隐私，漏洞和可靠性是目前市场上几乎所有连接的设备都面临的三个主要问题，但消费者仍在选择以惊人的速度实现房屋自动化。 当前，我们看到旨在改善和改变我们在家庭中生活的产品和系统的巨大增长。随着这些设备在未来家庭中的融合和标准化，对这些设备的需求正在变得前所未有。统计数据预测，到2020年，全球智能家居市场将增长到409亿左右，其中估计有128.6亿台设备将用于消费类市场。如果这些设备或其支持的网络将来发生故障，后果可能是严重的。目前，我们已经看到这些设备旨在发动拒绝服务攻击，挖掘加密货币，点击欺诈和数据盗窃。 问题在于物联网设备的增长，数字技术以惊人的速度持续发展，但制造商未能生产出安全可靠的产品。每天，新闻中都有一个故事，讲述网络犯罪分子如何滥用这些新兴技术以及这些设备所带来的风险，但每个人仍在迅速采用这种新兴技术。因此，我们必须问自己一个问题，为什么我们要继续通过连接的设备使房屋自动化？ 人们为什么要使自己的房屋自动化？ 许多人可以自动执行房屋中的功能，因为它可以解决需求，提高效率，帮助改善生活并创建智能生态系统。一些购房者甚至希望购买更多的联网房屋，或者正在寻找提供更快互联网连接的地区的房屋。将来在购买已经安装了智能家居设备的房屋时，会出现另一个问题。这导致从娱乐系统，照明到安全产品和家用电器等任何事物中都存在手把手的漏洞。与购买房屋前检查房屋壁板的方式相同，对连接房屋中安装的设备也应执行相同的操作。 房主选择合并连接的设备的三大原因往往与用户体验，能效或家庭安全性有关。但是同时，由于技术的新颖性或破坏性，大多数用户会取消所带来的安全风险。简而言之，用户想要的东西能够在有限的影响力和易用性下理解他们的身份，情感和社交生活。 自动化涉及的风险 鉴于通过将所有内容都连接到Internet造成的威胁形势的增长，连接房屋的建筑师，设计师和所有者面临三个核心问题：隐私，脆弱性和可靠性。这些问题通常被忽略，因为用户和推荐产品的人不了解该技术的工作原理或暴露给用户的风险。假设没有任何问题，他们通常会对制造设备的公司有明确的信任。 那么，通过智能房屋过上更好，更高效的生活的风险是什么？数据安全性，隐私性和服务可用性。在Mike O'Malley 最近的博客中，他重点介绍了七个最疯狂的IoT设备黑客事件。这些攻击包括Cayla，一个互动玩偶，一个水族箱温度计，一个恒温器，一个智能电视和一个婴儿监视器，当受到攻击时，所有这些攻击都使黑客能够使用照相机和麦克风等功能，访问数据甚至调整环境控制。 诸如此类的设备还用于传播恶意软件，挖掘加密货币并发起拒绝服务攻击。当这些物联网设备发起DoS攻击时，其带宽可用于针对大型组织，例如ISP和托管提供商。这些公司停电时，可能会导致多米诺骨牌效应，导致数百万个智能家居被置于黑暗中，无法使用家用电器，例如打开灯泡。 您的数据不仅会在云中受到威胁，而且取决于设备的配置方式，它可能依赖于云基础架构来运行。在2017年，我们瞥见了亚马逊基于S3的云存储服务出现故障时的未来情况。超过100,000个网站离线，导致像Nest这样的应用和设备随之瘫痪。 诸如智能灯泡之类的物联网设备通常与云网络配对，以便业主可以远程控制房屋。要打开设备，用户通过集线器或应用程序拨打电话，然后将请求发送到云网络。然后，云网络通过向灯泡发出信号来响应。如果云服务处于脱机状态，则您连接的设备也处于脱机状态。我们还在2018年3月看到了这一点，当时SmartThings经历了一次断电，导致美国用户无法登录其应用程序并控制其连接的设备。 将来，随着用户越来越依赖连接的设备，一旦发生断电，房主将面临房屋基本功能的丧失。没有手动回退，房主将被蒙在鼓里。 黑客一如既往地追求最低限度的成果，而且似乎有很多东西可以以制造商运送易受害产品的速度运走。 与互联网连接的设备有关安全性和隐私性的担忧应该是从制造商开始的重要对话。通过具有弱凭证的特权设备进行运送是一回事，但是当它们拒绝回应研究人员的担忧并且未能提供漏洞补丁程序时，应追究其责任。实际上，来自加州大学伯克利分校信息学院的研究人员认为，Mirai攻击使每个设备的带宽和能量损失达到13.50美元。 关于隐私，其中一些集成到智能家居中的设备具有配对和发现协议，这些协议可能会被滥用并被迫泄露有关您设备的信息以及可能泄露您的个人习惯。“远程家庭漏洞”将使攻击者可以远程访问内部设备，使他们可以监视您，以企图访问个人数据或破坏您的环境。随着设备不断记录音频和视频，同时收集用户数据，它将吸引更多黑客入侵您的隐私。通过研究物理安全性和设备日志的习惯，他们可以成功破解帐户，从而对网络和本地设备进行敌对的远程控制。 建筑师，设计师和消费者可以做什么 需要什么新的设计概念来解决这些新兴技术和不断连接的智能家居带来的风险？这并不是要通知所有人一切都可以被黑客入侵。这是关于提高意识并帮助其他人了解现代技术带来的风险。这是关于帮助建筑商和设计师了解其客户所需的技术解决方案以及如何正确实施它们，以便他们也可以教育用户如何安全地维护他们的系统。 消费者需要了解其设备的远程和本地环境，以及如何收集和存储其数据。他们还需要了解自己无法控制的中断对个人设备和设备的影响，例如对云环境的DDoS攻击或诸如停电之类的简单事件。 最后，我们作为一个社区需要向制造商施加压力，要求他们制定安全的设备，并制定有关如何修补和缓解未来漏洞的清晰计划。制造商还必须开始合作以确保用户数据并将其集成在拥挤的智能链接和物理设备环境中，从而最终阻止远程访问。他们需要关注可用性，以便维护简单且用户友好，并具有内置的安全功能。 如果建筑师，设计师和所有者对自己的智能家居中使用的设备和协议有更多了解并有基本的了解，他们将为分析这些环境中存在的风险做好更好的准备。他们还将更好地了解如何通过提出正确的问题并从有足够能力维护其服务的制造商那里购买设备来最大程度地减少将来受影响的系统或设备的可能影响。 ——转载自：blog.radware.com...

不少人都会有这样的经历：把汽车借给别人开过之后，自己再开的话感觉这车和以前有些不一样了，不是油门反应迟钝就是升档慢，或者方向盘变重了，还可能油耗升高了。这时你的心里就会犯嘀咕：会不会是这家伙把我的车弄坏了？以后一定不能再借车给他了。其实这有可能是你误解别人了，这种情况并不一定是车出故障了，极有可能是汽车自适应学习功能搞的鬼。今天咱们就来说说这个事。 我们知道，现在的汽车越来越智能化，大部分的功能都是通过电脑来控制和执行的。比如控制发动机的ECU，控制变速箱的TCU，车身控制单元BCM，制动防抱死ABS控制单元、安全气囊系统、自动空调等等。这些控制单元都是汽车专用微机控制器，也叫汽车专用单片机，它具有运算与控制的功能。发动机在运行时，它采集各传感器的信号，进行运算，并将运算的结果转变为控制信号，控制被控对象的工作。汽车电脑内部一般有两个存储器（ROM、RAM）。存储器ROM中存放的程序是经过精确计算和大量实验取得的数据为基础，这个固有程序在发动机工作时，不断与采集来的各传感器信号进行比较和计算，把比较和计算结果控制发动机的点火、空燃比、怠速、废气再循环等多项参数的控制。而存储器RAM是临时存储器，它会在汽车运行过程中不停的记录你行驶中的各种数据，比如踩油门的深度、力度、换档的转速等等，并使之成为汽车电脑的学习程序，为适应你的驾驶习惯提供最佳的控制状态，这个程序也叫自适应程序。这个功能就是汽车的自适应学习功能。另外汽车电脑还有故障自诊断和保护功能，当系统产生故障时，自动记录故障代码存储在RAM中，并采用保护措施，从ROM中存储的固有程序中读取替代程序来维持发动机的运转，使汽车能开到修理厂。这种功能也叫汽车的"跛行功能"。比如汽车的自动变速箱发生故障，系统会自动的锁定在某个档位上（一般是三档），让汽车能暂时的行驶一段路程。 汽车电脑为什么要有自适应学习功能呢？因为汽车在制造过程中，会有一定的机械误差，各部配合间隙及预紧度不会完全一致；另外汽车在使用过程中，各零部件会不断的磨损或积碳，从而使配合间隙和相对位置发生变化，如果始终都按照固定不变的程序进行控制，汽车就会出现顿挫、抖动等现象。例如节气门积碳，会使节气门进气通道变小，如果此时电脑仍按照设定的角度开启节气门，发动机就会抖动严重甚至熄火；还有就是每个人的驾驶风格是不一样的，有些人驾驶温柔，有些人驾驶暴力，如果汽车始终都是一个固定的程序，有些人会觉得汽车太灵敏了，而有些人又会觉得汽车太迟钝了，人们的驾驶体验不好。所以，为了能够在汽车技术状况发生变化时及时调整和满足不同类型驾驶员的驾驶风格，在汽车电脑中设计了自适应学习的程序。一般汽车的电控发动机、自动变速箱有自适应学习功能。这些系统经由不同的驾驶员操作后或维修更换过零部件后，性能会发生变化，必须进行自适应学习。比如现在的发动机，一般都是电控燃油喷射的或缸内直喷的，它的加速踏板和节气门之间没有刚性连接，而是采用电子控制，加速踏板只相当于一个位置传感器，它发出信号给发动机控制单元，发动机控制单元根据传递来的信号进行运算，然后发出控制指令给节气门步进电机，从而控制节气门的开度。在这个过程中，你踩下加速踏板的力度、速度不同，节气门的开度和开启速度也不同，你就能获得不同的加速体验。而这个数据会被发动机电脑记录下来，做为你驾驶习惯的数据保存，一段时间后发动机电脑会根据这个数据进行微调，让汽车适应你的驾驶风格。比如你驾驶风格温和，一般都是缓踩油门，发动机转速一般不超过两千转，时间长了你的车就会油门反应迟钝，加速变慢；如果恰恰相反，你的驾驶风格生猛，经常地板油，激烈加速和减速，时间长了你的车油门反应会非常灵敏，汽车加速迅猛。很多人的车经过高速行驶后会感觉变得"通透"了，或者新车走合结束后"拉高速"让车能够"跑出来"，其实就是发动机经过自适应学习后油门变得更灵敏了，汽车的本质没有任何变化。电喷发动机是根据占空比信号来控制怠速阀的开度的。但是在发动机整个使用期间，其性能会发生变化，发动机的怠速转速与使用初期时的数值已经不一样。在这个过程中，ECU会在反馈控制的基础上，进行学习修正，把怠速转速调整到目标值。比如当节气门脏污后，发动机怠速时节气门的开度会增大。这是因为节气门体脏污后，在相同的开度下，进气量会减少，将不足以维持额定的怠速转速，因此需要增大节气门的开度，以进入更多的空气，使发动机维持在额定的怠速转速。这说明ECU具有学习功能，它不但能够检测元件工况的变化，而且能够在一定程度上适应这种变化。如果在此时把节气门清洗了，脏污去除了，节气门的进气通道变大了。但是由于节气门开度已经增大，所以进气量就会比正常值要多，所以发动机怠速就会变高，这就是很多车清洗完节气门怠速变高的原因。要想让怠速降下来，有两种方法：一种方法是使用维修电脑，重新设定怠速值；另一种方法就是让汽车跑一段时间，通过自适应学习让怠速恢复到正常值。这种情况对于更换新的节气门同样适用。 汽车的自动变速箱同样也具有自适应学习功能。由变速箱控制单元TCU来记录你的操作数据，判断你的驾驶风格，然后确定变速箱的换档转速。比如变速箱正常的换档转速是1800转，如果你驾驶风格激进，一段时间后变速箱的换档转速可能会提高到2200转，这样汽车的动力就会好很多，当然油耗也会上升。自动变速箱在维修后一般都需要重新匹配，然后在使用中进行自适应学习。另外，一些双离合变速箱在使用过程中由于离合器片磨损，间隙发生变化，因此需要通过自适应学习来调整间隙。需要注意的是，这些数据和故障代码是临时存储于RAM中的，一但去掉电瓶或断开电瓶负极后，所有的数据就会丢失，之前学习的驾驶习惯自动消除。而有时我们想让车辆尽快完成自学习过程，以下是一套通用的方法，大家可以试一下。（有些车型断开电瓶后一些功能会消失，需要谨慎操作）。 1：断开电瓶负极等待30秒以上 2：接上电瓶负极 3：将点火钥匙旋转至ON档（点火档，看到仪表盘上所有指示灯均亮起，但不要点火），维持15秒 4：将点火钥匙旋转回OFF档 5：紧接着5秒钟内将钥匙再次旋转至ON档，并直接启动车辆 6：让发动机怠速运转，不要做任何操作，直到散热风扇启动 7：熄火关闭发动机，自学习过程结束 总之，汽车的自学习功能让汽车能自动的适应驾驶员的驾驶风格，同时也能够在汽车技术状况发生变化时及时调整程序，避免汽车的使用功能受到影响。这其实是一个非常实用的功能，但它也给我们造成了一些困惑。不同的人驾驶同一辆车，会有不同的驾驶风格，汽车会不断的去适应驾驶员，不断的调整程序，一般在行驶几十公里之后就会调整完毕。当下一个人使用这辆车时，汽车又要重新的去适应另外的驾驶习惯，同样会有一段适应期。这就是汽车借给别人，还回来之后感觉一切都变了的根本原因。其实这没什么大不了的，你只要按照自己的驾驶风格开上几十公里，汽车就又会恢复到原来的状态了。 ——转载自：每日头条...

平视显示器（HUD）是创造更好驾驶体验的一个发展方向,它们可以通过在驾驶员挡风玻璃上显示关键信息和功能来帮助改善汽车设计，从而提高驾驶员的态势感知能力。 例如，在驾驶员的视线中显示汽车的速度可以减少眼睛离开路面的时间。而当与传感器和先进的驾驶员辅助系统(ADAS)的能力相结合时，HUD技术也能使驾驶员更容易地检测到威胁或警告，这样他们就能更快地采取行动。例如，驾驶员可以看到一个突出显示真实物体（如行人或路障）的图形，而不是仅在车内设置红色闪烁灯或警报。 HUD系统的设计开始脱离传统的显示技术，即使用薄膜晶体管(TFT)面板，而是采用增强现实(AR)技术，将图像显示在司机前方更远的地方，在他们的自然视线范围内。这种投影还允许这些图像代表真实世界，并提供更多有用的信息，比如导航、危险识别等等。 AR HUD？ 虽然传统的HUD系统确实具有先进的汽车显示技术，但它们仍有局限性。例如，他们从驾驶员的有利位置提供一个小视野（FoV）。投影图像的空间很小 - 大约5到7个水平度 ，并且通常在驾驶员前方显示2到3米的地方，这使得图像靠近汽车的前保险杠附近。这种有限的FoV限制了可以显示的图像类型以及这些图像可以出现在驾驶员视图中的位置。 另外，有限的虚拟图像距离（VID）使得难以将保形图形对准或覆盖到真实对象上。因此，传统HUD上显示的信息主要与驾驶员座位上其他地方可见的信息重复，并且没有添加其他功能。 AR HUD通过较长的VID减少了重新调节时间 - 从使用传统HUD约2米到使用AR HUD的7,10甚至20米 - 这意味着驾驶员的眼睛不必在现实世界之间转移焦点到HUD符号，使他们更容易处理和理解信息。图1和图2显示了传统（过去和现在）HUD和AR（未来）HUD之间的这些FoV和VID差异。 在考虑下一代汽车的ADAS时，减少驾驶员的眼睛重新适应时间变得更加重要，因为ADAS允许关键信息非常自然和有效地显示在显示屏上。随着AR HUDs的采用，汽车设计师现在可以选择将集群和传统的中心堆栈信息直接放置在驾驶员的视线中，这可以在未来的汽车中提供更多的仪表板设计灵活性。 现实与挑战 在设计过程中，AR HUDs与传统的HUD系统有着不同的特点和关注点。AR HUDs提供了一个更宽的FoV，也提供了一个更大的眼睛框，这是司机的头部和/或眼睛必须在这个区域才能看到虚拟图像。更大的眼框更适合个子更高和更矮的司机。它们还允许更多的头部运动(上/下和左/右)，而不会影响虚拟图像的可见性。拥有一个更大的眼框简化了HUD的设计，因为你不需要在软件中调整图形。不管驱动程序的高度如何，对象的覆盖都是正确的。 在增加FoV和扩大眼箱时需要权衡：增加亮度或流明。光源提供的流明越多，光线就越亮。当FoV的尺寸增加一倍时，所需的光量也会增加一倍。同样，当比较传统的HUD(一个小的FoV)和AR HUD(一个大的FoV)时，所需的光量增加，需要的光源不仅是有效的，而且可以产生大量流明(光)。 另一个设计挑战是太阳能负载，太阳能负载的一个简单类比是当你用放大镜聚焦阳光时所发生的事情。它产生的点携带了大量的太阳能(太阳能负载)。当合并AR HUDs时，因为你有一个很长的视频，这样做的光学在放大方面变得非常强大——大约25到30倍。在不吸收所有热量的情况下，处理如此高的太阳能负荷是至关重要的。 AR HUD技术的另一个设计考虑因素是性能一致性:显示亮度、颜色、宽工作温度范围(热/冷白天和黑夜)下的质量，以及无论驾驶条件如何的可靠性能。驾驶关键信息，如碰撞警告和车道偏离必须是可见的，在任何时候，如晚上，在黑暗的隧道，通过雨，在明亮的阳光。 HUD还必须始终如一地生成明亮，鲜艳和饱和的颜色，这需要宽色托盘。高饱和度对于红色特别重要，红色通常用作警告颜色。通过正确的设计，AR HUD可以支持高亮度和宽调光范围，并根据周围环境自动调整，使信息在所有驾驶条件下始终可见，使驾驶员能够查看和响应各种信息。 最后，另一个设计考虑是诊断，当hud变得更大，并将关键信息定位在驾驶员的直接视线内时，显示器不能出现故障是至关重要的。这意味着HUD不应该显示超亮的图像或损坏的数据(静态)图像，这可能导致驱动程序暂时失明。对HUD映像进行可靠的系统监视和诊断将变得越来越重要。此外，如果系统发生故障，它必须能够立即关闭。HUD图像不应该干扰司机的视线，这将干扰车辆的运行。 AR_HUD的未来 在AR HUD设计面临的最大挑战之一是该设备的物理尺寸，以使其有效地适应现代汽车而不会影响其他重要的车辆功能。HUD包装尺寸可以变得非常大 - 大约15到20升（0.5到0.7英尺3），所以真正的测试是找出一种方法将它装入汽车。为了应对这一挑战，公司正在研究不同的和更新的技术，如波导和全息薄膜，以帮助减少HUD封装尺寸。由于DLP技术与激光器配合使用，因此它支持波导和全息薄膜，这可以进一步缩小单元的尺寸。 该行业正开始用更新、更小的技术取代传统的HUD光学设备，如镜子。作为一个额外的好处，这些不同的技术允许更大的FoV，所以现在有可能以15 x 5度或更大的FoV HUD为目标。这种替代设计方法使更多的汽车制造商能够更好地将增强现实技术应用到汽车中。 此外，HUD设计需要支持实时车辆传感器数据和人机交互软件，以便在动态环境中准确地叠加符号。从多个系统获取传感器数据，并在现实世界中直观地表示它，以便驾驶员能够理解并采取行动，这需要复杂的系统来进行通信和处理大量数据。汽车系统设计人员正致力于开发有效且高效的方法，以实时准确地捕获，处理和显示该传感器数据。 ——转载自：ecnmag.com...

KD市场洞察力已提交了一份名为“智能车队管理市场”的新报告。它评估了关键的市场趋势，优势以及推动市场整体增长的因素。该报告还分析了不同细分市场以及对智能车队管理市场有更多需求的主要地区。竞争分析也是该报告的主要部分。 2017年，全球智能车队管理市场价值为2765.6亿美元，预计到2025年将达到5375.3亿美元，从2018年到2025年，复合年增长率为8.9％。2017年，亚太地区在全球智能车市场中的份额最高。 智能车队解决方案是一种用于汽车的完全集成的系统，可简化有效维护计划的创建。智能机队管理服务使用基于AI，IoT和数据分析的软件来提高车辆预算，驾驶员管理，燃油管理以及飞机和船舶的车辆远程信息处理。此外，它还极大提高了生产力和效率，从而使那些严重依赖货物和服务运输的企业受益。它集成了商业，技术或操作要求和限制。通过访问实时车队状态和车队数据，车队管理者可以更有效地执行操作并提高驾驶员生产率。 全球智能车队管理市场根据交通方式，应用程序，连接性和区域进行细分。在交通运输方式下研究了道路，海上航空和铁路。根据应用，市场可分为跟踪，ADAS，优化和其他。根据连接类型，它分为短距离和长距离。在地区方面，将对北美，欧洲，亚太地区和LAMEA进行分析。智能车队管理行业的规模是通过考虑所有国家/地区在全球范围内使用的车辆的运输和牵引技术得出的。 智能车队管理市场的增长是由汽车中实时车队监控系统的整合，基于云技术的智能车队管理解决方案的使用增加以及车辆监控和燃料管理的改善推动的。此外，物联网以及信息，通信和技术（ICT）的出现并将其集成到汽车，物流和运输等行业中，推动了市场的增长。此外，对驾驶员行为，车辆跟踪，实时可见性，驾驶员管理等的持续跟踪导致了显着的市场增长。 此外，随着4G，5G和其他无线技术的出现，引入了有效的通信网络；汽车替换市场的增长和国际贸易的增长推动了市场的增长。但是，车队所有者的价格问题和网络安全问题限制了市场的增长。人们对提高驾驶员和车辆安全性以及提高车队所有者的业务决策意识的提高有望很快为车队管理业务提供丰厚的机会。智能车队管理市场趋势是根据2018年至2025年的市场预测确定的。推动智能车队管理市场份额的主要因素之一是由于对事件检测，访问控制和故障诊断等功能的需求增加。具有重大高级安全性的限速执法和 安全功能。此外，根据核心定义，智能车队管理行业仅取决于销量，而最新的创新则是在监视和控制最新的先进特色汽车方面进行的。 将实时车队监控系统集成到汽车中 车队运营商可以实时跟踪他们的车辆，并检查驾驶员是否遵循建议的路线或是否有改道措施。对于此类车队管理，使用基于云的解决方案（例如AI，IoT和大数据）来收集主要数据。此外，Techwave Consulting Inc.正在使用可嵌入到车辆中的传感器来监视高价值商品，因为它们连接到云并实时传输数据。此外，在智能车队管理中至关重要的活动包括车辆和驾驶员跟踪，资产管理，双向通信，驾驶员安全和时间管理，重新安排交货任务等。此外，还介绍了创新产品，以及使用智能车队管理服务的优势，例如快速访问和响应，广域覆盖， 越来越多地将基于云的技术用于智能车队管理解决方案 随着对连通性和车队管理解决方案需求的增长，智能设备和应用程序已成为车队运营商的首选工具。跟踪资产，驾驶员监控，车队优化和其他相关问题已通过云管理解决方案解决。此外，云使备份和恢复辅助存储或基础架构上的数据和应用程序成为可能。此外，许多组织正在部署不同的云模型，以克服传统车队管理解决方案的缺点。例如，除了跟踪由大数据分析，人工智能，物联网和其他新兴技术支持的Softweb基于云的解决方案之外，基于智能车队管理的解决方案还可以分析车队的每条信息，例如路线规划，燃料分析和驾驶模式，以改善生产率和燃料节省。此外，人工智能和机器学习功能可促进自主调度和路线选择，并使车队管理人员能够根据车辆的使用情况预测车辆的健康状况和驾驶习惯，并降低维护要求和成本效益。所有这些因素共同为市场的增长做出了重要贡献。 加强车辆监控和燃油管理 由于缺乏有关燃油监测工具的技术知识，许多传统的车队运营商都面临着衡量车辆所需燃油准确消耗量的问题。因此，通过利用物联网（IoT），可以控制燃料。特殊设计的传感器嵌入在燃油箱中，该传感器通过公共云向用户的手机和计算机发送有关车辆燃油量的通知。此外，物联网通过嵌入在车辆中的传感器来识别驾驶员的行为，从而帮助智能车队管理。这包括驾驶员驾驶的小时数，严酷的制动，慢速和慢速驾驶，速度限制的一致性，频繁停车和剧烈加速。根据获取的数据，智能车队管理解决方案可以警告驾驶员以控制车辆的方式改变行为。在车辆和燃油监控领域的此类创新有望为智能车队管理服务带来需求。 车队所有者的价格担忧 车队管理系统和其他活动的高成本在很大程度上影响了当地车队管理企业的投资回报（ROI），因为他们几乎买不起。根据专家市场提供的统计数据，对于高级层系统，车队管理系统的安装成本可能高达$ 100。在提供车辆连通性的同时产生的额外费用可能会限制智能车队管理市场。在车辆外部提供连接解决方案会以硬件，连接解决方案和电信服务费用的形式给消费者带来额外的费用。赋予消费者的这些额外成本可能对智能车队管理市场产生重大影响。此外，劳动力成本，连接成本， 网络安全问题 智能车队管理是一种相对较新的技术。未经授权访问多个车辆连接解决方案或闯入车载连接系统等事件可能会限制智能车队管理市场。主要的安全问题是，黑客可以访问车辆的计算机系统以及其收集和存储的数据。这些参数负责阻碍智能车队管理市场的增长。 更好的驾驶员和车辆安全 由于对货物和乘客运输中车队安全和保安的需求增加，实时监视，地理围栏，高级驾驶员辅助系统（ADAS）和诊断功能已集成到铁路，海运和汽车中。据专家称，发展中国家的车队管理有望迅速增长。由于法规要求，亚太地区见证了车队管理解决方案的广泛采用，例如在商用车中安装了全球定位系统（GPS）。跟踪和跟踪车队和驾驶员是车队经理的主要任务。事故数量以相当大的速度增长，这已成为车队所有者要处理的关键问题。此外，驾驶员和驾驶员的安全与保障 从消费者和汽车制造商的角度来看，汽车一直是至关重要的。如果发生事故，这些由智能车队管理的车辆可以发送SOS消息以及驾驶员位置的坐标。如果发生盗窃，车主可以使用为此目的开发的智能手机应用程序立即跟踪其车辆。因此，对安全需求的增长有望促进智能车队管理市场的增长。 增强车队所有者的业务决策 越来越多地采用基于Web的服务和先进的通信技术，这为车队管理业务提供了巨大的增长机会。市场上使用的主要技术包括远程信息处理，GPS跟踪系统，M2M通信等。远程信息处理和M2M设备出货量的发展表明，借助强大的通信网络，车队管理活动可以轻松处理，并具有快速的访问和响应机制。此外，市场上提供的几种解决方案可以收集，管理，探索，解释和分析特定驾驶员的驾驶数据。此类智能车队管理解决方案可生成大量数据，从而提供了获得卓越消费者体验的机会，并为自动驾驶建立了新的业务渠道。 开发智能交通系统 智能车队管理中提供的安全服务是尖端售后资产和基于运营的管理技术的合适示例，该技术涉及在车辆和人员之间共享数据。安全性是电信和汽车技术的结合，用于提高...

2009年，美国IBM公司在中国连续召开了22场智慧城市讨论会，与超过200名市长以及2000名城市政府官员交流，在我国引爆“智慧城市”理念，随后我国不少城市也积极展开了对智慧城市的摸索。但目前智慧城市的建造国内外都存在缺乏理论指导的尴尬困境，国外面临着信息安全与隐私泄露的问题，国内最为凸显的问题则是缺乏智慧城市的宏观指导，各部门不愿共享数据所导致的“信息孤岛”。 从智慧城市概念提出到落地实施，从智慧城市项目的风险评估到建立全程跟踪监管，对于智慧城市规划与建设的探讨，大到全球国家政府、小到参与智慧城市建设的企业都从未停止过。就全球来说，智慧城市的建设呈点状分布，美国迪比克市、爱尔兰戈尔韦湾、韩国仁川市、丹麦哥本哈根…这些国家地区探索者城市发展的智慧路径。而卓源股份也和众多致力于智慧城市领域发展的企业摸索着智慧城市解决方案。 智慧城市建设背景 智慧城市是城市数字化向更高层次的发展，其核心是体现以人为本、智能运行的理念，利用物联网、云计算等新一代信息技术全面感知城市的运行状态，充分挖掘整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。 新一代信息技术的高速发展带来了全球普遍的信息化浪潮，未来越来越需要依赖信息技术来推动智慧城市建设发展。世界各国政府也开始研究如何运用新一代信息技术来重新审视城市的本质、定位城市的发展目标、调整城市的结构、树立城市形象与特色等现代城市发展中的关键问题，对于如何在城市管理运行中加大新一代信息技术的创新性应用，相继提出契合自身发展的智慧城市策略。 此外，我国一方面由于城市人口快速增长与城市承载能力不协调，使得环境生态、资源压力日渐增大；产业格局与经济发展不适应，导致传统生产技术、管理方法难以为继；政府公共管理与公众需求之间的矛盾增加，造成城市管理协同性差、办事效率低等问题。另一方面，由于物联网、云计算、大数据、新一代移动通信等新兴技术在我国迅猛发展，为城市城市发展带来新机遇，有利于缓解我国城市人口增长带来的社会矛盾。 伴随着我国新型城镇化建设的加快，如何创新城市管理、服务、运行，成为我国包括卓源股份在内的智慧城市建设参与者和管理者亟待解决的问题，从而催生了政府、社会和企业对电子城市、数字城市、智能城市以及智慧城市的探索。 智慧城市建设策略 国外智慧城市建设策略 国家战略：智慧城市作为未来城市的发展方向，包括中国在内的许多国家都将建设智慧城市提升到国家战略的高度，为了全面推进智慧城市建设，各国政府纷纷出台了一系列的鼓励政策、指导文件，从而达到明确智慧城市建设方向、目标、重点内容等。诸如美国率先提出国家信息基础设施和全球信息基础设施计划；欧盟着力推出“信息社会”计划，并确定了欧洲信息社会的十大应用领域；日本制定了《i-Japan2015战略》，将重心聚焦于将数字信息化技术融入生产生活的每个角落…… 市政管理：各国致力于用精准、可视、可靠、智能的城市管理推进城市管理和运行的智慧化。通过应用物联网、云计算等新一代信息技术，使市政设施具备感知、计算、存储和执行能力。美国科罗拉多州的博尔德市于2008年8月启动了智能电网城市工程，成为美国第一座开展智能电网的城市。 社会各界参与：国外在推进智慧城市建设过程中，其理念逐步从以技术为中心向以人为本转变，围绕国人需求来建立无所不在的社会服务环境，像智慧医疗、智慧社区等。 国内智慧城市建设策略 国内智慧城市建设以发展智慧基础设施为重点，在推进智慧城市建设过程中，大力建设城市信息基础设施，铺设光纤骨干网、实现有线网络入户，无线网络覆盖公共区域等；以发展智慧的管理和服务为重点，通过各类信息化手段改造提升政府社会公共管理职能，大幅提升城市管理和服务职能水平，促进城市和谐可持续发展；以发展智慧人文和智慧生活为重点，无论政府还是企业，均在为切实改进人们生活方式而努力。 我国智慧城市信息化建设正处于重要的结构转型期，即从信息技术推广应用阶段转向信息资源开发利用阶段，正在通过“两化融合”、“五化并举”、“三网融合”等战略部署，积极利用物联网、云计算等新兴技术，推进智慧城市建设。目前，我国智慧城市建设主要有三种建设模式，分别是以物联网产业发展为驱动的建设模式，如无锡；以社会服务与管理应用为突破口的建设模式，如北京；以信息基础设施建设为先导的建设模式，如武汉。 智慧城市建设经验 在智慧城市建设中，各国都有非常清晰的目标，力争创新本国的新兴技术，以新兴技术推动传统产业改革，促使产业创新发展，达到增强本国国际竞争力、提升国内居民优质生活的目的。新加坡“智慧国2015”计划的预计成果包括凭借ICT增强经济竞争力和创新力及促进产业增长提高产业竞争力。 充分发挥技术作用，积极应用科技手段推进城市可持续发展。迪比克、鹿特丹、斯德哥尔摩等智慧城市试点项目的方案中，使用了各种类型的传感器、RFID技术，并与互联网、计算机等一同组成了智慧体系。 关于智慧城市试点的选择和建设都需要谨慎务实，实验范围需要小而精，以便更好的把握智慧城市试点建设，获得最大的试点效果。如欧盟以实验性发展智能城市交通、智能电网和智能医疗系统为突破口；美国选择迪比克市作为试点城市，就是因为迪比克市人口规模适中。 智慧城市建设中存在的问题 国外 智慧城市理论体系亟待完善。虽然智慧城市建设在全球各国都有极大的热度，不少国家也将智慧城市作为国家发展战略，但智慧城市理论体系仍亟待完善，很多国家在建设智慧城市过程中并没有全面完善的理论体系支撑，由此可能会带来很多不可估量的城市建设风险。 信息安全与隐私泄露风险与日俱增。信息安全和隐私保护始终是智慧城市建设必须考虑的重要课题，据卓源股份了解，即使是对于信息安全和隐私保护问题重视程度很高的国家，在智慧城市的建设中也存在国家与个人信息泄露的风险。 投资风险抗拒能力需加强。智慧城市与城市化的结合，使得房地产行业泡沫引向智慧城市，加剧了智慧城市建设的投资风险。 国内 缺乏智慧城市宏观指导，建设方向把控能力不强。我国由于处于智慧城市建设探索期，许多建设方向、结合当地特色能力、政府宏观调控等方面都亟待完善，政府需要在企业着重加强城市创新的同时，对其进行宏观指导，严格把控智慧城市的建设方向。 ——转载自：知乎...