去年，Mapbox 发布 Vision SDK，与微软、ARM 合作打造下一代自动驾驶平台；近日，美国第四大运营商 Sprint 在世界移动通信大会 MWC 上宣布了和 Mapbox 的合作：5G 地图来了！

除了 Mapbox,Sprint 的 5G 合作伙伴还包括 AWS,LG,CISCO,NOKIA,HTC,ARM,SUMSUNG 等，一起携手打造 5G 生态。

具体来说，将 Mapbox Vison SDK 与 ARM 合作下一代自动驾驶平台，结合到 Sprint Curiosity 物联网络计算核心中，实现了超低延时的物体检测、分类等功能，这样的 5G 地图结合了 AI 算法对环境的理解，对移动与智慧城市应用普及有很大的帮助。

您可以通过几张动图感受一下。

5G 地图的响应速度非常快，可以达到毫秒级别！

5G 地图通过边缘计算实现

作为美国第四大运营商，Sprint 拥有多个终端，Mapbox 的 Atlas 服务可以使用 Mapbox.com 的完整 API，在些终端的位置实现地图离线部署。

在这些终端实现离线部署，意味着可以实现快速的边缘计算 —— Mapbox 地图 API 和来自车辆前置摄像头图像所需的神经网络运算，可以在独立终端处进行，大大缩短了处理时间，在 10 毫秒内就可以将实时处理结果反馈给终端网络上的任何用户。

不好理解？如果举个形象的例子，您原来需要到总部提交报销申请，每次报销都要好几个月才能下来，但现在您可以直接跟邻桌提交报销申请，瞬间就报下来了。

我们已经在美国部分城市进行了实地测试，证明在 5G 网络下，小于 10 毫秒的延时是毫无压力的！

原理剖析

这次合作的 5G 地图平台不仅可以让车辆了解到前方的路径，还能快速响应路径上的变化，这可能会颠覆以天或周为单位更新地图的传统模式。

整个过程的原理是怎么样呢？

第一步：在车辆端的 100% 的边缘计算

为了保证超低时延长，我们还会继续保证 100% 的边缘计算。但是我们正在为 Sprint Curiosity IoT 平台的 Vision SDK 开发人员做一款 Curiosity AI 插件，这款插件专门用于收集高于视觉检测阈值的异常，并传送给 Curiosity 核心。

第二步：异常响应 10 毫秒内与 Curiosity 核心通信

一旦 Vision SDK 检测到异常，摄像机就会捕获这些异常并直接连接到附近最近的 Curiosity 核心，可以进行与 Vision SDK 类似的神经网络高级 AI 处理，但需要更多的计算资源来处理图像以创建更复杂的检测。这包括对未分类标志的解释，我们可以运行光学字符识别（OCR）来解释标牌，或者从不同角度对交通事故或建筑进行分类。这些高级检测是在Curiosity 核心本地进行的，通常距离设备 50 英里，减少了数据传输时间。一般来说，可以在不到 1 秒的时间内捕获，解释异常并将其返回到车辆。

第3步：从核心深层 AI 中学习，然后流回云端

然后，所有从这些异常中学习的东西都被捕获并推回到我们的全球云中，并在处理后更新我们在世界各地的神经网络，改善了边缘运行的神经网络的训练。有一个小技巧就是，图像可以在非高峰时传输，并在我们的 Amazon Web Services 云资源上处理。

综上所述，这就像是一个紧密运行的小系统。我们在车辆端可以使用低成本低功耗的芯片进行普通的 AI 运算，但如果需要更深层次的处理，可以在 10 毫秒内直接连接到最近的 Curiosity 核心，并推回云端，以便让其他终端同步学习。