使边缘计算产品设计更加多样、灵活、易于实现，可适应室内室外多种应用场景。通过将计算平台和IO模组、功能模组进行架构解耦，平台模组及功能模组多重复用，基于不同的场景和应用进行环境适应型设计，以实现短、平、快的产品开发模式，高质量的满足各类用户的产品需求。ECOM架构将核心计算模块、异构加速模块、IO与网络模块、管理模块等四大模块有机结合，可以满足多样化的场景需求和差异化的客户需求。
该架构具有以下几类特点：
·核心计算模块负责资源核心与外围解耦，拥有统一接口与协议，并且拥有统一结构与散热设计;
·异构计算加速模块支持多协议多接口兼容，M-S与H-D架构兼容，并且支持多元AI算力兼容;
·IO与网络模块能够灵活扩展有线网络，并且可以选择多样化无线传输组合，提供稳定可靠的现场总线;
·管理模块支持后端数据中心技术下沉，支持通用与定制解耦，带内与带外协同。
携手博研智通赋能智慧交通行业
基于模块化设计的理念，浪潮信息与合作伙伴博研智通联合研发出集全息感知、信号控制、车路协同、公交优先、道路组织渠化于一体的，具备超强AI算力的路侧核心节点设备：边缘智能体。将边缘智能体部署在路口，实时采集各种人车信息等数据，并进行融合解析，再将这些交通流数据与人工智能结合，形成决策方案为路口进行实时交通优化，降堵增效。
整体方案实现路口交通信息全感知、信号实时优化、秒级的优化或者周期级的优化。在车路协同场景中，能将全息感知的数据反馈到车端，让司机知道前面的拥堵情况、红绿灯情况等，由此就可以让交通出行体验得到非常大的提升。
浪潮信息经过对交通路口严格使用环境的充分调研，路口信控箱空间相对密闭，且内部环境会高达60、70摄氏度甚至更高，且要求服务器无风扇，并保证边缘算力长期稳定输出。为此，浪潮信息在研发中心模拟信控箱高温环境，实现在70度的环境下也可以高效散热，稳定运行。
博研智通硬件产品总监李贞杰表示，在博研智通对业界四款边缘服务器进行的对比测试中，其他设备在60度左右均出现CPU大幅降频的情况，而与浪潮合作开发的边缘智能体在70摄氏度以上的环境中依然能够高效运转并稳定运行。
