29、自主驾驶网络关键技术解析

自主驾驶网络关键技术解析

1. 轻量级建模技术

轻量级建模主要有两个研究方向，旨在解决传统模型训练资源消耗高和部署困难的问题。
- 模型压缩 ：对已建立的模型进行轻量级处理。以深度学习的人工智能模型为例，它是一个黑盒模型。可以通过剪枝、量化和知识蒸馏等方法对其进行压缩。剪枝是去除模型中对结果影响较小的连接或参数；量化是将模型中的参数用更低精度的数据表示；知识蒸馏则是将复杂模型的知识转移到简单模型中。
- 快速学习 ：通过优化模型更新过程，对参数难以减少的统计模型的训练过程进行优化。使用少量的数据量和计算资源来更新模型，避免了因大量数据存储带来的缓存压力以及模型重新训练所消耗的时间。

2. 在线实时仿真技术

嵌入式仿真需要具备在线实时能力，以适应嵌入式网元（NE）服务的实时变化。一旦启用，嵌入式仿真将始终在线。当NE服务发送获取状态的请求时，嵌入式仿真会返回模型运行状态；当NE服务发送更新状态的请求时，嵌入式仿真会根据输入数据调整模型参数和状态，并修正预测结果。此外，嵌入式仿真的预测时长可以动态调整，既可以进行前瞻性的长期稳定预测，也可以进行偏差较小的短期预测。其预测运行速度比实时速度快，这就需要高效的调度、队列算法和结构，以及高性能的伪随机算法。

3. 网络内生安全技术

随着网络的快速发展，从固定网络的40Gbit/s 到100Gbit/s 再到200Gbit/s，移动网络从3G到4G再到5G，数字经济蓬勃发展，但网络安全问题也日益受到关注，尤其是基础电信网络的安全，甚至影响到国家安全。

3.1 背景和动机