系统概述
项目背景与业务目标
低空经济发展趋势与无人智能时代
随着低空经济的快速发展，无人机应用场景日益丰富，从传统的航拍、巡检扩展到物流配送、应急救援、农业植保、城市管理等多元化领域。据预测，到2030年，全球低空经济市场规模将达到数万亿美元，无人机数量将突破千万架。
无人机群协同作业、自主决策、智能调度成为低空经济发展的重要方向。边缘舰队（EdgeFleet）作为翼影调度系统，致力于为无人智能提供分布式算力支持，为无人机群提供分布式计算能力。
低算力设备面临的挑战
当前无人机等低空设备普遍面临以下算力瓶颈：
- 计算资源受限: 机载设备受重量、功耗、散热等物理约束，无法搭载高性能计算单元
- 任务复杂度提升: 从简单的图像采集发展到实时目标识别、路径规划、避障等复杂AI任务
- 网络依赖性强: 传统方案依赖云端计算，网络延迟和稳定性直接影响任务执行效果
- 成本控制压力: 大规模部署需要平衡性能与成本，避免过度依赖昂贵的机载硬件
- 协同作业需求: 无人机群协同作业需要分布式算力支持和智能调度能力
边缘舰队解决方案
边缘舰队（EdgeFleet） 是一个基于GPU加速的边缘计算平台，旨在为分布式计算提供GPU资源管理和调度能力。作为翼影调度系统，平台专注于无人机群的智能调度和GPU异构算力优化，通过分布式边缘计算网络解决低空经济中的算力瓶颈问题。
核心定位: 为无人智能提供分布式算力支持，为无人机群等低空设备提供分布式计算能力。
系统核心价值
云端算法生产中心
- 算法开发中心: 云端作为系统的算法生产中心，承担算法研发、模型训练、算法优化、模型管理等核心功能
- GPU资源池: 提供A100/H100/L4等异构GPU资源池，支持分布式训练和模型推理
- 算法研发平台: 提供Jupyter Notebook、MLflow等算法研发工具链
- 模型版本管理: 支持算法模型的版本控制、A/B测试、灰度发布等生命周期管理
边端指挥调度平台
- 任务调度中心: 边端承担智能任务调度和资源分配，基于边端本地数据进行任务优化和调度
- 算法模型转换: 负责通用算法模型转换成自研算法模型，支持多种模型格式转换
- P2P种子分发: 实现P2P种子分发和算法模型版本管理，支持去中心化的模型分发
- 边缘数据处理: 处理端侧采集的数据并存储，提供边缘数据预处理和特征提取
- 指挥决策与故障接管: 在端侧算力不足时提供算力支持，在端侧临时故障时接管集群
端侧分布式执行网络
- 分布式智能网络: 构建分布式GPU计算网络，支持节点动态加入和退出
- 分布式模型分割与流式推理: 支持大模型的分布式分割、P2P分发、流式推理，实现边加载边推理的推理机制，提升单设备算力利用率
- 协同决策系统: 基于分布式共识机制，实现无人机群的自主决策和协同作业
- 网络自愈能力: 设备故障自动恢复，网络拓扑自动重组，提供系统可用性
智能资源调度与优化
- 多维度智能调度: 基于任务特性、资源状态、网络条件进行多目标优化调度
- 动态负载均衡: 实时监控节点负载，自动进行任务迁移和资源重分配
- 预测性资源管理: 基于历史数据和机器学习算法预测资源需求，提前进行资源准备
- 异构算力整合: 统一管理云端A100、边缘L4、终端Jetson等异构GPU资源，实现算力池化
低延迟实时处理
- 低延迟响应: 支持无人机等低空设备的实时决策需求，提供低延迟处理能力
- 流式数据处理: 针对视频流、传感器数据等实时数据流进行处理
- 边缘推理加速: 通过模型优化和硬件加速技术，在边缘节点实现AI推理
- 分布式推理优化: 通过模型分割和流式推理，提升单设备算力利用率
分布式模型分割与流式推理
- 大模型分布式分割: 支持大规模模型的垂直分割、水平分割和混合分割策略，实现模型在多个设备间的分布式部署
- P2P模型分发: 基于P2P技术的去中心化模型分发，支持大文件的传输和容错处理
- 流式推理引擎: 基于边加载边推理的流式推理引擎，支持模型层的动态加载、推理和卸载，实现分布式推理
- 算力聚合: 通过分布式推理实现算力聚合，提升单设备算力利用率，支持复杂AI任务的分布式处理
- 自动扩缩容: 根据任务复杂度自动调整推理分配，支持动态任务迁移和负载均衡
弹性伸缩与高可用
- 自动扩缩容: 根据任务负载自动调整计算资源，支持从单节点到大规模集群的弹性伸缩
- 故障自愈: 节点故障时自动进行任务迁移，确保服务连续性和数据一致性
- 多级容错: 从硬件、网络、软件多个层面提供容错保障，提供系统可用性
- 网络自愈: P2P网络故障自动恢复，设备故障自动替换，任务自动迁移
成本效益优化
- 资源利用率优化: 通过智能调度和资源共享，提高GPU资源利用率
- 按需付费模式: 支持按实际使用的算力和时间进行计费，降低用户成本
- 绿色计算: 通过边缘计算减少数据传输，降低网络带宽成本和能耗（无人机间带宽限制：10MB，延迟：1-5秒）
- 分布式算力聚合: 通过分布式推理，实现算力聚合，提升单设备算力利用率
关键用户与核心用例
核心用例场景
1. 无人机群协同作业（无人智能核心场景）
- 物流配送: 多架无人机协同完成最后一公里配送，实时路径规划和避障，支持无人机群协同作业
- 应急救援: 灾害现场无人机群协同搜救，实时图像分析和目标定位，支持分布式推理和协同决策
- 农业植保: 农田无人机群协同作业，精准施药和病虫害监测，支持边缘微调和模型优化
- 城市巡检: 城市基础设施无人机群巡检，实时缺陷检测和异常告警，支持分布式数据处理和智能分析
- 军事应用: 无人机群协同作战，支持分布式推理、协同决策、网络自愈等能力
2. 边缘AI推理服务（翼影调度核心能力）
- 实时视频分析: 无人机视频流实时目标检测、跟踪和识别，支持分布式推理和流式处理
- 传感器数据处理: 多传感器数据融合分析，环境感知和决策支持，支持边缘数据预处理
- 语音识别: 无人机语音指令识别和自然语言处理，支持边缘模型微调和优化
- 图像增强: 低光照、雾霾等恶劣环境下的图像增强和恢复，支持分布式模型分割
- 智能决策: 基于AI的智能调度、预测分析、异常检测，支持边缘智能决策
3. 分布式计算任务（算力战场核心能力）
- 模型训练: 分布式深度学习模型训练，支持大规模数据集处理，云端算法生产中心
- 科学计算: 气象预测、地理信息处理等科学计算任务，支持边缘算力支持
- 仿真模拟: 无人机飞行仿真、碰撞检测等物理仿真计算，支持分布式推理
- 数据分析: 大规模飞行数据的实时分析和挖掘，支持边缘数据处理和云端分析
- 算法优化: 基于实际数据的算法优化和模型微调，支持边端调度指挥中心
关键用户角色
无人机操作员（无人智能前线用户）
- 任务规划: 通过Web界面或移动应用规划无人机群任务，支持大规模协同作业
- 实时监控: 监控无人机群状态、任务执行进度和系统性能，支持分布式推理监控
- 应急控制: 紧急情况下的任务中断、召回和重新调度，支持网络自愈和故障恢复
- 数据分析: 查看任务执行报告和性能分析结果，支持边缘数据处理分析
算法工程师（云端算法生产中心用户）
- 模型部署: 将训练好的AI模型部署到边缘节点，支持云端到边端的模型分发
- 性能优化: 针对不同硬件平台进行模型优化和加速，支持分布式推理优化
- A/B测试: 新算法版本的在线测试和效果评估，支持边端微调测试
- 持续学习: 基于实际数据反馈进行模型迭代优化，支持边缘微调和模型转换
系统管理员（翼影调度系统管理员）
- 资源管理: 监控和管理分布式GPU资源的使用情况，支持云边端资源统一管理
- 性能调优: 系统性能监控、瓶颈分析和优化建议，支持分布式推理性能优化
- 安全管理: 用户权限管理、数据安全和隐私保护，支持端到端安全防护
- 成本控制: 资源使用成本分析和预算管理，支持分布式算力成本优化
合作伙伴（算力战场生态合作伙伴）
- API集成: 通过RESTful API集成EdgeFleet 服务到自有应用，支持云边端协同API
- 定制开发: 开发定制化算法和业务逻辑，支持分布式推理定制
- 数据接入: 接入自有数据源和第三方服务，支持边缘数据处理接入
- 解决方案: 基于EdgeFleet 构建行业解决方案，支持无人智能应用生态
无人机群指挥官（无人智能高级用户）
- 协同作战: 指挥大规模无人机群协同作战，支持分布式推理和协同决策
- 战术规划: 制定无人机群战术规划，支持智能调度和负载均衡
- 战场监控: 实时监控无人机群战场状态，支持分布式监控和告警
- 应急响应: 处理突发情况和应急响应，支持网络自愈和故障恢复
架构设计原则与目标
设计原则
- 云端算法生产: 云端作为算法生产中心，承担算法研发、模型训练、算法优化等核心功能
- 边端指挥调度: 边端承担端侧设备指挥、任务调度、算法模型转换、P2P种子分发、指挥决策等核心功能
- 端侧分布式执行: 端侧构建去中心化智能网络，支持分布式推理、协同决策、网络自愈
- 云边端协同: 云端算法生产、边端指挥调度、端侧分布式执行的完整协同架构
- 高可用性与可靠性: 系统可用性达到95%，支持网络自愈和故障恢复（受无人机网络不稳定影响）
- 弹性伸缩: 支持动态资源分配和负载均衡，支持分布式算力聚合
- 延迟优化: 端到端处理延迟控制在秒级，支持准实时决策和协同作业（无人机间通信延迟：1-5秒）
- 安全性: 端到端加密和身份认证，支持分布式安全防护
- 模块化: 微服务架构，易于扩展和维护，支持插件化开发
关键性能指标
注意: 以下性能指标基于无人机网络的实际技术约束进行调整，包括低带宽（10MB）、高延迟（1-5秒）和网络不稳定性等因素。
云端算法生产指标:
- 算法训练成功率: >99.9%
- 模型推理延迟: <100ms
- GPU资源利用率: >80%
- 算法版本管理效率: >95%
边端微调优化指标:
- 微调算法模型成功率: >95%
- 模型转换成功率: >95%
- P2P分发效率: >70%（受无人机间低带宽限制）
- 边缘数据处理延迟: <2s
端侧分布式执行指标:
- 分布式推理成功率: >95%
- 端到端处理延迟: <5s（无人机间通信延迟：1-5秒）
- 网络自愈时间: <60s
- 协同决策延迟: <10s
系统整体指标:
- 系统可用性: SLA 95%（受无人机网络不稳定影响）
- 最大并发任务流数量: 可配置（受带宽限制）
- 算力/耗时预估准确率: >80%
- 分布式算力聚合效率: >70%（受网络延迟和带宽限制）
边缘舰队愿景
为无人智能提供分布式算力支持
边缘舰队（EdgeFleet）作为翼影调度系统，致力于为无人智能提供分布式算力支持。我们相信，未来的无人智能将通过分布式算力网络实现协同智能。
核心愿景
- 算力民主化: 让每个无人机都能获得分布式算力支持，提升单设备算力利用率
- 智能协同: 构建无人机群协同智能网络，实现无人智能协同作业
- 边缘智能: 将AI能力下沉到边缘，实现就近智能和实时决策
- 网络自愈: 构建具有自愈能力的分布式网络，提供系统可用性
- 生态合作: 构建无人智能生态，支持合作伙伴和集成商
技术愿景
- 云端算法生产: 云端作为算法开发中心，持续产出AI算法和模型
- 边端指挥调度: 边端作为指挥调度平台，首要任务是指挥调度端侧设备，基于实际数据进行任务调度和指挥决策
- 端侧分布式执行: 端侧作为智能执行中心，实现分布式推理和协同决策
- 云边端协同: 三层协同架构，实现算法研发到部署执行的全流程覆盖
应用愿景
- 物流配送: 无人机群协同配送，实现无人配送
- 应急救援: 无人机群协同搜救，提高救援效率和成功率
- 农业植保: 智能农业无人机群，实现精准农业和智慧农业
- 城市管理: 无人机群城市巡检，实现智慧城市管理
- 军事应用: 无人机群协同作战，提升军事作战能力