随着5G通信技术、人工智能与物联网技术的深度融合,AIoT(人工智能物联网)技术正加速从消费电子与乘用车领域,向商用车、工程机械、港口装备等更广泛的非乘用车领域渗透。
工信部于2026年1月21日修订《道路机动车辆产品准入审查要求》。提及升级智能化、网联化能力标准,细化乘用车、货车、客车、特种作业车底盘等企业的组合驾驶辅助、自动驾驶能力要求。
与此同时,中国信息通信研究院在《智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)》中指出,智能网联汽车正深度融合汽车制造、信息通信与交通运输等多个产业,行业已进入法规持续完善、应用场景加速落地与技术快速迭代的关键阶段。
在商用车范畴内,公交巴士、物流卡车等作为城市与城际交通运输的重要载体,天然具备高运营频次与强安全监管需求,是AIoT技术落地的理想场景。这一趋势同样延伸至工程机械与港口设备领域,伴随“十五五”规划的推进,行业正依托5G互联网、大数据、云计算、人工智能的深化应用,推动智能化升级向着机群协同作业、智慧工地以及智慧工厂等智能化解决方案演进;在港口场景中,无人驾驶集卡依托5G专网与智能管控平台实现全天候作业。

在此背景下,敏视围绕“智能网联”构建产品体系,通过连接车辆、人员与平台,实现数据流的打通与价值释放。作为其三大产品体系中的关键一环,敏视智能网联相关产品在整体架构中承担着“连接与中枢”的核心角色,结合智能前端与智能座舱,为用户提供车辆监控、运营管理、风险管控等智能化服务。
一、AI MDVR车载硬盘录像机:车载中央控制单元
在智能网联架构中,车端设备成为数据处理与传输的关键节点。基于统一硬件平台与软件定义架构,敏视AI 车载硬盘录像机将5G通信、GPS定位、360°全景监控、BSD盲区检测、DMS驾驶员监测及ADAS辅助驾驶等功能深度集成,形成车端“中央控制单元”。
在实际应用中,敏视系统不仅可覆盖驾驶安全与公共安全,还可延伸至乘客服务与运营管理,实现数据标准统一与资源共享,显著降低系统建设及维护成本。例如在公交与巴士场景中,通过集成调度系统与乘客分析功能,运营方可实时掌握车辆运行状态与客流变化,从而优化线路与班次安排。
此外,还支持加密视频、电子检查清单及RFID管理等技术,以提升数据安全性和运营效率;并提供开放API接口,便于无缝集成与数据共享,为行业数字化转型及信息化系统向AI智能化发展提供有力支撑。

二、AI Dashcam智能终端:轻量化智能节点,灵活适配多场景
相较于车载硬盘录像机的系统级部署,敏视AI 智能终端则以更轻量、灵活的方式,为车辆提供智能化升级路径。产品内置DMS与ADAS双AI算法,并支持额外扩展2路摄像头,在保留核心主动安全功能的同时,兼顾部署便捷性。
在技术实现上,AI 智能终端支持通过OBD(CANBUS)接口采集车速、转速、GPS位置及车辆状态等多维数据,为驾驶行为分析与车辆健康管理提供数据基础。
低功耗哨兵模式与远程唤醒功能的设计,使其在车辆熄火后仍可持续低功耗值守,可随时查看车周情况,一旦检测到人员靠近,自动提升录像帧率以保留关键证据,从而有效应对货物与燃油被盗等治安风险。

三、AI 车队管理平台:云端协同,数据驱动决策
智能前端完成环境感知,智能座舱实现人机交互,智能网联的终端设备实现数据采集——而要真正释放数据的价值,离不开云端平台的协同。敏视AI车队管理平台通过大数据分析与可视化技术,为车队管理者提供车辆报警事件实时统计与可视化分析,直观展示安全趋势;实现驾驶行为评估及行驶路线复盘、实时查看车队运营状态等核心功能,降低事故风险、优化运营成本。
其一,运营可视化,通过数据仪表盘直观展示车队运行状态,自动生成行驶报告,帮助管理者快速获取关键信息、精准定位涉事车辆与驾驶员;
其二,风险管控,当系统检测到危险驾驶行为时,自动向管理人员发送报警,并提供云端视频即时访问,为司机免责举证与事故溯源提供可靠依据;
其三,安全合规支撑,内置G-sensor检测功能可准确识别急加速、急刹车、急转弯等驾驶行为,配合符合法规要求的AI BSD盲区检测算法,支持多级报警与灵活部署,满足车辆前侧区域法规覆盖需求。
此外,系统支持自研平台、CMSV6及Wialon等主流车联网平台接入,便于与现有车队管理系统无缝集成。

结语
从车端感知到座舱交互,再到云端协同与数据决策,敏视以“智能前端-智能座舱-智能网联”的融合发展,实现车端与云端的融合,打造“车端感知-驾驶交互-云端数据连接”协同机制,不仅实现对车辆与设备的实时连接,更推动数据价值向运营决策层延伸。
面向未来,随着AIoT技术的持续演进与行业标准体系的不断完善,智能网联技术将在更多车载场景中持续释放价值,成为驱动行业运行模式变革的重要引擎。而以敏视为代表的技术产品提供方,也将在这一进程中持续探索,以更开放的架构与更完善的产品体系,助力行业迈向更加安全、高效与可持续的智能化发展阶段。
编辑:瞿凯侠