随着汽车主机厂（OEMs）积极布局互联出行的最新趋势，他们正面临着诸多挑战。来自互联车辆的数据洪流要求具备可扩展且安全的云端基础设施，以及能够处理资源限制的边缘分析。

主机厂（OEMs）还必须对车辆数据进行标准化和管理，确保遵循不断涌现的法规要求，并保护敏感的客户信息。

数据过载

随着现代车辆中传感器和ECU数量的不断增加，汽车制造商正面临管理和处理海量数据的巨大压力。

数据孤岛和缺乏互操作性

借助KPIT数据平台释放数据力量：将车辆转变为智能生态系统

网络安全风险

随着车辆互联程度不断提升，网络安全风险正成为行业的核心关注点。

符合监管要求

汽车制造商必须遵守各种法规要求，例如联合国WP.29法规，该法规强制要求采用先进的安全功能。

KPIT 数据平台的数据力量：将车辆转化为智能生态系统

云原生解决方案，为数字化与互联出行路线图强劲赋能。

通过采用云端驱动的解决方案，汽车行业可以加速创新、提升效率，并为客户提供更卓越的使用体验。

战略合作伙伴关系

与领先的云解决方案提供商合作，包括 MS Azure、AWS 和 Google Cloud。

能力

拥有具备云端开发、DevOps、云管理以及验证等技能的认证人才库。

数据工程、大数据及人工智能/机器学习（AI/ML）等能力，支持云规模的分析需求。

产品

在车联网、自动驾驶、车辆诊断方面为行业量身定制的云解决方案。

认证解决方案已发布于多个云市场平台。

车—云集成专业能力

TCU 到云端的连接与云—云集成能力

云端物联网（IoT）平台

面向行业场景的分析与机器学习模型

基于云端的车辆预测性维护与引导式诊断。

机器学习模型

驾驶员、车辆与路线洞察。

以边缘计算重塑车辆连接：提高效率、安全性和创新性。

边缘计算通过提高速度、效率、安全性和创新性，重塑车辆连接方式。在车端进行数据处理，不仅能够实现更快速的响应、更高效的数据利用、更强的安全防护，还能促进全新车载功能的开发。

增强的数据所有权

边缘分析确保数据保留在其源头附近，使用户能够完全掌控和定制自己的数据，同时提升系统自主性与安全性。

强化隐私保障

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

优化数据传输，最大限度地节约成本

边缘分析大幅减少向云端的数据传输，从而降低遥测成本并优化存储使用量，实现显著的成本节省。

将数据管理转化为战略优势。

高效的数据管理是获取车辆洞察、确保数据安全并加速创新的关键。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、优化运营效率，并为客户提供卓越的使用体验。

开启数据洞察

数据采集技术可从各种来源提取数据、获得有意义的见解、识别趋势并做出数据驱动的决策，从而优化安全性和性能，提升用户体验。

简化数据治理

通过采用全面的数据策略、遵循行业标准并满足合规要求，实现稳健的数据治理，确保各级别的数据完整性和法规遵循。

管理数据的复杂性与规模

有效的数据管理包括压缩和采样数据、确保准确性、明确所有权规则以及使用先进的分析方法提取洞察。

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