人工智能、边缘计算、物联网和云计算如何彻底改变车队管理

随着公司寻求现代化其车队，连接车辆的好处可能使这些技术成为车队管理的新标准。事实上，86%的连接车队运营商已经报告称，他们在使用连接车队技术的一年内就获得了投资回报，通过降低运营成本。

此外，具有先进遥测技术的连接车队今天还提供了额外的好处，例如管理和维护车辆。另一项研究表明，采用先进遥测技术的企业可以降低13%的燃油成本，并改善预防性维护。此外，还显示出减少了40%的急刹车，表明驾驶习惯的改变可以提高零件的寿命和驾驶员的安全性。

大量数据难以处理

这意味着车队、保险提供商、维护和售后公司都希望利用更多的智能遥测数据。然而，数据的数量每天都在增长。因此，这些企业比以往任何时候都拥有更多的数据来帮助做出明智的商业决策。但是，这大量的数据带来了许多新的挑战，包括以成本有效的方式捕获、分析和处理数据。

为了真正有效和有用，数据必须在其整个生命周期中被跟踪、管理、清理、安全和丰富，以生成正确的见解。具有汽车车队的公司正在转向新的处理能力来管理和理解这些数据。

嵌入式系统技术一直是常态

传统的遥测系统依赖于嵌入式系统，这些系统是为解决一系列问题而设计的设备，用于访问、收集、分析（在车辆内）和控制电子设备中的数据。这些嵌入式系统被广泛使用，尤其是在家用电器中，今天该技术正在增长，用于分析车辆数据。

为什么当前解决方案不太有效

现有的解决方案是使用5G的低延迟。使用AI和GPU加速的AWS Wavelength或Azure Edge Zone，车辆OEM可以在云中卸载车载处理器，从而减少变异性和内容丢失。

为了确保数据集的准确性和丰富性，并最大限度地提高可用性，传感器被嵌入在车辆中，用于收集数据并将其无线传输到中央云服务器，实现近实时的数据处理。根据用例的不同，例如道路救援、ADAS和主动驾驶评分和车辆评分报告，低延迟和高吞吐量的需求变得更加重要。

然而，虽然5G在很大程度上解决了这个问题，但将大量数据收集和传输到云端的成本仍然很高。这使得在车内识别高级嵌入式计算能力以实现边缘处理变得至关重要。

车辆到云通信的崛起

为了提高带宽效率和减轻延迟问题，应在车辆边缘内进行关键数据处理，只将事件相关信息共享到云端。车载边缘计算已成为确保连接车辆可以扩大规模的关键技术，因为应用程序和数据更接近源头，提供更快的响应时间和改善系统性能。

技术进步使得汽车嵌入式系统能够与车内传感器和云服务器有效地通信。利用分布式计算环境优化数据交换和存储，汽车物联网技术提高了响应时间和节省了带宽，实现了快速的数据体验。将此架构与基于云的平台集成，可以创建一个强大的端到端通信系统，用于成本有效的商业决策和高效运营。边缘云和嵌入式智能的组合连接了边缘设备（车内传感器）和IT基础设施，实现了基于现实世界环境的新一代用户中心应用程序。

这在各个领域都有广泛的应用，例如售后和车辆维护，有效的算法可以实时分析车辆的健康状况，并建议对即将发生的车辆故障进行维修。利用这些数据的车队可以让维护团队更高效地为返回的车辆提供服务，因为大部分诊断工作已经在实时完成。

此外，保险和延长保修可以通过提供主动驾驶员行为分析来受益，从而可以根据实际驾驶行为历史和分析为每个驾驶员制定个性化的培训模块。对于车队来说，主动监测车辆和驾驶员评分可以使车队运营商降低总拥有成本，减少由于盗窃、盗窃和疏忽造成的损失，同时为驾驶员提供主动培训。

推动车队管理的未来

利用物联网、边缘计算和云计算的AI驱动分析正在迅速改变车队管理的方式，使其比以往任何时候都更加高效和有效。AI分析遥测设备的大量信息的能力为经理提供了有价值的信息，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，AI已经在改变车队管理的方式。

AI收集的数据集越多，通过云端的OEM处理，它就能做出更好的预测。这意味着未来会有更安全、更直观的自动驾驶车辆，具有更准确的路线和更好的实时车辆诊断。