在城市生活中，我们几乎每个人都在某种程度上受益于规模日益庞大，且日益高效、精细化的车队管理。
我们得以每天准时坐在办公室中办公，依赖于高效的公共交通体系将亿万乘客高效地送到指定位置。
我们得以见证高楼大厦拔地而起，得益于挖掘机、压路机等重型车辆设备在工地上进行繁忙的施工。
乃至于我们在双十一、双十二等购物节上的每一次“剁手”，每一次体验接过快递的欣喜与期待，背后都是现代化货物运输网络的飞速发展。
随着世界人口迅速向城市地区转移(据相关报告预测，预计到2050年，城市人口将从目前的 51% 增长到 70%)，全球城市地区客运需求预计将增长一倍。运输服务提供商希望能够提供方便、快捷、安全的交通服务，同时最大限度地减少对环境的影响。
要满足上述需求，我们不仅要改善交通基础设施、投放更多的车辆，还需要高度关注车队管理：重型设备、货运和公共交通的车队管理非常复杂，会在效率、安全性等方面带来高度的影响。越来越多的公共交通公司以及货运公司和重型设备车队运营商正在寻求物联网技术系统，根据车辆数据提供可行建议，以增强车队能力，从而改变交通运输体验。
英特尔与合作伙伴推出了车队管理解决方案，可以帮助车队管理人员改善运营、连接性、安全性、效率和管理，同时保持低成本。通过这一方案，运输服务提供商能够收集、存储和分析车辆数据，使车队管理人员能够通过云远程访问分析和海量车队数据，做出最佳决策。
车队管理转型为什么势在必行
随着消费者购买习惯的转变、电子商务的飞速发展以及最后一公里配送服务需求的激增，物流和商业运输正面临更大的增长压力，凸显了行业所面临的巨大挑战。这些挑战广泛分布在运输效率、经济性、环境等各个方面：
在公共交通领域，市民对于交通效率提出了越来越高的要求：市民希望能够改善公共基础设施、城市交通和公共交通，从而减少耗费在交通上的时间，政府则希望能够对于公共交通进行更加智慧的管理，以满足公众的期待。但同时，由于城市化的发展，出行量一直处于持续增长，这增加了城市交通系统的压力，容易导致交通拥堵等问题。
在货运领域，运输服务提供商希望能够提升运营绩效：商业效益是运输服务提供商所要考虑的核心问题。对于车队管理人员来说，以经济的方式使用技术、连接设备和利用捕获数据的力量，可以支持组织做出更好的决策，为乘客、客户和员工带来更大的价值。但是，由于缺乏更有效的数字化方案，车队的数据采集与分析存在“数据孤岛”的问题，不仅将耗费大量的时间，而且分析效率也不佳。
交通运输中的环境要求日趋严格化：全球已经有大量国家及地区制定了交通零排放的政策，不仅要求提升排放标准，并要求在特定事件内实现全电动化。这些交通绿色化发展政策在相当程度上改变了交通行业的结构，同时也要求车队管理能够更加高效，实现更低的能耗。
要在现有的交通设施基础上改善交通运输能力，交通数字化管理系统必不可少。研究报告预计，到2026年，全球运输管理系统市场规模将从2020年的28亿美元增长至66亿美元，2021-2026年期间的年复合增长率为15.1%。2017年，全球商用汽车市场规模为1.32万亿美元，预计从2018年至2025年，年复合增长率将为7.1%。
但同时，传统的车队管理系统并不能很好地化解交通行业当前的挑战：许多物流供应商的车队管理系统都依赖于分类数据平台和独立的单点解决方案。与单一的互联系统相比，分类系统具有显著的缺点，该系统往往只能支持单独手动跟踪每辆车的系统，这使得管理大型车队变得困难，并需耗费大量时间和资源。
车队管理的下一站：智能化管理
人工智能、物联网等数字化技术的创新与落地是我们这个时代最重要的变革之一，对于我们的社会经济运行、生活方式带来了巨大的改变。在交通运输管理行业，智能化、协同化的交通管理方案允许运输服务提供商对于海量数据进行高效地分析，生成基于数据的洞察，并提高可见性、智能和效率。
受此推动，智能化的交通运输市场正在快速扩张。据估计，仅美国的公共交通智能解决方案市场在2020年就达到113亿美元。中国是世界第二大经济体，预计到2027年，市场规模将达到111亿美元，在2020年至2027年的分析期内，年复合增长率为7%。
通过构建智能化的车队管理系统，能够帮助车队降低成本、提高生产率和增强安全性。例如，针对常见的重型设备和货运车辆维护场景，智能化的车队管理系统可以根据预测数据实现主动维护，使组件在发生故障或失效之前予以更换。这些解决方案还可以跟踪怠速时间和油耗等信息，使建筑工地和公共工程项目的管理人员能够就车队的使用做出更好的决策。
同时，智能化的系统还支持机器自动完成大部分工作，而操作人员不仅可以专注于更高价值的决策任务，而且还能够更好地协调各机组，并促进调度和燃料补给工作，从而尽可能地加快每个项目阶段的进度。
在公共交通管理中，智能导航等车队管理应用可以实现在暴风雨后对扫雪机、道路撒盐和树木清除进行全面的资产分配。全球各地的市政当局可能会更多地开发数字孪生生态系统，提供近乎实时的3D城市建模，并能够模拟自然灾害和新发展的影响，同时优化可持续发展工作并节省成本。
搭载英特尔技术的车队管理解决方案
通过领先的端到端技术，英特尔正在与伙伴合作，为全球交通运输市场提供各种车队解决方案，该生态广泛覆盖车队管理人员、重型设备、驾驶员、保险、托运人、广告客户、维修店、乘客、公交公司管理人员等各种角色，旨在提升车队的效率、可扩展性和成本效益。
重型设备车队管理解决方案
解决方案面向多用途车辆、农业、采矿等重型设备，包括内/外部视频事件记录、车辆和驾驶员监控、预测性维护、驾驶员管理、燃料管理、事件监控、怠速监控等应用。方案提供了高性能计算平台，客户能够利用方案的强大处理能力来捕获、监控和使用先进技术机器数据，从而更深入地了解设备运行情况。客户可以单独远程管理其运营，从而实现更高的生产效率和投资回报率(ROI)。
以内/外部视频事件记录为例，360度全景摄像头可拍摄车辆外部环境，检测驾驶过程中发生的特殊事件，并上传保存视频。车队所有者可以根据视频对驾驶员进行培训，并降低事故发生的几率。运营商可以应用基于人工智能的视频技术来进行人物检测、距离检测、个人防护设备/安全设备检测和违规检测，并将事件发送到云控制台。重型设备外部视频监控内容包括合规性。
在预测性维护中，车内传感器能够检测整个车辆部件的性能状态，提前向车队管理人员说明何时需要进行维护，从而使车辆运行时间和性能最大化。这可保证维护计划得到优化，以节省车队组织在维护和停机时间方面的主要成本。
货运车队管理解决方案
货运车队管理内容包括拖拉机挂车、厢式送货车和送货车辆等各种车辆。搭载英特尔技术的货运车队管理解决方案支持货物管理、地理空间资产管理、车辆和驾驶员监控、互联网视频事件记录、导航/路线规划、驾驶员管理、预测性维护、事件监控等应用，以满足所有车队管理人员的需求。
例如，在货物管理中，货厢内的传感器和摄像头使驾驶员能够了解货物空间的使用率，以优化装货量，还有助于确保货物安全，并将易腐货物保持在适当温度。通过与整个车队解决方案系统保持连接，驾驶员可以在货物受损或被浸湿时听到警报。
GPS跟踪导航不仅帮助驾驶员到达目的地，还能够帮助管理人员通过云以近乎实时的方式远程监督整个车队，并规划路线物流，从而优化配送路线。这有助于节省燃料，加快配送速度，提高客户服务水平和车队能力。
公共交通车队解决方案
搭载英特尔技术的最新公共交通车队管理解决方案支持乘客监控、安全合规和无障碍辅助、电子售票/非接触式出行和自动检票、道路资产管理和数据收集、乘客信息系统、内部视频事件记录、车辆和驾驶员监控、预测性维护等应用，能够帮助公交/地铁运营商更好地满足乘客对于高效交通的需求。
例如，针对交通拥堵的问题，车队系统能够收集、存储和分析车辆数据，帮助运营商更好地规划路线，以最大限度地提高运输效率;通过360度全景视角、驾驶员管理和乘客监控等功能，运营商能够更好地发现驾乘中的安全隐患，并快速进行处理;乘客信息系统可以使乘客了解公交车的进出站时间、最近的公交站点、目的地的换乘、停运公交车等信息，为乘客创造更顺畅的出行体验。
英特尔正在与全球伙伴合作，推出创新的产品与方案，帮助客户满足以上场景中的车队智能管理需求。这一解决方案涵盖英特尔酷睿处理器、英特尔赛扬处理器、英特尔凌动处理器、英特尔MovidiusMyriad视觉处理器(VPU)和英特尔FPGA等硬件产品，也包括 OpenVINO工具套件、英特尔Python分发版、英特尔System Studio、以及经过英特尔优化的深度学习框架等软件工具，提供了可支持各种复杂负载的强大算力。
合作伙伴正在基于英特尔处理器的单架构车载计算机上开发车队管理方案，这一车载计算机具备高性能、低功耗、高稳定性、高耐用性等特征，可应对高温、低温、潮湿、震动等严苛的车载环境所带来的挑战，能够将完全不同的用例、设备、功能、流程和应用汇集到一台单架构的车载计算机上，实现单一的连接、电源和管理门户，从而有助于实现多种功能的无缝集成，降低平台构建的人工和维护成本，还可以通过容器化的分析平台实现进一步简化。
加快行动，协同创造智慧交通的崭新未来
智慧交通愿景的实现是一个长期过程，要加速该愿景的实现，公共交通、货运与重型设备服务提供商需要进一步推动数字化转型，加快在数字化创新方面的投资。可以采取的手段包括：构建从边缘到云的协同体系;从整体上审视、规划智慧交通系统，避免出现应用孤岛和数据孤岛;将多种负载整合到边缘系统，提高效率和价值，并降低总体拥有成本 (TCO)。
英特尔将与其生态系统合作伙伴合作，通过强大的计算、存储、网络等技术能力，为智慧交通的各种细分场景提供卓越的解决方案。从边缘到云，英特尔将致力于把数据转化为有价值的信息，有助于车队管理人员持续提供高质量的交付服务，降低基础设施成本，简化集成，并使整个车队的管理更加轻松。
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