1、射频识别技术

射频识别(radio frequency identification，RFID)技术是通过无线射频信号实现物体识别的一种技术，具有非接触、双向通信、自动识别等特征，对人体和物体均有较好的效果。RFID不但可以感知物体位置，还能感知物体的移动状态并进行跟踪。RFID定位法目前已广泛应用于智能交通领域，尤其是车联网技术中更是对RFID技术有强烈的依赖，成为车联网体系的基础性技术。RFID技术一般与服务器、 数据库 、 云计算 、近距离无线通信等技术结合使用，由大量的RFID通过物联网组成庞大的物体识别体系。

2、传感网络技术

车辆服务需要大量数据的支持，这些数据的原始来源正是由各类传感器进行采集。不同的传感器或大量的传感器通过采集系统组成一个庞大的数据采集系统，动态采集一切车联网服务所需要的原始数据，例如车辆位置、状态参数、交通信息等。当前传感器已由单个或几个传感器演化为由大量传感器组成的传感器网络，并且通能够根据不同的业务进行处性化定制。为服务器提供数据源，经过分析处理后作为各项业务数据为车辆提供优质服务。

3、卫星定位技术

随着全球定位技术的发展，车联网的发展迎来了新的历史机遇，传统的GPS系统成为了车联网技术的重要技术基础，为车辆的定位和导航提供了高精度的可靠位置服务，成为车联网的核心业务之一。随着我国北斗导航系统的日益完善并投入使用，车联网技术又有了新的发展方向，并逐步实现向自主知识产权的时期过渡。北斗导航系统将成为我国车联网体系的核心技术之一，成为车联网核心技术自主研发的重要开端。

4、无线通信技术

传感网络采集的少量处理需要通信系统传输出云才能得到及时的处理和分析，分析后的数据也要经过通信网络的传输才能到达车辆终端设备。考虑到车辆的移动特性，车联网技术只能采用无线通信技术来进行数据传输，因此无线通信技术是车联网技术的核心组成部分之一。在各种无线传输技术的支持下，数据可以在服务器的控制下进行交换，实现业务数据的实时传输，并通过指令的传输实现对网内车辆的实时监测和控制。

5、 大数据 分析技术

大数据（Big Data）是指借助于计算机技术、互联网，捕捉到数量繁多、结构复杂的数据或信息的集合体。在计算机技术和网络技术的发展推动下，各种大数据处理方法已经开始得到广泛的应用。常见的大数据技术包括信息管理系统、 分布式数据库 、数据挖掘、类聚分析等，成为不断推动大数据在车联网中应用的强大驱动力。

6、标准及安全体系

车联网作为一个庞大的物联网应用系统，包含了大量的数据、处理过程和传输节点，其高效运行必须有一套统一的标准体系来规范，从而确保数据的真实性和完整性，完成各项业务的应用。标准化已成为车联网技术发展的迫切要求，也是一项复杂的管理技术。另外，车辆联网和获取服务本身也是为了更好地为车辆安全行驶提供保障，因此安全体系的建立也十分重要。能否根据当前车联网发展情况，建立一套高效的标准和安全体系，已经成为决定未来车联网技术发展的关键因素。