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-车-路-云高效协同,打造智能的车和聪明的路,为用户提供智能出行服务和体验 方案咨询 趋势分析 车路协同发展趋势 业界普遍认为实现自动驾驶有两大路径:一是单车智能;二是V2X车路协同,用路侧智能感知设备与智能车辆协同,实现网联式自动驾驶 国家政策明确智能网联汽车作为发展战略方向
传统环境行业重机理微观分析,无智能化手段在管治端将政策落地 解决方案 基于人工智能算法进行污染状况网格化推算,实现“一中台”式数据整合的可持续性 基于全域感知,形成小尺度溯源。智能研判线上推送,减少人工排查,实现高效、智能的“一张图”式溯源调度 多数据融合,形成结构化案例库。通过人工智能算法形成数据、管控、逻辑闭环的“一个脑”式决策环境
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提供业务辅助运营服务和整套会员中心系统 专家咨询 用户体验 用户体验 业务挑战 乘客高峰期打不到车,体验难以提升 司机高峰期需跨3-5公里接驾,司乘体验差 人工坐席数量庞大,技能参差不齐,用户体验差 解决方案 通过需求预测模型,基于平台制定巡游方案 智能司机调度,实现运力平衡 构建智能对话机器人,对特定出行场景智能回复
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扩展 MQTT 在智能网联汽车的应用 MQTT 在智能网联汽车的应用 应用场景 车联网 智能座舱 业务挑战 • 汽车保有量不断增长,需支持海量车机并发连接 • 上下行多种业务数据,需支持高并发消息吞吐 • 车辆所处网络环境复杂,需保证消息实时性与可靠性 • 智能座舱产品软硬件结构复杂
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门店库存混乱,账实经常不一致 收货发货效率低下,经常发生缺货或滞销 采购渠道混乱、存在串货乱价的行为 解决方案 通过进销存操作,清晰管理门店出入库业务 通过自动化系统操作,高效完成门店收货和发货 辅助采购预测和动销监控,降低缺货,提高周转 渠道管控,杜绝串货;销售管控,杜绝乱价 方案价值 对门店采购,销售和库存管理进行精细化管控