利用分布式計(jì)算環(huán)境對數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)行優(yōu)化，可以節(jié)省帶寬，從而獲得快速的數(shù)據(jù)體驗(yàn)。隨著企業(yè)希望對其車輛進(jìn)行現(xiàn)代化改造，互聯(lián)網(wǎng)汽車的優(yōu)勢可能會(huì)使其成為一個(gè)新的標(biāo)準(zhǔn)，尤其是在團(tuán)隊(duì)管理方面。事實(shí)上，86%的互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)運(yùn)營商表示，通過降低運(yùn)營成本，他們在互聯(lián)網(wǎng)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)投資在一年內(nèi)獲得了可觀的回報(bào)。

此外，采用先進(jìn)遠(yuǎn)程信息處理技術(shù)的聯(lián)網(wǎng)車隊(duì)在管理和維護(hù)車輛方面提供了額外的優(yōu)勢。另一項(xiàng)研究表明，燃料成本降低了13%，預(yù)防性維護(hù)得到了改善。它還表明，緊急制動(dòng)減少了40%，這表明改變駕駛習(xí)慣不僅有助于延長零件的使用壽命，還可以提高駕駛員的安全性。

大量的數(shù)據(jù)很難處理。

車隊(duì)、保險(xiǎn)提供商、維修和售后市場的企業(yè)都希望使用更多這樣的智能遠(yuǎn)程信息來處理數(shù)據(jù)。然而，生成的數(shù)據(jù)不斷增加。因此，這些企業(yè)比以前有更多的數(shù)據(jù)來幫助做出明智的商業(yè)決策。然而，如此巨大的數(shù)據(jù)量給所有信息以經(jīng)濟(jì)有效的方式捕獲、消化和分析帶來了新的挑戰(zhàn)。

為了真正有效有用，我們必須在整個(gè)過程中跟蹤、管理、清理、保護(hù)和豐富數(shù)據(jù)，以產(chǎn)生正確的見解。因此，擁有汽車團(tuán)隊(duì)的企業(yè)正在轉(zhuǎn)向管理和理解這些數(shù)據(jù)的新能力。

嵌入式系統(tǒng)技術(shù)已經(jīng)成為常態(tài)。

傳統(tǒng)的遠(yuǎn)程信息處理系統(tǒng)依賴于嵌入式系統(tǒng)，旨在通過訪問、收集、分析(車載)和控制電子設(shè)備中的數(shù)據(jù)來解決一系列問題。這些嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛使用，尤其是在家用電器中，這種技術(shù)在分析車輛數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用正在增加。

目前市場上的解決方案是使用5G的低延遲。AI和GPU用于AWSWavelength或AzureEdgeZone，汽車原始設(shè)備制造商可以在可行的情況下將汽車處理器卸載到云端。這樣，5G設(shè)備與波長區(qū)域托管的內(nèi)容或應(yīng)用服務(wù)器之間的流量就可以繞過因特網(wǎng)，從而減少可變性和內(nèi)容損失。

為了保證數(shù)據(jù)集的最佳準(zhǔn)確性和豐富性，最大限度地提高可用性，將嵌入車輛中的傳感器用于收集數(shù)據(jù)，并在車輛和中央云機(jī)構(gòu)之間進(jìn)行無線傳輸，這幾乎是實(shí)時(shí)的。道路援助等實(shí)時(shí)用例越來越多，ADAS、對于車隊(duì)、保險(xiǎn)公司和其他使用數(shù)據(jù)的企業(yè)來說，主動(dòng)駕駛員評分和車輛評分報(bào)告對低延遲和高吞吐量的需求變得越來越重要。然而，盡管5G在很大程度上解決了這個(gè)問題，但將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆浦械某杀救匀涣钊送鴧s步。因此，為了盡可能高效地處理邊緣，有必要在汽車內(nèi)部識(shí)別先進(jìn)的嵌入式計(jì)算能力。

車輛云通信的興起。

為了提高帶寬效率，緩解延遲問題，最好在邊緣(車內(nèi))處理關(guān)鍵數(shù)據(jù)，只在云端共享與事件相關(guān)的信息。車輛邊緣計(jì)算可以提供更快的周轉(zhuǎn)時(shí)間，顯著提高系統(tǒng)性能，因此確保聯(lián)網(wǎng)車輛能夠大規(guī)模運(yùn)行非常重要。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，汽車嵌入式系統(tǒng)可以有效高效地與車輛中的傳感器和云服務(wù)器通信。利用可以優(yōu)化數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的分布式計(jì)算環(huán)境，汽車物聯(lián)網(wǎng)可以縮短響應(yīng)時(shí)間，節(jié)省帶寬，從而獲得快速的數(shù)據(jù)體驗(yàn)。這種結(jié)構(gòu)與基于云的平臺(tái)集成，進(jìn)一步有助于創(chuàng)建強(qiáng)大的端到端通信系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)具有成本效益的業(yè)務(wù)決策和高效運(yùn)行。一般來說，邊緣/云和嵌入式智能將邊緣設(shè)備(嵌入式車輛中的傳感器)連接到基于現(xiàn)實(shí)環(huán)境的IT基礎(chǔ)設(shè)施中。

這在垂直領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，原始設(shè)備制造商可以利用其產(chǎn)生的洞察力并從中獲利。最明顯的例子是售后市場和車輛維護(hù)，有效的算法幾乎可以實(shí)時(shí)分析車輛的健康狀況，以補(bǔ)救發(fā)動(dòng)機(jī)、機(jī)油、電池、輪胎等車輛資產(chǎn)中即將發(fā)生的車輛故障。利用這些數(shù)據(jù)，車隊(duì)可以讓維修團(tuán)隊(duì)以更有效的方式維修車輛，因?yàn)榇蠖鄶?shù)診斷工作都是實(shí)時(shí)進(jìn)行的。

此外，通過提供積極的駕駛員行為分析，可以從保險(xiǎn)和延長保修中受益，從而根據(jù)實(shí)際駕駛歷史和分析創(chuàng)建針對個(gè)別駕駛員需求的培訓(xùn)模塊。對于車隊(duì)來說，積極監(jiān)控車輛和駕駛員的分?jǐn)?shù)可以降低車隊(duì)運(yùn)營商的TCO(總擁有成本)，減少盜竊和疏忽造成的損失，為駕駛員提供積極的培訓(xùn)。

幫助未來的車隊(duì)管理。

利用物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算和云的人工智能分析正在快速改變團(tuán)隊(duì)管理的實(shí)施方式，使其比以往任何時(shí)候都更加高效和有效。人工智能分析遠(yuǎn)程信息處理設(shè)備的大量信息能力為管理者提供有價(jià)值的信息，以提高團(tuán)隊(duì)效率，降低成本，優(yōu)化生產(chǎn)力。人工智能正在改變車隊(duì)的管理方式，從實(shí)時(shí)分析到駕駛員的安全管理。

通過云收集的代工處理數(shù)據(jù)集，人工智能可以做出更好的預(yù)測。這意味著未來自動(dòng)駕駛汽車更安全、更直觀、路線更準(zhǔn)確、車輛實(shí)時(shí)診斷更好。

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標(biāo)簽：人工智能,邊緣計(jì)算,物聯(lián)網(wǎng),云數(shù)據(jù)處理