隨著我們從Covid-19中恢復(fù)過來，我們有機會重新思考我們的城市。在大流行期間，我們更加依賴我們的當?shù)厣鐓^(qū)和技術(shù)——這兩件事將一起創(chuàng)造新的智慧城市。隨著越來越多的人意識到氣候變化的現(xiàn)實，未來的城市在能源和交通方面可能會有很大的不同。

所有的自主交通，以及未來智慧城市的大部分技術(shù)將依賴5G和邊緣計算。后者基本上是我們在整個大流行期間所做的技術(shù)版本——依賴附近的東西。這使得更大的彈性以及更多的信息被添加到系統(tǒng)中，以創(chuàng)建更加智能的城市。

5G網(wǎng)絡(luò)提供了更高的信元密度、更高的數(shù)據(jù)速度和更低的網(wǎng)絡(luò)延遲。在5G中，更多的處理被推到網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而實現(xiàn)低延遲應(yīng)用。此外，小區(qū)站點加密為用戶提供了更大的網(wǎng)絡(luò)容量、更多的數(shù)據(jù)帶寬和更高的移動數(shù)據(jù)速度。這種網(wǎng)絡(luò)加密將使先進的實時決策分析。5G技術(shù)的應(yīng)用可以幫助城市節(jié)約資金、資源，為人們創(chuàng)造更清潔、更安全、更健康的生活場所。

5G與邊緣計算齊頭并進。5G增加了可通信的數(shù)據(jù)量，而邊緣計算使用數(shù)據(jù)在本地運行計算，而不是將數(shù)據(jù)發(fā)送到其他地方進行分析和處理。這通常更快，更能抵御干擾。結(jié)合起來，這兩種技術(shù)擁有巨大的前景，是當今最杰出的新興技術(shù)。

根據(jù)IDC的研究，2023年全球5G連接將增長至10.1億，2024年全球邊緣計算支出將達到2500億美元。這為通過注入下一代技術(shù)改造城市提供了巨大的生態(tài)系統(tǒng)機遇。

智慧城市旨在提高居民的生活質(zhì)量。物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、區(qū)塊鏈、人工智能和分析等關(guān)鍵技術(shù)可用于涵蓋整個領(lǐng)域，包括廢物管理、智能停車、電子政務(wù)、電力和公共照明、教育、健康、交通管理和智能建筑。它是邊緣計算、5G功能和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的結(jié)合，支撐了技術(shù)的有效利用，有可能實現(xiàn)更智能的供應(yīng)鏈，并使我們能夠更好地應(yīng)對中斷。

公用事業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施

邊緣分析可以幫助智慧城市自治市更好地管理和節(jié)約寶貴的資源，包括能源、水和新鮮空氣。水系統(tǒng)和廢物管理系統(tǒng)中基于IoT傳感器的分析功能可實現(xiàn)更好的監(jiān)控和管理，而創(chuàng)新的電網(wǎng)可為企業(yè)和消費者提高能源效率。邊緣分析還有助于監(jiān)視和控制建筑物的運行，例如供暖、通風、空調(diào)、照明和安全，以虛擬方式自動實現(xiàn)最佳的居住環(huán)境。

經(jīng)濟發(fā)展與公民管理

通過使用5G網(wǎng)絡(luò)上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器，可以監(jiān)控交通流量、停車位可用性、公用設(shè)施使用和公共路燈管理。當局可以利用邊緣分析找到切實可行的解決方案，以節(jié)約能源，優(yōu)化水和電力資源，并減少環(huán)境影響。在大流行期間，我們看到一些趨勢，即人們從擁擠的城市遷往人口較少、服務(wù)更好的地區(qū)。利用科技、盡量減少交通堵塞和改善廢物管理，有助于吸引新居民和增加社區(qū)內(nèi)的經(jīng)濟機會。

公共安全與犯罪控制

邊緣分析和邊緣AI使高級、安全的視頻，傳感器和通信系統(tǒng)能夠主動監(jiān)視公共場所以及法律和秩序。使用邊緣AI，可以在危害公共安全之前預(yù)防或減輕犯罪或其他災(zāi)難性事件的發(fā)生。嵌入在橋梁和發(fā)電廠等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施中的傳感器可以監(jiān)控結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以識別潛在危險，從而保護公民和城市的經(jīng)濟福祉。配備傳感器的無人機可以監(jiān)視車輛交通、人群、建筑工地和災(zāi)區(qū)，以幫助持續(xù)監(jiān)視狀況并支持急救人員。總體而言，社區(qū)從對執(zhí)法和災(zāi)難管理的信任中受益。

智能交通和自動駕駛智能車

邊緣分析將成為互聯(lián)自動駕駛汽車革命的關(guān)鍵推動力。道路車輛將彼此通信，并與基礎(chǔ)設(shè)施通信，并改善總體道路安全性。它還將減少交通擁堵并提高駕駛員舒適度。

基于邊緣計算的車到云解決方案通過不同的服務(wù)（如高清實時地圖、實時交通監(jiān)控和警報）為不同級別的自主駕駛提供了邊緣云功能。汽車上的分布式人工智能應(yīng)用程序?qū)⑼ㄟ^5G無線電向電信網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的邊緣計算站點發(fā)送視頻數(shù)據(jù)。在邊緣云上，采用機器學習算法對視頻數(shù)據(jù)進行近實時處理。實時圖像處理的結(jié)果將被發(fā)送到汽車，在那里與局部分析進行比較，并作出最終決定，例如向駕駛員發(fā)出指示。

智慧醫(yī)療

醫(yī)療保健領(lǐng)域的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量正在大幅增加。邊緣計算和邊緣分析可以在很大程度上減輕這一負擔。臨床醫(yī)生的移動設(shè)備可以將患者數(shù)據(jù)實時捕獲到邊緣的聯(lián)網(wǎng)分析平臺中?；颊邔⒉辉傩枰却治鼋Y(jié)果，這將顯著減少他們的就診次數(shù)。

協(xié)作邊緣的概念將是另一個推動因素，其中地理上分散的數(shù)據(jù)被融合到一個組合的邊緣設(shè)備可用視圖中。例如，深度學習最近在眼科獲得了相關(guān)性，因為它能夠檢測診斷和預(yù)后的臨床重要特征。這導(dǎo)致了各種深度學習系統(tǒng)被嵌入到眼科成像設(shè)備中，從而實現(xiàn)了自動圖像采集。這同樣可以在基于智能手機的設(shè)備層面上執(zhí)行，例如通過使用連接到智能手機上的高分辨率眼底成像系統(tǒng)。

讓城市獨立思考

邊緣分析的變革潛力幾乎是無限的。5G網(wǎng)絡(luò)的速度，加上本地處理可以轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣的事實，使得邊緣分析的主張非常強大。減少延遲和相互連接的智能設(shè)備實現(xiàn)了寶貴的飛躍，而當前的模式需要將大量數(shù)據(jù)發(fā)送回云端進行分析處理和洞察。設(shè)備或邊緣網(wǎng)絡(luò)的自主決策和認知智能降低了處理和決策延遲。這意味著，關(guān)鍵的是，決策可以實時做出。

5G中的邊緣分析將不僅限于傳統(tǒng)的描述性分析，還將繼續(xù)發(fā)展。這項強大的技術(shù)具有從上下文中學習，預(yù)測接下來會發(fā)生什么，規(guī)定下一個最佳動作或決定以及從過去的行為模式中學習以做出最佳決定的能力。對于完全自主的應(yīng)用程序，邊緣分析將實時自動執(zhí)行下一步操作。隨著5G的速度，更多的信息將被收集和處理，邊緣分析產(chǎn)生的見解將越來越多地驅(qū)動決策，導(dǎo)致認知智能應(yīng)用。簡而言之，未來的智慧城市將利用5G，并使用邊緣計算來幫助城市獨立思考。
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