从软件定义到 AI 原生：智能网联汽车架构正在迎来真正的分水岭

2026-3-5

过去几年，「软件定义汽车」已成为行业共识。随着车云平台成熟与 OTA 常态化，远程车控与智能驾驶不断迭代，车辆从机械产品转变为持续在线的数据节点。连接规模持续扩大，数据体量指数级增长，全球化布局成为主旋律。

然而，当「数据互联」成为基础能力之后，行业开始思考一个更深层的问题：如何基于车辆持续产生的海量数据，真正实现实时理解、决策与执行？当汽车智能化功能不断叠加，底层架构如何承载 AI 原生能力？

3 月 20 日，EMQ 将在杭州举办 EMQ Tech Day，汇聚来自不同行业的技术专家，系统探讨数据流、边缘计算与 AI 架构的升级路径。其中，汽车行业作为重要板块之一，将围绕车联数据底座、车载 AI Agent 与全球化数据治理等相关议题展开深入分享。

规模化连接，数据底座成为核心能力

在智能化早期阶段，车企关注的是连接规模与功能覆盖——如何支撑更多车辆在线，如何保障远程车控稳定运行。而当连接增长到百万、千万级别，且业务覆盖全球时，数据底座往往需要同时满足高并发、高可用、跨区域部署与数据合规等复杂要求。

吉利汽车与 EMQ 的合作提供了可借鉴的技术路径。通过构建百万级并发、全球化覆盖的下一代车联数据底座，稳定承载了全球数百万车辆的实时在线，并深度应用于远程车控、智能驾驶等核心场景。

针对这一实践路径，吉利汽车集团云技术平台总监黄久远将在 EMQ Tech Day 现场进行深入分享，解析吉利汽车在全球化车联数据底座建设中的关键经验，以及在 Physical AI 与 MCP over MQTT 等前沿领域的最新探索。

当数据底座逐渐稳固，智能网联汽车架构的演进开始进入更深层阶段。连接只是起点，真正的差异化能力正在向「车载 AI Agent」迁移。

在实时数据流与统一语义模型的支撑下，车载 AI Agent 可以实现预测性维护、自适应驾驶优化与智能诊断等高价值能力，并通过安全可控的执行机制在边缘侧完成实时决策。这意味着车辆开始具备持续学习与主动响应能力，而不再只是被动执行控制逻辑。

围绕「从数据基础设施到车载 AI Agent」的智能化发展，EMQ 边缘计算解决方案总监余杰霖将在大会上重点分享 AI 原生架构的设计原则与分阶段部署思路，在满足功能安全与数据合规的前提下，加速汽车智能化能力的落地。

在全球化竞争格局下，数据合规与流量成本控制成为不可回避的现实问题。跨区域部署要求企业在保障数据安全与合规的同时，实现高效传输与算力分配。

车凌科技自主研发的凌云平台（Hyper Flow）作为车云一体化数据总线，深度集成数据采集、流计算与存算一体化技术，有效解决出海合规、高昂流量成本及算力分配痛点，支撑车辆全生命周期的数据闭环运营。

为了更好地解决企业出海问题，车凌科技产品总监陆羲文也将在 EMQ Tech Day 上分享其在出海合规与架构优化方面的系统思考，赋能车企在复杂的国际环境下，通过边缘计算与跨域数据融合，构建敏捷、安全且可控的全球化运营体系，真正让每一段里程更有价值。

随着车联网与智能制造、具身智能等场景融合，数据不再只是简单的信号指令，而是包含图像、视频、点云与时序信号在内的海量多模态信息。当这些原始数据能够快速反哺模型，汽车将真正具备持续学习和进化的能力。

从数据采集、解析、标注、检索分析到模型训练与在线推理，企业面临的核心挑战是如何实现海量多模态数据的实时写入与可见，以及如何将这些原始数据快速转化为 AI 训练的燃料，从而驱动整个行业的智能化发展。

在 EMQ Tech Day 现场，飞轮科技内核产品负责人朱伟将从「数据飞轮」视角，解析多模态数据如何驱动 AI 能力持续迭代，并探讨企业在海量数据场景下如何实现快速搜索、实时分析与语义理解。

从吉利数百万车辆的真实连接，到凌云平台的全球化合规实践，再到车载 AI Agent 与多模态数据飞轮的前沿探索，汽车行业的竞争正在从「功能创新」转向「架构能力」。

未来车企间的差距，不在于谁上线了更多智能功能，而在于谁能够构建更稳定的数据基础设施，谁能够更快形成智能闭环，谁能够在全球化环境中持续扩展能力边界。

3 月 20 日杭州，我们将在 EMQ Tech Day 上围绕架构升级展开深度对话与实践分享。如果您正在规划下一代车云平台，思考 AI 原生架构升级路径，或希望在安全与合规的前提下加速智能化能力落地，这场面向汽车行业的技术交流将为您厘清技术演进的脉络，提供从软件定义到 AI 原生的发展机遇。

完整嘉宾阵容与最新议程，敬请关注：https://mp.weixin.qq.com/s/e1e_r2q0uWnPpN2e11kHjA

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