邊緣智能感知技術在5G 傳輸網絡中的實時數據處理與決策

李鵬江

（中通服咨詢設計研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

1 邊緣智能感知技術概述

1.1 定義與基本原理

邊緣智能感知技術作為一種前沿技術，實現了邊緣計算與人工智能的深度融合，可以在數據源頭附近進行實時、智能化的數據處理與決策。其基本原理在于將智能算法和模型推送至網絡邊緣，使得數據處理可以在產生源頭附近完成，從而降低傳輸時延、減輕網絡帶寬負擔并提升實時性。這種技術的核心理念在于讓邊緣設備承擔計算任務，在完成數據的實時分析與決策制定的過程中，要充分利用相關信息，阻止所有數據傳輸至中央云端處理。

1.2 邊緣計算與人工智能的融合

邊緣計算與人工智能的融合是一種創新的技術趨勢，通過將邊緣計算與人工智能緊密結合，建立更高性能和更智能的系統。邊緣計算領域的邊緣設備擁有執行計算任務的能力，這使得數據處理能夠在產生源頭附近進行。這種局部計算的特點，可以降低數據傳輸的延遲，從而提升系統的反應速度。這對于實時性要求高的應用場景，如5G 傳輸網絡中的實時數據處理，具有顯著的優勢。邊緣計算的融入使邊緣智能感知技術更能滿足網絡性能需求。

邊緣智能感知技術在人工智能領域中將機器學習和深度學習模型應用于邊緣設備，賦予智能識別與解析信息的能力，意味著邊緣設備可以在本地智能地處理數據，無須將所有數據傳輸至云端進行分析。這些智能算法在邊緣設備的實施，能夠更加敏捷地應對實時環境的變化，提高對數據的實時響應。這種智能的融合不僅有助于提高數據處理效率，同時為邊緣設備賦予了更強大的決策能力，使其能夠更自主地作出實時決策，減輕對中央云端的依賴[1]。

1.3 邊緣智能感知技術的技術特點

邊緣智能感知技術實現人工智能與邊緣計算的深度融合，在本地邊緣設備上成功實現數據處理與決策制定的智能化。這一特點顯著提高數據處理的時效性和高效性，同時減少對網絡帶寬的占用，從而提升系統的實時性能。另外，邊緣智能感知技術具備顯著的智能化與自適應特性，能夠迅速適應實時環境變化，優化數據處理和決策策略，使其能夠更加妥善地應對各種復雜場景和需求。不僅如此，該技術還注重數據隱私，采用領先的加密技術與隱私保護策略，確保用戶信息的安全性和私密性。

2 邊緣智能感知技術在實時數據處理與決策領域的應用

2.1 數據采集與傳輸

實時數據處理領域中，邊緣智能感知技術的主要功能是完成數據采集與傳輸。在網絡邊緣布置智能感應節點，大量連網設備產生的數據能被系統實時搜集。傳感器和處理器被安裝在這些節點上，能夠即時獲取各類傳感器數據，如溫度、濕度、位置以及加速度等，如表1 所示。運用邊緣數據采集方法來獲取數據，顯著縮短數據傳輸的時延。邊緣智能感知技術具有選擇智能數據傳輸路徑的能力，提高數據傳輸速度以緩解網絡擁堵現象。

表1 實時數據處理中的不同傳感器類型及參數

邊緣智能感知技術采用業內的通信協議和高科技，實現數據的高效傳輸，確保數據能夠高效、安全地傳輸到指定的處理節點。利用5G 網絡的高帶寬和低時延優勢，采用傳輸策略，對數據進行壓縮與加密處理。運用智能技術優化數據采集與傳輸過程，邊緣智能感知技術為實時數據處理提供高質量的數據保障。

2.2 實時數據處理與分析

邊緣智能感知技術在實時數據處理與分析領域發揮著關鍵作用。數據傳輸至邊緣網絡的智能感應節點后，立即應用先進算法處理，實時處理和分析數據。這包括數據處理、特征挖掘以及模式識別等多個環節。應用邊緣實時數據處理技術，高度智能系統快速適應各類場景。例如，實時分析傳感器數據是工業自動化領域的核心環節，系統能預測設備故障，實施針對性的維護策略，確保生產流程持續穩定。

邊緣智能感知技術實時處理能力適用于更多復雜任務領域，深度學習是機器學習的一個分支。對數據進行高效處理與分析，系統憑借實時學習和推斷能力實現智能決策。這種分布式數據處理技術不僅減少系統對集中處理節點的依賴，還提高系統對不斷變化環境和數據模式的適應性。

2.3 決策制定與執行

智能感知節點助力系統高效決策。這些決策基于實時感知數據的深入分析和理解，可以是事先定義的決策規則，也可以是通過機器學習和深度學習等技術學得的模型。例如，在智能交通系統中邊緣節點對實時路況進行捕捉，實時調整交通信號燈的時間長度，以最優化交通流，從而有效緩解擁堵[2]。

決策執行階段離不開邊緣智能感知技術的保障，在網絡邊緣布置執行節點，系統能夠將決策信號傳達到設備或執行單元，實時控制設備的行為。這種分權決策方式有助于緩解集中決策的壓力，優化整體系統的反應速度。實時的決策執行使得系統能夠更迅速地適應復雜、動態的場景，尤其是時延敏感的應用場景如自動駕駛、工業自動化等至關重要。決策權已下放至網絡邊緣，邊緣智能感知技術的應用，使得系統的實時性能得以顯著優化，增強系統的穩定性，針對各類實時場景，提供可信的應對方案。

3 挑戰與解決方案

3.1 數據隱私與安全性

5G 傳輸網絡中，在大量數據收集與傳輸環節中，用戶個人信息及敏感數據面臨潛在泄露風險。為解決這一問題，提出一種關鍵的策略是在數據采集階段采用隱私保護技術，如差分隱私和同態加密。差分隱私技術是一種常用的隱私保護手段，它通過在數據中引入噪聲的方式來保護個體數據的隱私，同時仍然允許進行有意義的整體數據分析。同態加密允許在加密狀態下進行計算，從而在數據傳輸和處理的全過程中確保數據的安全性與完整性。此外，實施高效的權限控制與身份驗證機制，特定數據僅授權用戶可查看與操作，這是一種提高數據隱私和安全保護效果的實際措施。

網絡通信安全的核心在于運用加密傳輸協議和安全認證技術，數據傳輸過程須嚴防非法截取與篡改行為。運用先進的加密手段，如傳輸層安全性（Transport Layer Security，TLS）/安全套接層（Secure Sockets Layer，SSL）協議，數據在網絡傳輸時須保持隱秘性。此外，應用全面的安全保護措施，涉及防火墻、入侵檢測系統以及安全審計范疇，提高系統的整體安全性能[3]。

3.2 網絡資源管理與優化

5G 網絡中，邊緣智能感知技術的廣泛應用，對網絡資源調控與優化提出新的挑戰。大規模的交互和高速信息傳輸導致對網絡寬帶、存儲空間以及計算能力的需求較大。為有效管理這些資源，一方面需要采用先進的網絡資源調度算法，實現對帶寬和存儲的智能分配；另一方面通過邊緣計算技術將計算任務分布到網絡邊緣，減輕中心服務器的負擔，提高整體系統的處理效率[4]。

在網絡資源管理中，自適應調度算法的應用至關重要。該類算法能適應網絡實況和需求，確保網絡在各種負載下持續高效運行，靈活調整資源分配。此外，采用網絡功能虛擬化（Network Function Virtualization，NFV）和軟件定義網絡（Software Defined Network，SDN）等技術方法，實施網絡資源的智能調控與優化提升。NFV 和SDN 允許網絡功能通過軟件方式實現，提高網絡的可編程性和靈活性，有助于更精準地滿足各種應用需求。這些不同網絡資源管理和優化策略的比較如表2 所示。

表2 網絡資源管理與優化策略的比較

為優化網絡性能，采用緩存策略、數據壓縮技術及負載均衡策略等手段。在網絡邊緣智能感知節點上實現緩存技術的部署，減少數據傳輸時延以提高數據存取速率。壓縮算法則可以降低數據傳輸的帶寬占用，提高網絡吞吐量。負載均衡策略確保網絡資源得到恰當分配，部分節點負擔適度減輕，以避免性能瓶頸[5]。

3.3 跨領域合作與標準化

邊緣智能感知技術的發展涉及多個領域，如通信、計算機科學、物聯網以及人工智能等。各行業須協同運用專業技能，共建準則與協議來實現協同，確保各設備、系統以及服務協同運行。此外，國際一致性規范的創建將推動技術廣泛運用，促進全球邊緣智能感知技術的發展。

3.4 技術演進與未來發展方向

技術演進與未來發展方向將著重于提升實時數據處理速度與邊緣計算能力。通過優化算法與模型，邊緣智能感知技術將實現更快速的數據處理，滿足對低時延和高效率的需求。同時，隨著邊緣計算技術的成熟，其計算能力將得到增強，支持更復雜的任務和應用，如邊緣人工智能和邊緣深度學習，從而提高系統的智能化水平與處理能力。未來的發展趨勢還受通信技術的影響，隨著6G 技術的應用，邊緣智能感知技術將迎來新的創新與優化，以更好地滿足未來網絡的需求與應用場景。

4 結 論

在邊緣智能感知技術融入5G 傳輸網絡的不斷深化中，見證實時數據處理與決策領域的巨大進步。這一技術的獨特優勢在于通過邊緣計算和人工智能的緊密結合，使得數據處理能夠更加智能、高效，并且更貼近數據源頭，滿足5G 應用對低時延和高帶寬的迫切需求。然而，隨著技術的蓬勃發展，必須共同應對數據隱私與安全性、網絡資源管理與優化等方面的挑戰。未來，隨著5G 網絡的不斷升級和技術的創新，邊緣智能感知技術將持續發揮關鍵作用，為實時數據處理領域帶來更為高效和可靠的解決方案，助力構建智能的數字化社會。