近日，EMQ 参展 12 月初在上海举办的 2023 中国汽车数据与生态峰会，在这一重要的行业会议上向国内汽车行业专家与合作伙伴分享 EMQ 车云协同的实时数采方案。通过车端部署轻量化的边缘计算产品、云端高性能的 MQTT 消息服务器、以及创新的 MQTT over QUIC 协议，EMQ 已帮助近 30 家汽企及供应商构建车联网数据平台，让车企可以更灵活、实时、安全的传输车端数据，实现车端和云端的协同工作。
车载数据总线和流处理引擎，构建数据闭环平台
从 V2V 到 V2G，再到 V2X，信息通信技术在汽车行业产生出新应用。EMQ 在车端提供了丰富的数据基础软件能力，帮助车企打破数据孤岛，克服时空障碍，让数据高效流转，构建更多泛在计算应用。
车内数据总线：在软件定义汽车浪潮中，汽车内部的系统架构和网络拓扑渐趋复杂。NanoMQ 作为车内数据跨域通信总线，支持 SOME/IP，DDS，UDP/TCP 等不同协议与 MQTT 桥接转换，并与其他物联网生态无缝衔接。帮助用户可以弥合车内，车与车，车与云，车与物的碎片化协议，作为车云一体化的统一数据通道。
高数据可互操作性：数据闭环需要融合来自车内不同传感器的异构数据，EMQ 边缘计算产品 NanoMQ + eKuiper 可以提供丰富的数据范式转换能力，将来自 CAN 总线，车载以太网，视觉摄像头等不同来源的异构数据范式在车内的轻量流数据引擎中进行实时分析。
灵活数据采集：在智能车联网时代，车辆可采集的车身信息数据激增，全量采集数据量过大，且对带宽、云端数据存储、数据分析造成巨大挑战，需要灵活的数据采集方式。EMQ 轻量化的边缘计算引擎能够为智能座舱场景增加灵活数据采集和边缘流处理的能力，提供高实时的智能化应用场景，提高主机厂的附加值。
车云一体化的车联网数据平台
随着用户对智能汽车需求的不断增长，新一代的车联网系统对于平台架构底层车机连接、数据采集、传输和处理方面提出了更高的要求。传统的依靠云端超强算力来集中解决计算需求的模式面临三大挑战：实时性不足、数据安全与隐私问题、以及集中计算成本高且能耗大。EMQ 基于边缘计算、车云协同的车联网平台基础架构可以充分利用边缘设备的计算和数据分析的处理能力，降低数据中心云服务器的计算负载，减缓网络带宽的压力，提高数据处理效率。
车云实时协同：车云数据交互正在从传统的数据上传后的事后数据分析，逐步转向基于车内边缘计算、车云服务协同技术实现事前数据分析。利用云边协同的数据基础软件，EMQ 可以进行车端数据的采集处理、计算、AI算法调用，并将数据统一桥接至云端的高性能 MQTT 服务器，在云端实现数据预处理，与数据库、消息队列持久化进行数据存储对接。
无缝数据应用集成：数据是车联网平台的血液，融合 EMQX 边缘和云端产品，主机厂能够在不同的时空采集异构数据，高质量传输数据，并在统一的平台汇聚数据。EMQ 的 MQTT 消息平台和 HStream Platform 能够提供实时数据流分析能力，帮助用户集成多样的工具分析数据。从数据中挖掘商业价值，分析解决故障，洞察用户习惯和规律，还原用户行为和需求，最终形成业务正反馈循环迭代。
MQTT over QUIC: EMQ 开创性地在产品中采用了 MQTT over QUIC 这一协议。通过加密、多路复用、低延时等特性，MQTT over QUIC 已逐步成为下一代物联网、车联网标准协议，解决在弱网环境下出现的各种数据传输挑战。EMQ 也正在以国际标准组织 OASIS 成员身份推动 MQTT over QUIC 的标准化落地，更多车联网、移动数据采集等场景的用户都将从中受益。
总结
构建车云一体化的数据闭环平台已经是行业的共识。弱地图重感知的 BEV Transformer 深度学习模型已成为城市 NOA （导航辅助驾驶）的首选，这一发展趋势也更加大了车企对端侧边缘计算的需求。EMQ 的边缘计算和车联网数据平台方案可作为数据闭环平台的底座，为各大主机厂和 Tier 1 厂商提供高拓展、高性能的数据基础软件。
《下一代车联网设计与实现》白皮书
