AI, IoT 및 클라우드가 오늘날 차량 운전자를 더 안전하게 유지하는 방법

기업이 차량을 현대화하려고 할 때 연결된 차량의 이점은 이러한 기술을 차량 관리의 새로운 표준으로 만들 수 있습니다. 실제로, 이미 조사한 커넥티드 플릿 운영자의 86%는 신고 운영 비용 절감을 통해 XNUMX년 이내에 커넥티드 차량 기술에 대한 확실한 투자 수익을 얻었습니다.

또한 오늘날 고급 텔레매틱스 기술로 연결된 차량은 차량 관리 및 유지 관리 측면에서 추가적인 이점을 제공합니다. 각 조직의 비즈니스에는 엄청난 이점이 있지만 차량 운전자를 더 안전하게 유지하는 것이 그 중 가장 중요합니다.

대량의 데이터 처리가 어렵다

이는 차량 함대와 보험 제공자가 모두 이 지능형 텔레매틱스 데이터를 더 많이 활용하기를 원한다는 것을 의미합니다. 그러나 매일 생산되는 데이터의 양은 계속해서 증가하고 있습니다. 결과적으로 이러한 기업은 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 그 어느 때보다 많은 데이터를 보유하고 있습니다. 그러나 이 방대한 양의 데이터는 전체 데이터를 비용 효율적인 방식으로 캡처, 소화 및 분석하는 데 많은 새로운 과제를 안겨줍니다.

진정으로 효과적이고 유용하려면 올바른 인사이트를 생성하기 위한 여정 전반에 걸쳐 데이터를 추적, 관리, 정리, 보안 및 보강해야 합니다. 차량을 보유한 회사는 이 데이터를 관리하고 이해하기 위해 새로운 처리 기능으로 전환하고 있습니다.

전통적인 텔레매틱스 시스템은 일련의 문제를 해결하기 위해 전자 장비의 데이터에 액세스, 수집, 분석(차량 내) 및 제어하도록 설계된 장치인 임베디드 시스템에 의존해 왔습니다. 이러한 임베디드 시스템은 특히 가전 제품에서 널리 사용되어 왔으며 오늘날 차량 데이터를 분석하는 기술이 성장하고 있습니다.

차량 대 클라우드 통신의 부상

대역폭 효율성을 높이고 레거시 대기 시간 문제를 완화하려면 차량 내 에지에서 중요한 데이터 처리를 수행하고 이벤트 관련 정보만 클라우드에 공유하는 것이 좋습니다. 차량 내 에지 컴퓨팅은 연결된 차량이 대규모로 작동할 수 있도록 하는 데 중요해졌습니다. 애플리케이션과 데이터가 소스에 더 가까워져 더 빠른 처리 시간을 제공하고 시스템 성능을 크게 향상시키기 때문입니다.

기술 발전으로 자동차 내장형 시스템은 효과적이고 효율적인 방식으로 차량 내부 및 클라우드 서버 내에서 센서와 통신할 수 있게 되었습니다. 데이터 교환 및 데이터 저장을 최적화하는 분산 컴퓨팅 환경을 활용하는 자동차 IoT는 신속한 데이터 경험을 위해 응답 시간을 개선하고 대역폭을 절약합니다. 이 아키텍처를 클라우드 기반 플랫폼과 통합하면 비용 효율적인 비즈니스 의사 결정 및 효율적인 운영을 위한 강력한 종단 간 통신 시스템을 만드는 데 더욱 도움이 됩니다. 종합적으로, 에지 클라우드와 임베디드 인텔리전스 듀오는 에지 장치(차량에 내장된 센서)를 IT 인프라에 연결하여 실제 환경을 기반으로 하는 새로운 범위의 사용자 중심 애플리케이션을 위한 길을 만듭니다.

보험 및 연장된 보증은 실제 운전 행동 이력 및 분석을 기반으로 개별 운전자 요구 사항에 맞는 교육 모듈을 작성할 수 있도록 능동적 운전자 행동 분석을 제공함으로써 이점을 얻을 수 있습니다. 차량의 경우 차량 및 운전자 점수를 모두 능동적으로 모니터링하면 차량 운영자가 도난, 절도 및 과실로 인한 손실을 줄이고 운전자에게 적극적인 교육을 다시 제공할 수 있도록 TCO(총 소유 비용)를 줄일 수 있습니다.

안전성 향상의 강력한 이점

커넥티드 카에서 AI의 주요 이점 중 하나는 안전성을 향상시키는 능력입니다. AI는 교통 패턴, 기상 조건, 다른 운전자의 행동 등 다양한 소스의 데이터를 분석하여 운전자가 도로에서 더 나은 결정을 내리고 사고 위험을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 또한 운전자의 행동을 모니터링하고 졸음이나 운전 부주의와 같은 잠재적인 위험을 경고하는 데 사용될 수 있습니다. 오늘날의 차량 내부에서 일어나는 놀라운 일은 사고로 이어질 수 있습니다. 운전자는 자동차 사고나 차에 치인 동물과 같은 불안한 것을 보거나 커피를 쏟거나 휴대폰을 떨어뜨리는 것과 같이 주의를 산만하게 하는 행동을 할 수 있습니다. 감정 및 활동 감지는 이러한 상황이 발생하면 이를 감지하고 잠시 자율 모드로 전환하고 운전자가 회복할 수 있을 때까지 속도를 줄이는 것과 같은 안전 관련 조치를 취할 수 있습니다. 의식이 없거나 무능력한 운전자가 있더라도 비상 상황이 발생하면 자동차가 911에 전화하거나 자율적으로 병원까지 운전할 수 있어야 합니다. 대부분의 자동차 사고는 사람의 실수로 인해 발생하므로 운전자의 부주의가 중요합니다. 운전자의 인지 상태를 이해하는 것이 중요합니다.

AI는 연결된 차량의 건강과 웰빙을 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 시스템은 심박수 및 혈압과 같은 운전자의 활력 징후를 모니터링하고 잠재적인 건강 문제를 경고할 수 있습니다. AI는 또한 운전자에게 운동 및 영양에 대한 개인화된 권장 사항을 제공하여 도로에서 건강한 라이프스타일을 유지하도록 도울 수 있습니다.

건강 목적을 위한 전반적인 개선

AI가 연결된 자동차의 건강, 안전 및 웰빙에 영향을 미치는 또 다른 영역은 접근성 영역입니다. AI 기반 시스템은 장애가 있는 운전자를 지원하는 데 사용할 수 있으며 접근 가능한 경로 및 주차 공간에 대한 정보를 제공하고 차량 작동을 지원합니다.

전반적으로 연결된 자동차에서 AI와 데이터의 사용은 운전 경험을 변화시키고 안전을 개선하며 도로에서 건강과 웰빙을 증진하고 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 이 공간에서 더 많은 혁신을 보게 될 가능성이 높으며 연결된 자동차를 더 안전하고 즐거운 곳으로 만들 것입니다.

차량 관리의 미래 지원

IoT, 에지 컴퓨팅 및 클라우드를 활용하는 AI 기반 분석은 차량 관리 수행 방식을 빠르게 변화시켜 그 어느 때보다 효율적이고 효과적으로 만들고 있습니다. 텔레매틱스 장치에서 대량의 정보를 분석하는 AI의 기능은 관리자에게 차량 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 생산성을 최적화할 수 있는 귀중한 정보를 제공합니다. 실시간 분석에서 운전자 안전 관리에 이르기까지 AI는 이미 차량 관리 방식을 바꾸고 있습니다.

AI가 클라우드를 통해 OEM 처리로 수집하는 데이터 세트가 많을수록 더 나은 예측을 할 수 있습니다. 이것은 더 정확한 경로와 더 나은 실시간 차량 진단을 통해 미래에 더 안전하고 직관적인 자동화 차량을 의미합니다.