运输
基本平台 –与汽车的 CAN总线连接 –提供两层信息。第 一，它允许驾驶员通过云支持的智能手机服务访问车辆 特定应用。智能手机应用显示车辆状态和提醒、建议信息 以及重要性能指标，如实时燃耗和相比同款同车型驾驶员 的预计总体拥有成本 (TCO)（图 2）。基于这些 TCO的解决 方案预测驾驶员历史记录以及在批准经销商处进行标准服 务的车辆维修数据与价格。燃油定价预测是统计性质的预• 测值。
平台的第二层信息 – 提供给汽车制造商和车队运营方 –说 明统计数据对全部车辆的价值（图 3）。庞大的并行云模
拟产生 500,000车辆数据集以演示缩放数据收集与分析。使 用此类工具，汽车制造商可以跟踪组件健康状况和故障、 驾驶环境以及驾驶风格。
演示还发现其他好处。通过实现车辆与驾驶员之间的联 系，智能手机应用为汽车制造商提供管理客户关系的宝贵 工具。他们可以轻松发出提醒和召回通知从而在客户通知 方面实现巨大节约，并提高客户满意度。
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为了研究驾驶员行为的改变，Altran和 Microsoft为此开发联 网汽车平台扩展了 Microsoft Azure云服务。机器学习算法按 照人口统计特征分类驾驶员燃耗，打造用于预测车队级或 地区级燃耗的预测模型。在与预测燃油成本变化结合后， 该模型可以就成本优化的个人加油计划提出建议。此预测 要素加强了汽车制造商与驾驶员之间的联系。收集其他参 数的数据允许汽车制造商提供特价、新车折扣以及其他基 于车主实际车辆使用的及时通信。
处理大数据
此演示传递一个重要信息，即丰富的传感器组合与处理云 中产生数据量的成本及可行性之间需要的技术平衡。考 虑到 500,000辆汽车每辆通过 1 Mbps CAN总线产生的数据 量，“捕获一切内容”的早期目标很快下调。
图 2.
驾驶员的智能手机允许访问显示车辆信息 的应用。
网络带宽和云成本将影响汽车制造商在云中收集和分析的 信息量。但他们可以在数据传输和存储成本与提供本地处 理和智能之间达成平衡。减少通信成本的策略包括将多个 传感器价值聚集在一个复合措施中，仅在背离指定范围时 报告一些参数。此外，提高车载数据处理的成熟度也可以 帮助降低寿命期数据管理成本。
背后的 Intel® In-Vehicle Solutions
Intel In-Vehicle Solutions开发套件是比 演示平台更先进的车辆平台。此平 台提供处理 VueForge、车载信息娱 乐 (IVI)系统和车载传感器（包括雷 达和成像传感器）的计算能力。它 还实现本地分析和数据压缩以确保 端到端系统的整体成功。
基于 Intel® Atom™处理器 E3800产品 图 3. 汽车制造商可以查看聚合使用、建议信息和重要性能指标。 16 | 2016 | 第 13 期 | Embedded Innovator |
intel.com/embedded-innovator
系列的 Intel In-Vehicle Solutions计算 模块提供集成高效专用图像信号处 理，以及出色的计算、图形和媒体 性能，处理器在 5-10 W 热设计功 率 (TDP)内工作。模块还包括电源管 理解决方案和 Intel®
Ethernet Controller
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