如今，人工智能、物联网和云如何确保车队车辆驾驶员的安全

随着公司寻求对其车辆进行现代化改造，联网车辆的优势可能使这些技术成为车队管理的新标准。 事实上，86% 接受调查的互联车队运营商已经 报道 通过降低运营成本，他们在互联车队技术方面的投资可在一年内获得丰厚回报。

此外，当今采用先进远程信息处理技术的互联车队在管理和维护车辆方面提供了额外的好处。 这对每个组织的业务都有巨大的好处，但确保车队驾驶员的安全是其中最主要的。

海量数据难以处理

这意味着车队和保险提供商都希望利用更多的智能远程信息处理数据。 然而，每天产生的数据量不断增长。 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，如此大量的数据给以经济有效的方式捕获、消化和分析整个数据带来了许多新的挑战。

为了真正有效和有用，数据必须在整个过程中被跟踪、管理、清理、保护和丰富，以产生正确的见解。 拥有车队的公司正在寻求新的处理能力来管理和理解这些数据。

传统的远程信息处理系统依靠嵌入式系统来解决一系列问题，嵌入式系统是设计用于访问、收集、分析（车内）和控制电子设备中的数据的设备。 这些嵌入式系统已被广泛使用，特别是在家用电器中，并且如今该技术在分析车辆数据方面的应用正在不断增长。

车辆到云通信的兴起

为了提高带宽效率并缓解任何遗留延迟问题，最好在车辆内的边缘进行关键数据处理，并且仅将与事件相关的信息共享到云。 由于应用程序和数据更接近源头，车载边缘计算对于确保联网车辆能够大规模运行变得至关重要，可以提供更快的周转速度并大幅提高系统性能。

技术进步使汽车嵌入式系统能够以有效且高效的方式与车内传感器以及云服务器进行通信。 汽车物联网利用可优化数据交换和数据存储的分布式计算环境，缩短响应时间并节省带宽，从而实现快速的数据体验。 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，以实现经济高效的业务决策和高效运营。 总的来说，边缘云和嵌入式智能组合将边缘设备（嵌入车辆内的传感器）连接到 IT 基础设施，为一系列基于真实环境的以用户为中心的新应用程序让路。

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行为历史和分析，针对个人驾驶员的需求制定培训模块。 对于车队而言，主动监控车辆和驾驶员评分可以降低车队运营商的 TCO（总拥有成本），减少因盗窃、盗窃和疏忽造成的损失，同时再次为驾驶员提供主动培训。

对提高安全性有很大好处

人工智能在联网汽车中的主要好处之一是它能够提高安全性。 通过分析各种来源的数据，包括交通模式、天气状况和其他驾驶员的行为，人工智能可以帮助驾驶员在道路上做出更好的决策，降低事故风险。 人工智能还可以用于监控驾驶员的行为并提醒他们潜在的风险，例如困倦或分心驾驶。 当今车辆内发生的令人惊讶的事情可能会导致事故。 驾驶员可能会看到令人不安的事情（车祸或被车撞伤的动物），或者做一些分散注意力的事情，例如洒出咖啡或掉落手机。 情绪和活动检测可以检测到这种情况何时发生，并采取与安全相关的行动，例如短暂进入自动模式并减速，直到驾驶员恢复过来。 如果发生紧急情况，即使驾驶员失去知觉或丧失行为能力，汽车也应该能够拨打 911，甚至自动将其送往医院。 驾驶员注意力不集中非常严重，因为绝大多数车祸都是由于人为错误造成的。 了解驾驶员的认知状态至关重要。

人工智能还可用于改善联网车辆的健康和福祉。 例如，人工智能驱动的系统可以监测驾驶员的生命体征，例如心率和血压，并提醒他们潜在的健康问题。 人工智能还可以为驾驶员提供个性化的运动和营养建议，帮助他们在旅途中保持健康的生活方式。

以健康为目的的整体改善

人工智能对联网汽车的健康、安全和福祉产生影响的另一个领域是无障碍领域。 人工智能驱动的系统可用于协助残疾驾驶员，为他们提供无障碍路线和停车位的信息，并为他们提供操作车辆的帮助。

总体而言，人工智能和数据在联网汽车中的使用正在改变驾驶体验，提高安全性，并促进道路上的健康和福祉。 随着人工智能技术的不断发展，我们很可能会在这个领域看到更多的创新，使联网汽车成为一个更安全、更愉快的地方。

推动车队管理的未来

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，使其比以往更加高效和有效。 人工智能能够分析来自远程信息处理设备的大量信息，为管理人员提供有价值的信息，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，人工智能已经改变了车队的管理方式。

人工智能通过云通过 OEM 处理收集的数据集越多，它就能做出更好的预测。 这意味着未来将有更安全、更直观的自动驾驶汽车，具有更准确的路线和更好的实时车辆诊断。