AI、5G、边缘计算关系及行业应用详解

对于AI、5G与边缘的关系，简单总结就是：5G带来泛在接入，AI引领应用革命，边缘云是二者结合的最佳平台。形象的说，5G是将高速公路建到了小区门口。边缘计算就是把大商场搬到了高速边，一出小区上高速，一下高速到商场，快速便捷，吞吐量大。而AI呢，就是一些高价值商品，吸引用户使用高速去卖场。

2022-04-07
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面向5G移动承载网的改造和建设方案

随着5G商用的越来越近，对本地传送承载网络提出了更高要求，基于SPN技术的移动承载网络部署成为解决问题的重要手段。本文介绍了4G业务本地传送网的主要承载技术及组网结构，以及现有传输承载网承载5G所面对的困难，提出了面向5G的本地传送网的改造和建设方案的应用策略，并给出了山东某市SPN网络部署案例。

2022-04-07
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AI芯片：技术发展方向及应用场景落地

无论云端训练还是边缘端推理，AI都需要高能效的算力支持，而AI芯片无疑是输送算力的硬件保障。传统的通用型CPU、GPU甚至FPGA难以满足特定应用场景的AI需求，基于特定域架构（DSA）的AI芯片和深度学习加速器（DLA）应运而生，这为专门开发AI芯片的初创公司带来了发展机会，并在全球范围催生了多家AI芯片独角兽公司。

2022-04-07
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5G的影响、安全性以及现状

5G网络，即第五代移动通信网络，其峰值理论传输速度号称可达每秒数十GB，是我们现用的4G的数百倍，一部1G的电影号称只需8秒就能下载完成。从2014年三星电子宣布开发出基于5G核心技术的移动传输网络，到2017年国际电信标准组织3GP RAN的会议上发布首个可商用部署的5G NR，再到现在全球多个国家和地区逐渐开始部署5G设备。看起来5G的发展算得上是一帆风顺。

2022-04-06
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盘点雷达领域的新技术与新应用

雷达技术的最新突破，结合军事和商业应用的小型化、经济型、高精度雷达需求，带来了雷达技术与应用的复兴。许多即将来临的技术增长领域，如无人驾驶汽车、无人机（UAV）和各种商用/民事应用，都取决于固态雷达和一些新的制造工艺与设计方法。这复兴是军用雷达、隐身和干扰技术升级发展淘汰传统雷达解决方案的产物。先进数字信号处理（DSP）、灵活射频收发器和尖端天线技术的广泛应用正在加速这种改变。

2022-04-06
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自动驾驶多模态传感器融合的综述

多模态融合是感知自动驾驶系统的一项基本任务，最近引起了许多研究人员的兴趣。然而，由于原始数据噪声大、信息利用率低以及多模态传感器的无对准，达到相当好的性能并非易事。本文对现有的基于多模态自动驾驶感知任务方法进行了文献综述。分析超过50篇论文，包括摄像头和激光雷达，试图解决目标检测和语义分割任务。与传统的融合模型分类方法不同，作者从融合阶段的角度，通过更合理的分类法将融合模型分为两大类，四小类。此外，研究了当前的融合方法，就潜在的研究机会展开讨论。

2022-04-02
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高速公路路侧监控技术智能化提升方向浅析

传统路侧监控设备的布设密度、技术要求已满足不了智慧高速、智能化应用的需求。因此本文详细分析了传统路侧监控技术现状以及智能化提升必要性，提出了更稳固的“云-网-边-端”整体架构，更精细的“全时、全量、全域、全要素”数字感知，更智能的“一体化、高集成、区域化”的边缘控制，更主动的“多层多级、连续递进”的全方位管控服务，更高效的多业务协同等五个路侧监控技术智能化提升方向，旨在通过路侧监控技术智能化提升来推动高速公路监控技术的创新发展，同时为建成真正意义上的智慧高速公路提供理论研究基础。

2022-04-02
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浅析ADAS毫米波雷达原理与电磁抗扰能力

智能车辆多采用毫米波雷达作为环境感知的传感器，以实现驾驶辅助功能。毫米波雷达系统的电磁抗扰能力将影响车辆辅助驾驶功能的实现和行车安全。文章在对毫米波雷达系统的原理和目标识别理论进行研究的基础上，通过模拟目标激活毫米波雷达系统，并在不同等级场强下进行毫米波雷达系统的抗扰测试。

2022-04-02
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