勇砺商业评论 阿桶观察 曾宪勇
2026 北京国际车展期间，车凌科技重磅发布 Flow C—— 面向 AIDV 的新一代车云一体化数采方案，融合 EMQ 与自研核心能力，以云原生、对象存储、边缘精益处理三大创新，直击行业 “四高一低” 痛点，以高性价比技术支撑，赋能软件定义汽车与 AI 闭环落地。
据悉，该方案深度融合 EMQ FlowMQ 统一消息内核与车凌 Hyper Flow 精益数采能力，以云原生无状态架构 + 对象存储低成本持久化 + 车端边缘精益处理三重技术创新，重构汽车全生命周期数采链路，破解传统架构成本高、孤岛多、运维复杂等痛点，助力主机厂在规模化运营中实现基础设施成本的极限下探，为软件定义汽车与 AI 数据闭环提供高性价比、高可靠的技术基座。
行业痛点：粗放数采正在限制 AI 上车的场景应用当前，汽车数采行业面临"四高一低"的结构性困境：高流量成本、高存储成本、高运维复杂度、高集成成本，因为协议壁垒形成的数据孤岛导致 AI 数据闭环效率却持续低下，让大模型训练始终无法获取实时、完整的跨域车端数据。
过去十年间由于不同场景各自选型，形成异构孤岛；不同系统之间靠桥接维系，引入延迟与故障点；云端存储依赖昂贵的块存储集群，扩展缓慢且成本刚性，导致消息基础架构的自然演进形成"协议碎片化"的堆积，从而建立起了大量的“烟囱式” 部署问题。
三层架构重构，从源头降本存算解耦，告别冗余：Flow C 采用了云原生时代的无状态架构。计算节点负责协议处理，数据则持久化在低成本的对象存储（如S3/OSS）中。这种设计让主机厂无需为了应对早晚高峰的峰值流量而冗余配置昂贵的物理服务器或块存储，计算与存储可根据实时负载独立秒级扩缩，资源利用率提升 40% 以上。
数据一次写入，多处复用：在 Flow C 体系下，车辆上报的一份原始数据可同时被 Pub/Sub、队列和流式处理三种模式消费。这从底层消除了由于不同业务需求导致的重复采集、重复传输与重复存储，实现了数据全生命周期的效能最大化。
边缘前置减负：结合 Hyper Flow 边缘计算能力，Flow C 推动数采逻辑下沉。在车端即可完成数据的初步过滤、压缩与规则计算，只将具备“价值”的数据传向云端，极大地缓解了昂贵的云端存储与算力压力。
面向AI时代的数据基础设施随着汽车智能化进入"Agent驱动"阶段，数据基础设施需要为AI智能体提供统一、实时、低成本的上下文环境。Flow C的"多协议统一+对象存储+边缘智能"架构，恰好满足了这一需求：异构系统数据通过统一总线汇聚，TB/PB级历史数据以极低成本留存供模型训练，实时流数据毫秒级触达推理引擎。
车凌科技表示，未来将持续深化与 EMQ 的合作，以统一消息、极简架构、极致降本为核心，助力主机厂打通数据壁垒、释放数据价值，加速智能汽车 AI 数据闭环落地，推动汽车行业向更高效、更经济、更智能的方向全面升级，让每一段里程更有价值。（曾宪勇）