然而想要成為車聯網的大腦，必須有敏捷的思維，利用機器學習技術，將感測器所收到到的交通指標資訊及時進行處理，確保汽車在正確的位置和方向上進行行駛。此外，還必須要見多識廣，可以對360度全方位的資料進行收集。與此同時，還需要具備足夠的資料頻寬保障去與使用者或其它車聯網汽車進行溝通與交流。
什麼樣的「智慧型大腦」可以滿足車聯網的上述需求呢？
採用驍龍820am處理器的qualcomm drive data平台，是高通的乙個資料收集和分析平台，可以通過車上的感測器（前置攝像頭、後視攝像頭、雷達等）收集汽車的大量資訊，用於實現車輛管理與地圖生成等功能。
該汽車技術平台的重要組成部分是基於終端側的機器學習（on-device machine learning）。qualcomm drive data平台採用了驍龍820am汽車處理器，支援汽車隨時隨地、精確地判斷城市街道的水平精確度（lane-level accuracy），以此來實現精準的定位。其次，通過整合x12 lte數據機，它還可以連線至雲端。除此之外，它還支援基於雲端處理的地圖和資料應用。以上這些都是高通通過qualcomm drive data平台所展示的技術。
早在2023年嵌入式視覺峰會（embedded vision summit）上，高通就發布了名為「高通 驍龍神經處理引擎」sdk，這是高通首次在驍龍處理器中整合了神經處理器引擎。並且高通在最新發布的驍龍835處理器也支援這一引擎。實際上，還有很多其他處理器也支援了這一sdk，比如面向汽車的驍龍820a處理器。高通在這方面已經研究很多年，並且高通的客戶目前已經可以獲取該項技術，並加以運用。
機器學習技術最初是運用於高階產品中，例如伺服器產品。因此最大的挑戰便是如何將它遷移至移動產品中，這也是高通這麼多年以來所專注的地方。高通驍龍神經元處理引擎優勢在於，將機器學習技術帶到了移動嵌入式的解決方案中，並且高通在這一技術上耕耘多年，在機器學習領域具有了一定的領先地位和優勢。
車聯網的執行過程中，僅有汽車對環境的感知與判斷是肯定不夠的。人與車、車與車之間還需要進行廣泛的資訊溝通。
2023年9月1日，高通發布了基於3gpp release 14規範、面向pc5直接通訊的c-v2x商用解決方案——qualcomm 9150 c-v2x晶元組。同時還推出了推出全新的qualcomm c-v2x參考設計。這個參考設計中包括執行智慧型交通系統（intelligent transportation systems , its）v2x協議棧的應用處理器和硬體安全模組（hsm）以及整合全球衛星導航系統（gnss）功能的9150 c-v2x晶元組。
c-v2x最核心的技術包含了兩種傳輸模式，一種是直接通訊，一種是基於網路的通訊，這兩種傳輸模式作為具備安全感知及自動駕駛解決方案的關鍵特性，同時還可為其他先進駕駛輔助系統（adas）感測器（如攝像頭、雷達和雷射雷達）提供補充，從而為車輛提供周圍環境、包括非視距（nlos）場景下的資訊。
c-v2x直接通訊旨在支援主動式安全特性，並幫助提公升情境感知效能，面向車對車（v2v）、車對基礎設施（v2i）和車對行人（v2p）場景，無需使用sim卡成為蜂窩使用者或獲得網路協助，在全球統一的5.9ghz its頻段中，由車輛、基礎設施和行人直接實現低時延的傳輸檢測和交換資訊。
網路通訊作為對直接通訊傳輸的補充，旨在利用無線運營商的4g和新興5g無線網路來進行車對網路（v2n）溝通，並在運營商許可頻譜上執行，以支援車載資訊處理、聯網資訊娛樂和日益增多的各種高階資訊化安全用例。
c-v2x技術是汽車安全解決方案和自動駕駛解決方案的關鍵特性，並具備強有力的5g演進路徑。c-v2x可為其他先進駕駛輔助系統（adas）的感測器，如攝像頭、雷達和雷射雷達提供補充，從而為車輛提供周圍環境、甚至是非視距（nlos）場景下的資訊。除支援360度非視距外，c-v2x還支援增強型情境感知，可偵測並利用5.9ghz its頻段上的直聯通訊與其他車輛、基礎設施和行人終端交換資訊，還可利用商用的蜂窩技術頻段與雲服務進行網路通訊。與當前技術相比，c-v2x可拓展v2x直聯通訊的距離、提公升可靠性、降低時延，並提供卓越的非視距效能。
通過上述介紹我們可以了解，高通的「聯網汽車參考平台」可以通過利用車上的感測器（前置攝像頭、後視攝像頭、雷達等）收集汽車的大量資訊，實現車輛管理與地圖生成等功能。qualcomm drive data平台可以通過基於終端的機器學習技術，為汽車實現精準定位。此外，通過未來的5g和c-v2x技術，可以實現人與車、車與車之間的高效可靠交流。通過觀察、分析與交流，有效地為車聯網安裝上了一顆智慧型的大腦，將推動車聯網技術繼續向前發展。
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