汽车产业全球化发展正当时 车联万物离不开AI驱动
近日，2024年“中国电信汽车出海生态大会”在上海召开，会议以“云网翼连，智驾无界”为主题，邀请来自车企、行业协会、海外运营商200位生态合作伙伴齐聚一堂，围绕数字化赋能汽车产业全球化、技术创新趋势以及面临的全球挑战和政策环境等，探讨海外市场发展趋势与新机遇，助推中国汽车产业全球化发展，开拓出海产业的未来发展之路。中国电信作为国内领先的电信运营商，依托其在5G、云计算、人工智能、卫星通信等领域的深厚积累，积极推动智能网联汽车技术的研发与应用，助力中国车企扬帆出海。
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车联网领域延伸至海外
随着国内新能源汽车技术的成熟和产业链的完善，中国汽车行业在出海方面展现出了强劲的增长势头和广阔的市场潜力，积极拓展国际市场，不断增强全球竞争力和品牌影响力。根据中国汽车工业协会的数据，2023年汽车出口量同比增长57.9%，首次跃居全球第一，其中新能源汽车出口120.3万辆，同比增长77.6%。网联服务作为电动汽车的标配，正逐渐成为行业发展的重要趋势。
随着国产新能源汽车不断进军海外市场，国际车联网行业也迎来红利期。例如，在本次大会上，中国电信就发布了“中国电信国际车联网连接管理平台”。该平台连接覆盖超过全球200个区域，实现一地多资源，满足车企出海蓝图计划，并且可以通过国际车联网连接管理平台进行高效管理，定制方案，提供全球一点接入、全流程一站式服务能力。平台的发布标志着中国电信在海外车联网领域产品竞争力进一步提升。中国电信将与汽车产业链深度合作，共同打造智能网联汽车的新场景、新应用，为用户提供更加安全、便捷、舒适的出行体验。
此外，由中国电信发起，多家车企、海外运营商、云服务商、安全厂商、数据中心服务商等产业链上下游组成的“中国汽车出海联合体”也在此次大会上正式成立。通过共享车联网数字基础设施和智慧运营等最新成果，联合体成员之间可获得更为丰富的信息、网络渠道等资源，实现在技术研发、市场营销、客户服务等方面的整合和优化，并获得服务上的优先响应，进而提高供应链的完整度和产业聚集度，共同开拓国际市场，助力中国汽车产业全球化。
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中国电信为车联网筑基
在中国电信的助力下，智能网联汽车的生产效率得到了显著提升。利用先进的5G网络，中国电信为智能网联汽车生产线提供了强大的技术支持。5G网络的高速度、低延迟特性，使得设备之间的连接更为紧密，数据传输更为迅速，从而大大提高了生产效率，推动了智能网联汽车的快速生产。
在智能网联汽车的实际应用上，中国电信与东风岚图汽车合作，共同打造了5G车联网。通过中国电信的5G网络，车辆可以实时接收和发送数据，实现车内智能辅助驾驶系统、自动泊车、360全景影像等智能应用。这些应用不仅提高了驾驶的安全性，还提供了便捷的驾驶体验，让车主享受到全方位的智能出行。
此外，中国电信与比亚迪合作，共同研发了搭载卫星通信终端的仰望U8越野玩家版。该终端依托中国电信的“天通一号”卫星移动通信系统，即使在偏远地区，车辆也能获得可靠的双向语音通话和短信通信服务，提升了车辆的主动安全能力，保障了车主的通信体验。
中国电信在车联网领域的作用，不仅体现在提供高速、稳定的网络连接，更体现在其与汽车制造商的深度合作，推动智能网联汽车的创新应用。可以说，中国电信正以其先进的技术和优质的服务，为车联网的发展筑基，推动智能出行的未来。
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车联全球应建好AI和数据底座
“车路云一体化”发展路径目前已经成为行业共识，正如业内人士所言，应以AI人工智能和数据形成两大驱动，为智驾提供服务。
AI是车联网的核心驱动力。它能够处理海量数据，进行实时分析和预测，使汽车能够实现自动驾驶、智能导航、车辆健康监测等功能。AI的智能决策能力，能够使车辆在复杂环境中做出最优选择，提高行车安全，减少交通拥堵，实现绿色出行。
数据底座则是AI运行的基础。在车联网中，每辆车都是一部行走的数据收集器，它们实时收集和传输车辆状态、驾驶行为、道路环境等数据。这些数据经过AI处理，可以为驾驶者提供个性化的驾驶建议，为汽车制造商提供车辆改进的依据，为交通管理部门提供交通规划的参考。因此，构建稳定、高效、安全的数据底座，是车联网发展的关键。
大数据与AI技术的融合应用正推动着智能交通系统的革新。大数据和AI技术能够通过采集车辆行驶轨迹数据和交通信号数据，对交通流量进行预测和优化，提供最佳的行车路线和出行建议，有效缓解交通拥堵问题。基于大数据和AI技术，智能导航系统能够为用户提供个性化的导航服务，根据用户的出行习惯和实时交通情况，推荐最佳的行车路线，并提供实时路况信息和预测到达时间。更进一步，大数据和AI技术能够实现车辆自动驾驶和智能辅助驾驶功能，包括车道保持、自动泊车、自适应巡航等，极大提升了驾驶的舒适性和安全性。实现这一系列功能的关键在于建立完善的车载传感器网络，实时采集车辆数据，并利用大数据技术对数据进行存储、清洗和处理，确保数据的质量和可靠性。同时，利用机器学习和深度学习等AI技术对车辆数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据中的规律和模式，并提取有价值的信息。在此基础上，建立适用于车联网的大数据和AI模型，针对不同的应用场景进行优化和调整，提高模型的准确性和效率。最终，实现实时数据处理和决策系统，对车辆数据进行快速响应和实时调整，以满足用户的需求和应对突发情况。
然而，构建AI和数据底座并非易事，它需要强大的计算能力、先进的算法、安全的数据保护措施，以及对数据隐私的尊重。这就需要汽车制造商、科技公司、运营商、政府部门等多方合作，共同推动车联网的发展。
