每天產生的數據量不斷增長。因此，這些企業擁有的數據比以往任何時候都多。

　　隨著車隊企業希望實現車輛現代化，聯網車輛的好處可能使這些技術成為車隊管理的新標準。事實上，86%接受調查的互聯車隊運營商表示，通過降低運營成本，一年內對互聯車隊技術的投資獲得了豐厚的回報。

　　此外，采用先進遠程信息處理技術的互聯運輸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，在接受調查的企業中，燃料成本降低了13%，預防性維護也得到了改善。其還顯示，緊急制動減少了40%，這表明駕駛習慣的改變既有助于延長零部件的使用壽命，又能提高駕駛員的安全性。

　　這意味著運輸車隊、保險提供商、維護和售后企業都希望利用更多的智能遠程信息處理數據。然而，每天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業務決策。如此龐大的數據量給以經濟有效的方式捕獲、消化和分析整個數據方面帶來了許多新的挑戰。

　　為了真正有效和有用，數據必須在整個過程中被跟蹤、管理、清理、保護和豐富，以產生正確的洞察力。這就是為什么一些企業正在轉向新的處理能力來實現這一目標，以便正確使用和計算數據。

　　嵌入式系統技術已成為常態

　　傳統的遠程信息處理系統依靠嵌入式系統來解決一系列問題，嵌入式系統是設計用于訪問、收集、分析(車內)和控制電子設備中的數據的設備。這些嵌入式系統已被廣泛使用，特別是在家用電器中，并且如今該技術在分析車輛數據方面的應用正在不斷增長。

　　市場現有的解決方案是利用5G的低延遲。使用AWS Wavelength或Azure Edge Zone上的AI和GPU加速，車輛OEM可以在可能的情況下將車載車輛處理器卸載到云端。5G設備與托管在波長區域的內容或應用服務器之間的流量不需要穿越互聯網，從而減少了可變性和內容丟失。

　　為了確保數據集的最佳準確性和豐富性，并最大限度地提高可用性，車輛內嵌入的傳感器用于收集數據，并在車輛和中央云管理機構之間進行近乎實時的無線傳輸。根據越來越面向實時的用例，如道路輔助、ADAS、主動駕駛員評分和車輛評分報告，車隊、保險企業和其他利用數據的企業對低延遲和吞吐量的需求已經變得越來越大。

　　然而，盡管5G在很大程度上解決了這個問題，但收集并傳輸到云的數據量所產生的成本仍然令人望而卻步。因此，必須確定汽車內部先進的嵌入式計算能力，以便盡可能高效地進行邊緣處理。

　　車輛到云通信的興起

　　為了提高帶寬效率并減輕數據延遲問題，最好在車輛邊緣進行關鍵數據處理，并且只向云共享與事件相關的信息。由于應用和數據更接近源頭，車載邊緣計算對于確保聯網車輛能夠大規模運行變得至關重要，從而提供更快的周轉并大幅提高系統性能。

　　技術進步使嵌入式系統能夠以有效且高效的方式與車輛內的傳感器以及云服務器進行通信。物聯網利用可優化數據交換和數據存儲的分布式計算環境，縮短響應時間并節省帶寬，從而實現快速的數據體驗。將該架構與基于云的平臺集成進一步有助于創建端到端通信系統�？偟膩碚f，邊緣云和嵌入式智能組合將邊緣設備(車輛傳感器)連接到IT基礎設施，為基于現實環境的一系列以用戶為中心的新應用讓路。

　　這在各個垂直領域都有廣泛的應用，原始設備制造商可以使用這些數據并將其貨幣化。最明顯的用例是售后市場和車輛維護，其中非常有效的算法可以近乎實時地分析車輛的健康狀況，針對發動機、機油、電池、輪胎等車輛資產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做好準備，對車輛進行維修，從而以更高效的方式返回車輛，因為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為分析而受益，這樣就可以根據實際駕駛行為歷史和分析制定針對個別駕駛員的培訓模塊。對于車隊而言，主動監控車輛和駕駛員評分可以降低車隊運營商的TCO(總擁有成本)，減少因盜竊和疏忽造成的損失，同時再次為駕駛員提供主動培訓。

　　推動車隊管理的未來

　　利用物聯網、邊緣計算和云的人工智能分析正在迅速改變車隊管理的執行方式，使其比以往更加高效和有效。人工智能能夠分析來自遠程信息處理設備的大量信息，為管理人員提供有價值的信息，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，人工智能已經改變了車隊的管理方式。

　　人工智能通過云通過OEM處理收集的數據越多，就能做出更好的預測。這意味著未來的自動駕駛汽車將更安全、更直觀，擁有更準確的路線和更好的實時車輛診斷。