边缘计算助力智慧铁路发展。

边缘计算是什么？

物联网边缘计算是物联网和边缘计算技术的结合，通常用于工业环境。如果我们分析工业物联网（物联网）和边缘计算作为数字技术的优势，我们就会意识到这是上述大多数挑战的答案。

工业物联网允许从多个来源捕获数据，而边缘计算允许通过网络安全和可扩展的方式实时分析大量分布式数据，并集成许多供应商、技术和协议的现场设备。

让我们来看看五个用例，它们描述了铁路和其他关键行业物联网边缘计算的潜在好处。

1.数字孪生和预测性维护。

数字双胞胎，或数字双胞胎例允许物理系统中每个工作部件的数字表示。它们是工业4.0的先驱创新之一，但从商业角度来看，它们也是最有利可图的。我们需要这些数字实例来优化从制造到维护和售后服务的产品价值链。可用于远程诊断和监控，大大节省了人员和旅行成本。

他们还可以自动预测事件的可能性，结合历史数据、人类经验、机器学习和模拟，所有这些都提高了预测结果。麦肯锡估计，51%使用人工智能的公司的运营成本降低了20%以上。根据在哪里建立供应基地，如何规划大修，使用什么材料，对运营成本有直接影响。同样，实时数字孪生操作也需要处理大量数据，同时保证低延迟。

例如，用于电机故障检测的振动物联网传感器需要一种以最低1kHz(每秒1000个数据)速度处理数据的算法。这使得边缘计算成为最适合这些用例的技术，再加上任何常见的传输覆盖问题。

2.铁路障碍物检测。

铁路运输的安全一直是运营商面临的另一个重大挑战。在恶劣天气或人为错误导致的能见度较低的情况下，计算机视觉将成为最有趣的解决方案之一，以实现更智能、更自动的交通。自动障碍物检测系统有助于提高应急处理能力和行人安全。

Shift2rail组织的使命是定义和提供数字化能力，使欧洲铁路运输成为一种更以客户为中心、更可持续的运输模式。该组织正在成立一个工作组和整个项目来研究这个主题。障碍物检测是一项需要高计算处理能力的关键任务，只有边缘计算系统结构才能完成。

3.铁路软件和固件升级。

车载系统越来越智能，越来越面向软件。这些系统的需求会随着时间的推移而变化，这在许多迭代中很常见。此外，由于安全漏洞，IT系统可能会过时。这就是为什么在软件配置和固件中运行更新变得越来越重要。

一个统一的系统和一个统一的远程设备更新可以节省成本。事实上，像阿尔斯通这样的制造商已经在Edge上部署了容器应用架构，这有助于他们通过自动化Edge设备的生命周期和按需部署新版本来减少手动过程。

4.提高列车运行安全性。

为了保证列车运行的安全性和稳定性，实时监控列车的速度和负载参数非常重要。从这个意义上说，物联网传感器与高计算能力的结合是最好的解决方案。

使用小型传感器可以收集车轮引起的高频轨道振动信息。通过边缘计算，可以计算当前滚动风险相关参数的速度和状态。香港大学的科学家已经证明，24小时连续监测是一种可行的边缘计算架构。其效果令人印象深刻，速度误差小于0.2公里/小时，轨道和火车占用的空间很小，成本比传统系统更可控。

5.提高铁路健康和合规性。

毫无疑问，2019年冠状病毒突然迫使许多行业改变优先事项，更有效地解决与健康和社会距离相关的问题。

通过物联网边缘计算，可以实时监控空气质量，使用口罩的合规性或车站和火车的社交距离。通过更先进的算法，可以识别需要更彻底清洁的区域，甚至引导自动清洁系统对区域进行消毒。

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