就數(shù)字化而言，鐵路行業(yè)是最復(fù)雜的行業(yè)之一。從技術(shù)的角度來看，它有許多障礙，使其很難將現(xiàn)有系統(tǒng)集成到現(xiàn)代數(shù)字架構(gòu)中。這可以解釋其數(shù)字化水平較低的原因。物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算可以解決鐵路面臨的許多挑戰(zhàn)。

　　《哈佛商業(yè)評論》(Harvard Business Review)的一項研究表明，運(yùn)輸行業(yè)處于數(shù)字化成熟的末尾，尤其是鐵路部門，對這種低水平的數(shù)字化有著重大貢獻(xiàn)。這不僅是因為它受到非常嚴(yán)格的監(jiān)管，還因為從技術(shù)上講，它面臨許多挑戰(zhàn)，難以將傳統(tǒng)系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施集成到現(xiàn)代數(shù)字架構(gòu)中。

　　在2020年IEEE(電氣電子工程師協(xié)會)一組專家撰寫的一篇文章中，他們確定了在鐵路領(lǐng)域整合大數(shù)據(jù)的主要技術(shù)挑戰(zhàn)。他們這樣做的方法是將它們歸類到他們所說的“5V”中：

　　多樣性(Variety)：鐵路部門是一個高度分散的供應(yīng)商和技術(shù)環(huán)境。一列火車上有數(shù)百個不同的系統(tǒng)，其中許多系統(tǒng)由于使用壽命長、技術(shù)周轉(zhuǎn)率低而被淘汰。

　　數(shù)據(jù)量(Volume)：每天有高達(dá)TB的數(shù)據(jù)量，這是傳統(tǒng)硬件和軟件無法處理的。

　　速度(Velocity)：不僅有大量的數(shù)據(jù)需要處理，而且它還需要很快，才能被認(rèn)為是實時或接近實時的處理。

　　準(zhǔn)確性(Veracity)：由于鐵路運(yùn)營的關(guān)鍵性質(zhì)，確保任何高級數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和可靠性都是至關(guān)重要的。

　　價值(Value)：大多數(shù)系統(tǒng)都被認(rèn)為具有很高的價值，而且地理位置分散。

　　什么是邊緣計算?

　　物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算是物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算技術(shù)的結(jié)合，常用于工業(yè)環(huán)境。如果我們分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)和邊緣計算作為數(shù)字化技術(shù)的優(yōu)勢，我們就會意識到，它正是上述大多數(shù)挑戰(zhàn)的答案。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)允許從多個來源捕獲數(shù)據(jù)，而邊緣計算允許以網(wǎng)絡(luò)安全和可擴(kuò)展的方式實時分析大量分布式數(shù)據(jù)，允許集成來自眾多供應(yīng)商、技術(shù)和協(xié)議的現(xiàn)場設(shè)備。

　　鐵路與超越：物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算的好處

　　讓我們來看看五個用例，它們描述了物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算在鐵路和其他關(guān)鍵行業(yè)的潛在好處。

　　1. 數(shù)字孿生和預(yù)測性維護(hù)

　　數(shù)字孿生，或數(shù)字孿生實例，允許物理系統(tǒng)中每個工作部件的數(shù)字表示。它們是工業(yè)4.0的先驅(qū)創(chuàng)新之一，但從商業(yè)角度來看也是最有利可圖的之一。我們需要這些數(shù)字實例來優(yōu)化從制造到維護(hù)和售后服務(wù)的產(chǎn)品價值鏈。它們可以用于遠(yuǎn)程診斷和監(jiān)測，從而大大節(jié)省了人員和旅行成本。

　　它們還可以自動預(yù)測事件發(fā)生的可能性，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)、人類經(jīng)驗、機(jī)器學(xué)習(xí)和模擬，所有這些都提高了預(yù)測結(jié)果。麥肯錫估計，51%使用人工智能的公司的運(yùn)營成本降低了20%以上。根據(jù)在哪里建立供應(yīng)基地、如何和何時計劃大修以及使用什么材料的決定對運(yùn)營成本有直接影響。同樣，實時數(shù)字孿生操作也需要在保證低延遲的同時處理大量數(shù)據(jù)。

　　例如，用于電機(jī)故障檢測的振動物聯(lián)網(wǎng)傳感器需要一種算法，以最低1kHz(每秒1000個數(shù)據(jù))的速度處理數(shù)據(jù)。這一點，再加上任何傳輸?shù)某Ｒ姼采w問題，使得邊緣計算成為這些用例最適合的技術(shù)。

　　2. 障礙物檢測

　　鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩珰v來是運(yùn)營商面臨的另一個重大挑戰(zhàn)。在由于惡劣天氣或人為錯誤導(dǎo)致的能見度較低的情況下，計算機(jī)視覺將成為最有趣的解決方案之一，以實現(xiàn)更智能、更自動化的交通。自動障礙物檢測系統(tǒng)有助于提高應(yīng)急處理能力，提高行人或行人的安全。

　　Shift2Rail組織的使命是定義和提供數(shù)字化能力，使歐洲鐵路運(yùn)輸成為更以客戶為中心、更可持續(xù)的運(yùn)輸模式。該組織正專門成立一個工作組和整個項目來研究這一主題。障礙物檢測是一項需要高計算處理能力的關(guān)鍵任務(wù)，只有邊緣計算體系結(jié)構(gòu)才能完成。

　　3.軟件和固件升級

　　車載系統(tǒng)越來越智能，越來越面向軟件。這些系統(tǒng)的需求會隨著時間的推移而變化，對于許多迭代來說，能夠優(yōu)化這些系統(tǒng)的使用是很常見的。此外，由于安全漏洞，IT系統(tǒng)可能會過時。這就是為什么在軟件配置和固件中運(yùn)行更新變得越來越重要的原因。

　　一個統(tǒng)一的系統(tǒng)，以及一個統(tǒng)一的遠(yuǎn)程過程的設(shè)備更新可以節(jié)省成本。事實上，像阿爾斯通這樣的制造商已經(jīng)在Edge上部署了容器化的應(yīng)用架構(gòu)，這有助于他們通過自動化Edge設(shè)備的生命周期和按需部署新版本來減少手工流程。

　　4. 提高列車運(yùn)行的安全性

　　為了保證列車運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性，對列車的速度和負(fù)載等參數(shù)進(jìn)行實時監(jiān)測至關(guān)重要。從這個意義上說，物聯(lián)網(wǎng)傳感器與高計算能力的結(jié)合是一個最佳的解決方案。

　　使用小型傳感器，可以收集車輪引起的高頻軌道振動信息。通過邊緣計算，可以計算出當(dāng)前滾動風(fēng)險相關(guān)參數(shù)的速度和狀態(tài)。香港大學(xué)的科學(xué)家已經(jīng)證明，24小時連續(xù)監(jiān)測是可行的邊緣計算架構(gòu)。它的效果令人印象深刻，速度誤差小于0.2公里/小時，而且在軌道和火車上占用的空間非常小，與傳統(tǒng)系統(tǒng)相比，成本更可控。

　　5.改善健康和合規(guī)性

　　毫無疑問，2019冠狀病毒疾病突然迫使許多行業(yè)改變其優(yōu)先事項，更有效地解決與健康和社會距離相關(guān)的問題。

　　通過物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算，可以實時監(jiān)控空氣質(zhì)量、使用口罩的合規(guī)性或車站和火車的社交距離等要素。通過更先進(jìn)的算法，可以識別需要更徹底清潔的區(qū)域，甚至可以引導(dǎo)自動清潔系統(tǒng)對區(qū)域進(jìn)行消毒。

　　物聯(lián)網(wǎng)對鐵路的巨大影響

　　毫無疑問，就數(shù)字化而言，鐵路行業(yè)是最復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境之一。邊緣計算可以提高旅行者的安全性，檢測潛在障礙物，增強(qiáng)預(yù)測性維護(hù)。5V讓將大數(shù)據(jù)集成到鐵路行業(yè)變得更加困難，但邊緣計算可能是克服這些技術(shù)挑戰(zhàn)的解決方案，允許以實時、網(wǎng)絡(luò)安全和可擴(kuò)展的方式分析大量數(shù)據(jù)。