HOLO微雲全息自主研發DAG-DQN技術，引領車聯網任務卸載革新

在智能交通系統不斷革新的當下，車聯網（IoV）已成為推動智慧城市建設的關鍵支撐。然而，如何有效管理和處理來自車載終端的大量計算密集型、時延敏感型應用任務，仍是一道難以逾越的技術鴻溝。前沿科技公司微雲全息(NASDAQ:HOLO)成功研發並推出了一項具有里程碑意義的創新技術——基於深度強化學習的車聯網依賴感知在線任務卸載系統（以下簡稱DAG-DQN系統），該系統通過引入任務依賴感知機制和深度強化學習策略，為車聯網實時卸載決策提供智能化、高效能的解決方案。

車聯網的發展使得智能駕駛、路徑導航、車載娛樂、環境感知等多種智能應用得以迅速普及。與此同時，車輛作為移動計算節點，其計算能力有限，面臨着難以實時處理大量高複雜性任務的困境。因此，將計算任務從車輛本地卸載至計算能力更強的邊緣服務器成為主要趨勢。

然而，車聯網環境面臨兩個主要挑戰：一是車輛高速移動所帶來的頻繁網絡切換；二是邊緣資源受限、網絡帶寬不穩定等問題。這些因素導致任務卸載延迟增加、失敗率上升，尤其在涉及多個子任務、任務存在複雜數據依賴時，傳統卸載算法表現出顯著的效能不足。微雲全息深入分析任務之間的依賴性特徵，結合深度強化學習的自主決策能力，構建了DAG-DQN系統，實現了任務粒度更細、策略更加智能化的卸載機制。

微雲全息DAG-DQN系統的核心是一個多節點、多資源的邊緣協同計算環境。在該架構中，包含多個車載終端、多個通信基站以及多個部署邊緣服務器（MEC）的站點。每輛車通過基站連接至附近的邊緣服務器，並將其任務卸載至服務器端處理。

爲了實現最優的卸載效率，系統設計了動態任務調度機制與資源感知策略。在任務進入卸載隊列時，系統會根據任務的實時延迟容忍度、數據依賴關係、計算強度等多維度指標進行初始排序，確保最關鍵任務優先卸載。系統整體由四個主要模塊組成：任務感知模塊、依賴解析模塊、強化學習調度模塊和邊緣協同執行模塊。

該項技術的實現，最核心的創新之一便是DAG建模技術，其將複雜的車載任務建模為有向無環圖（DAG）結構。DAG是數據結構領域常用的一種表示任務依賴關係的方式，其節點代表子任務，邊代表任務之間的先后順序或數據依賴路徑。

每一個車載應用如自動駕駛決策系統，可劃分爲多個階段的處理任務，包括圖像識別、路徑規劃、行為預測等，這些階段往往互相依賴。因此，僅對整體任務做卸載決策是不夠的，必須細化到子任務層面，考慮數據流與先后關係。

微雲全息通過對典型車載應用的抽象建模，開發了自動化DAG構建引擎，可以在車輛任務啟動的瞬間快速解析出其依賴圖結構，並將圖信息提交給調度模塊使用。

在任務建模基礎上，微雲全息將卸載決策問題轉化為馬爾可夫決策過程（MDP），通過引入深度Q網絡（DQN）設計強化學習代理，對任務分配做出最優策略學習。

DAG-DQN模型中的狀態空間包括以下特徵：當前車輛與邊緣節點的可用資源、網絡負載、每個任務的狀態（未執行/執行中/已完成）、任務之間依賴路徑圖等；

動作空間為：將某一子任務分配給哪個邊緣節點或在本地執行；

獎勵函數綜合考慮三方面因素：任務完成時間（延迟越短越好）、任務能耗（能耗越低越優）和卸載成功率（穩定連接優先），形成多目標優化函數。

此外，為保證學習效率與模型穩定性，微雲全息(NASDAQ:HOLO)DAG-DQN集成了經驗回放（Replay Buffer）、目標網絡（Target Network）、優先經驗採樣（PER）等先進機制，同時引入任務分層分派機制，使得在保證任務邏輯正確的前提下，可實現並行卸載。

在卸載策略確定后，系統會將任務調度結果傳輸至邊緣服務器池。為提升卸載併發處理能力，DAG-DQN系統引入了多基站邊緣資源協調協議，支持邊緣節點間的任務轉移、負載均衡與資源借調。

此外，系統配備邊緣服務註冊表，用於動態記錄各節點的當前任務負載和可用計算能力。調度系統通過該註冊表進行資源狀態訂閲，從而在實時決策中做出最優卸載路徑判斷。

為應對車輛高速運動導致的連接中斷問題，系統設有任務冷遷移機制。若某車輛離開原基站覆蓋範圍，系統將未完成任務遷移至相鄰邊緣節點，並通過網絡切換技術無縫接入新環境，保障計算連續性。

在模擬測試中，DAG-DQN系統與傳統基於最短路徑、最小延迟、輪詢式等任務調度方法進行了系統對比。結果顯示：在任務完成時間上，DAG-DQN系統平均縮短了22.7%；系統整體能耗降低了17.3%；卸載決策效率提升了31.2%；多任務並行調度成功率從74.5%提升至92.4%；在複雜依賴任務場景中，平均卸載穩定性提升40%以上。實驗還表明，DAG-DQN對資源動態變化的適應能力更強，具備良好的擴展性和部署靈活性，適用於智能交通、遠程駕駛協控系統、高級自動輔助駕駛（ADAS）平臺等多個實際場景。

微雲全息(NASDAQ:HOLO)DAG-DQN系統的成功推出，標誌着車聯網卸載技術進入了一個更加智能、自主的新階段，也為深度強化學習在邊緣計算領域的應用開闢了全新路徑。微雲全息下一步將進一步優化系統架構，引入圖神經網絡（GNN）以提升對任務依賴圖結構的理解能力，擴展多智能體學習機制，實現車與車之間協同卸載。

技術的演進正在重新定義未來出行方式，而微雲全息的DAG-DQN系統，正是這場變革中的重要一環。隨着城市道路數字化水平不斷提高，車聯網智能調度系統也將成為自動駕駛技術持續演進的重要基石。