制造机器的复杂性和复杂性显然比自动驾驶汽车复杂得多，因此自动化工程师开发这些车辆的基础知识并不是一个巨大的技术飞跃，这并不是一个大惊喜。制造机器的复杂性和复杂性显然比自动驾驶汽车复杂得多，因此自动化工程师开发这些车辆的基础知识并不是一个巨大的技术飞跃，这并不是一个大惊喜。

在最近一篇名为“自动驾汽车的秘密酱”的白皮书中，Real-Time Innovations首席执行官Stan Schneider评论说，智能车辆是真正复杂的分布式系统，结合了视觉传感器，雷达，激光雷达，接近传感器，GPS，测绘，导航，规划，和控制。他的结论是：“自动驾驶汽车更像车轮上的机器人，而不是汽车。”

有趣的是，新数据和网络技术如何随着分布式系统的需求而发展，这些系统必须共享信息才能生效。我认为这正是物联网必须克服的主要障碍，以实现其巨大的希望，并将其与最近部署的网络技术区分开来。自动驾驶汽车的秘诀是什么?施耐德写道，它只是“系统组件可以通过数据流进行交互”。

Atlantic Design&Manufacturing是东海岸领先的设计工程师贸易展，提供最新的3D打印，自动化和CAD / CAM软件，包括FedEx，GE Appliances，Procter&Gamble以及其他数百种软件。

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在白皮书中，他写道：“以数据为中心的连接最初是为自治系统开发的。与消息传递技术不同，它直接控制数据交互。它消除了从组件管理数据通信的所有复杂性。它擅长高度可靠，复杂的系统集成。它完全标准化，在数百个工业系统中得到验证，并且已经控制了许多自动飞机，机器人，潜艇和汽车。“

汽车制造商投资数字现代化

我们大多数人都同意未来的汽车将是相互联系的。制造商将实时监控数据以实现安全性和可靠性，车辆将进行通信以创建越来越智能的道路基础设施。物联网，先进的新传感器和远程信息处理系统，云计算和大数据分析的融合将使汽车制造商能够从车辆中获取新的实时数据流，并对产品和消费者提供有价值的见解。

根据Syntel的首席执行官兼总裁Nitin Rakesh的说法，制造商仍然在研究这项技术的潜力，并且有效处理，存储和解释大量车辆数据的能力是成功的关键。

通过利用包括公司SyntBots自动化平台在内的工具，Syntel使制造商能够快速转向更高效，可扩展的大数据系统，这些系统有可能提高性能，同时将维护和支持成本降低多达30%。根据Rakesh的说法，结果是更高质量的产品，更高的客户满意度以及从这些数据中创造真正价值的能力。

“汽车越来越成为移动技术中心，数字功能不仅仅是一个奇特的选择，而是车辆本身的一个组成部分，”他说。“互联汽车可以向制造商发送有价值的性能数据，使他们能够识别模式并应用预测分析来检测故障或故障。”

如果连通性是自动驾驶汽车和复杂机器人系统成功的关键，那么在应用程序中掌握“以数据为中心的连接”显然是最后一步。在自动化和控制领域，2017年将看到许多新的物联网网络战略从创意阶段转向实施。但是，对于为新的分布式物联网系统提供数据的数据，需要继续出现新一代软件解决方案，从而有效地将组件连接在一起。