人工智能、邊緣計算、物聯(lián)網和云如何重塑車隊管理

人工智能、邊緣計算、物聯(lián)網和云如何重塑車隊管理

利用優(yōu)化數(shù)據交換和數(shù)據存儲的分布式計算環(huán)境可以節(jié)省帶寬，從而獲得快速的數(shù)據體驗。

隨著企業(yè)希望對其車輛進行現(xiàn)代化改造，聯(lián)網汽車的好處可能使之成為新標準，尤其是在車隊管理方面的好處。事實上，86%的互聯(lián)車隊運營商表示，通過降低運營成本，其在互聯(lián)車隊技術上的投資在一年內獲得了可觀的回報。

此外，采用先進遠程信息處理技術的聯(lián)網車隊在管理和維護車輛方面提供了額外的好處。另一項研究表明，燃料成本降低了13%，同時改進了預防性維護。其還顯示，緊急制動減少了40%，這表明改變駕駛習慣既有助于延長零部件的使用壽命，又能提高駕駛員的安全性。

大量的數(shù)據難以處理

車隊、保險提供商、維修和售后市場企業(yè)都希望利用更多此類智能遠程信息處理數(shù)據。但是，生成的數(shù)據量不斷增長。因此，這些企業(yè)擁有比以往更多的數(shù)據來幫助做出明智的業(yè)務決策。但是，如此龐大的數(shù)據量給以經濟有效的方式捕獲、消化和分析全部信息帶來了新的挑戰(zhàn)。

為了真正有效和有用，必須在整個過程中對數(shù)據進行跟蹤、管理、清理、保護和豐富，以產生正確的見解。因此，擁有汽車車隊的企業(yè)正在轉向新的處理能力來管理和理解這些數(shù)據。

嵌入式系統(tǒng)技術已成為常態(tài)

傳統(tǒng)的遠程信息處理系統(tǒng)依賴于嵌入式系統(tǒng)，這些系統(tǒng)旨在訪問、收集、分析（車載）和控制電子設備中的數(shù)據以解決一系列問題。這些嵌入式系統(tǒng)已被廣泛使用，尤其是在家用電器中，并且該技術在分析車輛數(shù)據方面的使用正在增長。

市場上現(xiàn)有的解決方案是利用5G的低時延。在AWS Wavelength或Azure Edge Zone上使用AI和GPU加速，汽車原始設備制造商可以在可行的情況下將汽車處理器卸載到云端。這種方法使5G設備與波長區(qū)域中托管的內容或應用服務器之間的流量能夠繞過互聯(lián)網，從而減少可變性和內容丟失。

為了確保數(shù)據集的最佳準確性和豐富性，并最大限度地提高可用性，嵌入在車輛中的傳感器用于收集數(shù)據，并在車輛和中央云機構之間進行無線傳輸，所有這些都是近乎實時的。根據越來越多的以實時為導向的用例，如道路援助、ADAS、主動駕駛員評分和車輛評分報告，對于車隊、保險企業(yè)和其他利用數(shù)據的企業(yè)來說，低延遲和高吞吐量的需求變得越來越重要。然而，雖然5G在很大程度上解決了這個問題，但將這些數(shù)據量傳輸?shù)皆贫怂a生的成本仍然令人望而卻步。因此，必須在汽車內部識別先進的嵌入式計算能力，以便盡可能高效地進行邊緣處理。

車輛對云通信的興起

為了提高帶寬效率并緩解延遲問題，最好在邊緣（在車輛內）進行關鍵數(shù)據處理，并且只將與事件相關的信息共享到云端。車載邊緣計算對于確保聯(lián)網車輛能夠大規(guī)模運行至關重要，因為應用和數(shù)據更接近源頭，可以提供更快的周轉時間，并顯著提高系統(tǒng)性能。

技術進步使汽車嵌入式系統(tǒng)能夠以有效和高效的方式與車輛內的傳感器以及云服務器進行通信。利用可優(yōu)化數(shù)據交換和數(shù)據存儲的分布式計算環(huán)境，汽車物聯(lián)網可縮短響應時間并節(jié)省帶寬，從而獲得快速的數(shù)據體驗。將此架構與基于云的平臺集成，進一步有助于創(chuàng)建強大的端到端通信系統(tǒng)，以實現(xiàn)具有成本效益的業(yè)務決策和高效運營?？偟膩碚f，邊緣/云和嵌入式智能將邊緣設備(嵌入車輛中的傳感器)連接到IT基礎設施，為基于現(xiàn)實環(huán)境的一系列以用戶為中心的新應用讓路。

這在垂直領域有廣泛的應用，原始設備制造商可以使用由此產生的洞察力并從中獲利。最明顯的用例是售后市場和車輛維護，其中有效的算法可以近乎實時地分析車輛的健康狀況，以針對發(fā)動機、機油、電池、輪胎等車輛資產中即將發(fā)生的車輛故障提出補救措施。利用這些數(shù)據，車隊可以讓維護團隊以更有效的方式對車輛進行維護，因為大部分診斷工作都是實時執(zhí)行的。

此外，保險和延長保修可以通過提供主動的駕駛員行為分析而受益，以便可以根據實際駕駛歷史和分析創(chuàng)建針對個別駕駛員需求的培訓模塊。對于車隊而言，主動監(jiān)控車輛和駕駛員的評分可以降低車隊運營商的TCO(總擁有成本)，以減少因盜竊和疏忽造成的損失，同時為駕駛員提供積極的培訓。

助力車隊管理的未來

利用物聯(lián)網、邊緣計算和云的人工智能分析正在迅速改變車隊管理的執(zhí)行方式，使其比以往任何時候都更加高效和有效。人工智能分析來自遠程信息處理設備的大量信息的能力為管理人員提供了有價值的信息，以提高車隊效率、降低成本和優(yōu)化生產力。從實時分析到駕駛員安全管理，人工智能已經在改變車隊的管理方式。

人工智能通過云收集的OEM處理數(shù)據集越多，其就能做出更好的預測。這意味著未來的自動駕駛汽車更安全、更直觀，路線更準確，車輛實時診斷也更好。

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。