人工智慧、邊緣運算、物聯網和雲端如何重塑車隊管理

利用最佳化資料交換和資料儲存的分散式運算環境可以節省頻寬，從而獲得快速的資料體驗。

連網汽車的優勢在車隊管理方面可能成為新的標準，尤其是隨著企業希望對其車輛進行現代化改造。事實上，86%的互聯車隊營運商表示，透過降低營運成本，其在互聯車隊技術上的投資在一年內獲得了可觀的回報。

連網車隊採用先進的遠端資訊處理技術，為車輛的管理和維護提供了額外的優勢。另一項研究表明，燃料成本降低了13%，同時改善了預防性維護。其也顯示，緊急煞車減少了40%，顯示改變駕駛習慣既有助於延長零件的使用壽命，又能提高駕駛者的安全性。

大量的數據難以處理

車隊、保險公司以及售後維修企業都渴望利用更多的智慧遠端資訊處理數據。但是，產生的數據量不斷增長。因此，這些企業擁有比以往更多的數據來幫助做出明智的商業決策。處理這麼多的數據，要以經濟有效的方式捕獲、消化和分析所有信息，這帶來了新的挑戰。

為了產生正確的洞見，必須在整個過程中追蹤、管理、清洗、保護和豐富數據，以使其真正有效和有用。因此，那些擁有汽車車隊的企業正在尋求新的解決方案來處理和理解這些數據。

嵌入式系統技術已成為常態

傳統的遠端資訊處理系統依賴嵌入式系統，這些系統旨在存取、收集、分析(車載)和控制電子設備中的數據以解決一系列問題。嵌入式系統已廣泛應用，特別是在家電領域，使用該技術分析車輛資料的趨勢也在成長。

市場上現有的解決方案是利用5G的低時延。在AWS Wavelength或Azure Edge Zone上使用AI和GPU加速，汽車原始設備製造商可以在可行的情況下將汽車處理器卸載到雲端。這種方法使5G設備與波長區域中託管的內容或應用伺服器之間的流量能夠繞過互聯網，從而減少可變性和內容丟失。

為了確保數據集的最佳準確性和豐富性，並最大限度地提高可用性，嵌入在車輛中的感測器用於收集數據，並在車輛和中央雲機構之間進行無線傳輸，所有這些都是近乎即時的。根據越來越多的以即時為導向的用例，如道路援助、ADAS、主動駕駛員評分和車輛評分報告，對於車隊、保險企業和其他利用數據的企業來說，低延遲和高吞吐量的需求變得越來越重要。儘管5G在很大程度上解決了這個問題，但將這些資料傳輸到雲端的成本仍然讓人望而卻步。為了最大限度地提高邊緣處理效率，必須在汽車內部識別先進的嵌入式運算功能。

車輛對雲端通訊的興起

為了提高頻寬效率並緩解延遲問題，最好在邊緣(在車輛內)進行關鍵資料處理，並且只將與事件相關的資訊共享到雲端。車載邊緣運算對於確保連網車輛能夠大規模運行至關重要，因為應用和資料更接近源頭，可以提供更快的周轉時間，並顯著提高系統效能。

敏捷的技術進步，使得汽車嵌入式系統與車輛內的感測器及雲端伺服器實現了有效、高效的通訊。利用可最佳化資料交換和資料儲存的分散式運算環境，汽車物聯網可縮短回應時間並節省頻寬，從而獲得快速的資料體驗。將此架構與基於雲端的平台集成，進一步有助於創建強大的端到端通訊系統，以實現具有成本效益的業務決策和高效營運。總的來說，邊緣/雲端和嵌入式智慧將邊緣設備(嵌入車輛中的感測器)連接到IT基礎設施，為基於現實環境的一系列以用戶為中心的新應用讓路。

這項技術在垂直領域有廣泛的應用，原始設備製造商可以透過利用從中獲得的洞察力來獲得利益。最明顯的用例是售後市場和車輛維護，其中有效的演算法可以近乎即時地分析車輛的健康狀況，以針對引擎、機油、電池、輪胎等車輛資產中即將發生的車輛故障提出補救措施。由於大部分的診斷工作都是即時執行的，車隊可以利用這些數據來使維修團隊以更有效的方式對車輛進行維護。

此外，保險和延長保固可以透過提供主動的駕駛員行為分析而受益，以便可以根據實際駕駛歷史和分析創建針對個別駕駛員需求的培訓模組。對於車隊而言，主動監控車輛和駕駛員的評分可以降低車隊營運商的TCO(總擁有成本)，以減少因盜竊和疏忽造成的損失，同時為駕駛員提供積極的培訓。

助力車隊管理的未來

利用物聯網、邊緣運算和雲端的人工智慧分析正在迅速改變車隊管理的執行方式，使其比以往任何時候都更加高效和有效。人工智慧分析來自遠端資訊處理設備的大量資訊的能力為管理人員提供了有價值的信息，以提高車隊效率、降低成本和優化生產力。車隊管理方式正在因人工智慧的介入而改變，涵蓋了從即時分析到駕駛員安全管理的各個方面。

人工智慧可以透過雲端收集OEM處理的資料集的數量增加，從而提高其預測能力。此意味著將來的自動駕駛汽車將更為安全、易用，路線更加精確，車輛的即時診斷也更為出色。

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