人工智能、邊緣計算、物聯網和雲如何重塑車隊管理
利用優化數據交換和數據存儲的分布式計算環境可以節省帶寬，從而獲得快速的數據體驗。
隨着企業希望對其車輛進行現代化改造，聯網汽車的好處可能使之成爲新標准，尤其是在車隊管理方面的好處。事實上，86%的互聯車隊運營商表示，通過降低運營成本，其在互聯車隊技術上的投資在一年內獲得了可觀的回報。
此外，採用先進遠程信息處理技術的聯網車隊在管理和維護車輛方面提供了額外的好處。另一項研究表明，燃料成本降低了13%，同時改進了預防性維護。其還顯示，緊急制動減少了40%，這表明改變駕駛習慣既有助於延長零部件的使用壽命，又能提高駕駛員的安全性。
大量的數據難以處理
車隊、保險提供商、維修和售後市場企業都希望利用更多此類智能遠程信息處理數據。但是，生成的數據量不斷增長。因此，這些企業擁有比以往更多的數據來幫助做出明智的業務決策。但是，如此龐大的數據量給以經濟有效的方式捕獲、消化和分析全部信息帶來了新的挑战。
爲了真正有效和有用，必須在整個過程中對數據進行跟蹤、管理、清理、保護和豐富，以產生正確的見解。因此，擁有汽車車隊的企業正在轉向新的處理能力來管理和理解這些數據。
嵌入式系統技術已成爲常態
傳統的遠程信息處理系統依賴於嵌入式系統，這些系統旨在訪問、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。這些嵌入式系統已被廣泛使用，尤其是在家用電器中，並且該技術在分析車輛數據方面的使用正在增長。
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，汽車原始設備制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設備與波長區域中托管的內容或應用服務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。
爲了確保數據集的最佳准確性和豐富性，並最大限度地提高可用性，嵌入在車輛中的傳感器用於收集數據，並在車輛和中央雲機構之間進行無线傳輸，所有這些都是近乎實時的。根據越來越多的以實時爲導向的用例，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。然而，雖然5G在很大程度上解決了這個問題，但將這些數據量傳輸到雲端所產生的成本仍然令人望而卻步。因此，必須在汽車內部識別先進的嵌入式計算能力，以便盡可能高效地進行邊緣處理。
車輛對雲通信的興起
爲了提高帶寬效率並緩解延遲問題，最好在邊緣（在車輛內）進行關鍵數據處理，並且只將與事件相關的信息共享到雲端。車載邊緣計算對於確保聯網車輛能夠大規模運行至關重要，因爲應用和數據更接近源頭，可以提供更快的周轉時間，並顯着提高系統性能。
技術進步使汽車嵌入式系統能夠以有效和高效的方式與車輛內的傳感器以及雲服務器進行通信。利用可優化數據交換和數據存儲的分布式計算環境，汽車物聯網可縮短響應時間並節省帶寬，從而獲得快速的數據體驗。將此架構與基於雲的平台集成，進一步有助於創建強大的端到端通信系統，以實現具有成本效益的業務決策和高效運營。總的來說，邊緣/雲和嵌入式智能將邊緣設備(嵌入車輛中的傳感器)連接到IT基礎設施，爲基於現實環境的一系列以用戶爲中心的新應用讓路。
這在垂直領域有廣泛的應用，原始設備制造商可以使用由此產生的洞察力並從中獲利。最明顯的用例是售後市場和車輛維護，其中有效的算法可以近乎實時地分析車輛的健康狀況，以針對發動機、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。利用這些數據，車隊可以讓維護團隊以更有效的方式對車輛進行維護，因爲大部分診斷工作都是實時執行的。
此外，保險和延長保修可以通過提供主動的駕駛員行爲分析而受益，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塊。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運營商的TCO(總擁有成本)，以減少因盜竊和疏忽造成的損失，同時爲駕駛員提供積極的培訓。
助力車隊管理的未來
利用物聯網、邊緣計算和雲的人工智能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。人工智能分析來自遠程信息處理設備的大量信息的能力爲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。從實時分析到駕駛員安全管理，人工智能已經在改變車隊的管理方式。
人工智能通過雲收集的OEM處理數據集越多，其就能做出更好的預測。這意味着未來的自動駕駛汽車更安全、更直觀，路线更准確，車輛實時診斷也更好。
標題：人工智能、邊緣計算、物聯網和雲如何重塑車隊管理
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