利用优化数据交换和数据存储的分布式计算环境可以节省带宽，从而获得快速的数据体验。
联网汽车的优势在车队管理方面可能成为新的标准，尤其是随着企业希望对其车辆进行现代化改造。事实上，86%的互联车队运营商表示，通过降低运营成本，其在互联车队技术上的投资在一年内获得了可观的回报。
联网车队采用先进的远程信息处理技术，为车辆的管理和维护提供了额外的优势。另一项研究表明，燃料成本降低了13%，同时改进了预防性维护。其还显示，紧急制动减少了40%，这表明改变驾驶习惯既有助于延长零部件的使用寿命，又能提高驾驶员的安全性。
车队、保险公司以及售后维修企业都渴望利用更多的智能远程信息处理数据。但是，生成的数据量不断增长。因此，这些企业拥有比以往更多的数据来帮助做出明智的业务决策。处理这么多的数据，要以经济有效的方式捕获、消化和分析所有信息，这带来了新的挑战。
为了产生正确的洞见，必须在整个过程中跟踪、管理、清洗、保护和丰富数据，以使其真正有效和有用。因此，那些拥有汽车车队的企业正在寻求新的解决方案来处理和理解这些数据。
传统的远程信息处理系统依赖于嵌入式系统，这些系统旨在访问、收集、分析(车载)和控制电子设备中的数据以解决一系列问题。嵌入式系统已广泛应用，特别是在家电领域，而使用该技术分析车辆数据的趋势也在增长。
市场上现有的解决方案是利用5G的低时延。在AWS Wavelength或Azure Edge Zone上使用AI和GPU加速，汽车原始设备制造商可以在可行的情况下将汽车处理器卸载到云端。这种方法使5G设备与波长区域中托管的内容或应用服务器之间的流量能够绕过互联网，从而减少可变性和内容丢失。
为了确保数据集的最佳准确性和丰富性，并最大限度地提高可用性，嵌入在车辆中的传感器用于收集数据，并在车辆和中央云机构之间进行无线传输，所有这些都是近乎实时的。根据越来越多的以实时为导向的用例，如道路援助、ADAS、主动驾驶员评分和车辆评分报告，对于车队、保险企业和其他利用数据的企业来说，低延迟和高吞吐量的需求变得越来越重要。尽管5G在很大程度上解决了这个问题，但将这些数据传输到云端的成本仍然让人望而却步。为了最大限度地提高边缘处理效率，必须在汽车内部识别先进的嵌入式计算功能。
为了提高带宽效率并缓解延迟问题，最好在边缘(在车辆内)进行关键数据处理，并且只将与事件相关的信息共享到云端。车载边缘计算对于确保联网车辆能够大规模运行至关重要，因为应用和数据更接近源头，可以提供更快的周转时间，并显着提高系统性能。
敏捷的技术进步，使得汽车嵌入式系统与车辆内的传感器及云服务器实现了有效、高效的通信。利用可优化数据交换和数据存储的分布式计算环境，汽车物联网可缩短响应时间并节省带宽，从而获得快速的数据体验。将此架构与基于云的平台集成，进一步有助于创建强大的端到端通信系统，以实现具有成本效益的业务决策和高效运营。总的来说，边缘/云和嵌入式智能将边缘设备(嵌入车辆中的传感器)连接到IT基础设施，为基于现实环境的一系列以用户为中心的新应用让路。
这项技术在垂直领域有广泛的应用，原始设备制造商可以通过利用从中得到的洞察力来获得利益。最明显的用例是售后市场和车辆维护，其中有效的算法可以近乎实时地分析车辆的健康状况，以针对发动机、机油、电池、轮胎等车辆资产中即将发生的车辆故障提出补救措施。由于大部分的诊断工作都是即时执行的，车队可以利用这些数据来使维护团队以更为有效的方式对车辆进行维护。
此外，保险和延长保修可以通过提供主动的驾驶员行为分析而受益，以便可以根据实际驾驶历史和分析创建针对个别驾驶员需求的培训模块。对于车队而言，主动监控车辆和驾驶员的评分可以降低车队运营商的TCO(总拥有成本)，以减少因盗窃和疏忽造成的损失，同时为驾驶员提供积极的培训。
利用物联网、边缘计算和云的人工智能分析正在迅速改变车队管理的执行方式，使其比以往任何时候都更加高效和有效。人工智能分析来自远程信息处理设备的大量信息的能力为管理人员提供了有价值的信息，以提高车队效率、降低成本和优化生产力。车队管理方式正在因人工智能的介入而改变，涵盖了从实时分析到驾驶员安全管理的各个方面。
人工智能可以通过云端收集OEM处理的数据集的数量增加，从而提高其预测能力。此意味着将来的自动驾驶汽车将更为安全、易用，路线更加精确，车辆的实时诊断也更为出色。
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