陕汽研究院王钊:商用车OEM网联数据平台的典型应用

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第19届亚太汽车工程年会&2017中国汽车工程學會年会暨展览会(APAC 19 & 2017 SAECCE)于10月24-26日举办,本次论坛以“未来汽车与交通变革”为主题,携手行业领导、學會领导、院士、汽车及相关行业权威专家在内逾2000余位国内外业界嘉宾并肩探讨汽车产业车厂与零部件协同创新和技术发展路径。以下是陕汽工程研究院智能服务所所长王钊在会议上的演讲实录:

王钊:让让我们都都 下午好,很高兴和让让我们都都 分享一下作为OEM让让我们都都 对车辆发展的看法和理解。

我今天分享的主题,让让我们都都 知道车联网最早是从乘用车发展起来的,早期以位置服务为核心向外辐射的,比如像安吉星除了提供位置服务之外,也提供一键回家、兴趣点搜索等服务。那些服务基本上是与汽车后市场服务联系比较紧密。只是在早期的车联网平台规划中,像NGTP架构就中含好多好多 数据交换协议,那些服务都还还上能很容易实现与汽车后市场服务之间的连接。

只是商用车领域,车联网服务是与乘用车有着明显的区别,这是机会商用车的车线网服务的对象不仅仅是驾驶员,还有一好几次 多多不怎么要的服务对象觉得是车队的管理员。只是在早期的商用车车联网平台的设计的过后 ,基本上算是以车队管理服务为核心的,比如说像陕汽天行健,提供油耗管理、驾驶行为分析、到达监测、位置服务等一系列组成的车队管理服务。

在让让我们都都 进行网联平台规划的过后 ,让让我们都都 也对商用车的车联网服务进行了调研,市面上主流的车联网提供商提供的服务,主要以车队管理为核心,去指在客户的入口,再引入让让我们都都 的后市场服务,比如说汽车金融、车货匹配、维保、二手车等等。只是原本有一好几次 多生态算是OEM厂商主导的。

在让让我们都都 进行智能化网联汽车研发的规划中,让让我们都都 将你这个过程分为好几次 阶段,第有一好几次 多阶段只是以智能化为基础,采用产品加服务的方案,为让让我们都都 的客户提供物流运输外理方案和信息娱乐互联服务,以此提高客户对让让我们都都 产品的忠诚度。第好几次 阶段,让让我们都都 以大数据为核心,服务于让让我们都都 的整车研发,还有市场分析、质量提升和远程诊断。第三是以互联服务为基础,向车辆提供生产服务。最后有一好几次 多是通过人工智能技术实现L3级别的无人驾驶。

你这个过程中,车联网系统这么 法子支撑让让我们都都 完成原本的研发目标,这是机会在让让我们都都 智能化网联卡车的研发过程中,汽车电气化、智能化水平快速提升,第二大数据、人工智能技术也会成为网联卡车的核心技术。只是平台在整车研发过程中指在的位置也这么 重要。让让我们都都 应该构建以大数据为中心,对内服务于整车研发和销售,对外支持车辆的互联控制的新的网联平台。这只是我今天要分享的网联数据平台。

让让我们都都 认为有一好几次 多智能化的网联卡车的架构应该是原本的,由三层组成,第一层是控制执行层,这是以车为核心的,第二层是通信层,第三层是决策层。决策层只是以网联数据平台为核心的。

在原本的有一好几次 多架构下,让让我们都都 的车辆都还还上能实时的从数据平台获取实时的服务,让让我们都都 的平台也都还还上能有计划的升级让让我们都都 车辆上的嵌入式服务。

在原本有一好几次 多背景下,让让我们都都 认为符合让让我们都都 要求的车联网架构应该是原本的,它由四层组成,第一层是网联层,第二层是大数据层,第三层是数据服务和人工智能层,第四层是应用生态层。第三层现在开始整个平台的功能会被划分为有一好几次 多业务板块,第一块是数据开放系统,你这个部分服务于让让我们都都 传统的以车队管理为核心的车联网生态。第二部分是内内外部支撑平台,你这个部分服务于让让我们都都 内内外部的整车研发、销售和售后服务的生态。第有一好几次 多是人工智能层,服务于无人驾驶的研发。

这是让让我们都都 网联层的规划,主要用来完成远程控制、远程诊断、OTA、预测性控制和数据收集,数据收集服务于让让我们都都 的大数据平台和人工智能服务,这两者又通过OTA和预测性提高整车智能化水平,由此形成有一好几次 多闭环。

这是目前让让我们都都 机会完成的,远程控制OTA和远程诊断的应用。

接着是让让我们都都 的数据开放系统,你这个系统是服务于让让我们都都 的车队管理服务的,采用微服务架构,主只是对外提供各种车联网所都要的数据接口,我能 们 的车联网服务商都还还上能为让让我们都都 的客户开发定制化的个性化的车联网的服务。右边是车队管理服务的截图,底下是为让让我们都都 公司举办的一次卡车大赛做的数据应用。下面是支撑那些应用的数据服务。

第三层是整个系统的核心层,大数据平台。让让我们都都 目前是采用你这个Hadoop加Spkark的法子做的,目前也做了某些应用。这是让让我们都都 做的应用,主要将道路具体情况和车辆运行工况联系在并肩,为车辆研发,像动力匹配,提供数据参考。在销售领域也都还还上能为车辆配置的配件运用提供数据参考。这是让让我们都都 做的车辆下线检测系统,主要通过对车辆行程数据的分析判断车辆算是达到应有的质量要求。这是让让我们都都 做的有一好几次 多监控的系统。这是针对汽车售后服务做的有一好几次 多应用,有一好几次 多是对服务站备件做的建议系统,下面你这个是对服务站服务能力的评价应用。

第四层只是人工智能层,目前让让我们都都 这方面的工作也是过后 起步,主要做的工作只是通过高度学习的法子进行环境感知和信息融合方面的研究。

底下我机会把让让我们都都 整个系统的架构做了大致的介绍,接下来我相当于介绍一下让让我们都都 系统中所使用的技术。让让我们都都 通常在开发有一好几次 多系统的过后 ,会对系统的技术进行选型,而在选型过程中,对系统的功能要求和非功能要求,以及系统的某些运行特点,会对让让我们都都 的技术选型结果产生比较大的影响。好多好多 让让我们都都 在做让让我们都都 的网联车分析的过后 ,也对这方面的因素做了梳理,我从中摘出了这么 几次以及列出对应的外理思路。

下面是让让我们都都 用到的某些技术。

这是让让我们都都 数据开放系统中所用的技术,目前让让我们都都 是基于微服务架构做的,框架基于Spring,提供了一整套的微服务开发的组建,包括服务外理、配置中心、负载均衡等等那些功能,帮助让让我们都都 快速搭建系统。

这是2017年大数据版图,从现在的发展具体情况来看,基本上每有一好几次 多应用领域都都还还上能找出几次组件来满足让让我们都都 的需求。对让让我们都都 来说,让让我们都都 的大数据平台主要服务于让让我们都都 的研发和无人驾驶的研究。基本上对实时性要求也比较低,只是都要做交互式的分析。好多好多 让让我们都都 采用了Hadoop加Spark的方案来实现,这是让让我们都都 认为比较简单又符合让让我们都都 需求的方案。

高度学习框架的选泽,目前高度学习的框架比较多,算是人对它们的流行度进行了对比,从对比的结果来看,google的框架最符合让让我们都都 的场景。

这是有一好几次 多比较大比较比较复杂的系统,只是系统设计阶段也都要考虑对系统具体情况的监控,以及故障的检测和恢复机制。机会不考虑这方面,在系统运行使用阶段机会会出显好多好多 间题。目前让让我们都都 从系统阶段,线程池池运行运行的运行具体情况以及运维的比较复杂度方面,都做了某些工作,提高可用度以及降低系统比较复杂度。

我的分享就到这里,谢谢让让我们都都 。

注:本文根据现场速记收集,未经嘉宾审核。