HOLO微雲全息基於多智能體深度強化學習的邊雲資源優化技術

在人工智能與智能網聯汽車融合加速的背景下，邊緣計算與雲端協同處理技術正以前所未有的速度滲透入智慧交通系統。微雲全息(NASDAQ:HOLO)宣佈正式推出其最新研發的基於多智能體深度強化學習的車聯網邊雲協同計算資源管理優化平臺。該技術通過引入多智能體強化學習機制（Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, MADRL），旨在實現車載應用卸載、邊緣服務部署及雲端輔助計算的全流程智能協同，大幅提升智能車載系統的資源調度效率與卸載任務的響應質量。

隨着車聯網（IoV）與AIoT的迅猛發展，車輛正逐步成為集感知、決策、通信與控制於一體的智能節點。然而，車載設備在計算資源、存儲能力及功耗方面仍存在侷限，尤其在面對圖像識別、環境建模、路徑規劃等高密度任務時，極易出現計算瓶頸。爲了克服這些問題，邊緣計算成為關鍵技術方案之一，能夠將計算任務動態卸載至附近的邊緣服務器或雲端節點，實現高效任務協同與實時響應。

儘管如此，邊緣服務器本身也存在計算資源有限、覆蓋範圍有限的問題，且面臨來自多車併發卸載請求的不確定性。在此複雜場景中，如何智能地協調車輛、邊緣服務器與雲端之間的任務流轉，並在任務服務之間構建合理的映射關係，已成為車聯網計算調度面臨的關鍵挑戰。

微雲全息該技術的核心創新在於引入了基於多智能體深度強化學習（MADRL）的智能調度算法架構，以求解卸載任務與服務節點之間的動態映射問題。每一個智能體代表一個車輛節點，圍繞其任務是否本地執行、邊緣卸載還是雲端處理展開自主學習與協同決策。

在系統架構設計上，MADRL算法被部署在一個三層級的邊雲協同架構中：車輛側、邊緣節點、雲服務中心。車輛智能體感知當前環境狀態，包括自身任務負載、邊緣節點資源狀態、歷史卸載成功率等信息；通過與鄰近車輛協作、與邊緣節點交互，共同學習在動態環境下的最優卸載策略。訓練過程中，智能體在與環境的交互中不斷獲得獎勵信號（如延迟下降、緩存命中、資源節省等），最終收斂出一套可泛化的卸載與部署策略模型。

相較於傳統單智能體或集中式控制方法，微雲全息MADRL具備更強的可擴展性與分佈式處理能力。各智能體在保有自主性的同時，可通過局部通信或集羣協作優化整體資源分配，提高任務處理成功率並降低通信開銷。此外，該架構特別強化了緩存機制，通過對常見任務的結果進行緩存預熱與再利用，進一步削減了重複計算帶來的資源浪費。

在卸載機制設計方面，微雲全息(NASDAQ:HOLO)將車載應用的複雜任務分解為多個可獨立執行的子任務，如圖像分析模塊、本地預處理模塊、路徑計算模塊等。子任務根據當前資源狀態動態分配至車載終端、邊緣節點或雲端執行。該任務分解機制具備高度靈活性，使得系統能夠根據任務緊急性、處理複雜度與計算資源可用性進行最優路徑選擇。

為緩解緩存命中率低的問題，系統引入了一種智能緩存預加載機制，結合歷史任務流數據、車載應用優先級以及時間空間熱點模型，在任務分發前就預測可能複用的數據塊或計算結果並提前部署到邊緣節點，從而顯著提升緩存命中率與邊緣響應速度。

此外，平臺採用基於集羣的邊緣服務器部署方式，將多個邊緣節點以協同集羣的方式部署於城市交通核心區域。不同邊緣節點間可動態分配服務模塊，並通過低延迟通信通道保持任務同步。通過對邊緣節點的服務模塊動態佈局，系統能夠確保在區域性車流激增時及時調配資源，應對計算洪峰。

微雲全息該系統由以下幾個關鍵模塊組成：

感知與狀態空間構建模塊：收集包括車輛位置、速度、剩余計算資源、當前任務負載、網絡延迟、邊緣服務器狀態等關鍵指標，並構建多維狀態空間作為強化學習輸入。

行動空間設計與決策模塊：定義了三類主要卸載路徑：本地執行、邊緣卸載、雲端卸載。系統基於狀態信息與當前策略網絡輸出行動決策，即子任務的卸載路徑選擇。

獎勵函數模塊：設計了多因素加權獎勵機制，兼顧任務執行延迟、邊緣卸載成功率、緩存命中率與資源使用效率等關鍵指標，從而引導智能體向全局最優解收斂。

協同訓練框架：採用集中訓練-分佈執行（CTDE）架構，在訓練階段使用中心服務器協調多智能體學習，確保策略共享與通信優化；部署階段各車載智能體獨立執行策略推理。

邊緣緩存與任務調度模塊：該模塊基於歷史數據分析結果進行緩存內容調整與任務重構，在保證任務一致性的同時優化邊緣存儲與任務路由配置。

在真實模擬城市車路場景下進行大規模仿真評估，微雲全息該系統在多個核心性能指標上表現出顯著優勢。相較傳統卸載策略與集中式強化學習方法，MADRL方案在卸載成功率方面提升了22%，任務平均延迟降低了18%，系統資源利用率提升了31%。特別是在高負載峰值下，系統仍能保持平穩運行，避免邊緣節點過載與任務阻塞。此外，實驗還驗證了系統對不同車流密度、邊緣節點部署密度、緩存容量等變量的魯棒性與適應性，展現出極強的通用部署能力。

微雲全息(NASDAQ:HOLO)基於多智能體深度強化學習的車聯網邊雲協同計算資源管理優化平臺的推出，標誌着車聯網智能調度技術邁入了一個全新階段。它不僅解決了傳統車載卸載策略中的資源衝突與不確定性問題，更為AIoT智能交通提供了一個高效、靈活、智能的邊雲協同調度範式。隨着技術迭代與部署規模擴大，該平臺將持續推動自動駕駛、智慧城市、邊緣智能等領域的深度融合與發展。