2023-09-12 17:35:55 ZAKER
随着人工智能、大数据、区块链等技术在城市中快速发展，人们日常生活中已经离不开网络的支撑，而实现 " 人与人 "、" 人与物 " 及 " 物与物 " 之间高速连接应用的 " 时延 "，是网络支撑中最重要的存在。
以城市生活例子为例，当网络延时出现问题，将会导致众多重要领域的现场运行带来极大的负面影响，譬如智慧交通系统中交通信号灯的延时可能导致交通拥堵和事故增加、医疗服务中的延时可能影响紧急救援和诊疗效率，航空航天中的各项任务更是要求低于毫秒级的延时，否则失之毫厘谬以千里。
而在物联网场景中，大部分应用场景的网络环境都较为复杂，涉及多种无线通信传输、多层跨网穿透，现场电磁干扰度大、数据传输协议繁杂，如何让通信通道稳定可靠的同时又能将延时降低，是行业中各家企业都在探索的方向。
需求分析
目前各领域场景应用的大多数远程控制基于有线网络，虽然有线网络稳定，但也存在一些问题，如灵活性较差，难以支持大范围移动的特种设备。另一方面，要实现远程控制，不仅需要可靠的网络保证操控的实时性、灵敏度，还需要足够清晰度、低时延的视频回传提供视觉支撑，以达到 " 所见即所得 "。
然而现有的远程控制视频回传基于传统视频画面，在经过摄像头编码处理、网络传输、后台视频服务器转码、显示端解码后，端到端的时延非常高，时延往往超过 500ms 甚至秒级，导致后端操控端的视频画面出现严重的延迟，从而容易出现误操作和事故的发生。
弱网状态下的时延行业瓶颈与技术解析
得益于 5G 的出现，业界已经可以把无线通信中的延时降低到梦寐以求的 1 毫秒，但是这仅限于数据传输，且无线通信场景中还是存在一定的波动。
而传统的摄像头，从采集到图像到本地局域网设备观看到第一帧图像，通常需要 200~500 毫秒，如果要通过 4G 或 5G 远程观看，则 1~2 秒的延时是非常常见的。视频延迟的原因不仅仅是信号从 A 点到 B 点的传输速度，还包括将原始摄像头输入处理为编码和解码视频流所需的时间。许多因素会导致延迟，这取决于传递链路和涉及的视频处理步骤的数量。尽管这些延迟可能各自很小，但累积起来可能会很快增加。
摄像头从采集到出图的一般流程示意：
视频实时传输的 QoE 核心指标是清晰度、延时、流畅度，三者之间存在相互矛盾，视频越清晰则所需的带宽越大，因此造成卡顿的概率越高，如果比较保守的选择低清晰度的视频流，虽然可以减少卡顿概率，但也会牺牲视频质量从而无法提高 QoE，另一方面，如果增加播放缓冲，可降低因信道抖动而导致的卡顿，但也将导致延时的增大。
可见研究难点在于如何在保障音视频质量和流畅的前提下，降低传输延时，而端到端延时主要由两部分构成：
音视频数据的采集、编码、传输、处理、解码和显示等各环节均会产生延时，特别是使用 TCP 等面向连接的传输协议时，拥塞控制会导致发送数据堆积，进而增加传输延时。
为了应对信道的不稳定性，保证音视频播放的流畅，必须建立 buffer 缓冲区以及传输中继，这也会直接导致延时的增加。
在信道传输状况良好的情况下，可以大幅降低缓冲，因此低延时并非难事，但现实是各种接入网和骨干网的信道质量差别很大且不稳定：
无线网络环境，包括环境干扰、电磁对抗，也包括多个信道之间的相互干扰是一种常态，这使得信道的丢包、误码、延时抖动难以避免。
音视频等大数据量的传输、多设备共享信道加剧信道拥塞和竞争。
5G 等技术的普及，虽可大幅降低接入网络的延时并增加带宽，但随着频率的提高，5G 也更容易受到外部干扰。
目前无线信道是主流，通常包括微波、WIFI、4G/5G、低轨卫星等，在无线信道中误码丢包、延时抖动是不可避免的，且是典型的分布式、去中心化的开放信息系统，因此：
基于有限的特定模型进行预测和优化，而非通过一个或是某几个技术相融合以此达到最终目标实现。
信道优化代价高、难度大，也无法解决大部分问题。
传统视频编码控制、传输理论与算法未针对低延时场景。
进一步的，依靠传统技术更难以同时满足视频传输的实时、流畅、清晰，往往会牺牲一个或两个维度来满足另一个维度。
四信高可靠低延时视频传输方案
针对目前行业中存在的共性问题，四信推出了物联网场景中的高可靠低延时视频传输方案。通过云边端三位一体配合协同，在不损失成像效果和流畅性的情况下，不仅成功地将延时缩减了一位数，在稳定网络环境下甚至能达到 50ms 以内，即使是在移动场景中采用蜂窝通信技术的弱网环境下，也能控制在 80ms 左右。
该技术及产品涉及传输、高性能计算、音视频编码等领域，重点解决中弱网下面向海量并发的低延时和超低延时交互的可靠性问题。采用 MAS 架构的全链路协作与协商机制，并将科学理论与工程方法结合，在此基础上发明创造多个涉及音视频低延时互动的关键方法。
以下是采用集成 ilive 技术的四信最新一代 AIoT 摄像机 F-SC242 与目前业界较为先进的知名摄像机制造商之间的延时对比测试视频。
目前，该方案已成功部署于多个车路协同、港口无人龙门架操控及实时图像回传项目中。尤其在某工厂的智能化改造项目中，四信高可靠低时延传输方案起到重要作用，为该工厂的数字化转型实现里程碑突破。
该工厂原先的大型 AGV 无人物流叉车使用的雷达避障方案，然而雷达探测的角度有限，易受现场粉尘、激光及其他光波等环境因素影响，且无法识别障碍物的具体类型，因此经常出现剐蹭及碰撞事故，因此该厂商老板打算放弃当前方案，采用视觉避障方案，但因成本及算法性能需求，仅能将算法部署在服务器端，发现常规摄像头方案回传视频的延时根本无法满足现场的避障需求，只能将视觉识别的方案搁置。
而随着 5G 全连接工厂的东风吹起，四信结合该厂商当前运行的实际情况，将低延时摄像头部署在无人物流叉车上，实现端侧的一些基础图像识别，同时实现现场图像实时传送至服务器端进行更高层级的算法分析，不仅解决避障及物体识别的问题，还能通过多路图像协同进行物流叉车运行路线的实时调优，在降低故障率的同时极大提升生产物流效率，必要时候还能远程人工接管 AGV 叉车的运行操作。
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