说一件有意思的事，平时我们无论是驾车还是乘车经常碰到这么一种状况：明明左右前方的垂直车道空无一人，却不得不堵在十字路口的红灯前。如果这时你又有紧急的事情赶时间，再接连碰到几个这样的红绿灯，恐怕真要把自己逼成“路怒族”的一员了。
说起来，这样的事情还真不少见。这是因为目前的交通灯系统有着固定的控制逻辑，而不会根据车流和人流智能判断“该红灯停、还是该绿灯行”。
在深圳，这样的状况得到区域性地改善。据悉，深圳交管局和华为联合创新，设计了100多种基于交通场景的人工智能算法，实时优化交通信号灯的控制策略。简单来说，过去是“车看灯，读秒数通行；现在是灯看车，读车数放行”。
从车看灯到灯看车代表着智慧交通的一大步，其实这样的事情还可以做很多，比如道路的监测和负荷管理、路障和路况预警等等。当然，更多的智能实践和探索还要得益于技术的成熟和进步。
这项关键支撑技术之一就是边缘计算。
边缘计算与云计算是一个相对的概念，它是在靠近物或数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务的一种方式（当然，边缘计算和云计算并不是冲突或替代关系，这在另一篇文章中有阐述：与云端握手 是时候谈谈边云协同这个边缘计算新风向了）。因为实时性、低延时、轻量化等特性，边缘计算还可以应用在很多场景，比如工业制造、公共安全、能源、自动驾驶、无人零售等领域，从而在边缘进行智能分析和提高操作效率。
不过要说的是，边缘计算并不是将云计算“缩小”挪个位置那么简单，无论是面向运营商的MEC场景，还是工业边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云等，对边缘计算的设备形态、功能、计算力等都有特别的要求。
适应边缘环境的计算
首当其冲是对环境的要求，以边缘计算产业联盟（ECC）定义的六种边缘计算业务形态之一的MEC场景举例，边缘服务器通常面临着环境温度、机架空间限制、机房承重限制、供电等要求，所以边缘业务平台需要个性化的开发和配置来适配其需求。
近年来，开发适应边缘环境的服务器也成为业内厂商的重要关注点，以华为G2500视频智能分析服务器举例，作为面向异构计算的4U机架边缘服务器，在提供高性能通用计算能力的同时，它还支持GPU等类型的异构处理器和大容量的本地存储。体积小、支持温度范围宽、环境适应性强、易于维护管理等也成为它的显著特点。
G2500温度增强配置，支持长期50°C、短期55°C的环境温度，比普通服务器提升15°C。此外，675mm的机框深度，尺寸短，安装更灵活。从而满足边缘场景下的机房复杂和恶劣环境，系统可靠性更高。
不可缺少的边缘智能
当然，适应边缘的计算平台除了开发、配置等设备形态外，它还应该具备一个“核”，那就是边缘智能。数据面的下沉除了要求边缘计算平台具备流量快速卸载能力外，还要求它具备视频本地加速能力、图像快速识别能力，以及在此之上的AI分析。
以上面谈到的智能交通为例，边缘做的不仅是采集、存储、处理数据，更重要的是对数据进行智能分析。一个交通信号灯的智能控制，与多个维度变量有关，靠传统方式难以做出及时、准确的分析和判断，只有依赖AI的强大计算能力，才能解决这类问题。
在华为看来，随着AI应用的发展不断广泛和深入，从平安城市到智慧零售，新的应用已不再满足于传统的AI使用方式，传统数据中心提供集中式处理的AI算力已不能满足很多“大带宽、低时延”场景的需求，AI应用越来越需要能根据场景进行“云、边、端”分级部署和高效协同。
不得不说，在边缘智能方面，华为走在了前列。通过植入华为最新发布的昇腾系列AI处理器，华为发布了Atlas智能计算平台，包括Atlas 200 AI加速模块、Atlas 300 AI加速卡、Atlas 500智能小站，以及Atlas 800 AI一体机，它们可广泛用于“平安城市、智慧交通、智慧医疗、AI推理”等领域。
其中，Atlas 200、Atlas 300、Atlas 500可应用于和部署在边缘。
• Atlas 200 AI加速模块：半张信用卡大小即可支持16路高清视频实时分析，面向摄像头、无人机等端侧设备部署，功耗仅10W左右。
• Atlas 300 AI加速卡：采用标准的半高半长PCIe卡设计，面向数据中心和边缘侧服务器场景。该加速卡支持多种数据精度，单卡即可提供64TOPS INT8计算性能，为深度学习和推理提供更强大算力。
• Atlas 500智能小站：是业界领先集成AI处理能力的边缘产品，机顶盒大小即可实现16路高清视频处理能力，相比业界产品性能提升4倍，并可支持对华为云的边云协同，以进行算法的持续完善和升级。智能小站适用于交通、看护、无人零售、智能制造等广阔的领域。
这些Atlas智能计算产品一方面可提供给那些有能力开发硬件平台的企业，同时也可以交付给有边缘计算部署需求的客户。据了解，包括商汤科技、依图科技等明星企业已经展开基于Atlas智能计算平台的超精准人脸识别和AI视频分析的合作，同时华为也已经在交通、商超等领域进行基于Atlas的边缘智能部署。
全栈全场景AI 将智能推向边缘
可以说华为Atlas智能计算平台成功将AI能力带出数据中心，并且延伸到边缘。它可以将普通的摄像头变成智能摄像头，将边缘服务器打造成边缘智能服务器，这对于很多伙伴和客户无疑是一个福音。
Atlas还带来了超强算力，在深圳，其采用了同时能够抓拍4车道车辆、200张人脸的人工智能摄像机，是业界水平的4倍。据介绍，基于华为昇腾系列AI处理器，单芯片即可提供16TOPS@INT8超强算力，支持16路高清视频实时分析，达到业界顶级算力。
更重要的是，华为在业界率先实现全栈和全场景AI解决方案。所谓全栈，以技术功能视角，包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案；所谓全场景，包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等全场景的部署环境。
当然，在边缘计算应用的前期，边缘智能生态也有待进一步完善。华为构建的面向“端、边、云”优化设计的全场景AI基础设施方案，如何和合作伙伴一道推动产业协同，如何赋能行业数字化转型？由边缘计算产业联盟主办的“2018边缘计算产业峰会”将于11月29日召开，不妨一起听听华为和ECC的答案。
我相信，“经常”堵在交通红绿灯前的你，很想知道答案！
