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    邊緣計(jì)算在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用

    2020-09-06 13:44:45向安玲楊鈺雯
    中國傳媒科技 2020年3期
    關(guān)鍵詞:計(jì)算技術(shù)云端邊緣

    向安玲 楊鈺雯

    摘 ?要:5G技術(shù)的落地應(yīng)用驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備普及,邊緣計(jì)算深度滲透傳媒行業(yè)策、采、編、發(fā)、服務(wù)等生產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)。從選題的場景化、信源的無界化、內(nèi)容的虛擬化、計(jì)算的動(dòng)態(tài)化到服務(wù)的精準(zhǔn)化,邊緣計(jì)算為傳媒行業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)和服務(wù)運(yùn)作提供了算力支撐和數(shù)據(jù)資源支撐,驅(qū)動(dòng)媒體智能化轉(zhuǎn)型。在提升媒體視覺呈現(xiàn)能力、場景感知能力、智能計(jì)算能力的同時(shí),邊緣計(jì)算帶來的虛假信息溯源、隱私空間壓縮、資源配置失衡等問題也有待業(yè)界和學(xué)界進(jìn)一步探討。

    關(guān)鍵詞:邊緣計(jì)算;5G;傳媒行業(yè);智能媒體 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 中圖分類號:TN92 ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1671-0134(2020)03-113-04 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI:10.19483/j.cnki.11-4653/n.2020.03.032

    本文著錄格式:向安玲,楊鈺雯.邊緣計(jì)算在傳媒領(lǐng)域的應(yīng)用[J].中國傳媒科技,2020,03(03):113-116.

    邊緣計(jì)算技術(shù)作為云計(jì)算技術(shù)的補(bǔ)充和優(yōu)化,在5G時(shí)代煥顯初新的應(yīng)用活力,尤其是以云邊協(xié)同發(fā)展的智能計(jì)算技術(shù)不斷激活傳媒行業(yè)想象空間。邊緣計(jì)算技術(shù)在終端設(shè)備對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,再將處理好的結(jié)果數(shù)據(jù)上傳至云端,可更快速地對現(xiàn)實(shí)情況進(jìn)行反饋和呈現(xiàn),一方面減小了云端計(jì)算壓力,另一方面也降低了設(shè)備與云端交互的時(shí)延問題,為媒體數(shù)據(jù)采集、內(nèi)容呈現(xiàn)、信息傳輸和媒介服務(wù)的形態(tài)和效率提供了更多可能。本文從采、策、編、發(fā)、服務(wù)等環(huán)節(jié)探討邊緣計(jì)算技術(shù)將為新聞媒體帶來的影響和可能的應(yīng)用方向,并對潛在方向和技術(shù)應(yīng)用趨勢進(jìn)行分析,以期促進(jìn)傳媒領(lǐng)域的技術(shù)融合和智能化發(fā)展。

    1.文獻(xiàn)綜述

    1.1 邊緣計(jì)算研究

    邊緣計(jì)算自2014年來快速發(fā)展,目前,國內(nèi)對于邊緣計(jì)算的研究主要集中在人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用等計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程應(yīng)用領(lǐng)域,研究者普遍看好該技術(shù)在未來對推動(dòng)5G和智慧城市建設(shè)的應(yīng)用。國外的研究集中在智能醫(yī)療應(yīng)用、智能農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺以及基于邊緣計(jì)算的AR應(yīng)用優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化等領(lǐng)域,并嘗試結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)對移動(dòng)邊緣計(jì)算的隱私保障問題進(jìn)行探究。

    傳統(tǒng)的云計(jì)算在線實(shí)時(shí)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集容易遇到嚴(yán)重的“長尾”延遲問題,導(dǎo)致處理響應(yīng)的平均時(shí)間延遲,無法反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)延遲的極端邊界情況,符永銓,李東升(2018)在研究邊緣計(jì)算應(yīng)用的系統(tǒng)架構(gòu)特征的基礎(chǔ)上,對長尾延遲的產(chǎn)生原因進(jìn)行分析,歸納出了針對長尾延遲的優(yōu)化技術(shù)及未來將面臨的挑戰(zhàn)。[1]Shi W,F(xiàn)ellow(2016)介紹了邊緣計(jì)算的定義,并從云卸載、智能家居、智能城市等領(lǐng)域探討了邊緣技術(shù)的應(yīng)用。[2]施巍松,張星洲,王一帆(2019)圍繞邊緣計(jì)算“從哪里來、現(xiàn)狀如何、到哪里去”三個(gè)問題,梳理了其發(fā)展歷程,并總結(jié)出“技術(shù)儲備期、快速增長期、穩(wěn)健發(fā)展期”三個(gè)階段及未來發(fā)展中急需解決的六類問題。[3]朱曉云(2019)認(rèn)為,在未來幾年邊緣數(shù)據(jù)中心發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期,產(chǎn)業(yè)界需要進(jìn)行深入研究與合作。[4]周益秋,陳艷敏(2018)聚焦鋼鐵制造產(chǎn)業(yè),將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)與邊緣計(jì)算技術(shù)融合,并應(yīng)用于鋼鐵制造大數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)架構(gòu)研究中。[5]

    研究者普遍認(rèn)為,邊緣計(jì)算技術(shù)將有效彌補(bǔ)云計(jì)算應(yīng)用中存在的安全隱患問題,但同時(shí)需要安全技術(shù)的更新來保障邊緣設(shè)備的安全。凌捷,陳家輝,羅玉(2019)總結(jié)歸納了邊緣設(shè)備容易遭受攻擊的情況,提出一種更加適用于邊緣設(shè)備到邊緣設(shè)備的通信安全保障的技術(shù)——基于身份標(biāo)識的密碼技術(shù)。[6]Qian Y,Hu L,Chen J等(2019)提出了一種隱私感知服務(wù)放置(PSP)方案,以解決邊緣云系統(tǒng)中具有隱私感知的服務(wù)放置問題。PSP機(jī)制的目的是保護(hù)用戶的隱私,并在從移動(dòng)邊緣云獲取服務(wù)時(shí)為用戶提供更好的QoS(服務(wù)質(zhì)量)。[7]

    近年來,在移動(dòng)設(shè)備或傳感器附近的計(jì)算和存儲節(jié)點(diǎn)位于互聯(lián)網(wǎng)邊緣的邊緣計(jì)算的行業(yè)投資和研究興趣急劇增長。除了工業(yè)互聯(lián)產(chǎn)業(yè)外,邊緣計(jì)算在智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用也受到了研究者的關(guān)注。Alaa Awad Abdellatif,Amr Mohamed等(2019)認(rèn)為,實(shí)現(xiàn)智能醫(yī)療(s-health)的最有前景的方法包括邊緣計(jì)算功能和下一代無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù),可以提供實(shí)時(shí)且經(jīng)濟(jì)高效的患者遠(yuǎn)程監(jiān)控。并設(shè)想了一個(gè)基于MEC的架構(gòu),用于事件檢測的多模態(tài)數(shù)據(jù)壓縮和基于邊緣的特征提取。[8]

    1.2傳媒行業(yè)應(yīng)用

    目前,邊緣計(jì)算在傳媒領(lǐng)域的研究相對較少,國內(nèi)的研究普遍集中在廣播電視產(chǎn)業(yè),并結(jié)合5G技術(shù)和國家政策支持對邊緣計(jì)算的模型和應(yīng)用展開研究。國外的研究涉及VR/AR、本地流媒體服務(wù)等領(lǐng)域。

    Zhu W,Luo C,Wang J等(2011)在針對多媒體云計(jì)算的研究中,從多媒體感知云(媒體云)和云感知多媒體(云媒體)的角度來處理多媒體云計(jì)算。為了實(shí)現(xiàn)多媒體服務(wù)的高QoS,提出了一種媒體邊緣云(MEC)架構(gòu),其中,存儲、中央處理單元(CPU)和圖形處理單元(GPU)集群在邊緣呈現(xiàn),以提供分布式并行處理和各種類型設(shè)備的QoS適配。[9]Xavier Corbillon, Gwendal Simon等(2017)利用邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)了一種有效的表示方法來構(gòu)建360°視頻,使得它們僅提供VR/AR用戶真正需要的遠(yuǎn)程場景視點(diǎn)內(nèi)容,從而克服目前發(fā)送笨重的360°視頻的高效率方法,其主要部分包括用戶從未訪問的場景信息。此外,還設(shè)計(jì)了一個(gè)優(yōu)化框架,允許基站選擇協(xié)作緩存/呈現(xiàn)/流媒體策略,以便在為每個(gè)基站提供給定的緩存/計(jì)算資源時(shí),最大化他們在為用戶服務(wù)時(shí)所獲得的總收益。[10]隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營量激增,節(jié)約帶寬對移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商變得越來越重要。M?kinen O(2015)利用相關(guān)的理論框架,通過探索性研究提出了基于移動(dòng)邊緣計(jì)算的新型本地流媒體服務(wù)概念及其商業(yè)模型。[11]關(guān)勇, 張佳軍(2019)在研究電信5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的關(guān)鍵技術(shù)——MEC(移動(dòng)邊緣計(jì)算)對新一代廣電城域網(wǎng)建設(shè)中的作用,提出了應(yīng)用模型架構(gòu)和實(shí)踐應(yīng)用場景案例,并分析了未來將面臨的技術(shù)與挑戰(zhàn)。[12]基于當(dāng)前國家對超高清視頻產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策支持,韋順(2019)從市場反饋的角度對邊緣計(jì)算在其中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,并認(rèn)為該技術(shù)是整個(gè)4K超高清的核心,并且是一種能與云計(jì)算并駕齊驅(qū)的新興產(chǎn)業(yè)。[13]

    2.全鏈條滲透傳媒生產(chǎn)運(yùn)轉(zhuǎn)

    2.1數(shù)據(jù)采集:安全保障&來源拓展

    一方面,由于在網(wǎng)絡(luò)邊緣收集的物理數(shù)據(jù)通常是私有的,所以,數(shù)據(jù)在邊緣設(shè)備中能夠獲得比云端更為安全的保護(hù);另一方面,在終端完成數(shù)據(jù)的基本分析并進(jìn)行脫敏處理,再上傳至云端,邊緣計(jì)算技術(shù)能夠在保證用戶個(gè)人隱私安全的情況下為媒體報(bào)道提供更為廣泛和多層次的數(shù)據(jù)來源。

    2.2選題策劃:場景驅(qū)動(dòng)&動(dòng)態(tài)預(yù)測

    邊緣計(jì)算技術(shù)具備建立更高水平的地理數(shù)據(jù)分布的能力,能夠在地理位置偏遠(yuǎn)地區(qū)、突發(fā)情況導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)信號不穩(wěn)定等地區(qū)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理,待網(wǎng)絡(luò)信號良好時(shí)再上傳云端,這為媒體人提供了更為豐富的選題素材。此外,鑒于當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容趨向同質(zhì)化,數(shù)據(jù)新聞的制作過于重視可視化形式,在數(shù)據(jù)本身的邏輯和內(nèi)涵意義層面的挖掘中有所欠缺,基于現(xiàn)實(shí)場景的邊緣數(shù)據(jù)或許能為數(shù)據(jù)新聞選題方向提供新的思路,或在預(yù)測性新聞報(bào)道和智能化新聞產(chǎn)出上有所突破。

    2.3內(nèi)容編輯:強(qiáng)計(jì)算力&低邊際成本

    在傳媒影視行業(yè),制作高級影片所面臨的挑戰(zhàn)劇增。計(jì)算機(jī)技術(shù)的廣泛應(yīng)用使得傳媒行業(yè)不得不增強(qiáng)自身的計(jì)算能力以支持?jǐn)?shù)字化需求。以全球領(lǐng)先的獨(dú)立創(chuàng)意數(shù)字工作室Animal Logic為例,其制作人員為2013年發(fā)行的電影《了不起的蓋茨比》制作了600多個(gè)視覺特效,這些視覺特效背后需要精密的技術(shù)予以支持。承載計(jì)算能力的物理基礎(chǔ)設(shè)施(服務(wù)器、存儲,以及支持這些IT系統(tǒng)的電源及冷卻設(shè)備)的可擴(kuò)展性,對這些日益壯大的工作室而言是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。在這種情況下,選擇部署邊緣計(jì)算服務(wù)器來降低成本,同時(shí)不影響系統(tǒng)的正常運(yùn)行時(shí)間,是未來行業(yè)優(yōu)化發(fā)展的選擇之一。

    2.4內(nèi)容發(fā)布:下沉部署&高速傳輸

    近年來,高清視頻產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展,“5G+邊緣計(jì)算”為視頻直播的實(shí)時(shí)同步性和穩(wěn)定性提供了更大的保障,4K/8K的內(nèi)容制作方、硬件生產(chǎn)方及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)傳送方競相入市。邊緣計(jì)算技術(shù)高可靠、低延時(shí)的計(jì)算能力使得媒體發(fā)布在VR/AR等設(shè)備上的內(nèi)容比以往更具可看性,或許能在“VR+新聞”的領(lǐng)域有所突破。目前,已有公司與網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商展開合作,加快邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的下沉部署,以承載未來內(nèi)容數(shù)據(jù)流量的暴增。此外,對于個(gè)人而言,如今頻繁使用的圖片和視頻拍攝功能,需要通過云服務(wù)將內(nèi)容上傳至網(wǎng)絡(luò)平臺分享,而圖像或視頻剪輯的計(jì)算可能相當(dāng)大,并且會占用大量的上傳帶寬。邊緣計(jì)算技術(shù)支持視頻剪輯被降級并在上傳到云之前調(diào)整到邊緣處,選擇合適的分辨率。

    2.5應(yīng)用服務(wù):精準(zhǔn)推送&精細(xì)服務(wù)

    憑借實(shí)時(shí)或更快速的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù),邊緣計(jì)算支持應(yīng)用程序基于用戶所在地點(diǎn)精確推送周邊熱門信息,使得新聞媒體的內(nèi)容服務(wù)進(jìn)一步適應(yīng)受眾的多樣化和市場的細(xì)分化?;诓煌臉I(yè)務(wù)需求,具備邊緣計(jì)算能力的終端平臺能夠提供差異化的計(jì)算能力,例如圖片渲染、視頻轉(zhuǎn)碼和人工智能等,以優(yōu)化用戶在移動(dòng)端觀看媒體內(nèi)容的感官體驗(yàn)。

    3.潛在風(fēng)險(xiǎn)

    3.1元數(shù)據(jù)在本地端完成處理,虛假數(shù)據(jù)來源或更難追溯

    在邊緣計(jì)算過程中,設(shè)備端的元數(shù)據(jù)先在本地進(jìn)行處理,進(jìn)一步將產(chǎn)生的結(jié)果數(shù)據(jù)上傳至云端存儲,這使得云端溯源較為困難。尤其是在虛假信息頻現(xiàn)的社交媒體環(huán)境下,邊緣計(jì)算技術(shù)不僅支持本地的圖片渲染、內(nèi)容編輯,更能夠應(yīng)用人工智能技術(shù)對元數(shù)據(jù)進(jìn)行更為高級的處理,使得大量內(nèi)容在聯(lián)網(wǎng)傳輸至云端前就已“改頭換面”。用戶面對此類云端數(shù)據(jù)便更加難以辨其真假,這對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容生態(tài)治理帶來了更大挑戰(zhàn)。

    3.2用戶現(xiàn)實(shí)行為曝光率大增,隱私空間被壓縮

    邊緣計(jì)算的應(yīng)用使得現(xiàn)實(shí)生活中的傳感器設(shè)備將無處不在,每時(shí)每刻都在收集著用戶在現(xiàn)實(shí)生活中產(chǎn)生的“數(shù)據(jù)”。邊緣計(jì)算技術(shù)支持終端設(shè)備,實(shí)時(shí)對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,而設(shè)備的邊緣化造成了用戶數(shù)據(jù)的“邊緣化”,使得運(yùn)營商、廣告商等數(shù)據(jù)擁有者更為及時(shí)和頻繁地將各種信息推送給用戶,更為強(qiáng)勢和精準(zhǔn)地入侵用戶在現(xiàn)實(shí)生活中的隱私空間。

    3.3資源配置不平衡導(dǎo)致媒體視角偏差

    邊緣計(jì)算技術(shù)對終端設(shè)備的配置要求頗高,經(jīng)濟(jì)、技術(shù)發(fā)展水平不同的地區(qū)所分布的終端設(shè)施數(shù)量和密度差異化趨勢很可能會增大。媒體服務(wù)提供方和內(nèi)容生產(chǎn)方在不同終端數(shù)據(jù)密度的地區(qū)所放置的注意力資源不同,會導(dǎo)致用戶的參與活躍度和“數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度”差異分化,用戶資源的分化反過來又進(jìn)一步影響了不同地區(qū)邊緣計(jì)算應(yīng)用發(fā)展,由此帶來的循環(huán)效應(yīng)使得區(qū)域數(shù)字差距趨大,一方面,技術(shù)資源差異化分布助長了數(shù)字鴻溝現(xiàn)象;另一方面,數(shù)據(jù)資源的不平衡也增加了媒體選擇性偏誤的可能性。

    4.未來趨勢

    4.1視覺呈現(xiàn)能力多維升級

    5G和云邊協(xié)同技術(shù)一方面使得高清視頻直播更為快速和穩(wěn)定,用戶感官體驗(yàn)得到多維升級,同時(shí),用戶視覺感官要求的升級也將倒逼媒體內(nèi)容生產(chǎn)和制作的創(chuàng)新,為全息視覺呈現(xiàn)方式和內(nèi)容創(chuàng)作靈感提供了更大的空間。另一方面,邊緣計(jì)算在一定程度上彌補(bǔ)了虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(VR/AR)等設(shè)備延時(shí)、穩(wěn)定性不足、眩暈感等技術(shù)障礙,激活了虛擬內(nèi)容創(chuàng)作生產(chǎn)。此外,基于現(xiàn)實(shí)空間的傳感器數(shù)據(jù)采集也為新聞內(nèi)容的制作提供了更為多元化的視角選擇。

    4.2數(shù)字化場景立體拓展

    隨著物聯(lián)網(wǎng)加快布局,邊緣計(jì)算技術(shù)支持傳感器收集并處理來自現(xiàn)實(shí)生活中各個(gè)角落的數(shù)據(jù),再上傳至云端供所有者使用,一定程度上將用戶的行為互動(dòng)從網(wǎng)絡(luò)社交平臺拉回社會現(xiàn)實(shí)生活。無論是廣告商還是媒體人,都會更多地考慮基于用戶實(shí)時(shí)所處場景的服務(wù)和內(nèi)容供給,使得用戶的社會臨場感更加貼近現(xiàn)實(shí)。基于邊緣計(jì)算針對網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù)和GIS地理信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)挖掘分析,可建構(gòu)多維虛擬活動(dòng)場景,算力的增強(qiáng)讓場景信息的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)演化成為可能,進(jìn)一步可為用戶提供更具親近感和卷入感的媒介產(chǎn)品體驗(yàn),而從虛擬場景切換回現(xiàn)實(shí)場景所引發(fā)的焦慮感和疏遠(yuǎn)感也值得關(guān)注。

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