Làm thế nào AI, IoT và Đám mây đang giữ cho các tài xế xe hạng fleet an toàn hơn ngày nay

Khi các công ty tìm cách hiện đại hóa xe của mình, lợi ích của xe kết nối có thể làm cho những công nghệ này trở thành tiêu chuẩn mới cho quản lý fleet. Trên thực tế, 86% các nhà điều hành fleet kết nối đã được khảo sát đã báo cáo một khoản đầu tư vững chắc vào công nghệ fleet kết nối trong vòng một năm thông qua giảm chi phí hoạt động.

Hơn nữa, các fleet kết nối với công nghệ telematics tiên tiến ngày nay cung cấp các lợi ích bổ sung về việc quản lý và duy trì xe. Có những lợi ích to lớn cho kinh doanh của mỗi tổ chức, nhưng việc giữ cho các tài xế của xe fleet an toàn là điều quan trọng nhất.

Lượng dữ liệu lớn khó xử lý

Điều này có nghĩa là các fleet xe và nhà cung cấp bảo hiểm đều đang tìm cách khai thác nhiều hơn dữ liệu telematics thông minh này. Tuy nhiên, lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày vẫn不断 tăng. Kết quả là, những doanh nghiệp này có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết để giúp đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt. Nhưng, lượng dữ liệu khổng lồ này mang lại nhiều thách thức mới trong việc thu thập, phân tích và phân tích toàn bộ dữ liệu một cách hiệu quả về chi phí.

Để thực sự hiệu quả và hữu ích, dữ liệu phải được theo dõi, quản lý, làm sạch, bảo mật và làm giàu trong suốt quá trình của nó để tạo ra những thông tin chính xác. Các công ty có fleet đang chuyển sang các khả năng xử lý mới để quản lý và hiểu dữ liệu này.

Các hệ thống telematics truyền thống đã dựa vào các hệ thống nhúng, là các thiết bị được thiết kế để truy cập, thu thập, phân tích (trong xe) và kiểm soát dữ liệu trong thiết bị điện tử, để giải quyết một tập hợp các vấn đề. Những hệ thống nhúng này đã được sử dụng rộng rãi, đặc biệt là trong các thiết bị gia dụng và ngày nay công nghệ đang phát triển trong việc phân tích dữ liệu xe.

Sự trỗi dậy của giao tiếp xe đến đám mây

Để tăng hiệu suất băng thông và giảm thiểu các vấn đề độ trễ cũ, tốt hơn là thực hiện xử lý dữ liệu quan trọng tại边缘 trong xe và chỉ chia sẻ thông tin liên quan đến sự kiện với đám mây. Việc tính toán biên trong xe đã trở nên quan trọng để đảm bảo rằng các xe kết nối có thể hoạt động ở quy mô lớn, do các ứng dụng và dữ liệu được đặt gần nguồn, cung cấp thời gian phản hồi nhanh hơn và cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống.

Các tiến bộ công nghệ đã làm cho nó có thể cho các hệ thống nhúng ô tô giao tiếp với các cảm biến, trong xe cũng như máy chủ đám mây, một cách hiệu quả và hiệu quả. Sử dụng môi trường tính toán phân tán tối ưu hóa trao đổi dữ liệu cũng như lưu trữ dữ liệu, IoT ô tô cải thiện thời gian phản hồi và tiết kiệm băng thông cho trải nghiệm dữ liệu nhanh chóng. Tích hợp kiến trúc này với nền tảng dựa trên đám mây giúp tạo ra một hệ thống truyền thông mạnh mẽ, từ đầu đến cuối, cho các quyết định kinh doanh hiệu quả về chi phí và hoạt động hiệu quả. Tổng thể, cặp đôi biên đám mây và trí tuệ nhúng kết nối các thiết bị biên (cảm biến nhúng trong xe) với cơ sở hạ tầng CNTT để tạo điều kiện cho một loạt các ứng dụng mới dựa trên môi trường thực tế.

Bảo hiểm và bảo hành có thể được hưởng lợi bằng cách cung cấp phân tích hành vi lái xe chủ động để các mô-đun đào tạo có thể được tạo ra cụ thể cho nhu cầu của từng lái xe dựa trên lịch sử và phân tích hành vi lái xe thực tế. Đối với các fleet, việc theo dõi chủ động cả xe và điểm số lái xe có thể cho phép giảm TCO (chi phí sở hữu tổng thể) cho các nhà điều hành fleet để giảm tổn thất do trộm cắp, đánh cắp và bất cẩn trong khi lại cung cấp đào tạo chủ động cho các lái xe.

Lợi ích mạnh mẽ trong việc cải thiện an toàn

Một trong những lợi ích chính của AI trong xe kết nối là khả năng cải thiện an toàn. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm cả mô hình giao thông, điều kiện thời tiết và hành vi của các lái xe khác, AI có thể giúp các lái xe đưa ra quyết định tốt hơn trên đường, giảm thiểu rủi ro tai nạn. AI cũng có thể được sử dụng để theo dõi hành vi của các lái xe và cảnh báo họ về các rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như buồn ngủ hoặc lái xe mất tập trung. Những điều bất ngờ xảy ra trong xe ngày nay có thể dẫn đến tai nạn. Lái xe có thể nhìn thấy điều gì đó đáng lo ngại – một vụ tai nạn xe hơi, hoặc một con vật bị thương bởi một chiếc xe – hoặc làm điều gì đó phân tâm, chẳng hạn như đổ cà phê hoặc thả một chiếc điện thoại di động. Phát hiện cảm xúc và hoạt động có thể phát hiện khi điều này xảy ra và thực hiện các hành động liên quan đến an toàn, chẳng hạn như chuyển sang chế độ tự động trong thời gian ngắn và giảm tốc độ cho đến khi lái xe có thể phục hồi. Nếu một tình huống khẩn cấp phát sinh, thậm chí với một lái xe bất tỉnh hoặc bị tàn tật, xe nên có thể gọi 911 hoặc thậm chí lái chúng tự động đến bệnh viện. Sự mất tập trung của lái xe là rất quan trọng vì hầu hết các vụ tai nạn xe hơi là do lỗi của con người. Hiểu được trạng thái nhận thức của lái xe là rất quan trọng.

AI cũng có thể được sử dụng để cải thiện sức khỏe và phúc lợi trong xe kết nối. Ví dụ, các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể theo dõi các dấu hiệu sinh tồn của lái xe, chẳng hạn như nhịp tim và huyết áp, và cảnh báo họ về các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn. AI cũng có thể được sử dụng để cung cấp cho các lái xe các khuyến nghị cá nhân về tập thể dục và dinh dưỡng, giúp họ duy trì một lối sống lành mạnh trong khi trên đường.

Cải thiện tổng thể cho mục đích sức khỏe

Một lĩnh vực khác nơi AI đang có tác động đến sức khỏe, an toàn và phúc lợi trong xe kết nối là trong lĩnh vực khả năng tiếp cận. Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể được sử dụng để hỗ trợ các lái xe khuyết tật, cung cấp cho họ thông tin về các tuyến đường và không gian đỗ xe có thể tiếp cận, cũng như cung cấp cho họ sự hỗ trợ trong việc vận hành xe.

Tổng thể, việc sử dụng AI và dữ liệu trong xe kết nối đang biến đổi trải nghiệm lái xe, cải thiện an toàn và thúc đẩy sức khỏe và phúc lợi trên đường. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, có khả năng chúng ta sẽ thấy nhiều đổi mới hơn trong lĩnh vực này, khiến xe kết nối trở thành một nơi an toàn và thú vị hơn.

Năng lượng cho tương lai của quản lý fleet

Phân tích được hỗ trợ bởi AI, tận dụng IoT, tính toán biên và đám mây đang thay đổi nhanh chóng cách quản lý fleet được thực hiện, khiến nó trở nên hiệu quả và hiệu quả hơn bao giờ hết. Khả năng của AI trong việc phân tích lượng lớn thông tin từ các thiết bị telematics cung cấp cho các nhà quản lý thông tin quý giá để cải thiện hiệu quả của fleet, giảm chi phí và tối ưu hóa năng suất. Từ phân tích thời gian thực đến quản lý an toàn của lái xe, AI đã đang thay đổi cách các fleet được quản lý.

Những tập dữ liệu AI thu thập với xử lý của OEM qua đám mây, những dự đoán nó có thể đưa ra sẽ tốt hơn. Điều này có nghĩa là các xe tự động an toàn hơn, trực quan hơn trong tương lai với các tuyến đường chính xác hơn và chẩn đoán xe thời gian thực tốt hơn.