车辆CAN数据在车辆健康监测、预测性维护、车辆性能优化、驾驶员行为分析等方面具有巨大的潜在价值。此前的远程信息处理解决方案从车辆上收集的信息很少，而且受制于计算能力。因此，OEM只能获取有限且经过过滤的车队信息，导致车队运营性能无法达到最佳水平。 虽然将原始的CAN数据上传到云端可以实现高级数据服务，但是该过程会消耗大量昂贵的带宽和存储空间。基于对客户案例的研究，SafeRide的CAN优化器通过将数据大小减少96%，显著降低了带宽需求。而且，SafeRide CAN优化器的压缩性能是市面上其他解决方案的6倍。 SafeRide的首席执行官兼联合创始人Yossi Vardi表示：“现有的远程信息处理解决方案采用低带宽数据套餐，并且为OEM和车队管理人员提供有限的数据。不过，CAN优化器能够大幅扩展现有远程信息处理解决方案的功能，且无需改变硬件，同时确保相同，或者更低的数据成本。” 目前，该CAN优化器系列已经集成至几个领先的远程信息处理芯片组（包括意法半导体的Telemaco3P）中，并且进行了验证，而且其消耗的处理能量和内存只占此类设备的一小部分。据外媒报道，近日，SafeRide Technologies推出了一款基于机器学习的数据压缩软件 - CAN（控制器局域网）优化器，可用于网联车辆，而且已经通过多家领先OEM和一级供应商的验证，可投入量产。SafeRide Technologies是首家提供多层级确定性和启发式异常检测和危险预防方案的汽车网络安全公司。 车辆CAN数据在车辆健康监测、预测性维护、车辆性能优化、驾驶员行为分析等方面具有巨大的潜在价值。此前的远程信息处理解决方案从车辆上收集的信息很少，而且受制于计算能力。因此，OEM只能获取有限且经过过滤的车队信息，导致车队运营性能无法达到最佳水平。 虽然将原始的CAN数据上传到云端可以实现高级数据服务，但是该过程会消耗大量昂贵的带宽和存储空间。基于对客户案例的研究，SafeRide的CAN优化器通过将数据大小减少96%，显著降低了带宽需求。而且，SafeRide CAN优化器的压缩性能是市面上其他解决方案的6倍。 SafeRide的首席执行官兼联合创始人Yossi Vardi表示：“现有的远程信息处理解决方案采用低带宽数据套餐，并且为OEM和车队管理人员提供有限的数据。不过，CAN优化器能够大幅扩展现有远程信息处理解决方案的功能，且无需改变硬件，同时确保相同，或者更低的数据成本。” 目前，该CAN优化器系列已经集成至几个领先的远程信息处理芯片组（包括意法半导体的Telemaco3P）中，并且进行了验证，而且其消耗的处理能量和内存只占此类设备的一小部分。
车辆CAN数据在车辆健康监测、预测性维护、车辆性能优化、驾驶员行为分析等方面具有巨大的潜在价值。此前的远程信息处理解决方案从车辆上收集的信息很少，而且受制于计算能力。因此，OEM只能获取有限且经过过滤的车队信息，导致车队运营性能无法达到最佳水平。 虽然将原始的CAN数据上传到云端可以实现高级数据服务，但是该过程会消耗大量昂贵的带宽和存储空间。基于对客户案例的研究，SafeRide的CAN优化器通过将数据大小减少96%，显著降低了带宽需求。而且，SafeRide CAN优化器的压缩性能是市面上其他解决方案的6倍。 SafeRide的首席执行官兼联合创始人Yossi Vardi表示：“现有的远程信息处理解决方案采用低带宽数据套餐，并且为OEM和车队管理人员提供有限的数据。不过，CAN优化器能够大幅扩展现有远程信息处理解决方案的功能，且无需改变硬件，同时确保相同，或者更低的数据成本。” 目前，该CAN优化器系列已经集成至几个领先的远程信息处理芯片组（包括意法半导体的Telemaco3P）中，并且进行了验证，而且其消耗的处理能量和内存只占此类设备的一小部分。