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随着汽车制造商不断追求互联出行领域的最新趋势，他们面临着诸多挑战。来自互联车辆的海量数据需要可扩展、安全的云基础设施和边缘分析技术来应对资源限制。.

原始设备制造商还必须对车辆数据进行标准化和管理，确保遵守新兴法规，并保护敏感的客户信息。.

数据过载

随着现代汽车中传感器和ECU数量的不断增加，汽车制造商正努力管理和处理由此产生的大量数据。.

数据孤岛和缺乏互操作性

不同车辆领域的数据往往各自独立，难以全面了解车辆性能。

网络安全风险

随着车辆互联程度的不断提高，网络安全风险正成为一个主要问题。.

遵守监管要求

汽车制造商必须遵守各种监管要求，例如 WP.29，该法规强制要求使用先进的安全功能。.

利用云原生解决方案，加速数字化和互联出行路线图的实现。.

通过采用云解决方案，汽车行业可以加速创新、提高效率并提供更优质的客户体验。.

战略合作伙伴关系

与包括微软 Azure、AWS、谷歌云在内的领先云解决方案提供商合作。.

能力

拥有具备云开发、DevOps、云管理、验证技能的认证人才储备。.

具备云规模分析所需的数据工程、大数据和人工智能/机器学习技能。.

供品

为互联汽车、自动驾驶、车辆诊断等领域提供量身定制的行业云解决方案。.

已通过认证的解决方案，并在多个云市场发布。.

车辆云集成专业知识

TCU到云端及云端到云端的集成

云物联网平台。.

领域相关分析和机器学习模型

基于云端的车辆预测性维护和引导式诊断。.

机器学习模型

驾驶员、车辆和路线洞察。.

借助KPITs数据平台，发挥数据的力量：将车辆转变为智能生态系统

革新车辆边缘互联：提升效率、安全性和创新性。.

边缘计算通过提升速度、效率、安全性和创新性，彻底革新了车辆互联。在车辆内部处理数据，可以实现更快的响应速度、优化数据使用、增强安全性，并促进新车辆功能的开发。.

赋能数据所有权

边缘分析确保数据保留在源头附近，使用户能够完全控制和自定义数据，从而增强自主性和安全性。.

增强隐私保障

通过在本地处理数据来降低隐私风险，减少数据泄露，并确保遵守严格的数据保护法规。.

优化数据传输，最大限度节省成本

边缘分析可最大限度地减少向云端的数据传输，从而大幅降低遥测成本并优化存储使用，最终实现显著的经济效益。.

将数据管理转化为战略优势。.

高效的数据管理是挖掘车辆洞察、确保数据安全和加速创新的关键。通过将原始数据转化为可执行的智能信息，您可以提升车辆性能、优化运营并提供卓越的客户体验。.

解锁数据洞见

数据采集技术可以从各种来源提取数据，得出有意义的见解，识别趋势，并做出数据驱动的决策，以优化安全性和性能，增强用户体验。.

简化数据治理

通过运用全面的数据政策、遵守行业标准和满足合规要求，实现强大的数据治理，确保各个层面的数据完整性和监管合规性。.

管理数据复杂性和数据量

有效的数据管理包括压缩和抽样数据、确保准确性、定义所有权规则以及使用高级分析来提取见解。.

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