AI、边缘计算、IoT 和云计算如何彻底改变车队管理

当公司寻求现代化其车辆时，连接车辆的好处可能会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调查表明，在一年内通过减少运营成本，已经从连接车队技术中获得了实质性的投资回报率 报告了一年内连接车队技术的投资回报率。

此外，具有先进远程信息处理技术的连接车队今天提供了额外的好处，例如管理和维护车辆。 另一项研究表明，被调查的企业燃油成本减少了 13%，同时改善了预防性维护。它还显示了急刹车减少了 40%，这表明驾驶习惯的变化既可以延长零件的寿命，又可以提高驾驶员的安全性。

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、消化和分析全部数据。

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、保护和丰富，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分析这些数据。

嵌入式系统技术一直是常态

传统的远程信息处理系统依赖于嵌入式系统，这些系统是为访问、收集、分析（在车辆内）和控制电子设备中的数据而设计的，以解决一系列问题。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效率不高

市场上的现有解决方案是使用 5G 的低延迟。使用 AI 和 GPU 加速的 AWS Wavelength 或 Azure Edge Zone，车辆 OEM 可以在可能的情况下将车载处理器卸载到云端。这一方法允许 5G 设备和内容或应用程序服务器之间的流量在 Wavelength 区域中绕过互联网，从而减少了可变性和内容丢失。

为了确保数据集的准确性和丰富性，以及最大限度地提高可用性，车辆内嵌入的传感器用于收集数据，并在近实时的情况下无线传输数据，车辆和中央云服务器之间。根据越来越多的实时应用，例如路边救援、ADAS 和主动驾驶员评分和车辆评分报告，车队、保险公司和其他公司利用数据的需求，低延迟和高吞吐量变得更加重要。

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的成本仍然是成本高昂的。这使得识别车内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，最好在车辆边缘内进行关键数据处理，只共享与事件相关的信息到云端。在车辆边缘计算已成为确保连接车辆可以大规模运行的关键组件，因为应用程序和数据更接近源，提供更快的周转时间，并大大提高了系统的性能。

技术进步使得汽车嵌入式系统能够有效地与车辆内的传感器以及云服务器进行通信。利用分布式计算环境优化数据交换和数据存储，汽车 IoT 改善了响应时间并节省了带宽，以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为成本有效的商业决策和高效运营创建一个强大的端到端通信系统。总的来说，边缘云和嵌入式智能组合连接了边缘设备（车辆内嵌入的传感器）和 IT 基础设施，为基于现实世界环境的新一系列用户中心应用程序铺平了道路。

这在各个垂直领域中具有广泛的应用，所产生的见解可以被 OEM 消费和货币化。最明显的用例是售后和车辆维护，有效的算法可以在近实时分析车辆的健康状况，以提出对车辆资产（如发动机、油、电池、轮胎等）即将发生的车辆故障的补救措施。利用这些数据的车队可以让维护团队以更高效的方式进行车辆维护，因为大部分诊断工作已经在实时进行了。

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，以便根据实际驾驶行为历史和分析制定特定于个别驾驶员需求的培训模块。对于车队，车辆和驾驶员评分的主动监控可以使车队运营商通过减少盗窃、疏忽等损失来降低总拥有成本，同时为驾驶员提供主动培训。

推动车队管理的未来

利用 IoT、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高效、更有效。AI 分析来自远程信息处理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 已经改变了车队管理的方式。

AI 通过 OEM 处理和云处理收集的数据集越多，预测就越准确。这意味着未来会有更安全、更直观的自动驾驶车辆，路线更准确，实时车辆诊断更好。