高新技术重塑车队管理,打造智能车队。

利用分布式计算环境对数据交换和数据存储进行优化，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，互联网汽车的优势可能会使其成为一个新的标准，尤其是在团队管理方面。事实上，86%的互联网团队运营商表示，通过降低运营成本，他们在互联网团队的技术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优势。另一项研究表明，燃料成本降低了13%，预防性维护得到了改善。它还表明，紧急制动减少了40%，这表明改变驾驶习惯不仅有助于延长零件的使用寿命，还可以提高驾驶员的安全性。

大量的数据很难处理。

车队、保险提供商、维修和售后市场的企业都希望使用更多这样的智能远程信息来处理数据。然而，生成的数据不断增加。因此，这些企业比以前有更多的数据来帮助做出明智的商业决策。然而，如此巨大的数据量给所有信息以经济有效的方式捕获、消化和分析带来了新的挑战。

为了真正有效有用，我们必须在整个过程中跟踪、管理、清理、保护和丰富数据，以产生正确的见解。因此，拥有汽车团队的企业正在转向管理和理解这些数据的新能力。

嵌入式系统技术已经成为常态。

传统的远程信息处理系统依赖于嵌入式系统，旨在通过访问、收集、分析(车载)和控制电子设备中的数据来解决一系列问题。这些嵌入式系统已经被广泛使用，尤其是在家用电器中，这种技术在分析车辆数据方面的应用正在增加。

目前市场上的解决方案是使用5G的低延迟。AI和GPU用于AWSWavelength或AzureEdgeZone，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。这样，5G设备与波长区域托管的内容或应用服务器之间的流量就可以绕过因特网，从而减少可变性和内容损失。

为了保证数据集的最佳准确性和丰富性，最大限度地提高可用性，将嵌入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，这几乎是实时的。道路援助等实时用例越来越多，ADAS、对于车队、保险公司和其他使用数据的企业来说，主动驾驶员评分和车辆评分报告对低延迟和高吞吐量的需求变得越来越重要。然而，尽管5G在很大程度上解决了这个问题，但将这些数据传输到云中的成本仍然令人望而却步。因此，为了尽可能高效地处理边缘，有必要在汽车内部识别先进的嵌入式计算能力。

车辆云通信的兴起。

为了提高带宽效率，缓解延迟问题，最好在边缘(车内)处理关键数据，只在云端共享与事件相关的信息。车辆边缘计算可以提供更快的周转时间，显著提高系统性能，因此确保联网车辆能够大规模运行非常重要。

随着技术的进步，汽车嵌入式系统可以有效高效地与车辆中的传感器和云服务器通信。利用可以优化数据交换和数据存储的分布式计算环境，汽车物联网可以缩短响应时间，节省带宽，从而获得快速的数据体验。这种结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，从而实现具有成本效益的业务决策和高效运行。一般来说，边缘/云和嵌入式智能将边缘设备(嵌入式车辆中的传感器)连接到基于现实环境的IT基础设施中。

这在垂直领域得到了广泛的应用，原始设备制造商可以利用其产生的洞察力并从中获利。最明显的例子是售后市场和车辆维护，有效的算法几乎可以实时分析车辆的健康状况，以补救发动机、机油、电池、轮胎等车辆资产中即将发生的车辆故障。利用这些数据，车队可以让维修团队以更有效的方式维修车辆，因为大多数诊断工作都是实时进行的。

此外，通过提供积极的驾驶员行为分析，可以从保险和延长保修中受益，从而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。对于车队来说，积极监控车辆和驾驶员的分数可以降低车队运营商的TCO(总拥有成本)，减少盗窃和疏忽造成的损失，为驾驶员提供积极的培训。

帮助未来的车队管理。

利用物联网、边缘计算和云的人工智能分析正在快速改变团队管理的实施方式，使其比以往任何时候都更加高效和有效。人工智能分析远程信息处理设备的大量信息能力为管理者提供有价值的信息，以提高团队效率，降低成本，优化生产力。人工智能正在改变车队的管理方式，从实时分析到驾驶员的安全管理。

通过云收集的代工处理数据集，人工智能可以做出更好的预测。这意味着未来自动驾驶汽车更安全、更直观、路线更准确、车辆实时诊断更好。

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标签：人工智能,边缘计算,物联网,云数据处理