面向典型行业的云网边协同与剪裁_68页_9mb

云网边端智能协同与剪裁技术白皮书总结

背景与目标

• 随着云计算、边缘计算和网络的融合，面临传输延迟高、边缘设备资源有限和隐私保护难的问题。
• 目标是通过云网边端智能协同与剪裁技术，实现按需定制化服务，降低延迟并保护用户数据，支持垂直行业应用。

关键技术

• 云边协同: 结合云计算和边缘计算的优势，实现资源分配和任务调度。
• 网络切片: 在云网边端协同中提供定制化网络服务，支持隔离性、定制化和虚拟化。
• 软件定义网络 (SDN): 实现网络可编程性和灵活调度，用于云网边端协同管理。
• 人工智能 (AI): 包括机器学习、联邦学习、知识图谱等，用于边缘设备的智能计算和协同。
• 联邦学习: 保护数据隐私，实现跨域模型聚合。
• 剪裁技术: 包括网络切片和轻量级算法优化，以适应边缘计算资源限制。

安全研究

• 挑战: 包括网络架构缺乏可信性、隐私泄露风险、基础设施安全和开源软件漏洞。
• 框架: 提出多层次安全架构，包括基础安全、虚拟化安全、数据安全和应用安全。
• 关键技术: 网络安全接入标准、轻量级安全技术、边缘计算安全和高级持续性威胁防御。

典型应用

• 物联网: 提供低延迟、高计算能力，支持设备接入和数据处理。
• 智慧医疗: 高带宽、低延迟支持远程诊断和云手机应用。
• 自动驾驶: 边缘计算和5G结合，实现实时决策和交通数据协同。
• 智慧交通: 边缘缓存和协同优化，提升数据分析效率。
• 人脸识别: 云网边端协同降低延迟，保护隐私。
• 云手机: 支持高性能计算和低延迟通信，适用于交互型虚拟数字人。

面向6G的展望

• 智能化架构: 云网边端协同将更灵活，支持AI内生和算力融合。
• 服务化RAN: 实现无线接入网的云原生和微服务化，促进云网边端深度融合。

结论

云网边端智能协同与剪裁技术为6G时代提供强有力支持，支撑多种垂直行业应用，兼顾性能优化和安全保障。