發(fā)布時間：2018-05-11 09:09:18 公路運輸
關(guān)注中物聯(lián)
傳統(tǒng)上，車輛一直是“人”的動態(tài)系統(tǒng)的延伸，車子對駕駛員的“惟命是從”，但是，通信，控制和嵌入式系統(tǒng)方面的最新技術(shù)改變了這種模式，為智能車輛網(wǎng)絡(luò)鋪平了道路?，F(xiàn)在一輛車是一個強大的傳感器平臺，吸收來自周圍環(huán)境（和其他環(huán)境）的信息，并將其供應(yīng)給司機和基礎(chǔ)設(shè)施，以協(xié)助安全導(dǎo)航，污染控制和交通管理。
這一演變的下一步即將到來：自動駕駛汽車的互聯(lián)網(wǎng)。一款由Google開創(chuàng)的汽車將成為一個分布式交通網(wǎng)絡(luò)，能夠自行決定如何將客戶帶到目的地。與物聯(lián)網(wǎng)的其他重要實例（例如智能建筑）一樣，車輛互聯(lián)網(wǎng)將具有通信，存儲，思考和學習能力，以預(yù)測客戶的意圖。在本文中，我們討論從智能車輛網(wǎng)絡(luò)到自動駕駛，互聯(lián)網(wǎng)連接的車輛和車載云的演變。
一、從個人的車到云
未來城市車輛將從一系列傳感器平臺演變，這些傳感器平臺向駕駛者提供信息并將過濾后的傳感器數(shù)據(jù)（例如，GPS位置，道路狀況等）上傳到云端;到自動車輛的網(wǎng)絡(luò)，它們彼此交換其傳感器輸入信息，形成一個函數(shù)算法，在自動駕駛汽車的情況下，此功能能夠迅速將乘客送到目的地，并且最大程度地保證安全和舒適，并且對環(huán)境影響最小。
換句話說，人們在車隊中見證了與傳感器網(wǎng)絡(luò)相同的演變（即，可以從互聯(lián)網(wǎng)傳感器以獲取他們的數(shù)據(jù)）到物聯(lián)網(wǎng)。在智能家居中，由大量內(nèi)部和外部覆蓋房屋的傳感器和執(zhí)行器組成的物聯(lián)網(wǎng)可以以最經(jīng)濟的方式管理所有的設(shè)施，為居民提供最大的舒適度，而且?guī)缀醪恍枰藶楦深A(yù)。同樣，在現(xiàn)代能源電網(wǎng)中，由大小組成的所有組件形成的物聯(lián)網(wǎng)可以安全高效地管理電力負載，操作員只需扮演觀察員的角色。
在車載網(wǎng)絡(luò)中，與所有其他物聯(lián)網(wǎng)一樣，當人為控制被移除時，自主車輛必須有效地合作以保持道路和公路上的暢通。有遠見者預(yù)測，這些車輛的表現(xiàn)會比駕駛員得更好，從而能夠以更低的延誤，更少的污染以及更好的駕駛員和乘客舒適度來處理更多狀況。
但是，數(shù)十萬輛汽車的分布式控制的復(fù)雜性不能掉以輕心。如果突然發(fā)生自然災(zāi)害，比如地震，車輛必須能夠快速有序地協(xié)調(diào)關(guān)鍵區(qū)域的疏散。這需要彼此高效溝通并發(fā)現(xiàn)所需資源（例如救護車，警車，逃生路線信息等）的能力。
此外，通信必須是安全的，以防止在自動駕駛汽車的情況下發(fā)生惡意攻擊，因為沒有備用控制，并且有可能被駕駛員（可能在網(wǎng)上操作）干預(yù)的第二次機會，這在自動駕駛汽車中可能是致命的。
這種有效的通信和分布式處理環(huán)境可以通過專門為車輛設(shè)計的新網(wǎng)絡(luò)和計算范例-車輛云提供。這種移動云通過標準的開放接口為所有汽車制造商提供從路由到內(nèi)容搜索，頻譜共享，傳播，攻擊保護等的幾項基本服務(wù)，以實現(xiàn)自動車輛應(yīng)用。本文討論從智能車輛網(wǎng)絡(luò)到互聯(lián)網(wǎng)自動駕駛車輛和車輛云的演變。特別是，我們強調(diào)了自動駕駛汽車互聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，同時也暴露了由內(nèi)容發(fā)布網(wǎng)絡(luò)向可能的敵對攻擊帶來的挑戰(zhàn)。
二、車輪上的新興應(yīng)用
車輛通信的應(yīng)用范圍從安全性和舒適性到娛樂和商業(yè)服務(wù)。本節(jié)討論在新興車輛應(yīng)用中觀察到的四個顯著特征，并提供了對智能車輛網(wǎng)絡(luò)趨勢的看法以及對自動車輛的影響。
應(yīng)用內(nèi)容時空有效性：車輛產(chǎn)生大量內(nèi)容，同時消耗內(nèi)容。也就是說，他們成為豐富的數(shù)據(jù)“消費者”。這些內(nèi)容顯示了幾個本地相關(guān)性的常見屬性-本地有效性，明確的生命期和本地利益。本地有效性表明車輛生成的內(nèi)容對消費者有其自己的空間范圍。
例如，在安全應(yīng)用中，角落附近的速度警告信息僅適用于接近角落的車輛，明確的生命期反映了車輛內(nèi)容具有其自身的時間有效范圍。這也意味著內(nèi)容必須在其整個生命周期內(nèi)可用。例如，道路擁堵信息可能對30分鐘有效，而道路施工警告的有效期必須持續(xù)。
這個概念進一步擴展，以區(qū)分消費者的范圍。例如，附近的所有車輛都希望收到安全信息，而只有一小部分車輛對商業(yè)廣告感興趣。數(shù)據(jù)的時間空間有效性意味著數(shù)據(jù)收集/存儲/處理應(yīng)用程序的可擴展性，因為舊數(shù)據(jù)被丟棄。
這也意味著數(shù)據(jù)應(yīng)該保存在車輛上，而不是上傳到互聯(lián)網(wǎng)，從而節(jié)省大量的頻譜?？紤]到自動車輛傳感器收集的大量數(shù)據(jù)，該屬性對于自動車輛概念的可擴展性至關(guān)重要。
以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)：車輛應(yīng)用主要對內(nèi)容本身感興趣，而不是其來源。這種無記憶的屬性是VANET（Vehicular Ad hoc Networks）的特征。在固定的互聯(lián)網(wǎng)中，當想檢查交通擁堵時，她訪問了一個最喜歡的服務(wù)站點。也就是說，顯式網(wǎng)站的URL可以保證訪問充足，可靠的信息。
相比之下，車輛應(yīng)用將查詢消息蜂擁而至到本地區(qū)域而不是特定車輛，不管內(nèi)容提供商的身份如何都接受和響應(yīng)。事實上，這種反應(yīng)可能來自附近的車輛，而車輛又通過鄰近的車輛間接接收這些交通信息。在這種情況下，車輛不關(guān)心誰開始了廣播。這個特征主要是由于信息來源（車輛）是可移動的且地理上分散的。以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)將在自動車隊的管理和控制中發(fā)揮重要作用。
這有兩個原因：
首先，自動駕駛車輛將與高速公路以高速和短距離行駛，并且必須具有最新的周圍車輛信息，長達幾公里才能保持穩(wěn)定的路線。因此，在以內(nèi)容為中心的網(wǎng)絡(luò)風格中，車輛定期發(fā)送信息需求以接收來自其他車隊的位置，速度和方向。
其次，如果發(fā)生事故，車輛必須提醒司機（可能已經(jīng)在其他事項中占用）緊急情況，以便司機可以選擇人工干預(yù)。
車輛協(xié)作共享數(shù)據(jù)：新興的車輛應(yīng)用以協(xié)作方式消耗大量的傳感器數(shù)據(jù)。也就是說，安裝在車輛上的多個傳感器記錄著無數(shù)的物理現(xiàn)象。車輛應(yīng)用程序收集這樣的傳感器記錄，甚至從鄰近的車輛，以生產(chǎn)增值服務(wù)。例如，在MobEyes中，車輛使用一些傳感器（包括攝像機）記錄所有周圍事件，包括駕車時發(fā)生車禍。
此后，如果確實報告了事故，則互聯(lián)網(wǎng)代理人和/或移動代理人（例如警察）在車輛網(wǎng)絡(luò)搜索證人作為其調(diào)查的一部分。CarSpeak應(yīng)用程序使車輛能夠訪問相鄰車輛上的傳感器，其方式與訪問它自己的相同。在智能交通系統(tǒng)中，車輛交換交通擁堵和路況信息以構(gòu)建最新的負載狀況數(shù)據(jù)庫，從該數(shù)據(jù)庫計算到本地目的地的最佳路徑。
傳感器數(shù)據(jù)共享和處理中的協(xié)作是一個自動車輛的強大資產(chǎn)。持續(xù)共享位置數(shù)據(jù)對于保證自動隊的穩(wěn)定性至關(guān)重要。采用可用傳感器集合的道路狀況（惡劣的路面狀況，障礙物，事故等）的眾包（Crowdsourcing）將允許平穩(wěn)駕駛，即使在危險的條件下。此外，使用復(fù)雜的車載無線電對集合式可用頻道進行跟蹤，可以精確映射可用頻譜，從而實現(xiàn)車隊情境感知和內(nèi)容下載到“被動”駕駛所需的高效通信。
智能車輛網(wǎng)絡(luò)和車輛云：車輛配備有傳感器，每秒產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。同時，道路上裝備了智能微塵組件（smart dust components），RFID標簽和嵌入式微控制器。這些東西組成了一個車輛網(wǎng)絡(luò)，即一個類似于智能發(fā)電和配電能源網(wǎng)的智能道路基礎(chǔ)設(shè)施。
我們想報告的最后一個趨勢是車輛云的出現(xiàn)。車輛云是車輛互聯(lián)網(wǎng)的實例，其包括車輛網(wǎng)有效且安全地運行所需的所有協(xié)議和服務(wù)。云在網(wǎng)絡(luò)頂部提供了一個通信和計算環(huán)境，以便將網(wǎng)格中感知和移動的所有事物相互聯(lián)網(wǎng)。車輛云架構(gòu)的主要受益者之一是自動駕駛。
回想一下，無人駕駛車輛必須能夠在沒有人力投入的情況下感知周圍環(huán)境并駕駛汽車。為此，它使用了無數(shù)的車載傳感器，從雷達，GPS，攝像機到監(jiān)測車輛內(nèi)部運行狀態(tài)的CAN總線傳感器。先進的自動駕駛系統(tǒng)處理所有的傳感數(shù)據(jù)，構(gòu)建交通圖，識別適當?shù)穆窂胶捅荛_這些道路上的障礙，并使駕駛安全舒適。
最近，Google1和戴姆勒-奔馳2在真實道路上展示了自動駕駛系統(tǒng)原型。在未來，鄰近車輛上的傳感器的訪問將顯著提高駕駛的準確性和安全性。車輛云將提供理想的系統(tǒng)環(huán)境，以協(xié)調(diào)部署未來自動駕駛車輛所需的傳感器匯總，融合和數(shù)據(jù)庫共享應(yīng)用程序。
三、車輪云
汽車正在從簡單的數(shù)據(jù)消費者演變?yōu)橹悄艽?，使本地協(xié)作能夠通過豐富的內(nèi)容共享實現(xiàn)更豐富的用戶體驗。我們認為車載云是使這一發(fā)展成為可能的核心系統(tǒng)環(huán)境。本節(jié)介紹云計算和網(wǎng)絡(luò)的整體功能，并討論云資源及其互操作。
A.車輛計算
本地區(qū)域內(nèi)的車輛和傳感器產(chǎn)生車輛內(nèi)容。這些內(nèi)容在附近存儲和搜索;并由鄰近車輛在其有效期內(nèi)加工消耗。最近，Gerla引入了一種新的計算模型-車載云計算（Vehicle Cloud Computing,VCC）來解釋這些特征。
VCC是移動云計算（Mobile Cloud Computing,MCC）的一個變體，從傳統(tǒng)的云計算模型開始，對于資源有限的移動節(jié)點，互聯(lián)網(wǎng)云提供網(wǎng)絡(luò)訪問，以便無限制地計算資源，并將內(nèi)容存儲到互聯(lián)網(wǎng)或從互聯(lián)網(wǎng)上下載內(nèi)容。但是，將每個內(nèi)容上傳到互聯(lián)網(wǎng)云的成本過高，而且從互聯(lián)網(wǎng)云搜索和下載內(nèi)容太費時。
此外，車輛拾取的大部分內(nèi)容僅與本地相關(guān)，并且可以最好地存儲在本地。在VCC中，大多數(shù)司機的詢問都是關(guān)于我們周圍的世界（即本地相關(guān)性），而車輛是這種環(huán)境的最佳探索。
VCC使用本地環(huán)境的自組織模型解決查詢。也就是說，車輛可以有效地形成一個云，在這個云中生產(chǎn)，維護和消費服務(wù)。為了實現(xiàn)這個模型，VCC利用了車輛日益增加的處理和存儲能力；它通過使用車輛計算資源的集合來構(gòu)建云，旨在擴展車輛之間交互的能力。
B.以信息為中心的網(wǎng)絡(luò)
以信息為中心的網(wǎng)絡(luò)（Information Centric Networking,ICN）最初被概念化為通信架構(gòu)的一種通用形式，以在互聯(lián)網(wǎng)上實現(xiàn)有效的內(nèi)容分發(fā)。ICN專注于內(nèi)容消費者和發(fā)布商的滿足，而不是主機（何處）。消費者對內(nèi)容感興趣，不管發(fā)布人。發(fā)布者力求有效地向消費者分發(fā)內(nèi)容。
為此，ICN使用內(nèi)容名稱而不是IP地址，以便內(nèi)容與發(fā)布者分離。最近在互聯(lián)網(wǎng)上提出的一些ICN體系結(jié)構(gòu)包括DONA（Data-Oriented Network Architecture面向數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)），NDN（Named Data Networking,命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)），PSIRP（(Publish-Subscribe Internet Routing Paradigm-訂閱互聯(lián)網(wǎng)路由范式）和NetInf（(Network of Information信息網(wǎng)絡(luò)）。
在這些架構(gòu)中，NDN最近已擴展到車載網(wǎng)絡(luò)。NDN有兩種類型的數(shù)據(jù)包：來自消費者的興趣和來自發(fā)布者的數(shù)據(jù)（即內(nèi)容）。消費者通過向潛在發(fā)布者廣播興趣及其名稱來請求內(nèi)容。
當發(fā)布商收到興趣并具有與興趣相匹配的數(shù)據(jù)時，它會使用興趣路徑將數(shù)據(jù)回復(fù)給消費者。NDN允許路徑上的路由器緩存內(nèi)容，以便他們在收到匹配興趣后可以將緩存的內(nèi)容回復(fù)給消費者。這樣，NDN實現(xiàn)了VCC嚴格要求支持面向內(nèi)容的應(yīng)用程序有效分發(fā)。
C.云資源
一個車輛云被創(chuàng)建用于云成員之間的合作，以產(chǎn)生單獨的個人無法提供的先進車輛服務(wù)。與由云提供商創(chuàng)建和維護的互聯(lián)網(wǎng)云不同，車輛云通過互連可用資源而暫時創(chuàng)建在車輛和路側(cè)單元（Road Side Units,RSUs）中。這樣的網(wǎng)絡(luò)資源作為一個共同的虛擬平臺運行，使協(xié)作效率最大化。VCC和ICN共同協(xié)助創(chuàng)建云并有效運行虛擬平臺。
車載云中的資源與傳統(tǒng)云中的資源不同。每輛車有三類資源-數(shù)據(jù)存儲器，傳感器和計算器。
在車載云中，資源通過純粹的點對點連接進行互聯(lián)。也就是說，每輛車都直接相互協(xié)商資源共享水平。為了提高效率，云中的一輛車可以當選基于一些指標（例如，與車輛的連接性）的經(jīng)紀人。
然后，它主導(dǎo)資源共享以及其他云操作的過程。在圖3中加入云作為靜態(tài)成員的RSU可以成為談判者角色的一個很好的候選人。我們也設(shè)想部署資源受限的RSU，如相機。他們可能沒有足夠的存儲和計算能力，但仍然與車輛有可靠的連接。如果是這種情況，他們可以存儲和管理數(shù)據(jù)索引以進行有效的內(nèi)容搜索。
D.案例研究：自主駕駛情景
考慮到車輛和RSU的資源及其潛在的互連，我們舉例說明了云系統(tǒng)如何運行以建立虛擬計算平臺并在其中啟用云協(xié)作。我們使用一個簡單的自動駕駛場景，如圖3所示。
云資源發(fā)現(xiàn):假設(shè)車輛V1（云領(lǐng)導(dǎo)者）自我組織為車輛計算云以完成自動駕駛應(yīng)用程序。該應(yīng)用程序需要以下三個路段的圖像，以提高環(huán)境意識的準確性，但V1中的資源僅涵蓋一個路段。云端領(lǐng)導(dǎo)發(fā)出RREQ（Route Request,RREQ），以在正確的位置招募車輛和RSU，以提供攝像頭等正確的感應(yīng)資源。
云形成：在接收到包含來自他們的資源信息的RREP（Route Reply,RREP）后，領(lǐng)導(dǎo)者選擇兩個云成員（例如，車輛V2和公路攝像機RC1）并形成新的云。
任務(wù)分配和結(jié)果收集：然后，云領(lǐng)導(dǎo)會分配任務(wù)，讓“他們”拍攝下兩個場景的圖片并將數(shù)據(jù)返回給它。
內(nèi)容發(fā)布和共享：收集來自云成員的圖像后，領(lǐng)導(dǎo)者會處理內(nèi)容以創(chuàng)建并發(fā)布到整個網(wǎng)絡(luò)。V1為自主駕駛應(yīng)用程序消耗內(nèi)容。同時，領(lǐng)導(dǎo)要求其他車輛（圖3中的V4）存儲并將內(nèi)容保存在其存儲器中，以便在云周圍重新使用內(nèi)容。一段時間后，下列車輛V6和V7運行自動駕駛應(yīng)用，他們通過廣播具有內(nèi)容名稱的興趣消息來請求內(nèi)容，找到一個匹配，V4可以直接將匹配的內(nèi)容傳輸?shù)絍6和V7，而不需要聯(lián)系V1。
云發(fā)布：當云領(lǐng)導(dǎo)決定不再使用云時，它會向所有云成員V2和RC1發(fā)布消息。
四、車輪云和自動駕駛車輛挑戰(zhàn)
從手動操作到自動車輛（autonomous vehicle，AUV）的演變將帶來幾個新的挑戰(zhàn)。其中一些挑戰(zhàn)來自AUV上大量部署的傳感器以及AUV可從環(huán)境中獲取的大量數(shù)據(jù)。
其他挑戰(zhàn)源于AUV“自主駕駛”的事實，而駕駛員可能忙于活動，并且在緊急情況下不能立即干預(yù)。在本節(jié)中，我們將回顧這些挑戰(zhàn)及其對車輛協(xié)議和應(yīng)用程序的影響，以及車載云架構(gòu)設(shè)計。
A.NDN網(wǎng)絡(luò)層
上一節(jié)表明VCC的“窄腰”網(wǎng)絡(luò)層是NDN。換句話說，NDN網(wǎng)絡(luò)需要查找內(nèi)容，而不是主機或IP地址-也就是說，通過利用地理相關(guān)性而不是命名層次結(jié)構(gòu)來發(fā)現(xiàn)內(nèi)容。事實上，由于節(jié)點移動性，不能假定存在地理上一致的名稱層次結(jié)構(gòu)，使得前綴位置給出關(guān)于目標內(nèi)容位置的暗示。然而，在我們的案例中，大部分查詢將與位置相關(guān)。
例如，我們希望找到一個視頻，一個博物館在城市的某個區(qū)域的剪輯;或在車禍中目擊證人；或關(guān)于給定路線上的路面狀況（例如坑洼，顛簸等），火車站附近的救護車或者我們應(yīng)該開車經(jīng)過的擁堵街道的照片或視頻的信息。這種“環(huán)境監(jiān)測”服務(wù)將會在道路上將出現(xiàn)大量AUV的時候大受歡迎，今天，Google汽車漫游了城市和地圖拓撲結(jié)構(gòu)，并結(jié)合建筑物的實際圖片。有遠見的人認為，AUV將比普通汽車更能映射整個“世界”，在存儲在AUV上的大量數(shù)據(jù)中查找期望的內(nèi)容對于VCC的車載NDN服務(wù)將是一個挑戰(zhàn)。
B.信標和警報
在車輛云中建立的一個重要應(yīng)用是“信標和警報”?；叵胍幌拢珹UV傳感器（從光學到激光雷達）大部分工作都是為了讓車輛及其乘客避免麻煩。然而，傳感器本身并不足以保持高速穩(wěn)定運行并極大地減少車輛間距。在卡車成排中尤其如此（圖4）。
在這種情況下，感知前后車的通信是必要的，以避免碰撞的發(fā)生。同樣，V2V（車對車）通信是必要的，以避免在前方發(fā)生減速或事故時，在長隊AUV中形成沖擊波。由于AUV（不同于人類駕駛員）遵守信號，并且大多數(shù)汽車是自主的，所以交叉口碰撞并不會如此關(guān)鍵擔心。
C.智能交通
自動駕駛的推出將極大地提升智能交通。AUV能夠比人類駕駛更有效地使用現(xiàn)有的高速公路網(wǎng)，因為它們可以運行在緊湊的車隊中。他們還可以通過在這些車道上維護“車輪上的列車”配置，并通過使用傳感器和V2V通信的組合，實現(xiàn)高效的進出車道切換，從而有效使用首選（或按次付費服務(wù)）車道。以比人類更安全的方式（考慮到所涉及的高速度）。AUV也可以管理自動收費。在安全方面，AUV可以意識到其他手機共享道路，比如說行人和自行車。他們可以跟蹤先進的傳感器/激光雷達，并可以通過V2V通信與后面的車輛和兩條車道之一共享“前方自動車”信息。
D.基礎(chǔ)設(shè)施故障恢復(fù)
AUV依賴于基礎(chǔ)設(shè)施（例如，WIFI接入點，DSRC RSU和LTE）用于多種非安全功能，例如高級傳感器數(shù)據(jù)處理和智能傳輸。在地震造成重大基礎(chǔ)設(shè)施失效的情況下，也就是說，其中一些功能必須由人類駕駛員接管。然而，在發(fā)生大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施故障和人類接管運行之間存在一個灰色時期，在此期間AUV必須自行解決問題。
這是一個非常關(guān)鍵的窗口，因為AUV只知道他們的近鄰。災(zāi)難發(fā)生后，他們已經(jīng)失去了傳感器所能接觸到的鄰居的知識，而這些傳感器是由互聯(lián)網(wǎng)ITS服務(wù)器提供的。為了避免由AUV失控造成的第二次災(zāi)難，維持相鄰道路上V2V支持的交通狀況是非常重要的。這種“眾包crowdsourcing”交通的背景將允許AUV做出智能路線決策（以防地震發(fā)生時避開障礙物或堵塞道路）。
E.認知無線電和頻譜數(shù)據(jù)庫眾包
以前的應(yīng)用指出了AUV之間V2V的關(guān)鍵需求。DSRC專用頻譜原則上可以支持V2V流量，或者至少支持信標和緊急服務(wù)的流量。然而，有遠見者預(yù)計，DSRC 75 Mhz頻譜將被基礎(chǔ)安全應(yīng)用迅速耗盡。在這種情況下，先前的研究表明，V2V的要求必須在動態(tài)頻譜共享模式下得到WIFI頻譜的支持，并與居民用戶在城市環(huán)境中競爭。認知無線電功能必須得到多無線電AUV平臺的支持。他們也可以得到AUV眾包對802.11b/g頻道占用率的支持。
五、結(jié)論
城市車隊正從一系列傳感器平臺演變?yōu)樽詣玉{駛汽車互聯(lián)網(wǎng)。與物聯(lián)網(wǎng)的其他實例一樣，車輛互聯(lián)網(wǎng)將具有通信，存儲，智能和學習能力來預(yù)測客戶的意圖。
我們認為車輛云，相當于車輛互聯(lián)網(wǎng)云，將成為使演變成為可能的核心系統(tǒng)環(huán)境，自動駕駛將成為云架構(gòu)的主要受益者。我們詳細展示了一個車輛云模型，并討論了潛在的設(shè)計視角以及關(guān)于自主車輛AUV的亮點，以供未來研究。
相關(guān)閱讀
每日 推薦
- 服貿(mào)會交通展聚焦智慧公共交通與物流
- 無人機首次為十五運配送醫(yī)療急救物資
- 數(shù)字能力正成為影響貨車司機收入水平重要變量
- 云南最高千萬元獎勵支持低空產(chǎn)業(yè)延鏈補鏈
- 前七個月我國數(shù)字新消費蓬勃發(fā)展
- 1至7月鐵路發(fā)送貨物量創(chuàng)新高
- 交通大模型創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟成立
- 五個關(guān)鍵詞解碼7月經(jīng)濟
- 日日順創(chuàng)客訓練營又添三項國家發(fā)明專利！物流行業(yè)產(chǎn)學研結(jié)合產(chǎn)出最多！
- 7月份鐵路客貨運量穩(wěn)步提升
- 國家統(tǒng)計局：7月份國民經(jīng)濟保持穩(wěn)中有進發(fā)展態(tài)勢