2016年底，速銳得已經成為汽車行業CAN匯流排資料應用的領導者，該團核心人員隊獨具慧眼盯上了智慧駕駛這產業的資料採集，耗資千萬，歷時2年推出智慧駕駛V8汽車資料收集載體，斬獲阿里、滴滴巨頭訂單，應用於智慧駕駛眾包地圖駕駛行為資料採集，建立自動駕駛資料模型。

當下，老司機馮紹峰把妹趙麗穎官宣結婚喜訊，將智慧汽車的自動駕駛路線分為如下三類：

1、以谷歌、百度為代表的網際網路類。這些公司擁有雄厚的資金，可以大量招聘優秀人才，大量投入資金，會從最高級別的無人駕駛往低級別無人駕駛走。他們的理念是，不在意短期是否盈利，一旦做成了，那麼這個行業全是我的。

2、以整車廠為代表的工業類，例如福特、賓士、寶馬等。這些公司內部配置了強大的技術，是從底層向上做起，L1 成熟了就做 L2，例如倒車影像、環視、自動泊車、前車防撞等技術。

3、是針對具體場景的，例如低速場景，包括園區的巡邏車、環衛低速車等。這類場景對行車速度的要求相對較低，行駛環境也不像城市街道那麼複雜，但這類自動駕駛也是需要比較多的積累。

所以自動駕駛決策部分的特點是，龍頭多、技術點繁雜，需要大資源、大技術、大資本，才能投入下一個環節，所有的機器學習，大多停留在資訊採集階段，而這個階段的資訊採集，絕大多數基本都是處於攝像頭將圖線變成向量，然後儲存起來。汽車背後的主機非常巨大，相當於一臺高容量儲存的伺服器。

如果按照單臺車以30Hz的頻率採集320*320的影象，十分鐘生成一個壓縮包圖片庫的速度來算，2小時內的行駛將產生4個GB的圖片資料，結合邊緣演算法在本地實現處理還需要將圖片通過蜂窩網路（4G,5G）上傳到雲伺服器做深度分析。車子在路上跑的時候，通過V8這類也在不斷的採集資料，而這些資料可以支撐我們做進一步的安全驗證。

V8硬體架構：

硬體相關引數：

I.MX6集成了FlexCAN、MLB匯流排、PCI Express®和SATA-2，具有卓越的連線性，同時整合LVDS、MIPI顯示器埠、MIPI攝像機埠和HDMI v1.4，是先進的消費電子、汽車和工業多媒體應用的理想平臺。

飛思卡爾SK32作為與汽車匯流排互動的核心處理，採用的Cortex-M4的核心，並帶有乙太網的介面，將適應未來所有車型。

兩個主處理器都滿足AEC-Q100,滿足車規級的要求，未來可以在所有汽車領域大量應用。

功能實現的目的：

我們利用I.MX6解決了高速視訊拍攝及解壓，通過高通4G模組將S32K採集的CAN匯流排資料和外圍GPS等SENSOR將資料傳給伺服器。主要解決從採集端到決策端的資料問題，通過採集到的車速、轉向角度、檔位資訊等汽車CAN匯流排資料建立駕駛模型，建立樣本。

應用服務層：智慧駕駛實驗平臺軟體閘道器自身帶視訊解析和呈現，主要功能均通過服務的方式對外提供，包括執行在CAN閘道器上的匯流排資料、遠端升級服務、本地資料處理、應用平臺部署、安全服務監測及其他擴充套件服務。

應用框架層：應用框架層主要提供應用服務執行所需的執行環境，包括Java虛擬機器(Java執行環境)、Web服務引擎、開發包、MQTT安全模組及其他擴充套件開發包。

元件層：元件層主要提供網關係統執行所需的各核心功能模組，包括：電源模組組，完成與S32K、I.MX6、4G通訊模組等電源供電功能；S32K模組組，完成CAN協議解析、電壓轉換，資料解析、資料組包等功能；管理模組組，完成4G網路射頻訊號接收、裝置GPS定位、外部藍芽連線等管理功能。

Linux&驅動層：主要包括Linux作業系統和平臺驅動，是閘道器執行的基礎，包括主晶片驅動以及各種網路驅動，如WiFi、藍芽、串列埠等。

未來的十年，汽車產業將會以電動化、智慧汽車、智慧城市等為主題。未來的汽車進一步提高基於無人駕駛的網約車、計程車在全球的網聯化；V8基於汽車CAN匯流排將深度結合智慧汽車底層技術，幫所有的出行公司、自動駕駛公司、大資料公司收集汽車駕駛資料，結合他們的新排程系統等服務更快帶到全球各個角落。

試點專案上，將V8的資料傳輸到雲端，通過V8安裝在這些出行公司、自動駕駛公司、大資料公司運營的100萬輛汽車裡，來分析駕駛模式，建立基於位置、環境、駕駛習慣的模型，以更好地提供人工智慧排程等汽車網聯服務。作為階段性研發成果，今年6月底，已經開始在北京聯合測試新的V8系統。V8利用智慧手機、計程車位置、天氣模式等因素的資料來確定網約車、共享車的最有效分佈。

除了提高調車效率、增加利潤，V8也將充分利用其汽車服務平臺「TSP」上收集到的車輛資料，在國內完善、在日韓擴張，它的駕駛資料聯動型汽車保險，還有面向融資租賃司機的金融產品、預測性維護等服務、可控的網約車認證等多方面的問題。

同時，實時的駕駛資料和視訊也有利於平臺公司構建動態地圖，加快自動駕駛研發模型樣本及更新進度。在未來的汽車服務平臺為拼車、租車、共享車、網約車等公司提供一套全流程學習系統，來為他們進行一體化的服務，其中包括汽車的管理、利用、分析等定製功能。除了上述汽車服務外，平臺中也包含和汽車遠端資訊處理保險公司、身份識別公司、CRM 管理公司等各種基於資料的服務公司的合作。例如，今年 1 月，豐田汽車和保險公司 Aioi Nissay Dowa 推出了日本首個和駕駛行為相關的汽車遠端資訊處理保險。

它的原理是：在車輛上搭載 V8後，V8可以和雲進行頻繁通訊，將司機的駕駛技術、車輛情況、交通路況等資訊進行數字化處理。整合的大資料將被放入雲系統被管理、分析，而第三方企業接入的話，則可以利用這些資訊提供服務。

這些資料不僅可以方便於地圖的實時更新、車載系統軟體的 OTA 更新，還能基於聯網汽車的行駛資料判斷汽車每月的行駛里程、駕駛特點，然後針對它們提供定製的保險優惠策略。