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边缘计算是5G面向toB市场发展的关键抓手

2020年5G商用，5G网速理论峰值可达到Gbit/s。数据传输速度飞快，对5G下的传输数据进行分析可谓十分艰难。所以在数据传输前需要预处理，将数据抽象化、碎片化、结构化，这就体现了边缘计算的重要性。

国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，企业在本地设备的数据管理解决方案花费远比上云和数据中心少。物联网设备的增加，使得网络带宽更加有限，造成数据瓶颈。因此用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在边缘处理，减少延迟，从而实现实时且更高效的数据处理，将达到对云计算的有力补充。数据处理由网络中心下放到网络边缘的节点上，使得数据处理更接近数据来源，能够有效降低时延。边缘计算已成运营商面向toB市场发展的重要抓手。

三大运营商热议边缘计算，推动5G专网不断发展

为更好地发挥5G价值，三大运营商纷纷推出了5G专网能力，其中，边缘计算构建了5G专网的核心能力，在专网建设中发挥重要作用。

中国电信推出5G定制网，采用“致远”“比邻”“如翼”三类服务模式。致远模式面向广域优先型行业客户场景提供定制网服务模式;比邻模式面向时延敏感型客户场景提供定制网服务模式;如翼模式面向安全敏感型客户场景提供定制网服务模式。MEC组网架构助力5G定制网。

中国电信研究院副院长陈运清表示，中国电信基于云边算力一体化布局，为客户提供云边一体的综合数字化解决方案。MEC使内容与服务更靠近用户，满足用户低时延、数据本地化、安全性、差异化服务等各类需求;提供移动固定等多种网络接入及云间高速网络，构建高效、灵活的云边网络;中心云强大的计算、存储、安全等能力为MEC业务的发展提供了强大的能力仓库和安全保障;边缘算力对数据实时计算、推理，中心算力存储和处理海量数据，云、边协同同时满足对低时延、大存储、高算力的需求。
 

该神经网络一直发出警告，表示它对未曾识别过的户外场景的反应是不确定的。该测试突出了网络在用户不应完全信任其决策时进行报警的能力。

在这种情况下，“如果这是一个医疗保健应用程序，也许我们不相信模型提供的诊断，而是寻求其他意见。”阿米尼说。

该网络甚至知道照片何时被篡改，从而有可能防范数据操纵攻击。

在另一个试验中，研究人员在一批图像中提高了对抗性的噪音水平，并将这些图像发送到网络中。这种改动是微妙的，几乎不为人类所察觉，但神经网络发现了这些图像，并用高度不确定性标记了输出结果。这种对伪造数据发出警报的能力可以帮助侦测和阻止敌对性攻击，这在深度造假时代是一个日益令人担忧的问题。

“深度证据回归”是“一种简单而优雅的方法，它推进了不确定性估计领域，这对于机器人和其他现实世界的控制系统非常重要，”

DeepMind 的人工智能研究员 Raia Hadsell 评论说。“这种方法以一种新颖的方式完成，避免了其它方法的一些混乱方面，例如采样或集合，这不仅使它优雅，而且计算效率更高，是一种成功的组合。”

“深度证据回归”可以提高人工智能辅助决策的安全性。阿米尼说: “我们开始看到越来越多的神经网络模型从实验室慢慢流出，进入现实世界，进入可能危及人类生命的环境。”

“任何使用这种方法的人，无论是医生还是坐在车辆乘客座位上的人，都需要意识到与这一决定相关的任何风险或不确定性。”他设想这个系统不仅可以快速识别不确定性，而且可以用来在危险的情况下做出更加保守的决策，比如一辆无人汽车经过一个十字路口的时候。

“任何有部署机器学习的领域最终都需要有可靠的可信度指标。”他说。

（编辑：宜春站长网）

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