人工智能、边缘计算、物联网和云如何重塑车队管理

人工智能、边缘计算、物联网和云如何重塑车队管理

利用优化数据交换和数据存储的分布式计算环境可以节省带宽，从而获得快速的数据体验。

随着企业希望对其车辆进行现代化改造，联网汽车的好处可能使之成为新标准，尤其是在车队管理方面的好处。事实上，86%的互联车队运营商表示，通过降低运营成本，其在互联车队技术上的投资在一年内获得了可观的回报。

此外，采用先进远程信息处理技术的联网车队在管理和维护车辆方面提供了额外的好处。另一项研究表明，燃料成本降低了13%，同时改进了预防性维护。其还显示，紧急制动减少了40%，这表明改变驾驶习惯既有助于延长零部件的使用寿命，又能提高驾驶员的安全性。

大量的数据难以处理

车队、保险提供商、维修和售后市场企业都希望利用更多此类智能远程信息处理数据。但是，生成的数据量不断增长。因此，这些企业拥有比以往更多的数据来帮助做出明智的业务决策。但是，如此庞大的数据量给以经济有效的方式捕获、消化和分析全部信息带来了新的挑战。

为了真正有效和有用，必须在整个过程中对数据进行跟踪、管理、清理、保护和丰富，以产生正确的见解。因此，拥有汽车车队的企业正在转向新的处理能力来管理和理解这些数据。

嵌入式系统技术已成为常态

传统的远程信息处理系统依赖于嵌入式系统，这些系统旨在访问、收集、分析（车载）和控制电子设备中的数据以解决一系列问题。这些嵌入式系统已被广泛使用，尤其是在家用电器中，并且该技术在分析车辆数据方面的使用正在增长。

市场上现有的解决方案是利用5G的低时延。在AWS Wavelength或Azure Edge Zone上使用AI和GPU加速，汽车原始设备制造商可以在可行的情况下将汽车处理器卸载到云端。这种方法使5G设备与波长区域中托管的内容或应用服务器之间的流量能够绕过互联网，从而减少可变性和内容丢失。

为了确保数据集的最佳准确性和丰富性，并最大限度地提高可用性，嵌入在车辆中的传感器用于收集数据，并在车辆和中央云机构之间进行无线传输，所有这些都是近乎实时的。根据越来越多的以实时为导向的用例，如道路援助、ADAS、主动驾驶员评分和车辆评分报告，对于车队、保险企业和其他利用数据的企业来说，低延迟和高吞吐量的需求变得越来越重要。然而，虽然5G在很大程度上解决了这个问题，但将这些数据量传输到云端所产生的成本仍然令人望而却步。因此，必须在汽车内部识别先进的嵌入式计算能力，以便尽可能高效地进行边缘处理。

车辆对云通信的兴起

为了提高带宽效率并缓解延迟问题，最好在边缘（在车辆内）进行关键数据处理，并且只将与事件相关的信息共享到云端。车载边缘计算对于确保联网车辆能够大规模运行至关重要，因为应用和数据更接近源头，可以提供更快的周转时间，并显着提高系统性能。

技术进步使汽车嵌入式系统能够以有效和高效的方式与车辆内的传感器以及云服务器进行通信。利用可优化数据交换和数据存储的分布式计算环境，汽车物联网可缩短响应时间并节省带宽，从而获得快速的数据体验。将此架构与基于云的平台集成，进一步有助于创建强大的端到端通信系统，以实现具有成本效益的业务决策和高效运营。总的来说，边缘/云和嵌入式智能将边缘设备(嵌入车辆中的传感器)连接到IT基础设施，为基于现实环境的一系列以用户为中心的新应用让路。

这在垂直领域有广泛的应用，原始设备制造商可以使用由此产生的洞察力并从中获利。最明显的用例是售后市场和车辆维护，其中有效的算法可以近乎实时地分析车辆的健康状况，以针对发动机、机油、电池、轮胎等车辆资产中即将发生的车辆故障提出补救措施。利用这些数据，车队可以让维护团队以更有效的方式对车辆进行维护，因为大部分诊断工作都是实时执行的。

此外，保险和延长保修可以通过提供主动的驾驶员行为分析而受益，以便可以根据实际驾驶历史和分析创建针对个别驾驶员需求的培训模块。对于车队而言，主动监控车辆和驾驶员的评分可以降低车队运营商的TCO(总拥有成本)，以减少因盗窃和疏忽造成的损失，同时为驾驶员提供积极的培训。

助力车队管理的未来

利用物联网、边缘计算和云的人工智能分析正在迅速改变车队管理的执行方式，使其比以往任何时候都更加高效和有效。人工智能分析来自远程信息处理设备的大量信息的能力为管理人员提供了有价值的信息，以提高车队效率、降低成本和优化生产力。从实时分析到驾驶员安全管理，人工智能已经在改变车队的管理方式。

人工智能通过云收集的OEM处理数据集越多，其就能做出更好的预测。这意味着未来的自动驾驶汽车更安全、更直观，路线更准确，车辆实时诊断也更好。

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