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車聯網（Connected Vehicles）
車聯網場景中的芯潮流AIOT平台應用
1. 車輛感測與資料整合
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整合車載感測器（如攝影機、雷達、LIDAR、GPS、IMU）
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即時收集行駛資料：車速、加速度、定位、煞車狀態等
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AI 模型進行車況偵測與預警（如胎壓異常、引擎溫度過高）
2. 邊緣運算與即時判斷
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將AI模型部署於邊緣裝置（如車載電腦、RSU路側單元）
於本地即時進行：
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障礙物偵測
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區域行車策略判斷
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緊急煞車與車道維持輔助（ADAS）
3.跨系統整合：車 → 人 → 路 → 雲
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V2V（車對車）：車輛間分享位置與行駛意圖，避免碰撞
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V2I（車對基礎設施）：與紅綠燈、智慧號誌系統互動，獲得通行建議
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V2P（車對行人）：AI判別斑馬線行人是否欲過馬路
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V2C（車對雲）：資料上傳雲端，用於遠端監控、OTA更新、交通預測
4. AI智慧決策與數據回饋
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AI分析大數據，優化交通流（減少擁塞）
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提供城市管理者數據儀表板（如交通壅塞熱點預測）
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車廠回饋模型訓練資料以提升自駕精準度