北京車展：車凌科技 Flow C 降本從數據基座開始

2026北京國際車展期間，車凌科技正式發布面向AIDV的新一代車云一體化數據采集解決方案 ——Flow C。該方案深度融合 EMQ FlowMQ 統一消息內核與車凌 Hyper Flow 精益數采能力，以云原生無狀態架構 + 對象存儲低成本持久化 + 車端邊緣精益處理三重技術創新，重構汽車全生命周期數采鏈路，破解傳統架構成本高、孤島多、運維復雜等痛點，助力主機廠在規模化運營中實現基礎設施成本的極限下探，為軟件定義汽車與 AI 數據閉環提供高性價比、高可靠的技術基座。

行業痛點：粗放數采正在限制 AI 上車的場景應用

當前，汽車數采行業面臨"四高一低"的結構性困境：高流量成本、高存儲成本、高運維復雜度、高集成成本，因為協議壁壘形成的數據孤島導致 AI 數據閉環效率卻持續低下，讓大模型訓練始終無法獲取實時、完整的跨域車端數據。

過去十年間由于不同場景各自選型，形成異構孤島；不同系統之間靠橋接維系，引入延遲與故障點；云端存儲依賴昂貴的塊存儲集群，擴展緩慢且成本剛性，導致消息基礎架構的自然演進形成"協議碎片化"的堆積，從而建立起了大量的“煙囪式” 部署問題。

三層架構重構，從源頭降本

1、存算解耦，告別冗余：Flow C 采用了云原生時代的無狀態架構。計算節點負責協議處理，數據則持久化在低成本的對象存儲（如S3/OSS）中。這種設計讓主機廠無需為了應對早晚高峰的峰值流量而冗余配置昂貴的物理服務器或塊存儲，計算與存儲可根據實時負載獨立秒級擴縮，資源利用率提升 40% 以上。

2、數據一次寫入，多處復用：在 Flow C 體系下，車輛上報的一份原始數據可同時被 Pub/Sub、隊列和流式處理三種模式消費。這從底層消除了由于不同業務需求導致的重復采集、重復傳輸與重復存儲，實現了數據全生命周期的效能最大化。

3、邊緣前置減負：結合 Hyper Flow 邊緣計算能力，Flow C 推動數采邏輯下沉。在車端即可完成數據的初步過濾、壓縮與規則計算，只將具備“價值”的數據傳向云端，極大地緩解了昂貴的云端存儲與算力壓力。

面向AI時代的數據基礎設施

隨著汽車智能化進入"Agent驅動"階段，數據基礎設施需要為AI智能體提供統一、實時、低成本的上下文環境。Flow C的"多協議統一+對象存儲+邊緣智能"架構，恰好滿足了這一需求：異構系統數據通過統一總線匯聚，TB/PB級歷史數據以極低成本留存供模型訓練，實時流數據毫秒級觸達推理引擎。

未來，車凌科技將持續深化與 EMQ 的合作，以統一消息、極簡架構、極致降本為核心，助力主機廠打通數據壁壘、釋放數據價值，加速智能汽車 AI 數據閉環落地，推動汽車行業向更高效、更經濟、更智能的方向全面升級，讓每一段里程更有價值。