在智能网联汽车与人工智能深度融合的浪潮中，智慧交通系统正经历一场由边缘计算与云端协同驱动的技术变革。微云全息（NASDAQ:HOLO）近日宣布，其自主研发的基于多智能体深度强化学习（MADRL）的车联网边云协同计算资源管理平台正式投入应用。该平台通过构建车辆、边缘节点与云端的三层协同架构，实现了计算资源的高效分配与任务卸载的智能决策，为破解车载设备算力瓶颈提供了创新解决方案。
随着车联网（IoV）与AIoT技术的快速发展，现代车辆已演变为具备环境感知、决策规划与通信控制能力的智能终端。然而，车载设备在面对图像识别、路径规划等高负载任务时，常因算力、存储及功耗限制陷入计算困境。边缘计算通过将任务卸载至邻近服务器或云端，成为缓解这一矛盾的关键技术，但其覆盖范围有限、资源动态分配难等问题仍待解决。特别是在多车并发卸载场景下，如何优化任务流转路径与资源映射关系，成为行业亟待突破的挑战。
微云全息的创新平台以MADRL算法为核心，构建了分布式智能调度框架。在该体系中，每个车辆节点被视为独立智能体，通过感知自身任务负载、边缘节点资源状态及历史卸载记录等环境信息，自主决策任务执行路径——是本地处理、边缘卸载还是云端协同。智能体间通过局部通信实现协作，在动态环境中持续优化策略，最终形成覆盖全场景的卸载与部署模型。这一设计突破了传统单智能体或集中式控制的局限，显著提升了系统的可扩展性与分布式处理能力。
平台的技术架构分为车辆侧、边缘节点与云服务中心三层。车辆智能体实时采集位置、速度、剩余算力等数据，结合边缘节点的资源可用性与网络延迟，通过深度强化学习模型生成最优卸载方案。训练过程中，系统以任务延迟降低、缓存命中率提升等指标为奖励信号，引导智能体向全局最优解收敛。为应对重复计算问题，平台还引入了智能缓存预加载机制，通过分析历史任务流与时空热点模型，提前将高频数据部署至边缘节点，使缓存命中率提升约40%。
在任务分解与调度方面，平台将复杂车载应用拆分为图像分析、本地预处理、路径计算等独立子模块，并根据任务紧急程度、处理复杂度及资源可用性动态分配执行节点。例如，实时性要求高的路径计算模块优先本地处理，而资源密集型的图像分析任务则卸载至边缘或云端。这种灵活性使系统在高负载场景下仍能保持稳定运行，避免边缘节点过载导致的任务阻塞。
边缘服务器的集群化部署是平台的另一亮点。通过将多个边缘节点协同布局于城市交通核心区域，系统可动态调整服务模块分配，并通过低延迟通信通道实现任务同步。当区域车流激增时，集群能自动调配算力资源，形成“计算洪峰”的缓冲带。平台还设计了多因素加权奖励机制，综合考量任务延迟、卸载成功率、资源利用率等指标，确保智能体决策兼顾效率与公平性。
平台的核心模块包括：感知与状态空间构建模块，负责采集车辆位置、速度、任务负载等数据并构建多维输入；行动空间设计模块，定义本地执行、边缘卸载、云端卸载三类路径；奖励函数模块，通过加权机制引导策略优化；协同训练框架，采用集中训练-分布执行模式，平衡学习效率与部署灵活性；以及边缘缓存与任务调度模块，基于历史分析动态调整缓存内容与任务路由。
大规模仿真测试显示，该平台在多项关键指标上表现优异。相比传统卸载策略，MADRL方案使卸载成功率提升22%，任务平均延迟降低18%，系统资源利用率提高31%。在高车流密度或边缘节点密集部署等复杂场景中，系统仍能保持稳定性能，验证了其对不同环境变量的强适应性。目前，该平台已进入实车测试阶段，未来有望在自动驾驶、智慧城市等领域推动边云协同技术的规模化应用。
