车联网
车联网
车联网(Internet of Vehicles)是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置,车辆可以完成自身环境和状态信息的采集;通过互联网技术,所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器;通过计算机技术,这些大量车辆的信息可以被分析和处理,从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。...(more)
车联网(Internet of Vehicles)是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置,车辆可以完成自身环境和状态信息的采集;通过互联网技术,所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器;通过计算机技术,这些大量车辆的信息可以被分析和处理,从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。
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来自主题:Kubernetes · 2020-06-09
前途光明,但是道路可能会比较曲折和漫长。随着K8s在云端和数据中心的成功,各大厂商都希望通过K8s和容器技术实现边缘侧、物联网的标准化,包括Azure、阿里云、华为云、腾讯云现在基本都有了基于K8s的边缘计算解决方案,Rancher也有自己的Rancher+K3s的方案。个人根据目前交流了...
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来自主题:人工智能 · 2018-09-05
maxuejieibm 
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来智能网联的基础设施,车联网也成为了智能交通的前提。面对国内汽车市场从资源型市场向服务型市场的转型,在汽车行业微增长阶段,产业将重构产品,品牌,营销,服务方面的能力,重塑商业模式。这些都依赖于基于车辆互联技术的服务的提升和多样化。对于汽车制造厂商而言,不同状态的厂家...(more)
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来自主题:大数据 · 2018-09-05
chinesezzqiangM 擅长领域:OpenStack, VMware, 存储虚拟化
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1、行业内做车联网的背景介绍随着云计算、大数据、人工智能(AI)等技术的不断发展与更新,物联网得到了飞跃式的发展,其覆盖范围也已渗透到各行各业,如传统制造业、医疗机构、智能穿戴设备等等。车联网作为物联网的重要衍生,自2010年在中国兴起以来,已经有8年的发展历程。智能车载...(more)
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来自主题:容器云 · 2018-08-27
edwin1986上汽通用汽车 擅长领域:容器云, Kubernetes, 容器
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一.前言眼下大部分车企都承担着自主品牌汽车的研发、制造与销售,在“电动化、网联化、智能化、共享化”的“新四化”趋势下,车企IT平台积极向互联网架构转型,推出了IaaS、PaaS、SaaS服务,适应多元的系统架构以及微服务的开发方式。其中,基于Docker容器技术的PaaS云平台,其建设...(more)
专栏: 活动总结
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来自主题:容器云 · 2018-08-24
edwin1986上汽通用汽车 擅长领域:容器云, Kubernetes, 容器
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如果出于持续交付需要,CI/CD平台本身是必要的。如果团队规模较小,可以使用jenkins为主的开源方案。其pipeline功能还是非常强大的,并且集成了一部分交互式方案,相信无论是DEV-QA还是DEV-QA-PROD,小型交付团队使用绰绰有余。如果团队成熟度和规模较大了,可以考虑基于某些商业包...
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来自主题:https · 2018-08-24
edwin1986上汽通用汽车 擅长领域:容器云, Kubernetes, 容器
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我理解差异点在于:1.网络稳定性2.连接开销3.带宽和并发但一般车联网平台从开发到成熟推广需要好几年的时间,以上三点是不是都是关键点?就好比我们现在还会考虑modem时代的拨号网络适配么?...
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来自主题:云计算 · 2018-07-05
chinesezzqiangM 擅长领域:OpenStack, VMware, 存储虚拟化
294 会员关注
引言随着云计算、大数据、人工智能(AI)等技术的不断发展与更新,物联网得到了飞跃式的发展,其覆盖范围也已渗透到各行各业,如传统制造业、医疗机构、智能穿戴设备等等。车联网作为物联网的重要衍生,自2010年在中国兴起以来,已经有8年的发展历程。智能车载终端、网联车、互联网汽...(more)
专栏: 趋势观点
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    车联网(Internet of Vehicles)是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置,车辆可以完成自身环境和状态信息的采集;通过互联网技术,所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器;通过计算机技术,这些大量车辆的信息可以被分析和处理,从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。...(more)
    车联网(Internet of Vehicles)是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置,车辆可以完成自身环境和状态信息的采集;通过互联网技术,所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器;通过计算机技术,这些大量车辆的信息可以被分析和处理,从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。
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