交通运输领域的IT/OT演进
过去，企业通常将运营技术（OT）和信息技术（IT）系统视为两个独立的部门。OT指的是由机器、机电设备、制造系统和其他工业设备（例如工业控制系统）组成的传统物理世界。而IT则涵盖现代数字世界，包括服务器、存储、网络和其他用于运行软件应用程序、处理算法和分析数据集的设备，这些操作无需人工干预。历史上，这两个领域一直被孤立地看待，被视为功能和技能截然不同的独立部门。.
然而，近年来，随着IT和OT两大领域的融合与整合，二者的技术演进已初见端倪。随着边缘计算和人工智能（AI，也称边缘AI）的爆炸式增长，人工智能物联网（AIoT）极大地提升了业务运营效率，并将其整合为统一的基础设施。其优势众多，包括提升可视性、增强管理、实现预测性维护以及大数据分析。信息技术和运营技术系统的融合，使得边缘AI解决方案能够帮助企业将传统上各自独立的IT和OT流程整合到一个统一的基础设施中。.
边缘人工智能解决方案对IT/OT融合产生了深远的影响，尤其是在交通运输行业。本文将探讨其为汽车行业带来的安全性和诊断能力提升、为航空公司带来的运营流程优化以及为铁路系统带来的列车控制架构改进等方面的益处。.
汽车增强型安全与诊断
IT与OT的融合提升了汽车的安全性和车载诊断能力。通过利用边缘AI解决方案，运营商能够深入了解潜在的安全风险和可用的主动应对措施；例如，在高峰时段，当超大型卡车和大型汽车在拥挤的高速公路上行驶时。同样，汽车制造商也可以采取主动措施来加强汽车网络安全。这种网络安全措施能够实现对车辆整个生命周期内安全风险的无缝管理，同时提供可视性和洞察力来保护车辆，特别是防止盗窃。此外，全面的风险管理流程使汽车制造商能够识别安全风险，了解其攻击面的大小，根据车辆类型评估其数字基础设施的关键性，并清点联网系统。然后，这些数据分析将被用于有针对性地、优先地添加安全协议。.
此外，关键车辆部件的数字化以及汽车行业IT/OT融合的日益普及，提升了车载诊断系统的性能。车载诊断系统作为车辆内部的计算机系统，管理着与发动机和动力总成系统相关的各项功能，它通过收集车辆内部传感器网络的信息，来调节车辆系统或向用户发出故障警报。这种自诊断和报告功能使车主能够评估车辆内各个子系统的状态。这种融合，以及边缘人工智能软件的应用，使得移动设备分析、OBDII软件、数据记录器、车辆仪表和发动机控制单元等不同类型的工具得以集成。尤其值得一提的是，OBD-II软件已被证明是不同子系统（包括车辆诊断、车载网络和外部通信指令）之间重要的通信协议。.
简化航空公司运营
IT/OT融合通过实时跟踪和通信系统简化了机场运营，提升了客户体验。乘客能够实时获取航班时刻表、延误信息和其他相关信息，从而提高整体满意度并减少转机延误。此外，行李处理、飞机实时位置和旅客值机等原本各自独立的运营环节也实现了更紧密的整合，从而简化了机场流程。这也有助于加强安保措施，并使机场管理人员、运营人员和外部供应商能够预见可能影响旅客旅程的潜在机遇或威胁。.
通过数据集成，陆路运输、飞机定位、车辆信息、车辆流量、航班时刻表、消防系统、资产管理系统、值机和行李处理等原本各自独立的运营系统被整合到一个集中式软件平台中。来自外部系统的不同任务被整合并同时运行。这样，数据流便可通过异构计算进行收集、分析和聚合。过去，通常的做法是分别从各个不同的应用程序中捕获、处理和分析相关事件，然后将其发布到各个系统中。而现在，多个程序、进程和界面可以同时执行工作负载，并在统一的仪表盘上进行查看。.
铁路列车控制架构的改进
此外，运营技术（OT）与信息技术（IT）系统的融合已成为铁路行业的变革性趋势。近年来，OT在铁路系统中的应用呈指数级增长，数据通信技术在车载列车控制架构中发挥着关键作用。例如，欧洲列车控制系统（ETCS）目前正在部署，旨在提升现有铁路网络的服务范围和运力。随着自动驾驶车辆研究的深入以及对技术创新需求的不断增长，OT系统在铁路车辆和网络基础设施中的应用将持续扩大。.
由于这种融合，互联网络物理系统及其所支持铁路平台所需的安全级别均有所提高。为了适应这一趋势，铁路行业正迅速将基于 IP 的通信网络迁移到以太网/IP 协议，以在车载列车控制应用中传输数据。在使用以太网/IP 之前，列车通信网络协议 (TCN) 被广泛应用，这意味着车辆内部采用多功能车辆总线 (MVB)，车辆之间则使用有线列车总线 (WTB) 连接。MVB 和 WTB 均基于串行通信，且部署于当时车载 IP 网络应用仅限于闭路电视监控系统和车载娱乐系统等 IT 系统的时代。如今，在融合之后，混合系统 IP 架构已成为铁路车辆的标准配置。.
影响范围超越交通运输行业
展望2025年，IT/OT融合的优势将远不止于交通运输领域。边缘人工智能解决方案将继续对IT/OT融合产生深远影响，并对其他行业产生积极作用，包括制造业、公用事业、能源、军事和国防、执法、通信和零售业。此外，这种融合还将通过优化能源消耗、利用高效的物流和路线规划减少排放以及促进向电动和自动驾驶汽车的转型，从而提高环境可持续性。想了解更多关于我们边缘人工智能解决方案的信息？请访问我们的网站。 现在, 并联系我们 这里 与产品专家交谈。.