2021年9月14日，第十三届中国深圳创新创业大赛盐田预选赛区暨“科创中国”创新创业投资大会(2021) 盐田分会场决赛在深圳市盐田区大百汇生命健康产业园区正式展开。本届赛事紧紧围绕辖区重点发展的生物医药产业和智慧港口物流产业，采取双赛并行、赛会叠加的方式，筛选出优质的生物医药及智慧港口物流项目和人才。
以下是《面向智慧港口的5G边缘计算平台》项目路演实录，由云现场整理。
尊敬的各位专家，大家下午好！
下面由我代表我们团队给各位专家汇报一下。面向智慧港口的5G边缘计算平台，我们是来自于深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心，这是基于我们中心最新的研发成果，也就是全球首创的功能分发网络，这套网络能够对各种各样的计算资源进行统一督管，使得企业不用考虑底层的基础设施是什么，如何运维，而直接把经历放在上层的各个应用上。
我们的团队是吴建平老师的团队，他从1978年就开始对网络和边缘计算做研究。我们在深圳落地产业化的团队，这支团队有偏向于应用的研究，也有面向不同的智慧城市的应用场景，比如港口、园区、工厂做落地的产业化团队，整个团队规模加起来有30人的规模。
这是我们整个团队的成员构成情况，中心主任是徐教授，他来自于清华大学计算机系，同时也是国家新人万人计划的获得者，首席科学家是吴建平老师，他是中国工程院院士。深圳的执行团队方面，有杨老师、胡老师等。
我们平台型的系统，在智慧港口领域的应用是和盐田港集团王老师所带领的信息化团队恭从研发打造的。
这是我们产业合作情况，主要是3部分，一是和三大运营商的合作，大部分的算力是他们提供的，少部分是我们自主自建的，比如说华润、中建、中铁，特别是华润，在华润的20多个业态，尤其是工厂、工地等领域当中得到了广泛的应用。
举一个例子，左边的图（PPT图示），传统的数据流向，是从网络或者是互联网中心节点，通过边缘向终端移动，比如手机的应用端可以看视频，这些视频的数据就是来自于各个边缘节点，这些边缘节点主要做的事情是视频的缓冲，它缓冲上游的中心化的节点传过来的视频，同时提供给终端不同的应用方。
由于5G技术正在蓬勃发展，使得传感器终端数据的采集能够大量被采集到，同时能够大量被上传，但是上传所带来的问题就非常凸显，一方面通过边缘向中心传，但是大量数据在边缘，很难向中心传。
我们把大量的数据要进行搬运，路上的时间和过路费都比较高，尤其是面对延迟比较敏感的应用，很难向中心云传，这就使得数据在边缘是否能够消化、加工和处理变成了问题，我们平台型的系统就可以解决这件事情，把边缘所有计算的算力、网络的资源、存储资源连成一张大网，使得延迟敏感的数据或者是大带宽的数据在边缘就进行消化、分析、加工和处理，同时很快把结果反馈给终端。
我们总结了盐田港集团各个业务场景，大量的业务场景分成了3个类型，比如以视角场景为例的人员安全、无人机监控，还有以物联网场景为主的，总体来看有3方面的痛点，一是数据本身从采集、传输、分析、加工、处理来看效率比较低，不够安全，数据的提炼不足；二是不同的使用场景带来的，比如说无人机的巡检等各种应用场景非常的复杂，如何提供统一的分析接口是比较难的事情；三是黑盒化。
如果使用我们平台型的系统，成本大幅降低，交付的时间也大幅降低。
这是我们平台型的系统架构，最主要是提供了7方面的能力，包括对上的、对下的，对下是统一、纳管等。从这张图可以看到，平台型系统主要是在中间两层发挥作用，对下，对PaaS提供了各种异构的算力、网络等，对SaaS层提供统一的API接口函数。
我们提供了4个方面的协同，比如说资源的协同、算法的协同。同时，和5G相结合，主要是切片技术的应用，分3类型，比如延迟非常敏感的，我们的平台非常的适用。同时，我们还可以应用到其他的应用领域。
在推广方面，主要是和华润集团合作，进行了联合实验室的建立，在华润20多个业态当中进行推广。我们的课题也列入了央企的数字化转型发展项目。
主持人：感谢第三组项目的路演，现在进入评审提问环节，请评委老师对路演项目进行提问。
评审提问：我首先问一个指标的问题，因为5G的边缘计算应用非常广泛，在港口行业里面，我们比较关心的两个延时，一个是控制的延时，一个是高清视频回传的延时，咱们的技术目前可以控制在多少毫秒范围以内？
萧伟：我们测试的极端情况下，单向传输能够控制在15—20毫秒，双向传输基本在40毫秒左右。
评审提问：5G切片对延迟是可以应付的，这个技术完全没有问题，挑战就是怎么样在港口的数据采集融入到你们统一的生态，这需要大量的投入，当然这种投入很有战略价值，有没有考虑新创的架构？
萧伟：这个问题非常好，我们在实际进行这套平台型系统应用部署的时候，比如在光明区园区智慧化改造的过程中，就遇到立旧的问题，立旧主要是传感器方面，传感器通常是加一套网关层，传感器接入网关，网关再进入我们的平台型系统，还有服务器，一是和视频处理相关，通常来说老的服务器有些是没有GPU，这些服务器主要在我们的平台型系统当中发挥的是数据存储和简单的物联网计算，简单的图像视频分析，我们会进行添置，或者是调度到周边小的算力集群上。
评审提问：5G作为开放性的网络环境，你们对网络攻击和数据质量不高怎么处理的？包括在边缘计算的环境下，边缘节点对异常情况有没有什么处理措施？
萧伟：这是我们实际落地遇到的典型问题，有时候网络本身的质量并不高，比如说底层的物联网传感器，数据采集了之后，到了网关，网关再给我们平台传的过程中会出现数据链路的干扰或者是有效数据不能实时传上来的状况，我们在应对这些具体的场景出现数据传输问题，有几方面，一是在网关这一侧，网关和我们本身的平台连接是能够保证的，网关和底下的物联网传感器，尤其是老旧的物联网传感器，这个数据链路的打通存在一定的难度。
我们最常用的方式是备份2套，一脱是有线传输，一套是无线传输，保证接入链路的稳定性，从网关到平台型的这套系统是我们提供的网关，最典型的是前端会有一个盒子，这个盒子如何和平台型系统连接起来，这是我们平台就足以保证的。还有各个边缘节点之间的连接，这个连接不是接入网的连接协议，而是有线的传输协议，在有线传输协议，关联性比较强。
评审提问：这个平台对应用场景有一定的依赖，不同的场景基础环境差距特别大，这就牵扯到我们如何在复制、推广的过程中尽量快速复制推广，做成平台化，这方面你们是怎么考虑的？
萧伟：这是我们在不同的应用场景当中会遇到的问题，我们有园区的例子，也有港口的例子，这两个场景之间的差异还是有的，虽然基础设施层面来讲，我们都认为是底层的服务器、网关和物联网传感器，但不同的应用场景所面临的服务器的类型或者是传感器的类型是不一样的。
但总体而言，我们把底层的硬件全部进行虚拟化，虚拟化这一层我们所能看到的东西是算力的虚拟化、网络的虚拟化和存储资源的虚拟化，加了虚拟化这一层，使得底下就和硬件结构基本上解耦。
对上我们提供了API这一层，也就是各种面向应用的接口函数，或者是应用函数，方便客户或者是使用者构建面向他业务领域当中的具体各个应用。
我们对上是提供统一的接口，当然这些统一的API也形成一个池子，逐渐累积更丰富的API接口，同时这也是开放的生态，这个API最主要的能力是构建底层平台，上面的API有一些是和合作伙伴一起共同建设，有个别情况下是前期是我们建设，但是后期是和合作伙伴共同打造这个API的池子或者是API的市场。
主持人：提问环节结束，感谢评审老师的提问，请打分。
各位评委老师请亮分，第三组参赛选手得分依次为：90、85、88、88、90、90、88、89、92。
