多年來，車輛已從簡單的交通工具演變為拓展我們互聯生活的新物種。今天的汽車和車隊集成了智能設備，比大多數消費類計算機具有更強的計算能力。通過這些設備，汽車制造商和科技公司正在積累深厚的、相互交織的數據網，包含拍字節（Petabytes, 1PB=1024TB）的車輛和消費者信息，這些信息將為網聯汽車及服務提供動力。

　　隨著“互聯”對汽車行業的要求越來越高，利益相關方面臨著與管理大量數據相關的巨大機遇和重大挑戰，以開發下一代網聯汽車服務所需的必要技術、用例和最佳實踐。在認識到這些數據的價值及開展盈利業務項目之前，生態系統參與者必須解決帶寬和延遲、數據優先級和計算距離等關鍵數據挑戰。

　　一、管理帶寬和延遲

　　汽車制造商必須將車輛當作生成和發送大量數據的移動數據平臺進行管理。事實上，到2025年，網絡將需要處理多個互聯OEM車隊的帶寬，簡明來說，網聯車輛可能每月向云端發送多達10EB（1EB=1024PB）的數據。

　　然而，當前的計算系統和云網絡沒有得到優化，也無法實時處理海量數據負載的延遲要求，使得汽車制造商不得不解決其互聯基礎設施、寬帶連接和正在推進5G部署的局限性。

　　此外，主機廠和行業參與者必須確定對網聯車輛的大量數據進行優先排序、收集和處理的最佳方式。這僅僅是一個大數據問題，因為每個OEM、移動網絡運營商（MNO）和云提供商各自創建一套獨特的互聯車輛生態系統，以應對和克服這些數據挑戰。然而，每一種不同的解決方案都會導致全球網絡的碎片化，技術網絡以拼湊的方式在運行著。

　　二、縮短計算距離

　　為彌合不同技術和網絡之間的鴻溝，交通技術的頭部企業聚集在一起組成了AECC汽車邊緣計算聯盟。其正致力于滿足未來4億多輛聯網車輛的需求，這些車輛最終將依賴優化的基礎設施，包括蜂窩通信網絡、Wi-Fi和衛星進行數據傳輸。

　　即使是最新的5G和云計算方法也無法在全球范圍內有效地將實時數據傳輸到數百萬輛互聯車輛。這種依賴性使無縫連接變得復雜，因為并非每一條高速公路或城市街道都具有相同的寬帶覆蓋水平。

　　此外，分散計算方法對于滿足延遲和數據處理速度要求是必要的。因此，分布式邊緣計算能有效提高網聯車輛的計算速度。邊緣計算使數據處理離移動互聯車輛更近的位置，以顯著減少網絡延遲。通過縮短處理節點之間的距離并有效提高服務質量，數據傳輸速度得到了提高，而不是將數據發送到集中式數據庫或云。

　　雖然技術將持續演進，但邊緣計算為行業參與者提供了一種手段，通過可持續和可擴展的互聯車輛生態系統，建立全球標準和經得起未來考驗的商業模式。

　　三、對數據流進行優先級排序

　　除了在網絡限制范圍內管理大量數據外，主機廠、移動網絡運營商、云提供商和服務提供商還必須就如何優化數據傳輸并確定其優先級進行合作。

　　隨著車輛越來越依賴軟件和實時數據流與道路以及彼此進行交互，很明顯，汽車行業參與者不能再以閉門造車方式開發技術和用例。如何在距離路邊最近的位置計算和分析來自移動車輛的大量數據，以實現智能駕駛、出行即服務、高清地圖等新服務，以及當前大量數據是如何從車輛移動到云或計算中心的，根據實時數據流來增強連接服務的功能，編纂和實施最佳實踐，而這些是關鍵所在。

　　四、共同制定標準

　　鑒于汽車和電信行業的產品生命周期較長，主機廠和電信企業必須采取積極主動的方式進行跨行業合作。例如， 3GPP、IIC、AECC等主要行業協會和標準開發組織合作以促進可持續商業模式和成果的行動。比開發互聯車輛業務案例更重要的是制定整個行業的標準。

　　五、實現數據的潛力

　　互聯的直接好處顯而易見：更安全的道路、更便捷的功能和更好的駕駛體驗。

　　然而，全球汽車互聯的勁猛增長給沒有合作解決帶寬、計算距離和數據優先級問題的汽車相關企業帶來了棘手的問題。如果不優化基礎設施處理高容量數據的方式，創新性新服務和應用程序的加速將無法實現。構建這一基礎設施并實現不同技術之間統一協作的價值，需要在數據管理、邊緣計算、數據優先級和行業協作的方法上進行根本性的改變。這可能會將汽車行業轉向數據的集體利用，這些不僅與下一代通信網絡、Wi-Fi和衛星發揮作用的方式一致，而且數據高效利用規模的持續擴大，會滿足軟件定義汽車時代方方面面的數據需求。