技术革新驱动智能交通进化

随着信息技术的飞速发展，通信、传感、数据处理与控制技术的融合正逐步将传统交通系统升级为高效的数据驱动型智能交通系统。这一转变意味着交通领域的数据生成量呈指数级增长，对通信、存储及计算基础设施构成前所未有的挑战。尽管车载计算与存储能力在不断壮大，但与海量数据规模相比，它们仍显捉襟见肘。

针对此现象，WIMI微美全息的研发团队创新地提出了基于边缘计算的边缘信息系统（Edge Information System, EIS）。EIS旨在无线网络边缘部署存储与计算资源，包括边缘缓存、边缘计算与边缘人工智能，以此构建一个集约型的信息系统。其设计不仅优化了内容交付与计算服务的延迟问题，还实现了本地化数据采集、聚合与处理，有效减轻了智能车联网数据激增对通信与计算的负担。

移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）作为一项前沿技术，正引领网络通信与云计算的融合，允许从网络边缘提供云服务，支撑关键低延迟的移动应用。边缘缓存与计算平台的集成进一步推动了边缘人工智能的实现，使得强大的机器学习模型能够在边缘服务器与移动设备之间进行训练与部署。

微美全息研发的边缘信息系统，通过将网络资源、内容与功能向终端靠拢，显著减少了数据传输时延，提升了业务响应速度。随着6G技术的推进，边缘计算将从边缘计算迈向“在网计算”，为“泛在智能”提供算力基础。算力从外延转向内生，最终实现网络与计算的深度融合。

边缘信息系统赋能智能车联网

边缘信息系统在智能车联网领域扮演着关键角色，它不仅辅助智能车辆执行关键功能，包括数据采集（用于环境感知）、数据处理（导航与路径规划）以及驱动（机动控制），还在网络边缘处理数据，从而减少了大量通信带宽的需求，并满足了对关键任务的低延迟要求。

该系统借助功能强大的卷积神经网络（CNN）处理视觉感知与定位任务，将计算密集型工作负载转移至邻近的边缘计算服务器，使复杂的机器学习方法得以应用于智能车辆的关键任务之中。

在智能车联网场景中，WIMI边缘信息系统作为车载处理器与远程云数据中心之间的桥梁，承担着数据处理与分析的重任。它不仅能处理高延迟敏感的任务，如实时车辆控制决策与传感数据预处理，减少通信带宽需求，还能在边缘服务器上执行对延迟敏感、计算密集的任务，如定位、地图绘制，以及存储区域高清地图等本地信息。

车联网作为汽车与互联网技术的交汇点，是构建智能交通体系的关键，也是智慧城市的基石。智能交通需要以车辆为中心的信息系统——车联网，整合现有电子信息技术，实现对车辆的有效管理和优化。WIMI边缘信息系统的应用，有力推动了智能车联网的建设，促进了智慧交通的整体发展。