Kā mākslīgais intelekts, IoT un mākonis mūsdienās nodrošina transportlīdzekļu vadītāju drošību

Tā kā uzņēmumi vēlas modernizēt savus transportlīdzekļus, savienoto transportlīdzekļu priekšrocības varētu padarīt šīs tehnoloģijas par jaunu autoparka pārvaldības standartu. Faktiski 86% jau aptaujāto saistīto autoparku operatoru ir ziņots stabilu atdevi no ieguldījumiem savienotajā flotes tehnoloģijā viena gada laikā, samazinot darbības izmaksas.

Turklāt savienotie autoparki ar modernām telemātikas tehnoloģijām šodien piedāvā papildu priekšrocības transportlīdzekļu pārvaldībā un uzturēšanā. Katras organizācijas uzņēmējdarbībai ir milzīgas priekšrocības, taču galvenais no tiem ir nodrošināt transportlīdzekļu parku vadītāju drošību.

Lielus datu apjomus ir grūti apstrādāt

Tas nozīmē, ka transportlīdzekļu parki un apdrošināšanas pakalpojumu sniedzēji vēlas vairāk izmantot šos viedos telemātikas datus. Tomēr katru dienu saražoto datu apjoms turpina pieaugt. Tādējādi šo uzņēmumu rīcībā ir vairāk datu nekā jebkad agrāk, lai palīdzētu pieņemt pārdomātus biznesa lēmumus. Taču šis milzīgais datu apjoms rada daudz jaunu izaicinājumu, tverot, apkopojot un analizējot visu datu kopumu rentablā veidā.

Lai dati būtu patiesi efektīvi un noderīgi, tie ir jāseko, jāpārvalda, jātīra, jāaizsargā un jābagātina visā to ceļojuma laikā, lai radītu pareizos ieskatus. Uzņēmumi ar autoparkiem pievēršas jaunām apstrādes iespējām, lai pārvaldītu un izprastu šos datus.

Tradicionālās telemātikas sistēmas ir balstījušās uz iegultām sistēmām, kas ir ierīces, kas paredzētas, lai piekļūtu datiem, apkopotu, analizētu (transportlīdzeklī) un kontrolētu datus elektroniskajās iekārtās, lai atrisinātu virkni problēmu. Šīs iegultās sistēmas ir plaši izmantotas, īpaši mājsaimniecības ierīcēs, un mūsdienās transportlīdzekļu datu analīzes tehnoloģija pieaug.

Transportlīdzekļa un mākoņa komunikācijas pieaugums

Lai palielinātu joslas platuma efektivitāti un mazinātu jebkādas mantotās latentuma problēmas, kritisko datu apstrādi labāk veikt transportlīdzekļa malā un mākonī kopīgot tikai ar notikumiem saistītu informāciju. Transportlīdzekļa malu skaitļošana ir kļuvusi ļoti svarīga, lai nodrošinātu, ka savienotie transportlīdzekļi var darboties plašā mērogā, jo lietojumprogrammas un dati atrodas tuvāk avotam, nodrošinot ātrāku darbību un krasi uzlabojot sistēmas veiktspēju.

Tehnoloģiskie sasniegumi ir ļāvuši automobiļu iegultajām sistēmām efektīvi un efektīvi sazināties ar sensoriem gan transportlīdzeklī, gan mākoņserverī. Izmantojot izkliedētu skaitļošanas vidi, kas optimizē datu apmaiņu, kā arī datu glabāšanu, automobiļu IoT uzlabo reakcijas laiku un ietaupa joslas platumu ātrai datu izmantošanai. Šīs arhitektūras integrēšana ar mākoņdatošanas platformu vēl vairāk palīdz izveidot stabilu, visaptverošu sakaru sistēmu rentablu biznesa lēmumu pieņemšanai un efektīvai darbībai. Kopā malu mākonis un iegultās izlūkošanas duets savieno malas ierīces (automobilī iegultos sensorus) ar IT infrastruktūru, lai radītu vietu jaunam uz lietotāju orientētu lietojumprogrammu klāstam, kuras pamatā ir reālas vides.

Apdrošināšana un pagarinātās garantijas var gūt labumu, nodrošinot aktīvu vadītāja uzvedības analīzi, lai, pamatojoties uz faktiskās braukšanas uzvedības vēsturi un analīzi, varētu izveidot apmācības moduļus atbilstoši individuālajām vadītāja vajadzībām. Autoparku aktīvā gan transportlīdzekļa, gan vadītāja rādītāju uzraudzība var ļaut autoparku operatoriem samazināt TCO (kopējās īpašumtiesību izmaksas), lai samazinātu zaudējumus zagšanas, zādzības un nolaidības dēļ, vienlaikus nodrošinot autovadītāju aktīvu apmācību.

Lielas priekšrocības drošības uzlabošanā

Viena no galvenajām mākslīgā intelekta priekšrocībām savienotajās automašīnās ir tās spēja uzlabot drošību. Analizējot datus no dažādiem avotiem, tostarp satiksmes modeļiem, laikapstākļiem un citu vadītāju uzvedību, mākslīgais intelekts var palīdzēt vadītājiem pieņemt labākus lēmumus uz ceļa, samazinot negadījumu risku. AI var arī izmantot, lai uzraudzītu autovadītāju uzvedību un brīdinātu viņus par iespējamiem riskiem, piemēram, miegainību vai izklaidīgu braukšanu. Pārsteidzošas lietas, kas notiek mūsdienu transportlīdzekļos, var izraisīt negadījumus. Autovadītāji var redzēt kaut ko traucējošu — autoavāriju vai automašīnas traumētu dzīvnieku — vai izdarīt kaut ko traucējošu, piemēram, izšļakstīt kafiju vai nomest mobilo tālruni. Emociju un aktivitāšu noteikšana var noteikt, kad tas notiek, un veikt ar drošību saistītas darbības, piemēram, īslaicīgi pāriet uz autonomo režīmu un palēnināt ātrumu, līdz vadītājs var atgūties. Ja rodas ārkārtas situācija, pat ja vadītājs ir bezsamaņā vai rīcībnespējīgs, automašīnām vajadzētu būt iespējai zvanīt 911 vai pat autonomi vadīt to uz slimnīcu. Vadītāja neuzmanība ir kritiska, jo lielākā daļa ceļu satiksmes negadījumu notiek cilvēku kļūdu dēļ. Izpratne par vadītāja kognitīvo stāvokli ir ļoti svarīga.

AI var arī izmantot, lai uzlabotu veselību un labklājību savienotos transportlīdzekļos. Piemēram, ar AI darbināmas sistēmas var uzraudzīt autovadītāju dzīvībai svarīgās pazīmes, piemēram, sirdsdarbības ātrumu un asinsspiedienu, un brīdināt viņus par iespējamām veselības problēmām. AI var arī izmantot, lai sniegtu autovadītājiem personalizētus ieteikumus par vingrinājumiem un uzturu, palīdzot viņiem uzturēt veselīgu dzīvesveidu ceļā.

Vispārēji uzlabojumi veselības nolūkos

Vēl viena joma, kurā AI ietekmē veselību, drošību un labklājību savienotajās automašīnās, ir pieejamības joma. Ar AI darbināmas sistēmas var izmantot, lai palīdzētu vadītājiem ar invaliditāti, sniedzot viņiem informāciju par pieejamiem maršrutiem un stāvvietām, kā arī sniedzot palīdzību transportlīdzekļa vadīšanā.

Kopumā AI un datu izmantošana savienotās automašīnās maina braukšanas pieredzi, uzlabo drošību un veicina veselību un labklājību uz ceļa. Tā kā mākslīgā intelekta tehnoloģija turpina attīstīties, iespējams, mēs redzēsim vēl vairāk jauninājumu šajā telpā, padarot savienoto automašīnu par drošāku un patīkamāku vietu.

Nodrošina autoparka pārvaldības nākotni

Ar AI darbināma analītika, kas izmanto IoT, malu skaitļošanu un mākoņdatošanu, strauji maina flotes pārvaldības veidu, padarot to efektīvāku un iedarbīgāku nekā jebkad agrāk. AI spēja analizēt lielus informācijas apjomus no telemātikas ierīcēm nodrošina vadītājiem vērtīgu informāciju, lai uzlabotu autoparka efektivitāti, samazinātu izmaksas un optimizētu produktivitāti. Sākot ar reāllaika analīzi un beidzot ar vadītāju drošības pārvaldību, mākslīgais intelekts jau maina autoparku pārvaldības veidu.

Jo vairāk datu kopu AI apkopo, izmantojot OEM apstrādi, izmantojot mākoni, jo labākas prognozes tas var sniegt. Tas nozīmē drošākus, intuitīvākus automatizētus transportlīdzekļus nākotnē ar precīzākiem maršrutiem un labāku transportlīdzekļu diagnostiku reāllaikā.