现代汽车作为移动数据中心，每日持续产生巨量、高速且多样化的数据流，形成大数据领域 3V 特性的进阶形态：百亿级数据规模、毫秒级响应需求与多模态数据类型的融合。车辆数据主要包括三类：

车机埋点数据：来自于车辆上类似 pad 的车机，其中会有一些行为埋点数据，采集分析后用于驱动智能座舱的迭代；

车辆信号数据：即车辆元器件产生的信号，比如刹车、速度、里程等各种 IoT 数据，后续会应用于车辆制造和车辆状态的监测等场景；

视频图像：来自于智能驾驶传感器，比如摄像头采集的数据，后续将应用于智能驾驶模型的迭代；

海量车联网数据分析的挑战.PNG

该体系形成 “数据采集 - 分析 - 应用” 的强反馈回路，要求数据管道必须保持零延迟与高保真传输。每日百亿级数据的实时处理能力，已成为构建车辆数字化、智能化生态的关键基础设施，任何数据链路的中断或失真都将直接导致业务效能衰减。

随着岚图汽车销量攀升，每日百亿级数据规模持续膨胀，如何从海量数据中快速提炼有价值信息支撑研发、生产、销售等环节，成为迫切需求。当前数据平台需突破三大核心挑战：

大规模实时数据写入：车辆搭载的数百个传感器持续产生多模态信号（车门、座椅、刹车等），经汇聚处理后形成每秒数十万级 TPS 的吞吐量，单日新增数据量达 10TB 且保持高速增长；

准确的实时数据分析：车联网场景要求近实时数据处理能力，如智能诊断需快速定位故障原因、预警潜在问题。通过实时分析传感器数据与行驶记录，可实现预防性维护，显著提升车辆可靠性与安全性；

存储与计算成本优化：快速增长的全量写入需求与复杂计算任务，导致存储与计算成本攀升。平台需构建低成本存储架构与高效计算引擎，平衡性能与经济性；