活动回顾丨车凌科技产品总监陆羲文详解数采全维感知与智能分析引擎的协同实践

当智能汽车每天产生海量数据，为什么真正有价值的数据依然稀缺？

5月20日举办的2026“装备强国”-走进长安活动上，车凌科技产品总监陆羲文围绕“车云数据闭环”展开分享，系统介绍了车凌科技如何通过高精数采与智能分析协同，打通数据从采集、流动到价值反哺的完整链路。

面对传统数采成本高、链路重、价值利用率低等问题，车凌科技提出了“精准采集 + 数据流动 + 闭环推理”的整体方案。核心目标只有一个：让数据真正“可获取、可理解、可反哺”。

以下为演讲实录：

随着智能汽车电子电气架构日益复杂，ECU数量持续增加，以乘客为中心的AI场景化服务与沉浸式体验不断丰富，车辆产生的数据量呈爆炸式增长。然而，真正能够支撑研发迭代、维修诊断与AI训练等场景的高价值数据依然严重不足。核心矛盾并非数据匮乏，而是数据无法高效流动、难以被正确使用。

传统数采面临的几大核心痛点：

第一，粗放式数据采集成本高。采集链路繁重、调控迟滞，缺乏高压缩比等问题，耗费大量资源与流量，同时无法根据业务需求进行灵活的配置与升级。

第二，数据回传准确性、实时性差。原有链路并非为高质量数采设计，在应对高并发数据时难以保障质量，容易造成高延时、丢包和拥塞堆积等问题。

第三，数据闭环与业务场景脱节。目前高精的全量采集依然困难，且采集到的数据难以接入后续的诊断、分析等环节，致使海量数据无法有效支撑业务落地。

车凌科技的解决范式是构建一套灵活的数采平台，为车辆数据搭建一条“高速公路”。在通道两端，车端可以完成车身信号、录制信号等多源数据的高效采集，云端可以承载诊断分析与模型训练。通过跨域联合，最终落地模型应用、边缘计算与场景引擎等关键能力，实现数据从采集到智能分析的全链路闭环。

在实际落地中，车凌科技已验证高精数采的商业价值。以碰撞识别模型为例，该方案已于去年在某头部车企量产落地，并在一年内带来约5亿元营收增长。相比传统方案，轻度与中度碰撞识别对于数据精度要求极高，需要实现200~300毫秒级的实时采集，而这恰恰是长期以来的行业难点。车凌科技通过高精实时采集与智能分析协同，实现了复杂场景下的精准识别，为车企提升服务效率与商业价值提供了关键支撑。

此次走进长安，是车凌科技与产业链企业深度对话的又一站。未来，车凌科技将持续推进车云数据基础能力建设，与更多产业伙伴共同探索数据驱动的新型研发、诊断与服务体系。让数据不再只是“被采集”，而是真正成为智能汽车持续进化的核心生产力。