來源：通訊資訊報
（記者 張蘇慧）近日，2024年「中國電信汽車出海生態大會」在上海召開，會議以「雲網翼連，智駕無界」為主題，邀請來自車企、行業協會、海外營運商200位生態合作夥伴齊聚一堂，圍繞數碼化賦能汽車產業全球化、技術創新趨勢以及面臨的全球挑戰和政策環境等，探討海外市場發展趨勢與新機遇，助推中國汽車產業全球化發展，開拓出海產業的未來發展之路。中國電信作為國內領先的電訊供應商，依托其在5G、雲端運算、人工智能、衛星通訊等領域的深厚積累，積極推動智能網聯汽車技術的研發與套用，助力中國車企揚帆出海。
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車聯網領域延伸至海外
隨著國內新能源汽車技術的成熟和產業鏈的完善，中國汽車行業在出海方面展現出了強勁的增長勢頭和廣闊的市場潛力，積極拓展國際市場，不斷增強全球競爭力和品牌影響力。根據中國汽車工業協會的數據，2023年汽車出口量同比增長57.9%，首次躍居全球第一，其中新能源汽車出口120.3萬輛，同比增長77.6%。網聯服務作為電動汽車的標配，正逐漸成為行業發展的重要趨勢。
隨著國產新能源汽車不斷進軍海外市場，國際車聯網行業也迎來紅利期。例如，在本次大會上，中國電信就釋出了「中國電信國際車聯網連線管理平台」。該平台連線覆蓋超過全球200個區域，實作一地多資源，滿足車企出海藍圖計劃，並且可以透過國際車聯網連線管理平台進行高效管理，客製方案，提供全球一點接入、全流程一站式服務能力。平台的釋出標誌著中國電信在海外車聯網領域產品競爭力進一步提升。中國電信將與汽車產業鏈深度合作，共同打造智能網聯汽車的新場景、新套用，為使用者提供更加安全、便捷、舒適的出行體驗。
此外，由中國電信發起，多家車企、海外營運商、雲服務商、安全廠商、數據中心服務商等產業鏈上下遊組成的「中國汽車出海聯合體」也在此次大會上正式成立。透過共享車聯網數碼基礎設施和智慧營運等最新成果，聯合體成員之間可獲得更為豐富的資訊、網絡渠道等資源，實作在技術研發、市場行銷、客戶服務等方面的整合和最佳化，並獲得服務上的優先響應，進而提高供應鏈的完整度和產業聚集度，共同開拓國際市場，助力中國汽車產業全球化。
中國電信為車聯網築基
在中國電信的助力下，智能網聯汽車的生產效率得到了顯著提升。利用先進的5G網絡，中國電信為智能網聯汽車生產線提供了強大的技術支持。5G網絡的高速度、低延遲特性，使得器材之間的連線更為緊密，數據傳輸更為迅速，從而大大提高了生產效率，推動了智能網聯汽車的快速生產。
在智能網聯汽車的實際套用上，中國電信與東風嵐圖汽車合作，共同打造了5G車聯網。透過中國電信的5G網絡，車輛可以即時接收和發送數據，實作車內智能輔助駕駛系統、自動泊車、360全景影像等智能套用。這些套用不僅提高了駕駛的安全性，還提供了便捷的駕駛體驗，讓車主享受到全方位的智能出行。
此外，中國電信與比亞迪合作，共同研發了搭載衛星通訊終端的仰望U8越野玩家版。該終端依托中國電信的「天通一號」衛星行動通訊系統，即使在偏遠地區，車輛也能獲得可靠的雙向語音通話和短訊通訊服務，提升了車輛的主動安全能力，保障了車主的通訊體驗。
中國電信在車聯網領域的作用，不僅體現在提供高速、穩定的網絡連線，更體現在其與汽車制造商的深度合作，推動智能網聯汽車的創新套用。可以說，中國電信正以其先進的技術和優質的服務，為車聯網的發展築基，推動智能出行的未來。
車聯全球應建好AI和數據底座
「車路雲一體化」發展路徑目前已經成為行業共識，正如業內人士所言，應以AI人工智能和數據形成兩大驅動，為智駕提供服務。
AI是車聯網的核心驅動力。它能夠處理海量數據，進行實時分析和預測，使汽車能夠實作自動駕駛、智能導航、車輛健康監測等功能。AI的智能決策能力，能夠使車輛在復雜環境中做出最優選擇，提高行車安全，減少交通擁堵，實作綠色出行。
數據底座則是AI執行的基礎。在車聯網中，每輛車都是一部行走的數據收集器，它們即時收集和傳輸車輛狀態、駕駛行為、道路環境等數據。這些數據經過AI處理，可以為駕駛者提供個人化的駕駛建議，為汽車制造商提供車輛改進的依據，為交通管理部門提供交通規劃的參考。因此，構建穩定、高效、安全的數據底座，是車聯網發展的關鍵。
大數據與AI技術的融合套用正推動著智能交通系統的革新。大數據和AI技術能夠透過采集車輛行駛軌跡數據和交通訊號數據，對交通流量進行預測和最佳化，提供最佳的行車路線和出行建議，有效緩解交通擁堵問題。基於大數據和AI技術，智能導航系統能夠為使用者提供個人化的導航服務，根據使用者的出行習慣和即時交通情況，推薦最佳的行車路線，並提供即時路況資訊和預測到達時間。更進一步，大數據和AI技術能夠實作車輛自動駕駛和智能輔助駕駛功能，包括車道保持、自動泊車、自適應巡航等，極大提升了駕駛的舒適性和安全性。實作這一系列功能的關鍵在於建立完善的車載傳感器網絡，即時采集車輛數據，並利用大數據技術對數據進行儲存、清洗和處理，確保數據的質素和可靠性。同時，利用機器學習和深度學習等AI技術對車輛數據進行挖掘和分析，發現隱藏在數據中的規律和模式，並提取有價值的資訊。在此基礎上，建立適用於車聯網的大數據和AI模型，針對不同的套用場景進行最佳化和調整，提高模型的準確性和效率。最終，實作即時數據處理和決策系統，對車輛數據進行快速響應和即時調整，以滿足使用者的需求和應對突發情況。
然而，構建AI和數據底座並非易事，它需要強大的計算能力、先進的演算法、安全的數據保護措施，以及對數據私密的尊重。這就需要汽車制造商、科技公司、營運商、政府部門等多方合作，共同推動車聯網的發展。
