人工智能、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)和云計算如何重塑車隊管理

人工智能、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)和云計算如何重塑車隊管理

每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量不斷增長。因此，這些企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)比以往任何時候都多。

隨著車隊企業(yè)希望實現(xiàn)車輛現(xiàn)代化，聯(lián)網(wǎng)車輛的好處可能使這些技術(shù)成為車隊管理的新標準。事實上，86%接受調(diào)查的互聯(lián)車隊運營商表示，通過降低運營成本，一年內(nèi)對互聯(lián)車隊技術(shù)的投資獲得了豐厚的回報。

此外，采用先進遠程信息處理技術(shù)的互聯(lián)運輸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，在接受調(diào)查的企業(yè)中，燃料成本降低了13%，預(yù)防性維護也得到了改善。其還顯示，緊急制動減少了40%，這表明駕駛習(xí)慣的改變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。

這意味著運輸車隊、保險提供商、維護和售后企業(yè)都希望利用更多的智能遠程信息處理數(shù)據(jù)。然而，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量不斷增長。因此，這些企業(yè)擁有比以往更多的數(shù)據(jù)來幫助做出明智的業(yè)務(wù)決策。如此龐大的數(shù)據(jù)量給以經(jīng)濟有效的方式捕獲、消化和分析整個數(shù)據(jù)方面帶來了許多新的挑戰(zhàn)。

為了真正有效和有用，數(shù)據(jù)必須在整個過程中被跟蹤、管理、清理、保護和豐富，以產(chǎn)生正確的洞察力。這就是為什么一些企業(yè)正在轉(zhuǎn)向新的處理能力來實現(xiàn)這一目標，以便正確使用和計算數(shù)據(jù)。

嵌入式系統(tǒng)技術(shù)已成為常態(tài)

傳統(tǒng)的遠程信息處理系統(tǒng)依靠嵌入式系統(tǒng)來解決一系列問題，嵌入式系統(tǒng)是設(shè)計用于訪問、收集、分析（車內(nèi)）和控制電子設(shè)備中的數(shù)據(jù)的設(shè)備。這些嵌入式系統(tǒng)已被廣泛使用，特別是在家用電器中，并且如今該技術(shù)在分析車輛數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用正在不斷增長。

市場現(xiàn)有的解決方案是利用5G的低延遲。使用AWS Wavelength或Azure Edge Zone上的AI和GPU加速，車輛OEM可以在可能的情況下將車載車輛處理器卸載到云端。5G設(shè)備與托管在波長區(qū)域的內(nèi)容或應(yīng)用服務(wù)器之間的流量不需要穿越互聯(lián)網(wǎng)，從而減少了可變性和內(nèi)容丟失。

為了確保數(shù)據(jù)集的最佳準確性和豐富性，并最大限度地提高可用性，車輛內(nèi)嵌入的傳感器用于收集數(shù)據(jù)，并在車輛和中央云管理機構(gòu)之間進行近乎實時的無線傳輸。根據(jù)越來越面向?qū)崟r的用例，如道路輔助、ADAS、主動駕駛員評分和車輛評分報告，車隊、保險企業(yè)和其他利用數(shù)據(jù)的企業(yè)對低延遲和吞吐量的需求已經(jīng)變得越來越大。

然而，盡管5G在很大程度上解決了這個問題，但收集并傳輸?shù)皆频臄?shù)據(jù)量所產(chǎn)生的成本仍然令人望而卻步。因此，必須確定汽車內(nèi)部先進的嵌入式計算能力，以便盡可能高效地進行邊緣處理。

車輛到云通信的興起

為了提高帶寬效率并減輕數(shù)據(jù)延遲問題，最好在車輛邊緣進行關(guān)鍵數(shù)據(jù)處理，并且只向云共享與事件相關(guān)的信息。由于應(yīng)用和數(shù)據(jù)更接近源頭，車載邊緣計算對于確保聯(lián)網(wǎng)車輛能夠大規(guī)模運行變得至關(guān)重要，從而提供更快的周轉(zhuǎn)并大幅提高系統(tǒng)性能。

技術(shù)進步使嵌入式系統(tǒng)能夠以有效且高效的方式與車輛內(nèi)的傳感器以及云服務(wù)器進行通信。物聯(lián)網(wǎng)利用可優(yōu)化數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)存儲的分布式計算環(huán)境，縮短響應(yīng)時間并節(jié)省帶寬，從而實現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)體驗。將該架構(gòu)與基于云的平臺集成進一步有助于創(chuàng)建端到端通信系統(tǒng)。總的來說，邊緣云和嵌入式智能組合將邊緣設(shè)備（車輛傳感器）連接到IT基礎(chǔ)設(shè)施，為基于現(xiàn)實環(huán)境的一系列以用戶為中心的新應(yīng)用讓路。

這在各個垂直領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，原始設(shè)備制造商可以使用這些數(shù)據(jù)并將其貨幣化。最明顯的用例是售后市場和車輛維護，其中非常有效的算法可以近乎實時地分析車輛的健康狀況，針對發(fā)動機、機油、電池、輪胎等車輛資產(chǎn)即將發(fā)生的車輛故障提出補救措施。利用這些數(shù)據(jù)，車隊可以讓維護團隊做好準備，對車輛進行維修，從而以更高效的方式返回車輛，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，這樣就可以根據(jù)實際駕駛行為歷史和分析制定針對個別駕駛員的培訓(xùn)模塊。對于車隊而言，主動監(jiān)控車輛和駕駛員評分可以降低車隊運營商的TCO（總擁有成本），減少因盜竊和疏忽造成的損失，同時再次為駕駛員提供主動培訓(xùn)。

推動車隊管理的未來

利用物聯(lián)網(wǎng)、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，使其比以往更加高效和有效。人工智能能夠分析來自遠程信息處理設(shè)備的大量信息，為管理人員提供有價值的信息，以提高車隊效率、降低成本和優(yōu)化生產(chǎn)力。從實時分析到駕駛員安全管理，人工智能已經(jīng)改變了車隊的管理方式。

人工智能通過云通過OEM處理收集的數(shù)據(jù)越多，就能做出更好的預(yù)測。這意味著未來的自動駕駛汽車將更安全、更直觀，擁有更準確的路線和更好的實時車輛診斷。

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