一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统及实现方法技术方案

本发明专利技术提拱了一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统及实现方法，包括5G AI云平台、边缘端设备以及智能设备，其特征在于，所述5G云平台连接边缘端设备，所述边缘端设备连接智能设备，所述边缘端设备由5G CPE、AI Core、IoT Adapter Core和IoT Adapter Node四个模块构成，其中5G CPE用于将5G信号转换为局域网WiFi；AI Core是边缘设备中具备AI算力的运算单元，用于推理运算；IoT Adapter Core是边缘设备中具备自由、快速连接智能设备并且进行充分数据交换和共享能力的物联网连接核心；IoT Adapter Node是用于连接硬件实体的软件节点，本发明专利技术将边缘设备中的输入、输出以及计算单元的统一封装，基于消息机制统一通信，屏蔽设备和网络的差异性。和网络的差异性。和网络的差异性。

【技术实现步骤摘要】
一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统及实现方法


[0001]本专利技术涉及物联网通信和MEC领域，尤其涉及一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统及实现方法。

技术介绍

[0002]多接入边缘计算 MEC (Multi
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access Edge Computing)是欧洲电信标准化协会提出的基于 5G 演进架构，是一种将基站与互 联网业务深度融合的一种技术。通过 5G MEC 边缘计算网络搭建边缘计算无线专网，贴合边缘端管理需要，解决了 4G 网络基站带宽资源不足的问题。但是现有相关技术中对于边缘端技术潜力的挖掘存在不足：（1） 边缘端处理信息的效率极低；（2） 边缘端接入新设备的流程复杂、接口复杂、兼容性低；（3） 人工智能模型推理运算强依赖与云平台；（4） 人工智能模型库更新效率低小，难以标准化；（5） 随着边缘端接入新设备增加，造成已有 AI 算力不匹配。
[0003] 综上所述，无法充分发挥出边缘计算平台优势，无法更好地与 5G 网协同发展，无法更好地发挥 5G 低时延、大带宽、智能化等特点。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统及实现方法。
[0005]本专利技术通过以下技术方案实现：一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统及实现方法，包括5G AI云平台、边缘端设备以及智能设备，所述5G云平台连接边缘端设备，所述边缘端设备连接智能设备，所述边缘端设备由5G CPE 、AI Core、IoT Adapter Core和IoT Adapter Node四个模块构成，其中5G CPE 用于将5G信号转换为局域网WiFi；AI Core是边缘设备中具备AI算力的运算单元，用于推理运算；IoT Adapter Core是边缘设备中具备自由、快速连接智能设备并且进行充分数据交换和共享能力的物联网连接核心；IoT Adapter Node是用于连接硬件实体的软件节点；进一步的，所述边缘端设备包括边缘端设备1、边缘端设备2
···
边缘端设备n，每个边缘端设备中的IoT Adapter Core相互连接构成边缘端跨设备通信架构。
[0006]进一步的，所述边缘端设备连接多个智能设备。
[0007]进一步的，所述AI Core包含多个AI 推理模型，AI 推理模型可通过5G AI 云平台进行实时动态更新。
[0008]进一步的，所述IoT Adapter Core可通过5G AI 云平台进行实时动态更新IoT连接能力。
[0009]一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的实现方法，所述步骤S1包括以
下子步骤：S101、5G AI云平台的5G信号通过边缘端设备中的5G CPE转换为WiFi信号，完成5G AI云平台和边缘端设备的双向数据交换；进一步的，所述步骤S2包括以下子步骤：S201、同一个边缘端设备通信时，边缘端设备1通过IoT Adapter Node1连接智能设备1
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1、通过IoT Adapter Node2连接智能设备1
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2，智能设备1
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1进行采集数据完成输入控制将数据通过IoT Adapter Core发送至AI Core进行推理分析，AI Core完成分析后将控制命令通过IoT Adapter Core发送至智能设备1
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2完成输出控制；S202、两个不同边缘端设备通信时，边缘端设备1通过IoT Adapter Node1连接智能设备1
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1、边缘端设备2通过IoT Adapter Node1连接智能设备2
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1，边缘端设备1的IoT Adapter Core连接边缘端设2的IoT Adapter Core，智能设备1
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1进行采集数据完成输入控制将数据通过边缘端设备1的IoT Adapter Core发送至边缘端设备1的AI Core进行推理分析，边缘端设备1的AI Core完成分析后将控制命令通过边缘端设备1的IoT Adapter Core发送至边缘端设2的IoT Adapter Core，再由边缘端设2的IoT Adapter Core将控制命令发送至智能设备2
‑
1完成输出控制。
[0010]本专利技术的有益效果：（1）将边缘设备中的输入、输出以及计算单元的统一封装，基于消息机制统一通信，屏蔽设备和网络的差异性；（2）一套通信更新机制，同时支持 AI 推理库更新和 IoT 连接库更新；（3）基于嵌入式 Linux 的边缘设备同时运行 AI Core 和 IoT Adapter Core，具备大量设备输入、强大的 AI 分析和控制众多输出的能力；（4）边缘端计算平台无感实时新增接入智能设备。支持新设备只需要 5G 云平台下发 IoT 固件至边缘计算平台后，边缘端就可以自由、快速地接入新设备；（5）边缘设备的节点支持多通信协议、多编程语言，且不同设备的自由、快速、无感接入；（6）边缘侧的所有设备基于消息机制方便进行数据交换和共享，提高数据的使用效率；（7）边缘段计算平台回传数据至 5G 云平台，进行 AI 模型的反馈和重新训练。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0012]图1为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的系统框图一；图2为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的系统框图二；图3为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的系统框图
三；图4为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的系统框图四；图5为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的Uart设备统一封装示意图；图6 为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的BLE设备统一封装示意图；图7为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的终端设备结构示意图；图8为本专利技术提出的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的计算机可读存储介质结构示意图。
具体实施方式
[0013]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本专利技术作进一步的详细说明，本专利技术的示意性实施方式及其说明仅用于解释本专利技术，并不作为对本专利技术的限定。
[0014]实施例1如图1，一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统及实现方法，包括5G AI云平台、边缘端设备以及智能设备，所述5G云平台连接边缘端设备，所述边缘端设备连接智能设备，所述边缘端设备由5G CPE 、AI Core、IoT Adapter Core和IoT Adapter Node四个模块构成，所述边缘设备基于嵌入式Linux操作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统，包括5G AI云平台、边缘端设备以及智能设备，其特征在于，所述5G云平台连接边缘端设备，所述边缘端设备连接智能设备，所述边缘端设备由5G CPE 、AI Core、IoT Adapter Core和IoT Adapter Node四个模块构成，其中5G CPE 用于将5G信号转换为局域网WiFi；AI Core是边缘设备中具备AI算力的运算单元，用于推理运算；IoT Adapter Core是边缘设备中具备自由、快速连接智能设备并且进行充分数据交换和共享能力的物联网连接核心；IoT Adapter Node是用于连接硬件实体的软件节点。2.据权利要求1所述的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统，其特征在于，所述边缘端设备包括边缘端设备1、边缘端设备2
···
边缘端设备n，每个边缘端设备中的IoT Adapter Core相互连接构成边缘端跨设备通信架构。3.据权利要求1所述的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统，其特征在于，所述边缘端设备连接多个智能设备。4.据权利要求1所述的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统，其特征在于，所述AI Core包含多个AI 推理模型，AI 推理模型可通过5G AI 云平台进行实时动态更新。5.据权利要求1所述的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统，其特征在于，所述IoT Adapter Core可通过5G AI 云平台进行实时动态更新IoT连接能力。6.如权利要求1
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5任一项所述的一种实现边缘计算、数据交换和共享的计算系统的实现方法，具体包括以下步骤：S1、5G AI云平台与多个边缘端设备进行数据交换，在边缘端设备一侧完成每个边缘端设备中AI Core的推理模型更新和IoT Adapter Core的连接能力更新；在5G AI云平台一侧完成对推理模型的反馈和重新训练；S2、智能设备与边缘端设备进行数据交换，在智能设备一侧完成输入控制和输出控制，在边缘端设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：阚宗挺，柯俊龙，
申请(专利权)人：苏州小狮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：