边缘智能感知技术在5G 传输网络中的实时数据处理与决策

李鹏江

（中通服咨询设计研究院有限公司，江苏 南京 210019）

1 边缘智能感知技术概述

1.1 定义与基本原理

边缘智能感知技术作为一种前沿技术，实现了边缘计算与人工智能的深度融合，可以在数据源头附近进行实时、智能化的数据处理与决策。其基本原理在于将智能算法和模型推送至网络边缘，使得数据处理可以在产生源头附近完成，从而降低传输时延、减轻网络带宽负担并提升实时性。这种技术的核心理念在于让边缘设备承担计算任务，在完成数据的实时分析与决策制定的过程中，要充分利用相关信息，阻止所有数据传输至中央云端处理。

1.2 边缘计算与人工智能的融合

边缘计算与人工智能的融合是一种创新的技术趋势，通过将边缘计算与人工智能紧密结合，建立更高性能和更智能的系统。边缘计算领域的边缘设备拥有执行计算任务的能力，这使得数据处理能够在产生源头附近进行。这种局部计算的特点，可以降低数据传输的延迟，从而提升系统的反应速度。这对于实时性要求高的应用场景，如5G 传输网络中的实时数据处理，具有显著的优势。边缘计算的融入使边缘智能感知技术更能满足网络性能需求。

边缘智能感知技术在人工智能领域中将机器学习和深度学习模型应用于边缘设备，赋予智能识别与解析信息的能力，意味着边缘设备可以在本地智能地处理数据，无须将所有数据传输至云端进行分析。这些智能算法在边缘设备的实施，能够更加敏捷地应对实时环境的变化，提高对数据的实时响应。这种智能的融合不仅有助于提高数据处理效率，同时为边缘设备赋予了更强大的决策能力，使其能够更自主地作出实时决策，减轻对中央云端的依赖[1]。

1.3 边缘智能感知技术的技术特点

边缘智能感知技术实现人工智能与边缘计算的深度融合，在本地边缘设备上成功实现数据处理与决策制定的智能化。这一特点显著提高数据处理的时效性和高效性，同时减少对网络带宽的占用，从而提升系统的实时性能。另外，边缘智能感知技术具备显著的智能化与自适应特性，能够迅速适应实时环境变化，优化数据处理和决策策略，使其能够更加妥善地应对各种复杂场景和需求。不仅如此，该技术还注重数据隐私，采用领先的加密技术与隐私保护策略，确保用户信息的安全性和私密性。

2 边缘智能感知技术在实时数据处理与决策领域的应用

2.1 数据采集与传输

实时数据处理领域中，边缘智能感知技术的主要功能是完成数据采集与传输。在网络边缘布置智能感应节点，大量连网设备产生的数据能被系统实时搜集。传感器和处理器被安装在这些节点上，能够即时获取各类传感器数据，如温度、湿度、位置以及加速度等，如表1 所示。运用边缘数据采集方法来获取数据，显著缩短数据传输的时延。边缘智能感知技术具有选择智能数据传输路径的能力，提高数据传输速度以缓解网络拥堵现象。

表1 实时数据处理中的不同传感器类型及参数

边缘智能感知技术采用业内的通信协议和高科技，实现数据的高效传输，确保数据能够高效、安全地传输到指定的处理节点。利用5G 网络的高带宽和低时延优势，采用传输策略，对数据进行压缩与加密处理。运用智能技术优化数据采集与传输过程，边缘智能感知技术为实时数据处理提供高质量的数据保障。

2.2 实时数据处理与分析

边缘智能感知技术在实时数据处理与分析领域发挥着关键作用。数据传输至边缘网络的智能感应节点后，立即应用先进算法处理，实时处理和分析数据。这包括数据处理、特征挖掘以及模式识别等多个环节。应用边缘实时数据处理技术，高度智能系统快速适应各类场景。例如，实时分析传感器数据是工业自动化领域的核心环节，系统能预测设备故障，实施针对性的维护策略，确保生产流程持续稳定。

边缘智能感知技术实时处理能力适用于更多复杂任务领域，深度学习是机器学习的一个分支。对数据进行高效处理与分析，系统凭借实时学习和推断能力实现智能决策。这种分布式数据处理技术不仅减少系统对集中处理节点的依赖，还提高系统对不断变化环境和数据模式的适应性。

2.3 决策制定与执行

智能感知节点助力系统高效决策。这些决策基于实时感知数据的深入分析和理解，可以是事先定义的决策规则，也可以是通过机器学习和深度学习等技术学得的模型。例如，在智能交通系统中边缘节点对实时路况进行捕捉，实时调整交通信号灯的时间长度，以最优化交通流，从而有效缓解拥堵[2]。

决策执行阶段离不开边缘智能感知技术的保障，在网络边缘布置执行节点，系统能够将决策信号传达到设备或执行单元，实时控制设备的行为。这种分权决策方式有助于缓解集中决策的压力，优化整体系统的反应速度。实时的决策执行使得系统能够更迅速地适应复杂、动态的场景，尤其是时延敏感的应用场景如自动驾驶、工业自动化等至关重要。决策权已下放至网络边缘，边缘智能感知技术的应用，使得系统的实时性能得以显著优化，增强系统的稳定性，针对各类实时场景，提供可信的应对方案。

3 挑战与解决方案

3.1 数据隐私与安全性

5G 传输网络中，在大量数据收集与传输环节中，用户个人信息及敏感数据面临潜在泄露风险。为解决这一问题，提出一种关键的策略是在数据采集阶段采用隐私保护技术，如差分隐私和同态加密。差分隐私技术是一种常用的隐私保护手段，它通过在数据中引入噪声的方式来保护个体数据的隐私，同时仍然允许进行有意义的整体数据分析。同态加密允许在加密状态下进行计算，从而在数据传输和处理的全过程中确保数据的安全性与完整性。此外，实施高效的权限控制与身份验证机制，特定数据仅授权用户可查看与操作，这是一种提高数据隐私和安全保护效果的实际措施。

网络通信安全的核心在于运用加密传输协议和安全认证技术，数据传输过程须严防非法截取与篡改行为。运用先进的加密手段，如传输层安全性（Transport Layer Security，TLS）/安全套接层（Secure Sockets Layer，SSL）协议，数据在网络传输时须保持隐秘性。此外，应用全面的安全保护措施，涉及防火墙、入侵检测系统以及安全审计范畴，提高系统的整体安全性能[3]。

3.2 网络资源管理与优化

5G 网络中，边缘智能感知技术的广泛应用，对网络资源调控与优化提出新的挑战。大规模的交互和高速信息传输导致对网络宽带、存储空间以及计算能力的需求较大。为有效管理这些资源，一方面需要采用先进的网络资源调度算法，实现对带宽和存储的智能分配；另一方面通过边缘计算技术将计算任务分布到网络边缘，减轻中心服务器的负担，提高整体系统的处理效率[4]。

在网络资源管理中，自适应调度算法的应用至关重要。该类算法能适应网络实况和需求，确保网络在各种负载下持续高效运行，灵活调整资源分配。此外，采用网络功能虚拟化（Network Function Virtualization，NFV）和软件定义网络（Software Defined Network，SDN）等技术方法，实施网络资源的智能调控与优化提升。NFV 和SDN 允许网络功能通过软件方式实现，提高网络的可编程性和灵活性，有助于更精准地满足各种应用需求。这些不同网络资源管理和优化策略的比较如表2 所示。

表2 网络资源管理与优化策略的比较

为优化网络性能，采用缓存策略、数据压缩技术及负载均衡策略等手段。在网络边缘智能感知节点上实现缓存技术的部署，减少数据传输时延以提高数据存取速率。压缩算法则可以降低数据传输的带宽占用，提高网络吞吐量。负载均衡策略确保网络资源得到恰当分配，部分节点负担适度减轻，以避免性能瓶颈[5]。

3.3 跨领域合作与标准化

边缘智能感知技术的发展涉及多个领域，如通信、计算机科学、物联网以及人工智能等。各行业须协同运用专业技能，共建准则与协议来实现协同，确保各设备、系统以及服务协同运行。此外，国际一致性规范的创建将推动技术广泛运用，促进全球边缘智能感知技术的发展。

3.4 技术演进与未来发展方向

技术演进与未来发展方向将着重于提升实时数据处理速度与边缘计算能力。通过优化算法与模型，边缘智能感知技术将实现更快速的数据处理，满足对低时延和高效率的需求。同时，随着边缘计算技术的成熟，其计算能力将得到增强，支持更复杂的任务和应用，如边缘人工智能和边缘深度学习，从而提高系统的智能化水平与处理能力。未来的发展趋势还受通信技术的影响，随着6G 技术的应用，边缘智能感知技术将迎来新的创新与优化，以更好地满足未来网络的需求与应用场景。

4 结 论

在边缘智能感知技术融入5G 传输网络的不断深化中，见证实时数据处理与决策领域的巨大进步。这一技术的独特优势在于通过边缘计算和人工智能的紧密结合，使得数据处理能够更加智能、高效，并且更贴近数据源头，满足5G 应用对低时延和高带宽的迫切需求。然而，随着技术的蓬勃发展，必须共同应对数据隐私与安全性、网络资源管理与优化等方面的挑战。未来，随着5G 网络的不断升级和技术的创新，边缘智能感知技术将持续发挥关键作用，为实时数据处理领域带来更为高效和可靠的解决方案，助力构建智能的数字化社会。