Cheluyun株式市場ブームの裏側：兆レベルの競争と未解決の問題
2024-08-12
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夏の夕方のラッシュアワー、百度地図によると、北京の交通状況は「真っ赤」だ。しかし、北京宜庄経済技術開発区の多くの地域では、市民の感情は少し異なり、赤の中に緑や黄色が混じっています。
北京唯一の国家経済技術開発区である宜庄市は、雇用と住居が大きく分離されており、典型的な潮流は朝と夕方のピーク時に発生し、大型輸送車が頻繁に通行します。歩行者、非自動車と自動車の混在により、交通は大幅に複雑になります。
現在、宜荘市の高度自動運転実証エリアを歩いていると、道端にスマート統合ボックスや改良型の多機能統合ポールが配置されているのを見ることができる。実証エリアでは路側センシングシステム、信号制御システム、車路連携通信システムを導入し、ライダー、ミリ波レーダー、人工知能カメラによる車路相互接続を実現した。
主要都市部の約 60 平方キロメートルのエリアでは、Luobo Kuaipao、Pony.ai、WeRide Zhixing を含む多くの自動運転オペレーションが実行されているだけでなく、300 以上の交差点が、あたかも交差点のようにインテリジェントに変換されています。道路に設置された「頭脳」と「目」を備え、交通の流れを効果的に転換し、道路の交通効率と安全性を大幅に向上させます。
「スマートカー」には「スマート道路」が必要 現在、ここで事業運営やサービスモデルの拡大と模索が加速している。拡張工事が正式に完了した後は、1,000 以上の新しいスマート交差点が追加されることが予想されており、これにより交通渋滞の問題が大幅に緩和されることが期待されます。
Yizhuang のパイロットは、国家的な車両、道路、クラウドの統合プロセスの縮図にすぎません。今年1月以来、工業情報化省、公安省、運輸省などの関連省庁や委員会は、インテリジェントコネクテッドビークルの「車両・道路・クラウド統合」の推進に関する通知を相次いで発表している。 7月以降、フォルクスワーゲン・トランスポーテーション(600611.SH)やキング・ロング・モーターズ(600686.SH)など自動運転やCheRoadをテーマにしたコンセプト株は20営業日で200％近く急騰した。トップレベルの設計の観点から見ても、市場の人気の観点から見ても、「車両と道路とクラウドの統合」は、産業規模での構築と応用にとって重要な時期に入っています。
中国自動車技術者協会やその他の団体の報告書や業界関係者の推計によると、中国の540万キロメートルを超える高速道路に「スマート」ウィングを改修する費用は約2兆7000億元になるという。このため、車両、道路、クラウドの統合は、我が国の次の兆レベルの「新しい高速鉄道」計画であると考えられています。
しかし、チャイナ・ビジネス・ニュースの記者らは最近、北京、上海、広州での現地調査中に、1兆レベルのトラックのビジョンは非常に美しいものの、これまでのところいくつかの地域のサイロ化、統一された業界標準の欠如、および異なる企業や自治体の建設計画との差異が大きい、道路端情報の妥当性が低いなどの問題を解決する必要がある。
Yizhuang 実践: スマートな車にはスマートな道路が必要
栄京東街から科荘五街まで車で移動する場合、車両は青信号で停止せずに最大 9 つの交差点を通過できます。
これら 2 つの通りの交差点で、チャイナ ビジネス ニュースの記者は、交差点の多機能ポールに十数台のカメラやその他のセンサーが取り付けられているのを目撃しました。関係筋によると、マルチセンサー検知カメラは電気警察/銃剣法執行装置としても機能し、シートベルト未着用、赤信号走行、車線内走行禁止などの複数の違法監視機能も備えている。アイカメラは視線の死角を補い、車両の速度や流れ、車両の輪郭をより正確に検出します。 - 交通管理のための時間と正確なデータのサポート。
交差点の機器ボックスにはエッジコンピューティング機器が装備されており、上記の交通データをリアルタイムで処理し、実際の状況に応じて信号機のタイミングをインテリジェントに調整し、交通の流れを最適化します。以前のデータでは、デモンストレーションエリア内の各交差点での信号変化の時間間隔を、実際の道路の交通流に基づいて 1 日平均 110 回動的に調整できることが示されています。
Baidu の交通事業部門のゼネラルマネージャー、Guo Guohua 氏は China Business News に対し、これらのシナリオには高い遅延要件があり、多くのシナリオに対応するため、交差点で使用されるコンピューティング能力は約 200TOPS であると述べました。スマート交差点のコストは中距離から低距離、高距離まであり、数十万元程度です。規模が大きくなるとコストが下がります。
同氏は、「車両と道路とクラウドの統合」は、自転車インテリジェンスが「神の視点」を達成するのに役立つ、つまり、すべての道路インフラのデジタル化を通じてデジタルツインを実現し、車両側のセンサーのみによる認識の盲点を補うことであると説明しました。 。
ハン・グオファさんは仕事の都合上、北五環路の外にあるアークビルから南東五環路の宜荘まで走らなければならないことがよくある。また、近年の北京チェルークラウドネットワークの変化も目の当たりにしてきた。
同氏はチャイナ・ビジネス・ニュースに対し、北京のスマートネットワークは基本的に、L4サービス、L2サービス、都市ガバナンスサービスの3つの主要回線を中心に展開していると語った。
当初、インテリジェント ネットワークの構築は L4 に対応するものでしたが、実際には、投資と構築を行った後でも L4 車両が少なすぎるため、大規模な複製が達成できなければ、投資と構築の費用対効果が高くなりすぎます。低い。業界での数年間の調査を経て、これまでのところ、イー庄グローバル情報管理は、朝のピーク時間帯の全員の合計移動時間に基づいて、イー庄市の 300 以上の交差点をカバーしています。 、出発から目的地まで、目標に向けて最適化し、すべての交差点を調整および制御し、より効率的な交通を実現します。
特に大規模なモデルの機能により、全方位の感覚データを使用して渋滞の可能性を判断し、シミュレーション演繹を重ね合わせて、数時間後に渋滞が発生する場所、渋滞が発生する理由、渋滞の解決方法などを予測することもできます。信号灯のタイミング計画などを自動的に最適化します。
北京宜庄市の公式開示によると、北京ハイレベル自動運転実証区のクラウド制御プラットフォームは、北京経済技術開発区内の420以上の交差点からのデータへのアクセスを実現し、合計800以上の交差点にアクセスしたという。自動運転試験車両。毎日約300Tのデータを受信して処理できます。クラウド制御プラットフォームの大画面には、道路状況とそのデジタルツインシーン、交差点インテリジェント情報制御データなどがリアルタイムに表示され、自動運転車の運行状況を照会できます。
さらに、クラウド制御プラットフォームは、300 以上の交差点をカバーするリアルタイム情報を動的に公開し、信号機の状態、青信号の推奨速度などの情報を地図ビジネス ナビゲーション アプリやネットワークに接続された車両端末にプッシュすることができます。同様の「推奨速度」で、60 は青信号で複数の交差点を通過できます」という音声プロンプトがドライバーに運転支援を提供します。
特に情報制御の最適化に関しては、クラウド制御プラットフォームがデータベースとして機能し、北京経済技術開発区の60平方キロメートル内で67の道路がグリーンウェーブ交通を実現し、257の交差点がダイナミックな交通を実現していることが公式データで示されている。過去 1 年間で、交差点での平均車両遅延は 33% 減少し、平均車両速度は 45% 増加しました。
記者の理解によると、将来の実証区クラウド制御プラットフォームは市の統一クラウド制御プラットフォームとして機能し、北京経済開発区、通州区、順義区にサポートサービスを提供し、当初の60平方キロメートルからほぼ10平方キロメートルに拡大する予定だという。データをさらに探索するための 600 平方キロメートル。ディープ オープン オペレーション、包括的なスマート交通管理、人工知能業界サービスのサポート機能。
100億レベルプロジェクト始動
「中国の電気自動車はすでに世界をリードしている。我々が引き続きリードしたいのであれば、インテリジェントなネットワーク接続が第2段階となる。そのため誰もがチェルーユントラックに注目し、どうすればより良くなるかを考えている」と韓国の華氏はチャイナビジネスに語った。ニュースが説明します。
ある専門家は、今年 1 月にチャイナ ビジネス ニュースに対し、同社はインテリジェント コネクティビティに注力していなかったが、インテリジェント コネクテッド ビークルとマルチネットワークの「車両と道路とクラウドの統合」アプリケーションのパイロット都市のリストを発表したと語った。同社は都市入札に注力しており、関連部門の設立により、業界にさらに大きな市場スペースが与えられており、現在、業界はこれら 20 都市でのプロジェクトの確保に向けて熱心に取り組んでいます。業界は、今年下半期から来年上半期にかけて、これらのパイロット都市でのプロジェクトが続々と立ち上がると予想している。
具体的な建設状況については、国家インテリジェント・コネクテッド・ビークル・イノベーション・センターのデータによると、我が国の車両・道路・クラウド統合産業は、インテリジェント・コネクテッド・ビークル、インテリジェントな路側インフラ、クラウド制御プラットフォーム、基本サポートの4つの部分に分けることができる。 2025 年には、沿道インフラの産出額は 223 億元に達し、約 26.4% を占めると予想されます。
韓国華氏は記者団に対し、「車両・道路・クラウド統合」の構築には複数の部門や企業の緊密な協力が伴い、比較的緊密な分業システムが形成されていると語った。
その中で、政府は政策の策定、資金調達、プロジェクトの監督を担当します。政府部門は関連政策文書を発行することでChelu Cloud Network構築の目標と要件を明確にし、プロジェクトの実施を促進するために多額の財政資金を投資した。同時に政府部門も入札などを通じて優良企業を紹介し、建設に参加した。
通信事業者はインフラ建設の重要な役割として、通信ネットワークの敷設と維持を担当します。通信事業者は、5G などの高度な通信技術を使用して、車両と道路のクラウド ネットワークに低遅延で信頼性の高いデータ伝送チャネルを提供し、さまざまなセンシング デバイスとクラウド プラットフォーム間のスムーズな通信を確保します。
コアテクノロジーとソリューションを提供するバイドゥやアリババなどのテクノロジー企業もあります。テクノロジー企業は、独自の技術的優位性を利用して、車両と道路のクラウド ネットワークの構築のためのアルゴリズム、クラウド プラットフォーム、データ サポートを提供しています。たとえば、Baidu は、インテリジェント運転およびインテリジェント交通ソリューションを通じて、車両の正確な経路計画と障害物回避警告サービスを提供しています。
総合インテグレーターは、機器の調達、設置、システム統合を担当します。インテグレータは、プロジェクトのニーズに基づいてさまざまなセンシング デバイス、コンピューティング ユニット、ソフトウェア プラットフォームを購入し、それらをインストールしてデバッグすることで、システムの安定した動作を確保します。同時に、インテグレータはシステムのその後のメンテナンスとアップグレードにも責任を負います。現在、通信事業者やテクノロジー企業が「アグリゲーター」の役割を果たすことが多い。
現時点では、道路の車両と道路のクラウド ネットワーク変革のコストは、道路の長さ、必要な設備の種類と数量、技術的ソリューションの複雑さ、地域差などを含む多くの要因の影響を受けます。固定コスト データを計算するのは困難です。 。ロードエンドの変革だけの観点から見ると、「車両、道路、クラウドの統合」は、センシング ユニット（センサー）、コンピューティング ユニット（チップなど）、通信ユニットなどを含むデジタル ソリューションの完全なセットをカバーします。変革コストは、現在、1キロあたり数百万ドルの費用がかかります。
ここ数カ月間、車両、道路、クラウドの統合実証プロジェクトが多くの場所で集中的に開始されています。今年7月、長春市は今後3年間で127億元を投資し、「車両・道路・クラウド統合」の構築を実施し、交通ハブ、都市道路、高速道路、交通拠点などの典型的な実証アプリケーションシナリオを総合的に構築する計画を発表した。そして高速道路。今年6月、湖北省投資プロジェクトオンライン承認・監督プラットフォームの最新情報によると、武漢市の大規模な「車両・道路・クラウド統合」実証プロジェクトが市開発改革委員会によって承認され、登録額は170億元となった。
北京市が発表した「北京車両・道路・クラウド統合新インフラ建設プロジェクト（予備設計、施工図設計）入札公告」を例に挙げると、このプロジェクトの投資規模は99億3,900万元に達した。このプロジェクトは、通州区、順義区、朝陽区などで建設が計画されており、約2,324平方キロメートルのエリア内にある6,050の道路交差点をカバーし、デュアルインテリジェンスプライベートネットワークネットワークの構築および改修プロジェクトが含まれます。中心。
中国国際金融証券は以前、上記の入札公告を解体し、道路沿いのインテリジェントインフラストラクチャの単一交差点の価値が43万4,000元にも達していることを発見した。その中で、エッジコンピューティングノードMEC、インテリジェント端末RSU、LiDARの価値が占めている。比較的高い値であり、それぞれ 13.38%、5.33%、1.49% に達します。
中国自動車技術協会が発表した「車両・道路・クラウド統合インテリジェント・コネクテッド・ビークル産業の増分生産額予測」によると、中立的な期待シナリオの下では、車両・道路・クラウド統合型インテリジェント・コネクテッド・ビークル産業の生産額は、 -クラウド統合型インテリジェントコネクテッドビークル産業は2025年と2030年に増加する。その規模は7,295億元と25,825億元で、産業発展は我が国の経済成長を積極的に促進するだろう。
ある車両・道路・クラウド統合サプライヤーは記者団に対し、同業界の道路端設備の現在の建設コストは1キロメートルあたり約100万～200万元で、規模が拡大するにつれてコスト削減の余地はまだあると予想していると語った。 。 1キロ当たりの道路末端設備の建設費が50万元に削減されると、国道再建の費用も2兆7000億元になる。このインフラ投資の規模は高速鉄道に匹敵する。
市場の大きな期待と頻繁な政府の政策によってもたらされる楽観的な見方の中で、今年7月以降、「車両・道路・クラウド統合」とロボタクシーが最もホットな話題となり、関連するコンセプト株はストップ高を続けている。
「業界全体の全体的な発展から見ると、車両、道路、クラウドの統合は、高度道路交通システムと自動運転技術の将来の開発における重要なトレンドです。その核心は、車両の機能を深く統合することによって交通システムを実現することです。道路インフラとクラウドデータセンターの効率性、安全性、インテリジェンスレベルが大幅に向上しました」とGosuncn Technology Group上級副社長兼Gosuncn Network Co., Ltd.のゼネラルマネージャーであるWu Dongsheng氏は記者団に語った。
解決すべき多くの問題
ビジョンは美しいですが、Chelu Cloud の現在の連携には、まだ克服されていない多くの技術的問題が残されています。
「技術レベルでは、ネットワーク、コンピューティング能力、アルゴリズム、標準など、引き続き検討し実装する必要があることがまだたくさんあります。」とウー・ドンシェン氏は述べています。
2018年頃、国内には車両と道路の連携技術を企業の特徴として持つ自動運転スタートアップ企業が数多く存在したが、2020年以前にはフォード、ゼネラルモーターズ、その他の自動車会社がC-V2X（セルラーネットワークをベースとした車両間通信システム）を導入し始めた。 ) 中国の) 機能製品は、一部のパイロット道路セクションで部分的な死角予測、速度誘導、その他の機能を実現できます。
しかし、当時は5Gネットワークがまだ普及しておらず、4Gネットワークは遅延が大きかったため、路上試験装置が車両のインテリジェント運転などのシステムを効果的にサポートすることが困難でした。現在、5G ネットワークの普及が進んでいますが、遅延や信頼性などの改善は依然として業界の期待には程遠いです。
「4G時代に比べ、5Gは遅延やアクセス数などの点で大きく改善しましたが、それでも『理想』との間には一定のギャップがあります。あくまで層と言えます。」窓紙』とマッシュルーム・オート・リンクの副社長、ルー・ビン氏は語った。
Wu Dongsheng 氏は、自転車インテリジェンスと比較して、車両と道路とクラウドの統合には、車両、道路側のインフラストラクチャ、および車両と道路のクラウドが必要とする機能のネットワーク化を実現するために、高信頼性、低遅延、幅広い接続性を備えた強力なネットワークが必要であると考えています。アプリケーション シナリオでは、協調的早期警報、協調的支援運転、協調的自動運転という 3 つの異なるレベルのネットワーク機能をカバーする必要があります。機能が異なれば、ネットワークに対する要件も異なります。
これに関連して、このマルチモード ネットワーク形式は、C-V2X を技術ベースとして使用し、オペレータや他の専用ネットワーク (LTE-V2X、NR など) をオーバーレイして、車両、道路、クラウドの統合の開発をサポートするために必要です。 V2X、4G、5G、6G、衛星および ETC 2.0 およびその他の通信技術）を利用して、車両、道路、クラウドを統合した信頼性の高いマルチモード ネットワークを構築します。これにより、この種の協調的早期警報、協調的支援運転、および自動車との連携をより適切にサポートできます。自動運転のさまざまな要件により、異なる通信テクノロジー間のシームレスな切り替えと効率的なコラボレーションが実現します。
しかし、現時点では、このネットワークの構築は完全ではなく、技術的な互換性、ネットワークの最適化、システムの統合などの複数の困難を克服する必要があります。
「時間遅延に加えて、アルゴリズムにも問題があります。路上試験のセンシングユニットは車両に死角情報を提供できますが、現時点では標準や公式がありません。路上試験ユニットはデータを処理し、直接処理する必要があります」結果を車両に送信する? センシング データを車両に直接送信し、車両がデータを自律的に処理して意思決定できるようにする路上試験ユニットによって L4 ロボタクシーに提供されるデータ サポートはまだ比較的限られています。
技術的な観点から見ると、路上テストユニットはビデオ、写真、その他のデータを車両に直接送信するため、送信速度に一定の困難が生じます。また、各社のインテリジェント運転技術ソリューションは一貫性がありません。車両はデータを受信した後に処理しますか? 路上試験ユニットがデータを処理して車両に送信するための独自の計算能力とアルゴリズムを備えている場合、より高い計算能力アルゴリズムが必要になります。路上試験ユニット。
Wu Dongsheng 氏は、自転車インテリジェンスであれ、車両と道路とクラウドの統合であれ、コンピューティング能力のサポートが必要であると記者団に語った。このコンピューティング パワー ネットワークの分散およびコンピューティング パワー ネットワークの相乗効果により、一方では、車両、交通機関、および都市の特定のコンピューティング パワー要件を満たすことができ、他方では、より適切なサポートを実現するためにコンピューティング パワー リソースの無駄を回避できます。車両、道路、クラウド統合の業界全体の発展。
さらに、車両、道路、クラウドの統合では、車両、道路、クラウド、ネットワーク、地図、安全性の協調的な開発が重視され、協調的な早期警報、協調的な運転支援、協調的な自動運転など、さまざまなレベルのネットワーク化されたアプリケーションがカバーされます。包括的なアルゴリズム機能と信頼性の高いパフォーマンスを備えた信頼性の高いアルゴリズムとプロトコル スタックは、自動車会社、スマート交通ユーザー、交通管理者に信頼できるビジネス サポートを提供します。 Wu Dongsheng 氏は、アルゴリズム機能の点で、業界は引き続き改善する必要があると考えています。
インテリジェント交通システムでは、大量の機密データの収集と送信が行われ、データのセキュリティとプライバシーをどのように確保するかが緊急の課題となっています。データが漏洩または違法に使用されると、個人のプライバシーと公共の安全に重大な影響を及ぼします。これには、収集、送信、使用中のデータのセキュリティとコンプライアンスを確保するためのデータ セキュリティ管理システムの確立と改善が必要です。
商業モデルを確立する必要がある
車両、道路、クラウドの統合プロジェクトでは、ソフトウェア オペレーティング システムの問題にも直面する必要があります。ソフトウェア オペレーティング システムをサポートするには膨大なデータ モデルが必要です。北京の車両と道路とクラウドの統合パイロットを例に挙げると、今回は 7,350 か所の交差点が舗装され、これには巨大なソフトウェア プラットフォームが必要になります。
依然として克服する必要がある技術的制約に加えて、車両、道路、クラウドの統合は、地域間の一貫性のない基準や不透明な商業化の見通しなどの問題にも直面しています。
「インテリジェントコネクテッドカーに関する国内業界標準は世界の最先端を進んでいますが、特に安全基準、試験および検証基準など、車両と道路とクラウドの統合に関しては、さらに改善する必要があります。すべての地域が推進しています」ローカルのグループ標準と業界標準だけでなく、地域全体での標準の統一、相互接続、および相互認識をどのように達成するかも非常に重要です」とウー・ドンシェン氏は述べた。
交通分野はローカル管理が強く、地域間でのデータ共有を完了するには一定の障壁があります。インフラ構築によって得られるデータは品質や精度が十分ではなく、スマートビークルで利用できない可能性があります。ただし、これまでのパイロット プロジェクトの建設基準は統一されておらず、地域によって車両の機能も異なりました。
Pony.ai Chinaの広報責任者であるDai Dunfeng氏は記者団に対し、実用化で最良の結果を達成するには、Chelu Cloudシステムがいくつかの特別な交通ネットワークにアクセスして、リアルタイムで正確な信号機や交通情報を取得する必要があると語った。交通の効率を最大限に高めることができます。
ビジネスモデルに関しては、Chelu Cloud は優れたビジョンを持っているが、Chelu Cloud 統合プロジェクトの現在の収益モデルがまだ明確ではなく、持続可能な収益モデルをどのように形成し、長期的な運営を実現するかが業界の多くの関係者から指摘されています。これは業界が深く調査する必要がある問題です。
ハン・グオファ氏は記者団に対し、「チェルー・クラウド・ネットワークの現在の建設は、社会公共サービスのインフラに分類されるのか、商業運営の属性を持つ施設に分類されるのかはまだ決まっていない」と語った。
同氏は、業界は、投資と収益をより費用対効果の高いものにするために、より多くのユーザーを見つけ、より多くのシナリオを見つける必要があると述べ、これが今後の取り組みの方向性であると述べた。 「スケールアップ後はコストが削減されるため、これら 2 つの曲線は最終的に交差し、将来の運転にさらに適合することになります。」
記者は、車両、道路、クラウドの統合のための現在の資金源は主に、国家レベルの財政支援、地方財政のマッチング、企業の自己調達資金という 3 つの主要な資金源から来ていることを知りました。しかし、具体的な収益モデルに関しては、業界はまだ模索中です。
「車・道路・クラウド統合プロジェクトは、実は政府が投資する新たなインフラプロジェクトであり、最終的には自動運転のためのサービスを提供することになります。ビジネスモデルの観点から見ると、初期段階のハードウェア設備などのインフラコストは、これは政府によって共有され、段階的にBサイドに割り当てられ、最終的にはすべてのユーザーが製品を使用すると、コストは大幅に削減されます」とMOUの副社長Lu Binは述べた。
北京の車両・道路・クラウド統合プロジェクトを例に挙げると、このプロジェクトの建設資金源は「政府投資＋国有企業の自己調達」で、そのうち70％が政府、30％が政府出資である。国有企業が自ら調達したもの。業界は、政府の資金提供により、より多くの社会資本を活用して参加できると考えています。
Lu Bin 氏は、車両、道路、クラウドの統合はこれまでの技術実証から大規模建設の段階に移行しており、2026 年にはビジネス モデルが受け入れられる時期になると考えています。ビジネスモデルの観点から見ると、車両、道路、クラウドの統合プロジェクトを通じて収集されたデータは自動車会社に販売され、自動車会社はデータ サービスの料金を支払うことができ、最終的には自動車会社がそれを消費者に販売することになります。
しかし、サブスクリプションベースまたは支払いベースのインテリジェント運転支援システムは、現在、Tesla、NIO、Huawei Honmeng などの少数の企業のみが、サブスクリプションベースまたは支払いベースのインテリジェント運転支援システムを発売しています。 , リープモーターなどは一部の製品にハイエンドの運転支援システムを標準装備しており、その費用は車両価格に含まれているが、現状では運転支援システムのソフトウェアとハードウェアのコストが依然として全体の「大きな部分」を占めている。車両コストがかかるため、自動車会社は車両と道路の連携データを購入するために追加のコストを費やすか、車両価格を引き上げる必要があります。
しかし、「マッキンゼー中国自動車消費者インサイト2024」は、価格競争の影響で、中国の消費者のスマート運転に対する受け入れは増えているものの、スマート運転に対する支払い意欲は低下していると指摘した。
車・道路・クラウド連携システム全体では、自動車会社は参加者の1つにすぎず、このシステムには、自動車事業者や個人の自動車所有者、道路インフラ構築者、クラウド制御基盤事業者、クラウド制御関連企業も含まれる。サポート プラットフォーム サービス プロバイダー、クラウド コントロール アプリケーション サービス プロバイダー、ネットワーク オペレーター、高精度地図サービス プロバイダーは独立した運営主体であり、各運営主体の収益モデルも異なります。
広州工業情報化局はチャイナビジネスニュースに対し、車両、道路、クラウドの統合建設を推進する際に直面する最大の困難は、車両、道路、クラウドを統合したクローズドビジネスループをどのように構築するかであると語った。車両、道路、クラウドの統合構築の収益モデルをほとんど理解していないため、保険サービスにとどまり、関連する交通法執行部門にデータ サービスを提供しているため、車両、道路、クラウドの統合のための新しいアプリケーション シナリオを早急に模索する必要があります。企業や社会のあらゆる分野と。さらに、車両、道路、クラウドの統合システムには、大量の個人データと車両データが含まれます。データとネットワークのセキュリティを確保し、データ共有を実現するにはどうすればよいでしょうか。車両、道路、クラウドの一体構造を法整備の観点からどう守るかも大きな課題となる。
(この記事は中国ビジネスニュースからのものです)
