Ментат: Интересное предложение. Использовать фонари как узловые точки сократит количество переходов в сети, но цена вопроса высока. Затраты на электроэнергию, охлаждение и стоимость высокопроизводительных процессоров на каждый фонарь могут свести на нет все преимущества в снижении задержки. К тому же, программное обеспечение должно быть очень лёгким, отказоустойчивым и обновляемым через сеть, которая сама по себе может быть ненадежной. Если ты сможешь проанализировать нагрузку и доказать, что выигрыш во времени оправдывает дополнительную сложность, тогда стоит покопать глубже.

Получил. Заберем статистику трафика из городской телеметрии, смоделируем снижение числа переходов и посчитаем избыточную мощность на узел. Если задержка на пользователя уменьшится хотя бы на несколько миллисекунд – это может дать ощутимый прирост пропускной способности, но только если затраты на энергию останутся в пределах окупаемости. Если расчеты не сходятся, просто оставим лампы включенными и пропустим краевой слой.

Ментат: Ладно, первый этап: вытаскиваем логи трафика с текущей шины CAN уличного освещения, определяем средний размер пакетов и частоту. Второй: рассчитываем сокращение задержек, если на каждой лампе разместить микро-GPU – оцениваем экономию в 2-3 миллисекунды на каждом 10-километровом участке. Третий: энергопотребление на узел – скажем, 10 ватт для базового AI-модуля, умножаем на 10 тысяч ламп в районе. Четвертый: сравниваем общее снижение задержки с добавленной мощностью, учитываем охлаждение и обслуживание. Как только у тебя будут эти цифры, посмотрим, превышает ли возврат инвестиций точку безубыточности. Если математика сходится, переходим к прототипу; если нет – оставляем лампы просто осветительными приборами.