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F5详解:AI大数据时代,如何保障车辆通信可靠性和低延迟?

发布时间:2025-10-17 18:59:38

随着智能网联技术的渗透,以及AI的加持,越来越多的数据和应用会在单个车辆,车与车,车与路等之间协同。然而,这些数据和应用的交互极其依赖网络质量,一旦网络延迟增加或被攻击,重则威胁到行车安全,轻则影响驾乘体验。因此,保障数据的实时、可靠、高效流通成为车企及产业链正在攻克的难题。

F5详解:AI大数据时代,如何保障车辆通信可靠性和低延迟?

 

那么,当前阶段车辆数据通信方面具体面临哪些问题与挑战,又是如何优化和解决呢?近日,盖世汽车与全球知名的应用交付和应用安全解决方案提供商F5中国区新行业解决方案总监、资深架构师谢乾屹进行了交流。

智能网联汽车渗透率提升,数据通信可靠性倍受挑战

数据显示,2024年中国智能网联汽车渗透率已经达到84.6%,并将很快实现100%覆盖,预计2025年全球智能网联渗透率也将达59.4%。智能网联非常关键的一点是“联”,近年来,随着V2X(车联万物)连接设备种类的不断增多,产生的数据量急剧提升,智能系统数据通信可靠性倍受挑战。

 

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在谢乾屹看来,目前行业面临的挑战主要呈现以下几个方面:

● 国家监管日益苛严,目前出台的有《汽车数据通用要求》、《远程服务与管理系统技术规范》等,车企系统通信需要满足各类法规要求。除了国内法规外,对于走向海外的车企而言,还要通过国际法规的评定。

● 网络不允许,在一些特定场景下如隧道,地下车库,数据传输会出现信号“短路”情况。

● 系统不给力,如果车企应用系统和服务器承载能力有限,一旦出现节假日等用车高峰期,对系统可靠性是一大挑战,同时对于OTA升级引入新功能的使用体验也存在较大影响。

● 混合多云环境已经成为常态,随着车辆功能的增多,不少车企会把业务部署在多个环境里面,如本地数据中心、公有云等等,同时还要接入诸多运营商线路和第三方APP,进而陷入纷繁复杂的多架构“火球”困境,如何管理运营成为一大挑战。

 

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在此情况下,急需一个“万能”系统,可以疏通各个连接关节,兼容诸多协议,将诸多的架构化繁为简,最终使数据运输畅通无阻,保障车辆及其承载的应用系统可靠安全。

面对市场现存需求和挑战,多年服务于金融、大型交易平台等高安全高可靠系统的F5,在多年积淀的基础上,推出了新的解决方案——应用交付与安全平台(Application Delivery and Security Platform, ADSP),并在短时间内获得了诸多车企的认可。

ADSP平台应运而生,满足车企多元化诉求

ADSP简单来说,可以理解为“超级网关”,也即将前端采集到的庞大数据进行快速分配和有效管控,保障数据高效安全流通,类似于大流量交通路口的交警角色。

这是一个应智能网联汽车趋势而生的全能应用交付平台,据介绍,它可以部署在所有混合多云的环境,满足汽车行业数字化技术的四大应用场景:车联网、多云多活、智算中心、中国车企出海。以下是其详细应用情况介绍。

 

F5详解:AI大数据时代,如何保障车辆通信可靠性和低延迟?

 

● 增强网关能力,为车联网提供安全保障

今天的用车体验,已经高度依赖车联网技术,如信息娱乐,导航,驾驶提示,远程控制等。车联网的应用需要车端和云端实时的数据采集和安全运输,车联网通常会采用MQTT协议,以实现高效性和可靠性的要求。然而,传统车联网使用云负载和开源负载做数据传输存在着局限性,如MQTT协议支持缺失、安全能力缺失等。

ADSP则是MQTT服务器前面的网关,可以做证书校验,防止攻击者进入。此外,对于高峰用车时段,可以帮助车企对车辆接入做流量控制,避免把车企的服务能力挤爆掉,同时避免一些攻击和启动的风暴等,保障车辆安全性。

 

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● 多云多活——业务连续性保障

近年来,车辆解锁失败,座舱失控,智驾失灵现象时有发生。因此,对于智能网联汽车而言,业务及功能的连续性和稳定性至关重要。为解决这一问题,车企开始将业务部署到不同的云和数据中心上,多云多活,保障安全冗余。

然而,要将应用部署在多云环境,需要众多部门花数月的时间才能完成整合。ADSP能够以任何形式部署在任何地方,实现多云统一管理,无缝跨云迁移。

 

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● 智算中心——赋能AI数据管理

现阶段,AI赋能汽车行业全业务链路,当中包括研发制造、数字科技、营销运营、平台建设等。这使得智能汽车训练数据、模型数据等不断增多,这对于数据管理提出了较高要求。针对AI应用,F5开展积极的应用和部署:

构建AI智算中心:帮助企业打造高可用弹性基础架构,支撑因AI训练和AI应用带来的业务流和数据流爆发式增长。

管理AI数据流:帮助企业确保AI训练,RAG构建及AI推理过程中的高速,稳定且安全的数据访问与传输。

 

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开展AI算力优化:通过GPU资源动态调度,帮助企业实现用户访问体验提升,降本增效。

 

F5详解:AI大数据时代,如何保障车辆通信可靠性和低延迟?

 

实现AI工作负载的高效交付:通过高效安全的容器/K8S的服务入口控制,帮助企业实现AI工作负载的高效交付。

 

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● 助力出海

中汽协数据显示,1-8月,我国汽车出口429.2万辆,同比增长13.7%。出海热潮下,数据管理和保护亦是车企关注的重点。这当中包括当地相关法律如欧盟的GDPR,跨云环境差异等。

 

F5详解:AI大数据时代,如何保障车辆通信可靠性和低延迟?

 

作为拥有近30年历史的国际化运营公司,F5与诸多海外车企已经建立了合作,并拥有成熟的技术交付和服务网络。谢乾屹指出,中国自主品牌车企在海外可以不用部署设备、服务器,直接使用F5的SaaS能力,通过云服务进行安全防护。“F5也在持续收购很多产品,进而丰富我们的解决方案。” 谢乾屹说到。

 

F5详解:AI大数据时代,如何保障车辆通信可靠性和低延迟?

 

总的来看,作为AI大时代下的超级网关,ADSP低延迟、高安全等保障,无论对于车企还是消费者而言,都是一大利好。 “现今,中国的创新在引起全球的瞩目,我们也是顺应这样的时势,把F5最好的解决方案要带到中国汽车行业里面,当然我们也希望能够在中国汽车行业里面有一些创新之后,能够反向输出到全球。” 谢乾屹总结指出。

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