制造機器的復雜性和復雜性顯然比自動駕駛汽車復雜得多，因此自動化工程師開發這些車輛的基礎知識并不是一個巨大的技術飛躍，這并不是一個大驚喜。制造機器的復雜性和復雜性顯然比自動駕駛汽車復雜得多，因此自動化工程師開發這些車輛的基礎知識并不是一個巨大的技術飛躍，這并不是一個大驚喜。

在最近一篇名為“自動駕駛汽車的秘密醬”的白皮書中，Real-Time Innovations首席執行官Stan Schneider評論說，智能車輛是真正復雜的分布式系統，結合了視覺傳感器，雷達，激光雷達，接近傳感器，GPS，測繪，導航，規劃，和控制。他的結論是：“自動駕駛汽車更像車輪上的機器人，而不是汽車。”

有趣的是，新數據和網絡技術如何隨著分布式系統的需求而發展，這些系統必須共享信息才能生效。我認為這正是物聯網必須克服的主要障礙，以實現其巨大的希望，并將其與最近部署的網絡技術區分開來。自動駕駛汽車的秘訣是什么?施耐德寫道，它只是“系統組件可以通過數據流進行交互”。

Atlantic Design&Manufacturing是東海岸領先的設計工程師貿易展，提供最新的3D打印，自動化和CAD / CAM軟件，包括FedEx，GE Appliances，Procter&Gamble以及其他數百種軟件。

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在白皮書中，他寫道：“以數據為中心的連接最初是為自治系統開發的。與消息傳遞技術不同，它直接控制數據交互。它消除了從組件管理數據通信的所有復雜性。它擅長高度可靠，復雜的系統集成。它完全標準化，在數百個工業系統中得到驗證，并且已經控制了許多自動飛機，機器人，潛艇和汽車。“

汽車制造商投資數字現代化

我們大多數人都同意未來的汽車將是相互聯系的。制造商將實時監控數據以實現安全性和可靠性，車輛將進行通信以創建越來越智能的道路基礎設施。物聯網，先進的新傳感器和遠程信息處理系統，云計算和大數據分析的融合將使汽車制造商能夠從車輛中獲取新的實時數據流，并對產品和消費者提供有價值的見解。

根據Syntel的首席執行官兼總裁Nitin Rakesh的說法，制造商仍然在研究這項技術的潛力，并且有效處理，存儲和解釋大量車輛數據的能力是成功的關鍵。

通過利用包括公司SyntBots自動化平臺在內的工具，Syntel使制造商能夠快速轉向更高效，可擴展的大數據系統，這些系統有可能提高性能，同時將維護和支持成本降低多達30%。根據Rakesh的說法，結果是更高質量的產品，更高的客戶滿意度以及從這些數據中創造真正價值的能力。

“汽車越來越成為移動技術中心，數字功能不僅僅是一個奇特的選擇，而是車輛本身的一個組成部分，”他說。“互聯汽車可以向制造商發送有價值的性能數據，使他們能夠識別模式并應用預測分析來檢測故障或故障。”

如果連通性是自動駕駛汽車和復雜機器人系統成功的關鍵，那么在應用程序中掌握“以數據為中心的連接”顯然是最后一步。在自動化和控制領域，2017年將看到許多新的物聯網網絡戰略從創意階段轉向實施。但是，對于為新的分布式物聯網系統提供數據的數據，需要繼續出現新一代軟件解決方案，從而有效地將組件連接在一起。