车联网

在当今疾速倒退的技术环境中，汽车行业正处于改革期。软件定义汽车（Software-Defined Vehicle, SDV）处于这场改革的前沿，为用户提供了无可比拟的互联、智能和数据洞察。SDV 会产生海量的数据，如何实时高效的解决这些数据成为事不宜迟。 本文将深入分析 SDV 数据的流解决技术，探讨其如何在软件定义汽车畛域助力平安、性能和用户体验的翻新。 什么是软件定义汽车？软件定义汽车是一种高度互联、自动化和智能化的车辆。它们可能与其余车辆、基础设施、云服务和挪动设施实现信息交互，并依据不同的环境和用户需要进行自适应调整。SDV 还能够通过软件应用承受近程管制或更新，从而扭转其性能、性能或外观。 例如，通过 SDV 咱们能够： 依据司机的情绪或路况，在环保、静止或主动驾驶等不同的模式之间自在切换。依据乘客的偏好或天气状况，调节其外部灯光、音乐或温度。接管来自制造商或第三方供应商的软件更新，从而晋升其性能或安全性。通过流解决技术开掘 SDV 数据价值SDV 从传感器、摄像头、GPS、雷达等多种起源生成海量的数据，这些数据具备多样性和复杂性。它们须要实时或近实时地进行解决，以便为 SDV 及其用户提供有用的信息并帮助他们决策口头。 流解决是一种针对此类数据流的高效解决技术。它采纳数据达到后立刻解决的形式，无需在数据库或文件系统中保留。流解决能够对数据流执行各种操作，如过滤、聚合、转换、补全和剖析。 此外，流解决能够整合来自多个起源的数据，实现多源数据的集成，从而提供对立的数据视图。它还具备程度扩大的能力，以应答一直减少的数据量和增长速度。 通过流解决，咱们能够利用 SDV 数据在以下方面获益： 晋升平安和性能：流解决能够发现车辆的异样或故障，并及时告诉司机或服务提供商。它还能够依据数据分析后果来调节参数以优化 SDV 的性能。优化用户体验：流解决能够依据司机或乘客的偏好或行为，为他们提供定制化的倡议或反馈。它还能够为 SDV 提供新的性能或服务，如娱乐、导航或社交网络。提高效率和利润：流解决能够通过进步资源利用和升高能源消耗来缩小 SDV 的经营和保护老本。此外，流解决能够通过从数据洞察中衍生的增值服务和产品为服务提供商发明额定的支出。eKuiper：实用于 SDV 数据的弱小流解决引擎LF Edge eKuiper 是一款专为物联网边缘设计的轻量级数据流解决引擎。它的外围性能仅占用 10MB 的空间，能够轻松地部署在车辆 MPU 上。用户能够借助 eKuiper 来对 SDV 数据进行流解决。 在咱们的文章 应用 eKuiper 按需桥接 CAN Bus 数据至 MQTT 中，咱们曾经演示了 eKuiper 如何连贯和解析 CAN 总线数据。此外，eKuiper 还反对 MQTT、HTTP、SQL 数据库和文件等多种数据源。联合 NanoMQ，它甚至能够连贯到与 MQTT 桥接的 SOA（SomeIP、DDS）数据。通过流解决能力，eKuiper 能够计算和转换来自这些不同数据源的数据，以生成有用的信息并触发相应的操作。 eKuiper 应用 SQL 来创立称为规定的流解决管道。这些规定能够实现热部署和热更新。多个规定能够灵便地串联起来，以构建简单的场景。通过单个规定，eKuiper 能够实现： ...

什么是 CAN Bus？CAN（Control Area Network）Bus 是一种串行通信协议，可能让设施之间牢靠而高效地传输数据。它广泛应用于车辆畛域，像神经系统一样连贯车辆外部的各个电子管制单元。 CAN Bus 最后由博世公司在 20 世纪 80 年代为汽车利用而设计。它是一种多主、多从、半双工、具备容错能力的协定，非常适合汽车畛域的需要。它简略、低成本、牢靠，可能在顽劣的环境中工作。CAN Bus 为车辆中所有电子管制单元提供了一个对立的接入点，不便进行连贯和诊断。 CAN Bus 数据可能反映连贯设施的性能和状态。然而，因为数据量大、带宽无限以及网络不稳固等因素，收集和解决 CAN Bus 数据可能面临一些挑战。 为了应答这些挑战，能够利用 MQTT 协定，确保在网络状况不佳的状况下及时将车辆数据传输到云端。EMQX 是一款开源的 MQTT Broker，可能搭建牢靠且可扩大的 MQTT 基础设施，用来收集 CAN Bus 数据。 CAN Bus 的倒退简史CAN Bus 由德国跨国工程技术巨头博世在 20 世纪 80 年代初开发，旨在为汽车利用提供一种高效的通信零碎，次要目标是简化车辆外部线束的复杂程度。 1986 年，博世公布了首个 CAN 协定，因为其可靠性和健壮性，很快受到了汽车制造商的青眼。1993 年，它成为 ISO-11898 国际标准。该协定演进过程大抵如下： 1991 年：梅赛德斯-飞驰在其 W140 S 级车型中采纳了 CAN Bus ，成为最早采纳 CAN Bus 的汽车制造商之一。2004 年：推出了 CAN FD，相比传统 CAN 网络，提供了更高的数据速率和更大的有效载荷。2015 年：应用 ISO-16845:2015 作为一致性测试的测试计划，用于对实现了经典 CAN 以及 CAN FD 协定的设施进行一致性测试。除了汽车畛域外，CAN Bus 协定还逐步利用于其它行业，例如工业自动化零碎（CANopen）和船用电子设备（NMEA 2000）。它的广泛应用次要得益于它可能在顽劣的条件下稳固运行，并且施行老本较低。 ...

网联汽车是指装备多种传感器和通信设施，并且可能接入互联网的汽车。这种汽车能够与外部环境进行交互，并利用各种技术（如 GPS 导航、娱乐零碎、诊断传感器和通信工具等）实现数据的传输和接管。 网联汽车可能与其余车辆、交通基础设施和在线服务进行信息替换，为驾驶者提供实时信息，从而加强安全性、舒适性和便捷性。 本文将对网联汽车的常见利用场景、通信形式进行介绍，同时针对该畛域以后所面临的挑战，联合 MQTT 协定劣势加以分析，帮忙读者理解在网联汽车利用构建中须要关注的因素。 网联汽车的利用场景网联汽车利用次要分为两类：单车利用和协同利用。 单车利用是指部署在各自车辆上的技术，可能提供驾驶辅助和资讯娱乐等性能。协同利用则是指车辆与路线基础设施（如交通信号灯和其余车辆）进行通信的技术。这些利用通过车辆之间和车辆与基础设施之间的通信，进步安全性和交通效率。网联汽车具备宽泛的利用场景，能够晋升驾驶体验和路线平安。次要有以下八种： 商务：网联汽车通过提供车内购物和领取平台，实现电子商务交易，包含从燃油和通行费领取到订购食品和杂货等各种服务。出行治理：网联汽车能够通过提供实时交通状况和备选路线信息，帮忙治理出行，躲避拥挤，进步驾驶体验。车辆管理：联网零碎能够提供近程诊断和保护揭示，以便及时对车辆进行保护，防止故障。平安：网联汽车技术能够通过提供潜在危险（如行人、其余车辆和天气状况）的实时正告，帮忙进步安全性。故障预防：网联汽车能够通过提供潜在问题（如低电量或发动机故障）的晚期预警，帮忙预防故障。驾驶辅助：网联汽车通常提供驾驶辅助性能，例如车道偏离正告、自适应巡航管制和主动紧急刹车。这些性能能够帮忙驾驶者放弃平安，防止事变。衰弱：网联汽车可能提供衰弱性能，例如空气质量传感器和衰弱监测。这些性能能够帮忙驾驶者在旅途中放弃衰弱和舒服。娱乐：网联汽车能够提供一系列娱乐我的项目，例如流媒体音乐、电影等。这能够加强驾驶体验，使长途旅行更加欢快。网联汽车的五种通信形式车辆数据能够以多种形式传输，包含： 车对车（V2V）：实现两辆或多辆车之间的通信。V2V 能够替换车辆速度、地位、方向等信息。该技术让车辆可能互相通信，从而防止碰撞，有助于进步路线平安。车对基础设施（V2I）：实现车辆与交通基础设施（如交通灯、路标和停车免费器）的通信。V2I 能够提供实时的交通状况、路线施工等事件的信息，使驾驶者可能依据本人的路线和驾驶行为做出正当的决策。车对行人（V2P）：实现车辆与行人以及骑车人之间的通信。V2P 能够向行人提供靠近车辆的正告，反之亦然，有助于避免事变和进步路线平安。车对云（V2C）：实现车辆与云服务的通信。V2C 能够提供实时的交通状况、天气信息等数据，帮忙驾驶者布局路线和晋升驾驶体验。车联网（V2X）：这项技术是上述所有技术的综合。它实现车辆与交通基础设施、行人和云服务的通信。V2X 能够提供全面的路线环境视图，使车辆可能依据本人的驾驶行为做出正当决策，进步路线平安。网联汽车面临的挑战网联汽车的倒退为驾驶者、乘客和整个交通生态系统带来了许多益处，然而同时也随同着诸多挑战。只有解决这些挑战，能力充分发挥网联汽车技术的后劲。 网络安全：随着车辆的互联水平越来越高，它们也越来越容易受到网络威逼。确保车辆软件、通信渠道和数据的平安是一项亟待解决的要害挑战，以爱护用户隐衷并保护整个零碎的完整性。数据隐衷：网联汽车产生和传输大量数据，引发了对于这些数据如何收集、存储和应用的担心。解决数据隐衷问题和恪守数据保护法规对于网联汽车技术的胜利至关重要。互操作性：因为波及各种组件、零碎和内部服务，确保它们可能无缝协同工作十分重要。制订和采纳行业对立的规范和协定对于确保互操作性和兼容性必不可少。合规性：网联汽车必须恪守一直倒退更新的监管要求，包含平安、排放、数据保护等畛域。恪守这些法规是胜利部署网联汽车技术的要害。基础设施建设：为了充分发挥网联汽车的后劲，须要对通信网络、智能城市技术和电动汽车充电站等基础设施进行大量投资。MQTT 协定如何使网联汽车受害？MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 是一种专门针对低带宽、高提早、不牢靠网络等场景而设计的轻量级音讯传输协定。其采纳的公布/订阅模式使其实用于许多网联汽车场景。 MQTT 和网联汽车可能无效地协同工作，实现车辆、基础设施和其余物联网设施之间的高效通信和数据交换。 以下是在网联汽车中 MQTT 的一些潜在应用场景： 车辆遥测：MQTT 能够用于将车辆的遥测数据，如地位、速度和诊断信息，从网联汽车传输到近程服务器或云平台进行剖析和监控。这些数据能够用于实时反馈、预防性保护和车队治理服务。车对基础设施（V2I）通信：MQTT 能够促成网联汽车与智能城市基础设施之间的通信，如交通信号灯、停车传感器和充电站。这能够实现智能交通管理、智能停车和电动汽车充电网络的高效利用。车对车（V2V）通信：MQTT 可用于在网联汽车之间替换信息，实现单干驾驶、防止碰撞和进步交通流量。这能够进步网联汽车环境中的安全性和效率。与物联网生态系统集成：MQTT 能够帮忙网联汽车与其余物联网设施进行交互，如智能家居、可穿戴设施和智能手机，实现近程车辆管制、个性化的娱乐体验和不同联网环境之间的无缝切换。资讯娱乐零碎：能够采纳 MQTT 的公布/订阅模式，将新闻、天气和交通状况等实时信息传递到车辆的资讯娱乐零碎中。这能够加强用户体验，帮忙驾驶员在行驶中做出理智的决策。EMQX 如何为网联汽车通信赋能？EMQX 是一款提供连贯和音讯传输解决方案的物联网音讯平台。它具备高性能、可扩展性和容错性，是目前最具扩展性的 MQTT 音讯平台。EMQX 不仅可能实现网联汽车中各软件之间的互通，还能让它们与边缘服务器以及云服务通信。它可能实时、牢靠地传输和解决车联网数据，并且通过翻新利用轻松构建平安、牢靠和可扩大的网联汽车平台。 在网联汽车畛域，EMQX 领有丰盛的教训。截至 2023 年，寰球有超过 20 家 OEM 制造商和超过 30 家一级 TSP 供应商将 EMQX 作为其首选的基于 MQTT 的网联汽车数据接入解决方案，超过 2000 万辆汽车接入了 EMQX 的商业产品和服务。 作为企业级 MQTT 音讯平台，EMQX 提供以下劣势来帮忙网联汽车利用翻新： 实时通信：EMQX 可能提供牢靠、高效的通信平台，反对网联汽车设施和零碎之间的实时数据交互和剖析，从而助力用户构建具备疾速响应能力的翻新利用。扩展性：EMQX 具备极高的可扩展性，可能应答大规模的连贯和音讯流量。这对波及海量设施和传感器的网联汽车利用至关重要。安全性：EMQX 提供欠缺的平安性能，如 TLS 加密、认证和访问控制，能够保护网联汽车环境中的敏感数据，帮忙用户构建具备平安数据交互能力的翻新利用。灵便集成：EMQX 反对数据桥接和 API，使网联汽车解决方案提供商可能无缝连贯各种云端数据库、音讯队列和后端系统（如传感器和资讯娱乐零碎等）。这有助于用户构建可能与多种零碎架构集成的翻新利用。剖析和监控：EMQX 提供实时监控和剖析能力，使网联汽车解决方案提供商可能实时理解设施连贯、音讯流量和其余重要指标，从而助力用户构建具备数据分析能力的翻新利用。定制化：EMQX 具备高度可定制性，能够依据网联汽车解决方案的特定需要进行配置，从而帮忙解决方案提供商打造独特和翻新的利用。结语当下，网联汽车正成为智能交通畛域的钻研热点。随着物联网和 MQTT 技术的一直成熟与广泛应用，越来越多的汽车厂商开始借助像 EMQX 这样当先、弱小的 MQTT 产品与服务构建牢靠的网联汽车平台。咱们置信，将来网联汽车将为人类出行带来更加便捷、平安、愉悦、环保的新体验。 ...

车联网借助新一代信息通信技术，实现车与云平台、车与车、车与路、车与人、车内等全方位网络链接，行将车内网、车际网和车载挪动互联网进行交融。 大多数的车主和乘客，都会认为智能手机比车联网便当，根本原因是潜意识认为车联网只是用来导航和娱乐的，反而漠视了车载应用场景的日益丰盛。 那咱们不禁会问：除了导航和娱乐，车联网还能用来干什么？ 车联网能用来干什么？随同者5G网络以及车载智能设施畛域的倒退，车内信息通信、数据传输、无线管制等都有了质的倒退： 手机互联：车联网的通信零碎以WIFI、挪动网络、无线网络、蓝牙网络为主，车联网的大部分网络需要须要和网络运营商单干，以便和用户的手机随时连贯，轻松实现手机互联；智能网联：车载零碎通过传感器设施，能够实时地理解本人的地位、朝向、行驶间隔、速度和加速度等车辆信息，还能够通过各种环境传感器感知外界环境的信息，包含温度、湿度、光线、间隔等，不仅不便驾驶员及时理解车辆和信息，还能够对外界变动做出及时的反馈，；信息服务降级：5G网络的倒退及遍及，智能车载设施的丰盛，在不同维度上都助力了车载应用场景的翻新及体验降级。智能音响装备配合触屏控制面板及大数据举荐引擎，用户的感官体验失去显著降级；智能后视镜可能帮忙咱们关注路面状况，及时语音预警；智能语音辨认畛域的倒退，使得车载的人机交互场景失去很大的晋升（不再须要一边开车一边输出文字查找目的地）；行车记录仪帮忙车主及交警对于交通事故的责任断定起决定作用，晋升事变解决效率...... 车联网的数据安全爱护备受器重智能车载管制终端、智能后视镜、车载音响、车载电视、行车记录仪、轮胎压力监测设施、车载冰箱、车载净化器.....等车载零碎，加上5G网络及传感设施的倒退及遍及，打造优质的、沉迷式的车联网体验曾经具备软硬条件。 随着汽车产品智能化程度的一直晋升，对于汽车数据安全的纠纷也越来越频繁呈现。2021年曾取得舆论关注的河南安阳特斯拉女车主维权事件，让智能网联汽车数据保留与隐衷数据应用平安问题进入公众眼帘。汽车数据不仅关涉个人隐私，也关乎事变定责，但数据到底归属于谁，目前还没有清晰定义，导致隐衷和定责之间呈现矛盾。 3月7日，工信部公布《车联网网络安全和数据安全规范体系建设指南》。与2021年6月的《车联网（智能网联汽车）网络安全规范体系建设指南》（征求意见稿）相比，此次正式版的《指南》最大变动，在于“数据安全”指标的重要度大幅晋升，与“网络安全”指标取得了等同位置。到2023年底，初步构建起车联网网络安全和数据安全规范体系”，“数据安全”得以与“网络安全”并列。 隐衷数据安全关键在于敏感数据的收集及传输，须要依照领导倡议“匿名化”、“去标识化”、“数据脱敏”、异样行为辨认等解决。在用车服务线上化、及车联网性能服务形式的多样化大背景下，兼顾数据安全大势所趋。 如何在应用时兼顾信息安全？硬件终端、手机、车载服务、数据传输网络、传感设施....曾经各自倒退，如何可能疾速的将各方分割在一起，同时兼顾平安防护呢？ 这里想介绍一下FinClip小程序技术平台我的项目。它的最大特点，就是可能让任何终端设备运行小程序，其劣势包含： 软件一端上架，多终端运行。FinClip 反对手机以外的多种终端，包含 Linux、Windows、MacOS、麒麟等操作系统。这意味着，PC 端、车载设施、智能电视都能应用小程序了，实现了小程序的“一次开发，到处运行”，同时触达泛滥流量平台，而不仅仅局限于微信生态。齐全兼容微信小程序开发规范与标准。换句话说，就是企业可能通过引入FinClip，将已有的微信小程序上架运行，车联网信息服务平台可能疾速搭建起来，运行成果放弃不变，不用额定二次开发和革新，大大节俭了人力老本。凋谢的生态技术架构，便捷引入各种智能管制SDK。FinClip反对企业自主研发SDK接口，因需引入晋升车联网体验的智能管制设施，如语音辨认SDK、蓝牙管制接口等。小程序容器技术，充分考虑数据安全防备。包含：非受权内部接入危险防备，FinClip SDK具备相应的爱护机制，确保网络通信安全可靠；数据安全危险防备，防止用户敏感信息及业务相干数据透露；FinClip采取的加壳爱护、代码混同、反调试等平安加固措施，进步相干文件、业务通信及加密协议被黑客或第三方平台攻打破解的难度。另外，平安防备还须要思考后续通过OTA降级（Over-The-Airtechnology，地面下载技术），在不影响用户体验的同时，兼顾安全漏洞的修复。FinClip在各终端上的热更新技术，能助力车联网各服务商及监管机构疾速修复零碎缺点，晋升研发及问题解决的效率。 FinClip凭借插件化、嵌入式、轻量而灵便的产品特点及行业当先劣势曾经赋能银行、证券、政企、IOT、电商、航空、园区、批发等多个行业，在无界凋谢银行、数字券商、监管与合规科技、电子政务、信创等方面造成较有特色的翻新利用案例。可登陆官网点击征询即可取得行业解决方案！：https://www.finclip.com

复制下方链接进入官网，可下载完整版《2022爱剖析·汽车行业数字化厂商全景报告》。https://ifenxi.com/ 报告编委 报告领导人 张扬 爱剖析 合伙人&首席分析师 报告执笔人 谭莹 爱剖析 高级分析师 媒体反对（按拼音排序） 目录 \1. 钻研范畴定义 \2. 厂商全景地图 \3. 市场定义与厂商评估 3.1 数字化营销 3.2 低代码平台 3.3 智能座舱 3.4 数据中台 \4. 入选厂商列表 1. 钻研范畴定义 钻研范畴 本报告钻研主题为汽车行业数字化，行业主体包含乘用车和商用车车企，不限传统车企或造车新权势。 爱剖析基于对国内车企和数字化厂商的调研，依照价值链程序划分数字化市场，包含研发、生产、物流仓储、营销、挪动出行与服务、智能驾驶、IT、洽购、财务及HR等环节。联合车企的需要及数字化倒退现状，本次钻研重点关注营销、挪动出行与服务、IT3个环节，选取并定义了4个数字化市场，如下图所示。同时，爱剖析通过深刻调研，遴选出具备成熟解决方案和落地能力的厂商，供车企做供应商选型参考。 图 1： 汽车行业数字化全景地图 厂商入选规范 本次入选报告的厂商需同时合乎以下条件： 厂商的产品服务满足各市场定义的厂商能力要求；近一年厂商具备肯定数量以上的客户服务案例（参考第3章各市场定义局部）；近一年厂商在特定市场的产品和服务营收达到指标要求（参考第3章各市场定义局部）。2.厂商全景地图 爱剖析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面钻研，遴选出在汽车行业数字化特定市场中具备成熟解决方案和落地能力的入选厂商。 3. 市场定义与厂商评估 爱剖析对本次重点钻研的市场定义如下。同时，针对参加此次报告的局部代表厂商，爱剖析撰写了厂商能力评估。 3.1 数字化营销 定义： 针对汽车行业低频高价、决策链路长且器重服务等个性，数字化营销可通过用户精细化经营、智慧门店、智能客服等数字化产品服务，构建系统化的用户全生命周期经营能力，打造营销全链路闭环，最终促成企业增长。 终端用户： 营销部门 外围需要： 近几年来，汽车行业竞争日益强烈，为了更好地实现销量增长，泛滥车企均在踊跃拥抱以用户为核心的营销改革，并致力构建中转消费者（DTC）的能力。但在此过程中存在较多难点及瓶颈亟待解决。 随着社交时代的到来，车企与消费者接触的触点日益丰盛和碎片化。随之而来的是营销投放、销售转化等成果越来越差。车企亟需通过将线上触点、线下触点及车机触点等三大触点数据买通，更好地实现消费者精细化经营。因为汽车高价低频、器重服务等个性，决定了车企很难只是通过线上实现销售闭环，经销商是销售过程中不可或缺的环节之一。车企须要真正实现数据买通从而为经销商赋能，反对其线下销售转化环节。相比其它行业，汽车服务链条更长，呼叫核心需要更大。车企需消耗大量客服人力能力做到实时在线沟通及迅速反馈。再加上车企推出的新能源车品牌更多采纳DTC模式，亟需数字化形式辅助人工满足用户需要，同时也升高客服人力老本。厂商能力要求： 针对车企数字化营销转型中呈现的种种瓶颈，厂商须要领有对全渠道数据进行买通并造成对立用户画像的能力，实现用户精细化经营及赋能经销商进行销售转化。同时，还须要提供智能客服相干产品辅助车企更好地服务用户。 厂商须要可能为车企打造CDP，对用户全渠道数据进行收集及荡涤。之后，厂商须要帮助车企构建残缺对立的用户画像，实现对用户的分组分层治理，并制订差异化营销策略。厂商帮助车企将经销商的消费者账号、身份信息、信用体系等数据等进行买通，从而更好地为经销商提供相应的反对，赋能其进行精准营销，进一步实现线下转化。厂商须要可能通过提供残缺的云客服和智能客服服务，解决人工客服在高峰期人手不足、响应度低的问题。代表厂商： （入选规范：满足市场定义；2021年车企付费客户案例数量>5个；2021年该市场支出>1000万元。） 火山引擎厂商介绍： 火山引擎是字节跳动旗下的企业级技术服务平台，致力于将字节跳动疾速倒退过程中积攒的增长办法、技术工具和能力凋谢给内部企业，提供云、AI、大数据技术等系列产品和服务，帮忙企业在数字化降级中实现持续增长。 产品服务介绍： 针对车企营销转型的需要与痛点，火山引擎推出了从公域到私域的全链路数字化营销解决方案，助力车企晋升用户的全生命周期用户体验，构建精细化用户经营和业务增长能力 残缺解决方案共分为三层： 最底层的是火山引擎的对立根底服务，火山引擎依据云原生技术打造了一个对立的云原生操作系统，一方面能够屏蔽底层IT的差异性，能够反对研发麻利迭代，也可能提供弹性稳固的算力反对，帮忙企业更好地打造云原生架构和多云架构。 两头是火山引擎的技术平台PaaS层，通过PaaS可能最大化地晋升技术复用。具体包含数据中台、AI中台、视频中台及研发中台，帮忙构建数字营销全链路智能能力。 最上层是数字化营销SaaS层，包含公域营销、私域经营及用户体验。具体来说，公域营销是通过程序化投放、归因剖析等产品帮忙车企更高效地进行广告投放；私域经营包含CDP、营销自动化等数据产品，帮忙车企进行精细化用户经营，从而晋升用户体验和成果转化；用户体验包含增长征询、内容智创、企业直播、AB试验等能力及产品，围绕潜客购车体验链路、车主车控体验、社区及精品商城解决方案等新型业务推出的一套晋升用户体验的全景解决方案。 厂商评估： ...

报告编委 报告领导人 张扬 爱剖析 合伙人&首席分析师 报告执笔人 谭莹 爱剖析 高级分析师 内部专家（按姓氏拼音排序） 贾思杰 火山引擎 火山引擎汽车行业副总经理 沈稳杰 领克汽车 吉利汽车集团营销数字核心总监& 领克数字运营部总监 张桐 得帆信息 创始人&CEO 特地鸣谢（按拼音排序） 媒体反对（按拼音排序） 报告摘要 “用户为王”、“业务为重”，车企数字化转型正过后 疫情之下，汽车行业销量下滑，利润缩水，加上造车新权势的衰亡，竞争继续加剧。车企面临诸多挑战，当下正处于转型“巨变期”。车企须要通过数字化营销、精细化经营、业务麻利响应及智能座舱等数字化形式来降低成本，提高效率，促成增长。 补数据、重私域，车企踊跃拥抱数字化营销改革 因为内部宏观环境导致车企汽车销量继续降落，加上造车新权势衰亡造成的竞争加剧，车企目前正踊跃推动以“用户为核心”的营销模式转型。从线索获取、用户经营、赋能渠道到售后服务，围绕用户购车全链路的各环节都面临着被数字化颠覆的可能。 低代码平台赋能车企实现利用麻利开发，反对业务决策 对于低代码平台的抉择和应用，汽车行业有其独有的一些特点。晚期，为了实现外部无效治理，车企往往搭建了多个主价值链IT管理系统。但因为以后内部竞争加剧，使得车企须要由治理视角转为业务经营视角。借由低代码平台疾速构建利用，能够给到业务部门相应的反对，在实现高效的业务经营的同时还解放了IT人员的工夫和精力。 智能座舱帮忙车企拓展增量市场，将来空间微小 以后车企之间竞争越来越同质化，除了多数车型外，各汽车品牌对于消费者而言差别并不大。智能座舱有机会使车企冲破现有局限性，造成产品差异化，通过场景化的服务满足用户个性化需要。同时，智能座舱是车企与消费者的重要触点，还能够为车企拓展新的盈利模式，开发增量市场。 目录 \1. “用户为王”、“业务为重”，车企数字化转型正过后 \2. 补数据、重私域，车企踊跃拥抱数字化营销改革 \3. 低代码平台助力车企实现利用麻利开发，反对业务决策 \4. 智能座舱帮忙车企拓展增量市场，将来空间微小 \5. 结语 1. “用户为王”、“业务为重”，车企数字化转型正过后 疫情之下，汽车行业销量下滑，利润缩水，加上造车新权势的衰亡，竞争继续加剧。车企面临诸多挑战，当下正处于转型“巨变期”。车企须要通过数字化营销、精细化经营、业务麻利响应及智能座舱等数字化形式来降低成本，提高效率，促成增长。 首先，增长始终是企业最关注的问题。因为汽车是高价低频、且决策周期较长的产品，其营销模式更多是线上+线下的“双引擎”模式。此前，消费者须要有对汽车产品的直观体验及驾乘感触，同时还要思考到个性化需要及附加服务等因素，线下经销商始终是营销主战场。但因为疫情影响，客流量骤降制约了很多线下流动的成果，车市继续受创，经销商门店大量敞开。近几年，各大车企对线上营销的器重度急剧攀升，心愿打造以用户为核心的新营销模式，通过搭建超级APP、CDP+MA等形式进行用户精细化经营、赋能经销商实现营销模式转型。 此外，因为外部环境变动快且竞争继续加剧，车企须要及时响应市场变动，逐步由“治理”视角转为“业务”视角，更加关注对业务经营决策进行无效反对。晚期搭建的一系列外部治理IT零碎已无奈齐全满足车企创新型业务需要。该类敏态及长尾需要若要通过IT部门以内部洽购或者自建的模式满足，一是市场上往往难以找到精准匹配的零碎，二是惯例外部开发流程往往工夫周期很长，且大大占用了IT人员的工夫与精力。基于此，车企须要低代码平台赋能，从而实现业务利用的麻利构建及疾速交付。此外，低代码平台同时具备的集成性、插件能力及多租户能力还能够满足车企的和已有架构及零碎的无效集成、二次开发及数据隔离等需要。 最初，因为汽车行业整体增长迟缓，加上技术创新有余，车企须要找到新的增量市场。其中，消费者对于汽车的需要，开始从传统的简略代步工具向第三空间转变， 随着消费者开始将智能座舱作为重要的购车考量因素，且付费志愿持续上升，越来越多的车企开始将智能座舱视为重要的差异化卖点。 除此之外，因为智能座舱还能够作为车企重要的用户数据收集及流量引入的端口，能够为将来造就用户习惯、积淀用户数据奠定根底。一旦用户广泛造成了在车里享受挪动互联生存的习惯，无论是从“软件定义汽车”实现新的盈利模式，还是将来可能实现的增值服务而言，其所产生的价值或将不亚于手机利用生态。同时，丰盛的车载利用还将为车企提供直连用户的触点，发明出更多的用户经营机会。“汽车场景智能服务+用户经营”模式有着微小设想空间，这些都吸引了包含车企、互联网公司及其他产业链上下游厂商的多方关注。 图 1：汽车行业数字化市场全景地图 由此，本次报告将重点聚焦于数字化营销、低代码、智能座舱三大市场。 2. 补数据、重私域，车企踊跃拥抱数字化营销改革 在行业竞争与转型压力下，泛滥车企均在踊跃拥抱营销改革，疾速搭建数字化能力基石。但因为汽车行业客单价高、生产低频的特点，销售转化有着漫长且简单的培养周期。 传统模式下，残缺的购车旅程是：客户在产生购车需要后，会在微信，抖音，知乎等平台搜寻关注一些专业人士的的选车倡议。随后在汽车之家，易车，懂车帝等汽车垂直平台浏览相干测评类内容，查看车辆配置，浏览车辆口碑，从而锁定几个动向车系进行留资询价。在与经销商进行一轮沟通之后，才会来到线下，通过现场体验试驾后锁定目标车系。局部用户可能会抉择在品牌官网、公众号或APP上对品牌产品及服务做进一步的理解，而对新权势品牌来说，这一步可能会产生在购车旅程的更前端。在与经销商确定价格、金融计划、保险、加装后成交购车。购车之后，退出品牌会员俱乐部，之后是一年两次的颐养及保险索赔培修，等到5-6年之后可能思考置换新车。由此可见汽车行业整体营销链路及周期都很长，其中不可控因素很多，任何环节的服务忽略和断点都可能导致潜在客户的散失，影响最终成交，因而须要有很好的形式实现对客户残缺生命周期的无效笼罩及精准把握。 另外，因为疫情影响，加上购车人群日益年轻化，Z世代人群的互联网原生性使其对于线上行为更为偏好，汽车生产体验已进入数字化时代。消费者的行为也产生了微小的变动，相比过来更多优先选择在店内享受经销商提供的购车服务，当初的客户更偏差于被动在线上取得购车信息，体验的场景也由4S店延长到线上的搜索引擎、社交媒体、朋友圈等多种渠道。绝对应的，车企从洞察客户开始，到售后服务，均须要实现数字化营销转型降级。 以后，汽车行业处于急剧改革之中，相比于其它数字化营销比拟成熟的消费品而言，其数字化营销转型目前整体处在摸索尝试阶段，转型过程中存在诸多痛点及问题亟待解决。 1.精准广告投放 受专业性和品牌认知度的影响，公域对汽车行业而言重要性依然很高，车企依然须要通过公域去影响、唤醒及接入用户，并为私域进行输血。但因为在网络社交时代，消费者往往通过不同平台获取信息，渠道碎片化使得公域流量获取老本高企，且广告投放成果日益下滑，留资率较低。车企须要进步广告投放效率与线索留资率。 2.数据获取 此前，因为消费者次要通过垂直媒体理解汽车相干信息并进行车型比对，于是车企不得不大量依赖于垂直门户。然而垂直媒体往往不违心与车企分享数据，再加上《个保法》的推出，使得车企领有的消费者数据维度少、数据量少且真实性难以保障。 3.私域流量经营 ...

一、车联网进入倒退快车道 20世纪末以来，汽车时代从1991-2000年的机械阶段，相继通过电子和通信阶段，走向2009-2014年的网联阶段和2015年至今的智能阶段，2025年后，汽车将会实现认知和主动驾驶。 依照布局，国家将“推动互联网、大数据、人工智能同交通运输深度交融，放慢车联网、船联网建设，构建以数据为要害因素的数字化、网络化、智能化的智慧交通体系。” 交通强国成国家级策略，智慧交通为主攻方向之一。交通强国是十九大做出的重大决策，被视作“建设现代化经济体系的后行畛域”以及“全面建成社会主义现代化强国的重要撑持”，策略高度前所未有。翻新倒退体系是建设交通强国的八大体系之一，而智慧交通被定为主攻方向。依照布局，国家将“推动互联网、大数据、人工智能同交通运输深度交融，放慢车联网、船联网建设，构建以数据为要害因素的数字化、网络化、智能化的智慧交通体系。” 二、车联网的倒退面临的难点 随着智能汽车的迅速倒退，汽车不单单是人们出行的工具，未然成为出行、娱乐和生存场景中的重要一环，但目前智能汽车的人车互动还面临着软硬件层面的问题，为高效的倒退带来肯定水平的限度。 而汽车比照手机的迭代周期更长，加上各家的硬件差异化极大，车载零碎中的App适配老本高、系统资源占用高、降级重大依赖OTA等都是亟待解决的问题。 而小程序具备的多屏适配、轻量便捷、云端降级和体验优质等长处，非常适合倒退智能汽车生态。 三、车载小程序成为最佳实际计划 车载小程序是一种无需下载安装即可应用的“利用”，旨在为用户打造“随时可用”、“用完即走”的应用体验。通过小程序打造连贯人与人、人与信息、人与服务的凋谢生态，帮忙用户轻松便捷即可享受智慧超前的服务体验。 特点一：场景链接，被动服务 能够背靠海量的小程序，连贯车主的行车、娱乐、生存等各个场景的服务，打造一站式的服务模式，实现上车前、行车中、下车后串联的服务场景。同时根据时空和大数据算法，被动提供智能场景服务。 特点二：智能交互，安全可靠 不同于手机上须要搜寻或者扫码，用户能够在行车过程中通过语音、手势、触屏等多模态交互应用小程序，实现在行车过程中更快捷高效地获取服务。 特点三：跨端流转，互联互通 借助于一体化的小程序体系，能够无缝打通车端和手机端，让小程序不仅在车端运行还能连接至手机端App，反对服务互通、资源共享和多端触达。 四、FinClip车载小程序解决方案 FinClip 车载小程序解决方案具备四大特点： 1、软件一端上架，多终端运行 FinClip 反对手机以外的多种终端，包含 Linux、Windows、MacOS、麒麟等操作系统。这意味着，PC 端、车载设施、智能电视都能应用小程序了，实现了小程序的“一次开发，到处运行”，同时触达泛滥流量平台，而不仅仅局限于微信生态。 2、齐全兼容微信小程序开发规范与标准 换句话说，就是企业可能通过引入 FinClip，将已有的微信小程序上架运行，车联网信息服务平台可能疾速搭建起来，运行成果放弃不变，不用额定二次开发和革新，大大节俭了人力老本。 3、凋谢的生态技术架构，便捷引入各种智能管制SDK FinClip 反对企业自主研发SDK接口，因需引入晋升车联网体验的智能管制设施，如语音辨认SDK、蓝牙管制接口等。 4、小程序容器技术，充分考虑数据安全防备 包含：非受权内部接入危险防备，FinClip SDK具备相应的爱护机制，确保网络通信安全可靠；数据安全危险防备，防止用户敏感信息及业务相干数据透露；FinClip采取的加壳爱护、代码混同、反调试等平安加固措施，进步相干文件、业务通信及加密协议被黑客或第三方平台攻打破解的难度。 也就是说当车载终端集成了 FinClip 小程序运行时 SDK 便具备了车载小程序运行能力，同时您的车载终端能够齐全兼容微信小程序开发规范与标准，能将丰盛的微信小程序间接上架运行，低成本疾速搭建车载开放平台；反对手机以及 Linux、Windows等桌面操作系统，小程序“一次开发，多处运行”；充沛满足数据安全防备，非受权接入say no，加壳爱护、代码混同、反调试等平安加固措施，让危险无处遁形；领有凋谢的生态技术架构，反对便捷引入语音辨认、蓝牙等智能管制SDK，晋升车联网体验。 并且FinClip反对自定义规定公布引擎性能，车载小程序能够做到基于智能化、场景化的举荐，比方基于天文举荐的小程序，当你的车快要进入到这个区域的时候，整个车联的后盾能够把这些信息推送过去，让你通过小程序晓得整个这个区域的一些状况（加油、餐饮、商超等等）。

目前我国车联网行业处于与 5G 技术的深度交融期间，随着 5G 与 V2X 技术的倒退成熟，将来的车联网产业必将关上新的成长空间。 车联网是物联网技术在交通系统畛域的典型利用，车联网行业所波及的相干技术畛域的交融布局与协同倒退在某种程度上与物联网一脉相通。作为一家开源物联网数据基础设施软件供应商，EMQ 多年来也为车联网畛域的泛滥客户提供了云边端协同的物联基础设施软件，实现对人、车、路、云的对立连贯，为整车制造商、T1 供应商、后市场服务商、出行服务公司等打造智能网联、主动驾驶和 V2X 等场景解决方案。 在本专题系列文章中，咱们将依据 EMQ 在车联网畛域的实践经验，从协定抉择等理论知识，到平台架构设计等实战操作，与大家分享如何搭建一个牢靠、高效、合乎行业场景需要的车联网平台。 前言MQTT 协定早已是物联网畛域当之无愧的支流协定，其凭借笨重高效、牢靠平安、双向通信等个性在诸多行业物联网平台搭建中失去了宽泛的利用。那么 MQTT 协定在车联网场景中的利用状况如何呢？ 本文将从 EMQ 车联网行业用户理论案例教训登程，比照不同物联网通信协议在车联网平台搭建利用中的利弊，分享企业该如何基于本身状况抉择适合的 MQTT 音讯接入产品与服务，以及以后在数据传输平安、数据集成等方面的最热门技术计划。 MQTT 协定适宜车联网吗？整个车联网业务架构简单，波及多个通信环节，在本文中咱们探讨的是车联网平台次要负责的云-端音讯接入模块。 MQTT 是基于公布/订阅模式的物联网通信协议，具备简略易实现、反对 QoS、报文小等特点，占据了物联网协定的半壁江山。在车联网场景中，MQTT 仍然可能胜任海量车机系统灵便、疾速、平安接入，并保障简单网络环境下音讯实时性、可靠性， 其次要利用劣势如下： 凋谢音讯协定，简略易实现。市场上有大量成熟的软件库与硬件模组，能够无效升高车机接入难度和应用老本；提供灵便的公布订阅和主题设计，可能通过海量的 Topic 进行音讯通信，应答各类车联网业务；Payload 格局灵便，报文结构紧凑，能够灵便承载各类业务数据并无效缩小车机网络流量；提供三个可选的 QoS 等级，可能适应车机设备不同的网络环境；提供在线状态感知与会话放弃能力，方便管理车机在线状态并进行离线音讯保留。综上，如果配以具备海量车端连贯、软实时、高并发数据吞吐以及多重平安保障能力的消息中间件产品，MQTT 协定无疑是将为车联网平台的搭建带来便当。 相比于 MQTT，其余协定差在哪里？目前为止大多数车联网客户首选的都是 MQTT 协定，咱们也遇到过一些客户曾抉择其余诸如公有 TCP、HTTP 协定，但从最终后果来看，MQTT 都是车联网场景下的最佳抉择。 在没有接触过 MQTT 协定之前，华南某大型主机厂采纳了私有化的 TCP 协定（ACP 协定）构建车联网服务平台。通过长周期的协定标准设计和开发，根本实现了车联网平台的次要性能。但随着车联网业务场景的一直减少和车机数量的一直增长，私有化的 TCP 的弊病逐步凸显：协定私有化定义与版本保护艰难、所有的协定性能（如保活、断线重连、离线音讯等）都须要定制开发，公有的协定也导致终端硬件适配都须要定制开发，老本高、周期长，更新迭代慢等问题突出。随着 MQTT 协定生态不断完善和在车联网平台通信协定选型中被宽泛采纳，该主机厂在新一代车联网平台的开发中开始采纳 MQTT 协定，基于 EMQX 物联网接入平台为其提供的欠缺 MQTT 协定反对，不仅升高了开发成本、缩短了开发周期，同时实现了更多的性能场景和运维伎俩。 华东某大型主机厂现有一百多万的存量车机，之前的车联网平台采纳公有的 TCP 协定构建，面对百万车机海量的音讯通信，私有化的 TCP 协定保护老本高，音讯可靠性无保障，日常系统维护和性能扩大开发工作量大。随着 MQTT 协定在团体外部车联网平台宽泛驳回，该主机厂也开始启动 MQTT 协定的革新降级工作，目前针对局部车型曾经通过 OTA 降级的形式实现了降级，将来他们打算分阶段逐渐实现所有车型的降级革新工作。 ...

2022年1月11日，吉利汽车研究院、中汽数据、腾讯云和安恒信息联结签订车联网网络安全实验室策略单干框架，并举办了实验室揭牌典礼。四方将正式在车联网网络安全畛域开展全方位单干，共建行业当先的智能网联汽车平安经营体系。 吉利汽车研究院院长康国旺、副院长任向飞，中汽数据有限公司总经理冯屹，腾讯智慧出行副总裁钟学丹、腾讯安全策略倒退核心总经理吕一平，安恒信息董事长范渊等独特缺席了本次签约和揭牌典礼。 依据国务院印发的《新能源汽车产业倒退布局（2021-2035 年）》文件显示，到2025年，我国智能汽车销量将达到当年汽车总销量20%，其中有条件主动驾驶智能网联汽车销量占比30%；而到2030年，这两个数字将别离达到40%和70%。 随同车联网智能化过程的一直推动，车联网网络安全须要解决诸多问题，例如确保数字基础设施完整性、建设危险缓解及应答策略、抵挡歹意攻打拜访等。而因为汽车平安关系到人身安全，网络安全在其中的重要性更加显而易见，国家发改委公布的《智能汽车翻新倒退策略》，也明确把“建设全面高效的智能汽车网络安全体系”作为六大战略目标之一。此次四方成立网络安全实验室，是立足国家策略、着眼产业倒退的无力动作。 吉利汽车研究院院长康国旺示意：“车联网平安是吉利将来要害基石之一，吉利违心和业界一流平安企业打造新型策略合作伙伴关系，通过建设业内顶尖的车联网实验室仅仅是多方单干的第一步，引入合作伙伴平安基因和能力，共创共赢车联网平安新业态，更是吉利车联网平安的下一步倒退策略。” “应答智能网联汽车的平安挑战，离不开产业各界的凋谢单干，协同钻研。”腾讯智慧出行副总裁钟学丹示意，四方联结成立平安实验室，是汽车网络安全畛域里颇具意义的跨界联手，腾讯将奉献多年来在汽车平安畛域的前沿研究成果，与吉利研究院、中汽数据、安恒一起凋谢共创，将网络安全建设融入整车研发制作全流程，共建行业当先的智能网联汽车平安经营体系，护航汽车产业平安建设。 腾讯平安在车联网平安方面积攒了国内当先平安研究成果，以科恩实验室为代表的腾讯平安团队已在智能网联汽车网络安全畛域输入多个如特斯拉、宝马、丰田等网联汽车的国际级研究成果，并为20余家整车企业提供网联汽车平安解决方案和专家服务。 此次签约也标记着腾讯与吉利汽车集团的单干再进一步。2021年1月，腾讯与吉利汽车集团签订策略单干协定，围绕智能座舱、主动驾驶、数字化营销、数字化底座、数字化新业务及低碳倒退等畛域开展全方位策略单干。2021年8月，腾讯与吉利工业互联网平台总部广域铭岛在重庆签订策略单干协定，单方将携手在工业互联网行业生态、工业智能协同翻新等畛域开展深刻单干。 此次四方策略单干，将进一步打造智能网联汽车平安产品，将网络安全建设融入整车研发制作流程，晋升智能网联汽车云管端一体化的网络安全程度，提供能够笼罩全场景的智联网联汽车网络安全能力，踊跃建立差异化的网络安全技术劣势。

随着停车管理系统的一直更新换代，无论是小区还是公共场所，小区的停车管理系统，智能化治理能力越来越高。那么一款最新的智能化停车管理系统须要哪些性能呢？上面咱们就来理解一下。 停车场管理系统是由计算机、网络设备和车道治理设施构建的一套网络系统，用于治理停车场车辆的进出、停车场内交通流量的疏导和停车费的收取。智能停车场是安防工程建设中重要的一环，智能化停车它保障了咱们的出行平安，停车零碎采集并记录车辆的进出记录和在现场的地位，实现车辆进出现场的动静和动态综合治理。零碎个别以射频感应卡为载体，通过感应卡记录车辆进出信息，通过管理软件实现充电策略实现、充电账户治理、车道设施管制等性能。 一、停车场管理系统组成 下图为零碎组成图： 二、零碎概述 1、停车场出入口治理设计： (1)零碎服务器位于地下室网络机房，工作站位于消防、安防控制室；保留一个接口，用于与下一个更高级别的通信。 (2)零碎应预留与其余地块联网的接口，停车场应采纳车牌辨认，防止刷卡进出车库；反对多种停车场领取形式:集中领取、自助领取、业务生产扣费、会员积分兑换。 2.车牌自动识别认证，主动验证，无障碍通行，不便、省力、省耗材的停车场不停车通行； 3.驾车游客间接通过预留的车牌号进入； 4.各种停车费结算:预付费、进口费、挪动领取，不便、高效、平安； 5.零碎在各楼层车道出入口设置车牌辨认计数摄像头，实现楼层残余车位的统计和显示，实现区域疏导零碎。 6.在入口处设置摄像头辨认设施、车辆检测设施、自动门、车位信息显示屏(无车位疏导零碎的车位信息将由停车场管理系统依据车辆进出统计结果显示)。 7.在出口处设置摄像头辨认设施、车辆检测设施和自动门。 8.每个出入通道都要装备宽动静、高帧率、高像素的摄像头，疾速精确地捕获和存储车辆进出时的外观、车牌等图像信息。 9.零碎服务器和工作站位于消防控制室，管理中心可对车辆进出进行监控，对车牌辨认不胜利的车辆进行人工辅助确认。所有的进出箱都须要设置对讲机，间接与管理中心通话。 10.该零碎运行在智能专网中，占据一个VLAN。 11.停车场管理系统出入口，应配置独立的UPS电源，其余零碎设施的UPS电源由弱电UPS配电零碎集中配置。 三、汽车出入场计划 1、车辆进场 (1)固定车辆进场:车主驾驶固定车辆到停车场，达到摄像头识别区，摄像头辨认车牌号，零碎记录并立刻关上大门，播放欢送语音，并通过语音和显示屏提醒“车牌号、残余日期”等信息，让客户疾速通行不停车，客户驶入停车场后大门主动敞开。如果车辆过期，将作为长期车辆免费。 (2)长期车辆进场:车主驾驶长期车辆到停车场，达到摄像头辨认区域，摄像头辨认车牌号码，零碎记录并立刻关上路线大门，车主无需停车即可疾速通行，零碎主动计时免费。 2、车辆出场 (1)放行规定:对失常辨认匹配的车辆按车牌辨认解决，对无车牌或其车牌进行拦挡，通过扫描出入口的二维码领取实现。 (2)固定车辆进口:当固定车辆进入停车场进口辨认区域时，零碎主动捕获进口车辆的图像并辨认车牌号码。如果辨认胜利，将主动与零碎注册的固定车牌号匹配。如果匹配胜利，控制器会通过语音和显示屏提醒“一路平安”，主动生成退出记录并关上闸机，客户开车出门后闸机主动敞开。 (3)长期车辆进口:长期车辆可先抉择一种领取形式实现车辆领取。车辆缴费实现后，车辆进入停车场进口识别区，零碎自动识别进入车辆的车牌号。辨认胜利，管制机会通过语音和显示屏提醒“一路顺风”，主动生成退出记录并关上闸机，客户开车进来后闸机主动敞开。 四、断电断网计划 （1）断电时采纳UPS应急供电，采纳挪动终端进行保留数据，当通电时将数据传输到零碎服务器。 （2）若现场车主手机信号较差，扫码后没有反馈，此时车主只有按下管制机上的语音呼叫按钮，一键呼到后盾管理中心值班岗，值班岗通过预置车牌近程开闸，并记录下出入场工夫。 官网：http://www.jisucx.com 公众号：极速佳

越来越多的车企抉择将数据和业务迁徙到云端，为企业带来效率晋升的同时，也带来了云上的平安危险。数据透露、勒索病毒等安全事件频发，如何守护云上网络安全，成为车企迫切需要解决的一大问题。 客户名片 作为一家实力雄厚的老牌车企，东风柳州汽车有限公司（东风柳汽）早在2013年就开始了摸索车联网与数字化转型路线。目前正踊跃推动新能源汽车、互联网汽车的倒退，并发展智能驾驶等技术钻研和产业化摸索。 客户痛点东风柳汽领有数量宏大的用户数据，在将业务与数据迁徙到云端后，对云上平安有着更高的要求。在抉择单干对象时，东风柳汽次要思考： 平安应答挖矿木马、破绽攻打等网络威逼，爱护数据安全便捷应答平安攻打，不便、疾速地执行平安响应治理高效业余运维服务，简略配置，解放人力，降低成本解决方案针对东风柳汽的需要，腾讯平安提供云防火墙服务，无需关注硬件及软件镜像的装置部署，分钟级别一键交付，大大放大了应用和日常运维的老本。 开启不便，无需部署云防火墙可实现云上资产自动识别和一键开关，进行简略策略配置即可应用，无需部署老本。 稳固牢靠，平滑扩大具备主备容灾机制，保障性能稳固牢靠。反对带宽、资产及存储等弹性扩大，实现按需分配，平滑扩大。 对立管控，高效易用云防火墙提供残缺的互联网之间、VPC之间流量的对立访问控制和平安隔离能力，为用户提供对立的访问控制立体。 客户评估宋日昆：东风柳州汽车数字化负责人 “腾讯云提供的业余运维服务，以及能够通过微信进行运维和平安防护的形式，让咱们能够更便捷、更疾速的执行平安响应治理。同时，基于云防火墙带来的云端数据保护，也让咱们对目前风行的挖矿木马、破绽攻打等一系列黑客攻击伎俩无感。” 腾讯平安云防火墙云原生SaaS化防火墙无需配置，一键开启，提供互联网边界、VPC 边界的网络访问控制，同时基于流量嵌入多种平安能力，实现拜访管控与平安进攻的集成化与自动化。提供对立的网络访问控制点，满足用户对立拜访管控的平安运维需要。笼罩全业务流程的防护能力反对互联网资产裸露面剖析，基于攻击者视角的破绽扫描性能，能够对云上资产的裸露状况、破绽状况做到清晰把握，同时集成恶意代码检测能力，联合腾讯云全网的威逼情报，针对歹意流量实时拦挡。全流量网络日志剖析当访问控制规定失效并命中后，云防火墙会记录被命中流量的信息，便于用户平安运维，在呈现故障时，用户能够依据日志留存疾速排障并修复。同时反对高级威逼溯源剖析，可剖析域名的注册、解析、备案及历史解析信息。计划价值进步网络安全根底防护能力，满足等保、攻防演练等实战防护需要；辨认和拦挡歹意拜访，爱护业务稳固运行，防止被攻打导致业务中断；网络流量可视化，晋升网络安全管理效率。

明天，腾讯平安科恩实验室公布《梅赛德斯-飞驰汽车信息安全钻研综述报告》。 这是平安钻研机构首次对古代车载娱乐零碎进行全面的安全性剖析，对指引车企欠缺网联汽车平安防护、促成网联汽车产业平安持重倒退具备重要意义。 腾讯平安科恩实验室遵循白帽黑客准则对梅赛德斯-飞驰网联汽车进行平安钻研，在对其最新车载信息娱乐零碎MBUX的软硬件进行全面深刻的钻研后，发现多个相干破绽并胜利在车载信息娱乐零碎（HeadUnit）和车载通信模块（T-Box）的局部攻打面上实现利用。 科恩实验室第一工夫向戴姆勒报告本钻研中发现的所有破绽技术细节并帮助进行破绽修复。为感激科恩在梅赛德斯-飞驰汽车相干信息安全钻研中获得的优异成绩，戴姆勒股份公司首席信息安全官DanielEitler及梅赛德斯-飞驰乘用车车辆信息技术平安负责人AdiOfek为科恩实验室颁发签名致谢函。古代信息娱乐零碎比以往更弱小、简单和平安，梅赛德斯-飞驰的MBUX也不例外。MBUX是梅赛德斯-飞驰最新的车载信息娱乐零碎，自2018年A级车型中首次推出后，陆续在梅赛德斯-飞驰E级、GLE、GLS、EQC等车型搭载上市。 在试验环境中，科恩实验室首先通过物理接触取得车机权限，随后实现车载信息娱乐零碎（Head Unit）近程管制。继而可能近程管制车辆的某些性能，例如更改外部气氛灯的色彩，在信息娱乐屏幕上显示图像等。同时，在调试版本的车载通信模块（T-Box）上，可能入侵T-Box上的外部芯片，能够实现发送任意CAN数据。 目前所有破绽细节和攻打办法均已失去戴姆勒官网确认。在整个过程中，科恩实验室与戴姆勒放弃严密高效地单干，严格遵守寰球软件和互联网行业公认的“负责任的破绽披露准则”, 并帮助戴姆勒及时修复本次报告中波及的破绽。 腾讯平安科恩实验室作为腾讯团体旗下一支国内一流的信息安全团队，在桌面端平安、挪动终端平安等根底平安畛域有十多年的积攒。近年来，科恩实验室踊跃布局车联网平安、工业互联网安全和AI平安等前沿方向，技术实力和研究成果达到了国内领先水平。 自2016年以来，腾讯平安科恩实验室已陆续帮助特斯拉、宝马、雷克萨斯等国内出名汽车品牌发现并修复重大安全漏洞，晋升整体安全性。 同时，为了进一步赋能智能网联汽车行业，腾讯平安科恩实验室凋谢本身核心技术能力，提供给智能网联汽车、安卓利用生态、IoT等行业，并依据产业理论痛点和钻研推出了智能网联汽车信息安全行业解决方案，助力厂商修复平安问题并构建全面的平安体系，护航各行业数字化改革。

明天，上汽团体和腾讯签订策略协定，发表共建网络安全联结实验室。单方围绕智能网联汽车网络安全标准规范、攻防技术、平安研发、平安经营等畛域发展深度单干。车联网 此次成立联结实验室，是上汽团体和腾讯立足国家策略、着眼产业倒退的无力动作，将无效保障智能网联汽车用户的个人隐私、数据安全。单方将针对智能网联汽车发展车辆攻防、平安技术研发，独特打造网络安全产品；将网络安全建设融入整车研发制作流程，晋升智能网联汽车云管端一体化的网络安全程度。 同时，联结实验室还将建设笼罩智能网联汽车全生命周期的网络安全经营体系，实现疾速、全面、精准的监测预警和应急响应，造成行业当先的智能网联汽车网络安全经营能力。 上汽团体和腾讯将携手打造用户的“网络安全底座”，独特建立智能网联汽车网络安全行业新标杆。 上汽团体作为国内规模当先的汽车上市公司，全力推动电动智能网联汽车技术的产业化倒退，踊跃引领“数据决定体验、软件定义汽车”的行业改革，向挪动出行服务与产品的高科技企业全面转型。2018年成立了行业内首个网络安全实验室与平安应急响应核心，目前已初步建设了包含远场、近场、车载及车内四大类平安场景的智联网联汽车网络安全能力，踊跃建立差异化的网络安全技术劣势。 腾讯作为目前中国当先的互联网增值服务提供商之一，在数字内容、云计算、大数据、人工智能、信息安全等畛域均走在寰球前列。其中腾讯平安在物联网、工业管制、智能机器人、智能基础设施等畛域积攒了丰硕的平安研究成果，具备国内当先的平安自动化剖析能力。尤其在智能网联汽车网络安全畛域，以科恩实验室为代表的腾讯网络安全团队，输入了多个如特斯拉、宝马、丰田等网联汽车的国际级研究成果，并为包含上汽在内的20家余家整车企业提供网联汽车平安解决方案和专家服务。

9月14日-20日，由中央宣传部、地方网信办、工信部、公安部等多部委联结主办的 2020国家网络安全宣传周正式举办。期间，在地方网信办网络安全协调局的领导下，中国网络安全产业联盟与腾讯联结主办 “网络安全会客室”节目，探讨网络安全政策制订、危险治理、技术产业倒退等热点议题。 9月16日，技术产业篇“网络安全视角下的智能车联网”播出，本期节目邀请了中国信息通信研究院泰尔终端实验室信息安全部副主任国炜、腾讯产业平安运营部总经理吕一平、中国电子技术标准化研究院信息安全钻研核心高级工程师龚洁中、比亚迪第五事业部软件核心总监李锋、腾讯平安车联网平安技术专家张康，独特探讨智能车联网产业实际、面临的网络安全和标准规范监管的要求等内容，为智能车联网的倒退带来新思路。 车联网信息安全规范制订和实际利用现状 随着数字经济时代的全面开启，5G、大数据、物联网、人工智能等新技术新利用与产业互联网的联合日益严密。汽车行业的产业降级和商业模式改革，是产业互联网倒退的典型代表。智能车联网在利用和实际过程中，也存在着一系列的规范问题和平安危险。 国炜认为，只管国内近几年相继出台了智能网联汽车和车联网信息安全相干的国家标准和行业标准，但目前撑持智能汽车和车联网倒退的信息安全规范仍旧不够欠缺。作为中国面向国内外的综合性、规模化电子信息通信设施测验和试验基地，泰尔实验室不仅参加了智能网联信息安全以及车联网方面的规范制订和测试认证，也踊跃地发展了相干的我的项目和实际，目前正推动“两网（挪动通信网、车内网络）一端（笼罩智能网联汽车的ECU）”的能力建设，构建全套的评估体系和测试方法。国炜示意，行业须要持续欠缺信息安全方面的规范，通过技术交换和业务单干，构建更健全的防护和测评体系，护航车联网平安实际。 龚洁中十分认可国炜的观点，示意将来一段时间车联网的一个重点方向是从“做规范”到“用规范”，为此他引入了“最佳实际”的概念，即企业采纳一种最合乎本身现状的组织运行形式去实际规范。在最佳实际中，投入平安的估算该当占到智能网联汽车信息化、智能化研发老本的10%-15% ，依据平安危险的高下去调配比重。针对国内车企在实践中不敢应用国密算法的景象，龚洁中呐喊车企要敢于通过翻新去落地实际，实现规范和实际内生式的循环增长。 在实际方面，比亚迪是国内较早关注智能网联平安并进行实际的车企之一，在翻新方面也走的靠前。李锋示意，比亚迪在2011年就研发了近程诊断和近程控车的业务，2015年和腾讯单干搭建了比亚迪车联网的第一代智能网联的平安防护计划，从云、管、端三个维度实现平安防护。 对此张康示意，腾讯平安在过来的五年中，做了十分多的智能网联钻研案例，包含特斯拉、宝马、丰田等20多家的整车网联性能的测试。张康站在攻防视角讲述了腾讯在车联网上的实际，像钻研特斯拉的平安问题包含通过利用零碎内核破绽实现提权、刷新歹意固件更新网关管制车辆、绕过签名机制管制车辆、利用高级辅助驾驶模块AutoPilot的函数m3 factory deploy 获取APE权限等，以此强调要在设计层面和实现层面两个维度实现整车的网联平安。 平安左移：车联网平安倒退的必然趋势 工业和信息化部网络安全管理局组织的2019年车联网网络安全专项调研、检测中显示，85%关键部件存在着平安的破绽，80%以上的车联网平台存在不足身份甄别、数据明文重组等隐患，近6成企业不足自动化的网络安全监测响应能力。 车联网整个产业链是跨行业和跨部门的，除了智能网联汽车产品的平安，数据安全也将是监管的重点，龚洁中认为必须要做好车内外和所有联网设施的平安防护、工业控制系统的平安防护以及数据安全和隐衷爱护三个方面。 就整车而言，智能网联的倒退带来了更多的利用场景，也同样带来了新的平安挑战。联合腾讯平安以往在产业平安攻防实践经验，张康提到“平安左移”的概念，即在设计阶段思考更多的平安因素，以此躲避很多平安危险，升高解决平安问题的老本。 作为互联网安全当先品牌，腾讯平安领有20多年业务平安经营及黑灰产反抗教训，近几年始终在帮助车企做平安布局，从三个方面帮忙车企实现车联网平安。 第一点是人员方面，让业余的人做业余的事，成立平安团队负责信息安全，信息安全是每个人的责任；第二点是技术方面，在设计、研发到验证整个生命周期引入相应的技术，通过标准化、自动化的工具实现代码标准、已知破绽和潜在危险修复；第三点是流程方面，在设计阶段思考平安因素，解决大多数安全隐患，通过测试验证平安需要是否满足，将“平安左移”利用到理论。 随着车联网和智能网联汽车成为汽车行业以后和将来的次要趋势，人、车、路、物互联互通的出行模式，曾经成为以后智能网联汽车研发翻新的新畛域。几位嘉宾在节目中也提到，车联网的产业链很长，须要从一开始就做好平安标准，保障车联网的信息安全。能够预感，平安左移将是车联网平安倒退的必然结果。

摘要：想理解时下风行的主动驾驶相干AI模型吗？接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL带你体验一下AI平台是怎么进行模型训练的。华为ModelArts主动学习 VS 百度Easy DL在华为云论坛上看到了人车辨认的试验。 想看下时下风行的主动驾驶相干的AI模型是怎么样子的。 也想看看现阶段各大AI平台是怎么进行模型训练的。 那接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL体验一下吧。 华为ModelArts-主动学习-物体检测链接：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/exeml 数据导入只反对8MB数据的上传。如果须要上传更多文件，须要应用OBS Browser或者到OBS服务界面上传。 模型训练能够抉择增量训练、训练测试数据宰割比例。 模型测试点击部署后，能够间接上传图片进行测试。 百度Easy DL-经典版-物体检测模型简介：https://ai.baidu.com/easydl/ 数据导入通过本地形式上传，一次性能够上传100张的图片，上传过程能够显示上传进度(百分比)。 然而存在一个及其让人好受的Bug，当你一次性抉择大于100张图片时，在你上传完所有图片后，会提醒你数据超限，须要从新上传。 有几次上传完后，还会呈现无奈点击确认的状况，在Easy DL上传数据这块花了半个小时~ =_=!。 模型训练能够抉择数据的标签。 训练实现后会发短信告诉 20张不到的图片要花半个小时，华为云100张图片只用5分钟 模型测试在线形式（校验模型）跟华为的很相似。 手机端(H5)这性能超赞！ 训练进去的模型，无需任何开发，间接在手机端就能够做预测。很不便。 比照这次只应用了局部性能，写下我的领会（吐槽敏感词审核，原文是写一xia领会，xia体是敏感词）。 从数据、训练、推理三个角度看一下这2个平台。 数据相同之处： 2个平台都反对根本的人工标注，也反对智能标注（没用过）。 标注形式也差不多。 不同之处： 百度反对数据采集，反对从云服务、摄像头采集数据 百度数据标注不便些。反对锁定一个标签进行标注（图片里物体较多的时候很不便），鼠标指到对应的标签上就能够进行删除。（这2点ModelArts仿佛都不反对） 训练相同之处： 基本功能雷同 不同之处： 百度反对短信告诉训练进度。 百度反对抉择应用哪几个标签进行训练。 百度能够部署形式以及部署环境进行针对性的训练（只试了私有云API） 华为反对数据集按指定比例切分。 华为反对增量训练。 推理相同之处 反对在线测试、云上推理。 不同之处 百度反对生成线下SDK进行部署，然而须要申请，而且仿佛不是企业用户不会给你通过-_-!。 百度反对生成H5，在手机端疾速体验。 一个小结从整顿体验过程来看，ModelArts的Bug绝对少一些，体验很晦涩，整过过程很顺滑，不须要动太多脑子。 百度在做试验过程中磕磕碰碰，局部性能要本人去摸索。然而百度看起来在模型的部署这块的性能比拟齐备。 点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~

摘要：想理解时下风行的主动驾驶相干AI模型吗？接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL带你体验一下AI平台是怎么进行模型训练的。华为ModelArts主动学习 VS 百度Easy DL在华为云论坛上看到了人车辨认的试验。 想看下时下风行的主动驾驶相干的AI模型是怎么样子的。 也想看看现阶段各大AI平台是怎么进行模型训练的。 那接下来就用华为云的ModelArts和百度的Easy DL体验一下吧。 华为ModelArts-主动学习-物体检测链接：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/exeml 数据导入只反对8MB数据的上传。如果须要上传更多文件，须要应用OBS Browser或者到OBS服务界面上传。 模型训练能够抉择增量训练、训练测试数据宰割比例。 模型测试点击部署后，能够间接上传图片进行测试。 百度Easy DL-经典版-物体检测模型简介：https://ai.baidu.com/easydl/ 数据导入通过本地形式上传，一次性能够上传100张的图片，上传过程能够显示上传进度(百分比)。 然而存在一个及其让人好受的Bug，当你一次性抉择大于100张图片时，在你上传完所有图片后，会提醒你数据超限，须要从新上传。 有几次上传完后，还会呈现无奈点击确认的状况，在Easy DL上传数据这块花了半个小时~ =_=!。 模型训练能够抉择数据的标签。 训练实现后会发短信告诉 20张不到的图片要花半个小时，华为云100张图片只用5分钟 模型测试在线形式（校验模型）跟华为的很相似。 手机端(H5)这性能超赞！ 训练进去的模型，无需任何开发，间接在手机端就能够做预测。很不便。 比照这次只应用了局部性能，写下我的领会（吐槽敏感词审核，原文是写一xia领会，xia体是敏感词）。 从数据、训练、推理三个角度看一下这2个平台。 数据相同之处： 2个平台都反对根本的人工标注，也反对智能标注（没用过）。 标注形式也差不多。 不同之处： 百度反对数据采集，反对从云服务、摄像头采集数据 百度数据标注不便些。反对锁定一个标签进行标注（图片里物体较多的时候很不便），鼠标指到对应的标签上就能够进行删除。（这2点ModelArts仿佛都不反对） 训练相同之处： 基本功能雷同 不同之处： 百度反对短信告诉训练进度。 百度反对抉择应用哪几个标签进行训练。 百度能够部署形式以及部署环境进行针对性的训练（只试了私有云API） 华为反对数据集按指定比例切分。 华为反对增量训练。 推理相同之处 反对在线测试、云上推理。 不同之处 百度反对生成线下SDK进行部署，然而须要申请，而且仿佛不是企业用户不会给你通过-_-!。 百度反对生成H5，在手机端疾速体验。 一个小结从整顿体验过程来看，ModelArts的Bug绝对少一些，体验很晦涩，整过过程很顺滑，不须要动太多脑子。 百度在做试验过程中磕磕碰碰，局部性能要本人去摸索。然而百度看起来在模型的部署这块的性能比拟齐备。 点击关注，第一工夫理解华为云陈腐技术~

5G网络下，多接入边缘计算（MEC）应运而生。结合TKEStack强大的集群管理能力和异构计算资源管理能力，腾讯打造了一个功能完备的边缘计算PaaS平台TMEC，提供了高精确度定位、视频处理、无线网络QoS控制和5G切片等多种特色业务能力，很好地支撑了车路协同、5G云游戏、视频直播等应用。本文是腾讯云技术专家杨勇&何猛老师在「云加社区沙龙online」的分享整理，希望与大家一同交流。点击视频，查看完整直播回放 一、5G典型应用场景及其挑战1. 从自动驾驶说起自动驾驶在国际是非常热的话题，业界的标准分成了不同的等级，有的分成了5级、有的分成了6级。 如上图所示，国家工信部相关规范将自动驾驶等级标准定义为6级。目前国内的厂家和国际的一些厂家，绝大部分处于处于L2或者L3的水平。腾讯也有自动驾驶相关的产品，目前有数百人的团队从事自动驾驶等相关产品和技术的研发工作。 从实践落地的角度看，自动驾驶汽车商用的成熟性目前来看并不高，这中间存在很多问题，其中技术、成本和安全是阻碍自动驾驶产品规模商用的主要因素。 2. 自动驾驶技术和挑战典型的自动驾驶车辆涉及到硬件和相关软术的系统性挑战。主要包括以下四个方面： 第一是高精地图，其中包括厘米级精度、丰富的路标数据和三维重建能力。 第二是多传感器，其中包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声传感器、惯导和卫星天线等。 第三是环境建模及智能决策，其中包括多传感器融合感知、道路和区域识别、环境模型构建、智能预测和决策等。 第四是车身控制，其中包括车辆自动控制、驾驶策略执行及规划。 总体来看，在目前的水平之下，整个自动驾驶车辆因为要安装多种传感器、工控机及系统控制软件，成本比较高昂，而且激光雷达等传感器的使用寿命也比较有限。业内人士曾经估算过，自动驾驶车辆的成本不会低于20万美元，这极大阻碍了自动驾驶汽车产品大规模商用落地。 3. 三大重点因素即使自动驾驶车辆配备了这么多的专业传感器和其它专业设备，在一些异常情况下还是不能很好的解决实际路况上出现的一些安全问题，包括特斯拉在内的自动驾驶汽车曾出现多次交通事故，导致财产损失和人员伤亡。 比如，在超视距的情况下，车载传感器包括雷达或者摄像头检测不到转弯前方的车辆，或者从街角对面驶过来一个车辆，就很容易发生交通事故。 刚才也提到了从成本的角度来讲，自动驾驶车辆的成本是非常高昂的。 另外从出行效率角度来讲，作为交通管理部门或城市市政管理部门，提升交通出行效率是他们主要工作目标之一。但自动驾驶车辆在道路上行驶的时候，考虑安全因素，会相应采取一些比较保守的策略。 比如说它的行车速度可能会比较低，同时在发生异常事故的时候，它会减速或者停车避让，这就使得整个交通的效率并不能得到有效的提升。 4. 车联网的技术实现C-V2X综合以上因素业界提出了 C-V2X 这个概念，这里面的 C 是蜂窝网络的意思， V2X 的全称是 vehicle to everything，就是说，基于蜂窝通信的 V2X 技术，使得车辆和道路所有参与方都能进行实时的数据交换，通过这种信息交换，来进一步提升包括车辆和其它参与方的安全性，同时提升出行效率。 我们看到 V2X 主要包括四种场景： 第一个是 V2V（车辆对车辆），它主要解决一些车辆之间的可能发生的一些异常状况，比如说车辆碰撞事件； 第二个是 V2I，就是车辆和路边基础设施，比如红绿灯等，通过车辆和红绿灯的数据交换来及时提醒车辆减速或者保持一定车速，引导车辆通过绿波带，既能提升行车安全，也可以提升车辆出行效率。 第三个 V2N，通过和通讯网络的交互来为驾乘人员提供一些个性化信息服务。 第四个 V2P，通过和行人之间的数据交换，来为行人或非机动车发出一些安全提醒。 C-V2X 的目标总体上涵盖信息服务、交通安全、交通效率和辅助自动驾驶，它的目标之一就是把单车解决不了的问题移到路端去解决，通过路侧设备和车辆之间的 C-V2X消息交互来进一步辅助自动驾驶，提升交通安全能力，提升道路出行效率，形成“聪明的车”和“聪明的路”。 5. 单车智能到云端智能那么按照“聪明的车”到“聪明的路”的想法，我们是不是可以将完全依靠自动驾驶车辆本身所具备的智能决策能力给它迁移到云端上去实现？这样还可以大幅降低车辆的购置成本，而且因为云端有高性能、可扩展的计算能力，可以做很多车端胜任不了的计算任务。 另外我们知道，现在自动驾驶汽车在车端要做大量的基于计算机视觉或者雷达数据的路况实时分析，这种高性能计算在车辆计算单元上的处理，其准确性等方面还有待提升，如果能移到云端去做，准确性可能会提高很多，而且云端还可以做很多复杂的算术和逻辑运算。 但是这里有一个问题，即云端计算存在的时延问题。自动驾驶智能决策的时延要求非常高，如果移到云端去计算，整个数据链路拉长势必造成时延的增加，这就可能给自动驾驶业务带来严重的影响。例如车辆在高速公路上以120公里/小时的速度行驶，每秒钟就能行驶 30 多米，时延增大就可能会引发严重的交通事故。 所以移到云端是个不错的想法，但它又带来了时延方面的负面因素，这种情况就为边缘计算的部署提供了一个契机。也就是，把云端那些计算任务移到路侧的边缘计算平台上来进行，通过在路侧的基础设施上部署边缘计算平台和车联网的应用，从而对车辆进行实时的智能提醒和决策。 在靠近网络接入的路侧基础设施上进行边缘计算，它的好处是非常明显的。第一，计算能力大幅提升，有利于准确度的提升；第二，不需要占用过多的核心网或者骨干网络带宽；第三，可以有效降低时延，在网络的边缘侧只要通过基站就可以直接将消息分发给路上的终端，数据传输路径比互联网到无线核心网再到无线接入网的路径短了很多，这就是边缘计算在车联网中应用的背景。 二、多接入边缘计算平台及其关键技术1. MEC在5G网络中的位置边缘计算在车联网里面会发挥着重要作用，目前我们看到各地关于 C-V2X 的新基建建设项目，重点的内容就是 C-V2X应用 和 MEC 服务的建设和部署。 ...