企业简介
某企业是一家位于中国华南地区的汽车制造商，主营业务是乘用车的设计、生产和销售，主要生产和销售轿车、SUV 和 MPV 等车型，是中国汽车市场的主要参与者之一，累计拥有 1600 万客户，稳居行业第一阵营。
项目背景
在汽车智能化、软件化加速发展的趋势下，软件的差异化成为车辆价值的关键因素。智能化技术不仅提升了驾驶体验，还通过集成先进的传感器、人工智能和数据分析能力，使汽车能够更好地感知环境、实现自动驾驶以及提供个性化的服务。
为了更好应对汽车智能化发展浪潮，该合资汽车厂希望能对车辆每天产生数据进行统一采集及应用，赋能车辆全生命周期内的设计、研发、测试、运营、售后等流程，从而提升产品能力、用户驾乘及服务体验。但现有数据采集方案存在着数据不全、质量不高、方式单一、变更繁琐等问题，亟需一套高效灵活的采集方案来满足各业务部门对汽车数据的差异化需求。
项目挑战
难以适应业务需求变化
智能网联汽车与软件定义汽车不同的业务场景在信号范围、数量及格式等方面存在差异化需求。这些需求不仅随业务周期不断变化，还因车型不同而有特定的采集要求。原有的数据采集系统，采集策略单一且变更依赖长周期 OTA，无法应对业务变化的数据需求。
传输与存储成本高昂
智能网联汽车每日能产生海量的信号数据，市场问题分析、故障分析等业务场景经常需要一段过往时间的全车历史数据。采用全量数据上报的模式，将产生高额的网络流量、带宽及云端存储需求，原有的方案采集频次低、采集信号少，无法实现对全周期数据的管理。
数据处理困难
该企业原有的采集系统将数据的处理全交给云端，数据价值挖掘难度大，云端算力成本大，应用开发效率低。由于原系统不具备车端边缘计算能力，缺乏「监控-触发预警-反馈」机制，售后诊断、故障排查等业务难以获取到故障或异常事件发生时的关键性数据。
车端软件性能要求高
车端有限的算力不仅要承载数据采集还有各类其他业务，数据采集系统在车端可利用的CPU计算、存储、内存资源非常有限。但同时数采系统需要完成全车身海量 CAN 总线数据的毫秒级接入、采样、压缩存储、信号解析、边缘计算等多项任务，原有的数采方案受限于资源无法全部实现。
解决方案
EMQ 为客户提供了覆盖车端及云端的车云协同数据闭环产品方案，实现全车身数据的灵活采集。
在车端，将轻量级数据闭环车端软件 SDV-Flow 部署在客户汽车内中央网关中，实现从 MCU 接入全车总线原始数据，具备聚合采样、全量滚动压缩落盘、信号解析、流计算处理、采集结果上传、监控上报等功能。同时与云端 MQTT 消息平台 EMQX Platform 连接，构建传输所有上下行交互数据的通道。
在云端，通过 EMQX Platform 实现车型项目中所有车辆的高并发接入和高吞吐传输，与 Kakfa、MINIO 无缝集成。依靠车载和 V2X 统一通信和数据平台 SDV-Platform，为上层客户业务应用提供了车端软件的管理运维 API 能力，实现云端对车端软件的大规模采集任务下发、远程管理监控。
整体解决方案为该合资汽车制造商提供了以下关键能力：
全车 CAN 总线数据高精度接入：
全车身 3000+ 信号数据，毫秒级实时接入，10ms 聚合采样，满足数据高精度采集及计算需求。
全量数据无损高压缩滚动落盘：
对聚合后的全量原始总线数据进行压缩落盘，高压缩车辆运行数天产生的数据能够在车端存储，支持后续历史采集回溯。
灵活高效的流式计算处理：
由云端下发自定义的流式计算处理规则，车端实时更新，对接入解析后的数据进行处理分析，实现了信号筛选周期采集、事件触发采集、历史数据回溯采集。
稳定可靠的车云数据传输：
车云连接实现安全加密传输，断网自动缓存上传数据并在自动重连后续传，保障车端采集上报数据的安全性、完整性。
云端不同数据类型灵活存储：
基于 EMQX Platform 的灵活数据集成，采集信号数据桥接至 EMQX，日志等文件类采集数据桥接至文件对象存储，实现业务应用的实时流式处理。
快速构建车云协同管理：
基于 SDV-Platform，客户可以快速实现大规模采集规则配置下发、车端软件状态监控、占用资源监控、日志拉取上传，在云端可对车端数采软件进行方便的运维管理。
项目成果
基于 EMQ 车云协同数据闭环解决方案，客户在车内中央网关构建了轻量、高效的灵活数采能力，满足车辆监管、数据分析、产品定义、售后处理等应用场景的数据需求，具体包括：
用户习惯分析：
采集车身域、动力域相关信号，聚合降频后自定义周期采集上报。
售后主动监测：
实时监控车身域、动力域相关信号，识别急加速、频繁刹车、急转弯、轻碰撞、制动系统异常等事件。
算法模型训练：
采集算法模型所需信号，车端预处理成模型输入所需格式。
新能源电池安全监控：
实时监控电池、电流、电压等信号，计算充电状况 SOC、老化状况 SOH、蓄电池工作能力 SOF 等指标上传。
售后故障分析：
全车 CAN 信号本地压缩落盘，识别异常时上传前后一段时间的全量数据。
此外，EMQ 车端数采软件 SDV-Flow 在实现以上功能及场景的同时，很好地满足了车端严苛的资源限制。通过边缘计算能力对数据进行处理及车端高压缩态存储，数据采集上传整体节约了流量及云端存储。
总结
通过与 EMQ 的合作，该合资汽车生产商基于「以数据为中心」的思维方式，将车辆视为一个移动的数据源，通过对车辆数据的高效采集、处理和分析，满足了各业务部门对数据的差异化需求，为生产制造和售后运维带来了前所未有的洞察力，不仅确保了数据传输的安全性和稳定性，还为后续的数据挖掘和应用开发提供了坚实的基础。
基于 EMQX 和 SDV-Flow 的车云协同数据闭环方案，不仅解决了过去数据采集不全、质量不高、方式单一等问题，更为企业提供了一个面向未来的平台，使得企业在激烈的市场竞争中能够保持领先地位，持续为用户提供更加智能、安全、舒适的驾乘体验。