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真正智能联网汽车的道路

构建未来的智能汽车需要将技术置于驾驶员的位置。联网汽车最基本的特征是网络连接,这通常涉及无线局域网(LAN)。这允许汽车与车辆内外的其他设备共享互联网访问和数据。

根据麦肯锡和思科的研究,研究人员估计到2020年将有近2.5亿辆汽车连接到互联网。汽车将配备新功能,包括智能传感器,连接模块和大数据增强的地理分析功能。报告指出,到明年年底,联网汽车服务每年约占400亿美元。

联通汽车配备了现代技术,提供了广泛的新功能和特性,我们的驾驶体验变得更加高效,高效,方便和愉快。

打造未来的智能汽车

联网汽车应用可分为两类:单一车辆应用,以及合作安全和效率应用。单一车辆应用程序包括礼宾功能,例如利用个人日历详细信息和公共交通信息的应用程序,以提醒驾驶员何时准时到达预约。顾名思义,协同安全和效率应用为驾驶员提供额外的安全功能,例如前方碰撞警告,车道变换和盲点警告。

未来的联网车辆将彻底改变计算保险费的方式,以及承销商如何评估车辆的风险。联网汽车的额外数据将使保险承保人能够更准确地衡量风险状况,使他们能够更好地为个别驾驶员量身定制保险政策。从联网汽车获取的数据还将允许保险公司通过提供车辆使用的精确数据来轻松检测保险欺诈。

通过联网汽车收集大数据,可能会发现不同因素之间广泛的以前未知的关系。随着越来越多的数据被收集,公司将更多地发现消费者行为。例如,人们听的音乐类型与他们访问的直通餐馆之间是否存在联系?这类信息可能会对哪些广播电台公司选择花费广告预算产生巨大影响。使用此驱动程序数据的公司需要负责任地这样做。

将技术放在驾驶员座位上

有四项技术考虑应该是任何联网汽车战略的核心:人工智能(AI):

根据IHS报告,2015年新车基于AI的系统的安装率仅为8%; 到2025年,这个数字有望增加到109%。随着时间的推移,人工智能技术将根据数千名驾驶员的数据,自信地预测不同驾驶风格和其他因素对各种汽车零件的影响。实时数据处理和机器学习:

通过结合雷达声纳,GPS,相机和激光雷达等设备的多个传感器输出,自动驾驶汽车能够了解车辆的位置和情况。总的来说,这些过程每小时可生成大约4 TB的数据,并且必须在车辆上进行处理。因此,数据平台需要支持真正的实时数据处理和制动或加速等关键功能的决策。

联网车辆产生的大数据有可能极具价值,可以提供对驾驶员行为和车辆健康状况的深入了解。我们还知道机器学习是一个持续的过程,分析模型会随着时间的推移而反复改进和重新部署。可以在应用程序或微服务中以不同方式进行预测。混合云架构:

混合云架构可以轻松用于机器学习基础架构。在公共云或您自己的数据中心内的中央数据湖中,可以使用大量历史数据进行培训。事实上,模型推断可以在任何地方完成。在许多情况下,利用公共云的规模和弹性并启动新的大型计算实例来训练神经网络几天然后停止实例是有意义的。按需付费定价模式是完美的,特别是对于深度学习场景。

相关摘要信息将被驱动到数据中心或云中的集中式车队管理应用程序,在该应用程序中将其汇总到多个车辆中,以便分析车队性能并预测维护问题。车辆到车辆的功能还将要求车辆在支持全向数据移动的对等网络中进行通信。AutoML:

自动机器学习(AutoML)允许您使用各种超参数设置和功能自动构建不同的机器学习算法,以选择和部署最佳分析模型。使用AutoML,您可以在不了解机器学习本身的情况下构建分析模型。

很明显,培训和部署机器学习模型的过程促成了新的迭代开发过程,这些过程需要大量的培训数据以及各种利益相关者(如数据科学家,应用程序开发人员,数据工程师和数据治理专家)之间的密切合作。

最后的想法

虽然有些人仍然对信任人工智能,机器学习和自动驾驶汽车犹豫不决,但显然这些技术比依赖人类更有效。自动驾驶汽车尚不完善,但趋势表明它们将继续改进。

研究表明,客户愿意切换制造商只是为了能够使用移动设备和连接。很明显,联网汽车正在成为下一代消费者平台。因此,将在平台背面构建的应用程序将保证数据平台级别的重要新功能。

随着计算和数据处理变得无处不在,随着汽车本身处理的处理比例越来越大,主要的挑战将是管理从不同传感器生成的大量数据和速度。利用机器学习等新兴计算框架以及将数据与数据中心无缝连接,促进对数据的实时处理也势在必行。

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