．雲計算之後，霧計算可讓智慧消防發揮功能

The Future of Firefighting 

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來源：物联网空间站 作者：大喵  

因火災而造成的生命、財產損傷的案例層出不窮。若要把火災的傷害降低到最低，即時數據必不可少，但鑒於火災現場環境的惡劣性，幾乎沒有什麼技術，可以做到收集即時數據。

　　圖片來自「123rf.com.cn」

　　

近幾年，在科技領域，除了人工智慧、深度學習等較火的技術外，霧計算隨著雲計算及邊緣計算的快速發展，逐漸出現的大眾視野中，成為科技界的流行詞。

根據美國一所大學的說法，霧計算可讓智慧消防發揮功能。

霧計算與雲計算

韋恩州立大學已經研究了這個課題，並結合OpenFog聯盟的成員的一些觀點，以及一些領先的網路技術公司，關於霧計算的見解，寫了一份報告。這份名為「雲到端的連接橋梁」的報告已經由Tech Idea Research出版社出版。

　　

該份報告解釋了，為什麼在雲計算方興未艾時，我們需要霧計算。在大多數情況下，雲計算便可以滿足我們的服務需求，但在某些情況下，雲計算的表現就有所欠缺。

　　

從某種意義上講，我們可以把雲計算比作「位高權重的遠親」： 它資源多、能力強、服務全，但是距離較遠、維護成本高、響應時間長。

　　

可以把霧計算比作「樂於助人的近鄰」： 她們資源分散、能力多樣、各有所長，就在身邊，彼此關係簡單和睦，不僅常常取長補短、相互支持，還能夠有求必應、反應快捷。

　　

對消防員而言，即時更新的數據很重要，這些數據包括火源地點、建築平面圖、危險資訊，及被困人員的生理狀況和人數。這些數據有助於消防員，決策救人的最佳方案，並將火災損害降到最低。

　　

目前，消防隊員獲取的數據，是透過一系列擴展的技術收集的，包括無人機、通信系統和由消防隊員攜帶的感測器，然後將數據發送到基於機器學習的數據，和影像分析平台，以生成可視化資訊，推送給參加救援的消防員。

　　

這種機器學習算法，需要強大的計算資源，和大量的儲存空間。也就意味著需要一個本地的、集中式的數據中心：例如消防車本身。

　　

同時，由消防指揮人員操作的筆電或平板電腦，可以提供監控火場的介面，而行動寬頻路由器，則將行動網路信號，轉換為本地WiFi熱點。

　　

除此之外，路由器、基地台和交換機等邊緣節點，可以提供霧計算基礎設施，它可以高速處理和儲存數據，將數據傳回火場，或者在需要即時傳輸到雲端。

　　

霧計算可讓智慧消防發揮功能 

有一些解決方案，著眼於一種僅限於雲的方法，以支持消防員在緊急情況下，所需的儲存和處理能力。 例如TRX系統的NEON人員跟蹤，和精確定位，及繪圖系統的儲存和處理能力。

　　

然而，消防員時間的緊急性，與雲計算的延遲特性，使得兩者之間的合作變得很有問題，這就是研究人員研究霧計算潛力的原因所在。

　　

首先是危險系數探測和統計受困者人數，正如報告所述：

「當救援隊執行搜尋任務時，精確探測威脅(如有毒氣體、天花板或牆壁倒塌)，然後迅速向所有消防人員廣播其位置，使其它消防人員避免危險區域，是極其重要的。

此外，透過監控攝影機的圖像和影像，可以發現有多少人被困，甚至確定他們的位置」

　　

這些影像和圖像分析，需要很大的計算能力，而透過網路進行廣泛的影像數據傳輸，將不利於即時獲取資訊。

　　

其次，霧計算可以實現一個智慧的、自動化的安全決策系統，它可在火災發生時篩選大量數據。

　　

霧計算的快速機器學習和人工智慧能力，可使消防部門自動分析資訊，包括建構藍圖、火場數據、社交媒體帖子和人口統計報告，並將其轉化為即時資訊。

　　

可以預見，在未來，各種可穿戴的感測器，和設備被安裝在消防員制服上，透過這些可穿戴的物聯網設備，可以感知到受困者的位置、健康狀況，以及環境中的危險化學氣體、溫度等等；無人機可以看到火場的空中圖像；帶有攝影機和感測器的機器人，可以進入危險區域，看看現場的損毀程度，並測量其他重要的環境參數，如熱和煙霧密度。

　　

利用這些收集到的數據，自動化智慧安全決策系統，可以幫助消防員找到安全出口，附近的丙烷罐，在周圍溫度升高時發出警告，甚至估計爆炸發生的可能性。

　　

NASA JPL(美國太空總署)已經開始對消防員進行AI研究，其項目名為AUDREY。

　　

最後，火場的三維建模，可為消防指揮員提供3D空間中的態勢資訊。當與本地化系統整合時，從無人機或城市建設的數據庫，獲得消防員位置，建築物的高度、形狀，樓層數和室內平面圖等參數。

　　

霧計算商用價值

網路中立性，已經成為美國關注的焦點，Verizon最近因在聖克拉拉縣發生火災時，切斷了消防部門的存取訪問，而受到強烈的譴責時，可靠的網路基礎設施的重要性就顯露了出來。

　　

在消防救援的案例中，霧計算匯集了大量物聯網技術，來獲取和處理數據，包括來自無人機的數據。無人駕駛飛機在災害和應急反應中的價值已經確定，今年在無人駕駛飛行器的幫助下，超過160人的生命得到了拯救。

　　

從某種意義上說，霧計算是介於雲計算和邊緣計算之間的中間位置。 雲通常在第三方數據中心處理、儲存和分析數據；而邊緣計算使這些過程，儘可能地靠近數據源進行。霧計算在稱為霧節點，或物聯網Gateway的伺服器的本地網路，儲存級別托管這些智慧進程。

　　

霧計算的分布式水平體系結構使得通信、處理、儲存、控制和決策等關鍵功能，能夠更接近於數據的來源。 這有助於解決延遲、網路可訪問性、成本上升和數據安全等問題。

　　

營運商決定在不同環境中，托管哪些流程，取決於數據的敏感性、需要對其進行分析的速度、任何停機時間或延遲的影響，以及預算限制。綜合比較下來，使用霧計算是一個不錯的選擇，因為它提供了一個簡單的網路基礎設施和較小的延遲。

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