计算力是生产主力，智算力是创新能力。伴随着智算力持续向边缘侧的延续，边缘侧情景百花争艳，加快落地式。

01 公路交通智慧焕新的方向

边缘计算已经渗透到每个业务范围，而交通出行是其中之一。作为一家坐落于杭州的高科技企业，中控台信息不断探寻智能交通，引进数字孪生技术、人工智能技术、物联网技术、云计算等前沿科技，对路面展开了示范区更新改造，让路面完成了更即时精确的认知能力、更聪慧全方位的管理及更安全保障，助推新型智慧城市。

面对路面街口、隧道施工、立交桥，枢纽站等各种交通出行情景，中控台信息根据边缘侧计算机器设备，收集车流量、车子运动轨迹、交通量排队长度、车子泊车速率、行驶速率、外界气温环境及不同的场景传感器设备的海量信息，并实时、快速地剖析计算，完成路面、隧道施工、高架桥全场景数字孪生技术，构筑起示范区数据路面情景。

中控台信息副总工程师沈斌介绍说，智能交通场景下的信息量也越来越大，结构型与非结构化数据多维数据混和，人工智能应用拥有立足之地。根据AI优化算法鉴别闯红灯违章、非机动车进到行车道、街口出现异常泊车、逆向行驶等意外事件，对交通指示灯、可变车道、诱导屏开展智能调控，完成信号指示灯、可变车道、诱导屏多系统协同监管。

现阶段，杭州市一部分路面完成了车、路、灯完成深层协作，大幅度提高道路道路通行能力，能够为大城市关键主干路给予全生命周期网络服务，为城市商业活动交通出行指挥调度系统提供强有力的支撑点。

与此同时，中控台信息打造了“事先应急预案-事中检测-过后复盘总结”全流程闭环交通出行数字化组织保障机制，根据对各种商业活动中客流量因素、交通出行因素的多方面发掘、实时检测，确保商业活动期内住户生产活动有序开展。

02 边缘算力要求暴发

在全国各地各种道路智能化更新改造发展趋势下，路面地面、隧道施工、立交桥、数据街口、轨道交通枢纽等启动了各种传感器设备，致力于实现多数字化的路面情景。而传感器设备收集的海量数据汇聚在边缘，让边缘计算的重要性更加突出。

边缘计算技术将路口的视频、雷达探测等相关信息直接从边缘侧当地予以处理，减少了海量信息跨互联网完成传送和处理压力，还能够与街口信号控制开展协作搭建路侧智能化应用，达到信息分享与派发、聪慧交叉口操纵、交通出行协作生产调度、危险驾驶罪提示、车子认知分享等服务。

因为AI算法练习与逻辑推理必须强悍的算力做支撑，根据边缘端AI算力合理布局，将能够在边缘端完成部AI负荷的处理方法，减少数据传输所产生的延迟时间与多变性，同时还可以根据从边缘端到云空间的算力协作，完成资源规范化管理与灵巧分派。

沈斌表明，在车路协同中，路侧的边缘计算机器设备承重的数据量级大，而且要求高的计算精确度和实用性。前段时间，中控台信息与的浪潮信息对于国内各地交通出行场景下的不一样算力要求，联合研发了一款一个全新的边缘商品。

此设备选用创新性的流式的AI计算系统软件，根据模块化设计拓展架构设计完成编解码和算力的最佳配制，可以精确匹配聪慧交通路口的具体情景要求。

的浪潮信息边缘计算产品研发经理孙波说，边缘计算需要和情景深度结合做使用价值兑付，相近中控台信息合作伙伴彰显了重要作用。将来，彼此还将继续加深合作，深耕细作智能交通情景，打造出多种多样智能交通产品和计划方案，根据云边端协作，提高智慧交通建设的精细化管理、智能化、专业化水准。

03 硬件软件合理布局车载式计算

算力覆盖到边缘侧，处理业务痛点，必须全部生态圈中的一员协同配合，产生可复制的计划方案，开启一个新的市场格局。

在合理布局交通行业的路侧边缘计算的前提下，的浪潮信息还在扩展车载式计算。在“智算 谋新篇·自主创新机”全国各地巡回展杭州市站在，的浪潮信息正式发布第一款智能化域控制器EIS400，可以为无人驾驶给予大数据中心级强劲、安全性、高效率的车载边缘算力。

在智能化自动驾驶方法中，为了能让车子更有针对性的认知车里及道路自然环境，域控制器要连接的机器愈来愈多，这会对其算力提出了更高要求。现阶段一辆汽车的14个500主摄的监控摄像头做深度神经网络计算，算力最少要1000TOPS。

算力要求展现指数型增长，一个域控制器往往需要配对多计算处理芯片，不但增添了系统软件高功耗的导热及稳定性的考验，还对减少分布式系统计算的延迟给出了严格的要求。

EIS400借助的浪潮信息强劲的数据中心级技术创新能力，将大数据中心级安全性、靠谱、高效率的算力延伸至车辆这一边缘侧，并对车载式计算严格的自然环境、多样化的计算要求等进行了升级，具备完美算力、完美安全与完美排热能力。

因为车子各种感应器，包含激光传感器、监控摄像头、车载雷达等，机器设备总数大幅增加，其监测的清晰度、帧数、间距精密度还在不断提高，必须更高车载式算力。EIS400在算力特性、插口可扩展性层面进行了升级设计方案，适用业内最普遍的终端设备插口，最多能适用16个车载监控、8个激光传感器、4个车载雷达，和1个惯性导航系统连接，包括了自动驾驶的士、自动驾驶公交车、自动驾驶货车、载货无人驾驶车等各种自动驾驶情景高算力、低延迟的需要。

除此之外，为确保无人驾驶安全性及车辆个人隐私，EIS400电脑主板置入车规作用加密芯片，可操作车子规控及系统状态管理等任务目标，并进行多种冗余技术，提高了整个设备系统安全性和易用性，确保道路驾驶安全性及车辆个人隐私。

针对一些自动驾驶货车所在矿山开采、高速公路持续高温、严寒、高原地区、多雾天、强电磁辐射和地理条件繁杂的环境特征，EIS400综合考虑这种环境要素，制定了高效率散热设计，也支持液冷散热，在享受极致性能的算力的前提下，保证了整个系统性能稳定、很高的可靠性及车辆运作高持续性。

与此同时，的浪潮信息还发布了第一个自动驾驶计算架构AutoDRRT（Autonomous Driving Distributed Robust Real-Time），根据相对高度开放式的EIS400，可为消费者提供自动驾驶认知、整体规划管理决策、控制系统API插口、计算并行处理与加快模块开发环境，加快无人驾驶领域迅速发展。

AutoDRRT具备分布式系统、高容错机制、低延迟三大计算自主创新作用。在其中，分布式系统计算作用以用户为中心自动驾驶运用迅速转移的需要，适用从单计算模块到多计算引擎的分布式系统并行处理计算，客户不用代码开发，就可以实现几百个不一样优化算法在5个计算模块里的分布式系统计算。

为了解决网络层安全运行，AutoDRRT还设计了高容错机制计算作用，完成了计算、通讯、IO的多余，当某一自动驾驶优化算法假如因为系统异常无效，可以实时转换到多余优化算法，转换延迟低到1ms，从而确保系统优化。

除此之外，低延迟计算作用，选用硬件软件协同优化技术性，处理运用运转的低延迟考验，完成自动驾驶运用从觉察到掌控的端对端延迟低到60ms，比业内运用运转的均值延迟减少40%，能够更好的达到自动驾驶对实用性的需求。

04 结果

算力如今已无所不在，推动着各行业的企业战略转型，交通运输行业亦是如此。并且交通运输行业的特性更适合边缘计算，并积极拥抱智能化转型，的浪潮信息与中控台信息的协作可谓恰逢其时。

除开提升与合作伙伴的创新发展，的浪潮信息积极开展硬件软件自主创新，例如此次发布的车载计算商品，是作为算力服务提供商的热潮信息针对前沿领域的一次进军，也标志着算力早已不仅仅局限于大数据中心行业，反而是从云到端，算力分布会更加分布式系统、垂直化。