北京车展观察丨车凌科技发布 Flow C，从数据底座重做成本逻辑

在2026年北京国际车展期间，车凌科技对外发布了面向AIDV的新一代车云一体化数据采集解决方案，Flow C。该方案整合了 EMQ FlowMQ 统一消息内核与车凌 Hyper Flow 数采能力，通过云原生无状态架构、基于对象存储的低成本持久化，以及车端边缘处理三项关键技术，对汽车全生命周期的数据采集链路进行重构。

从定位来看，Flow C主要针对传统数采体系中成本高、系统割裂、运维复杂等问题，试图为主机厂在规模化运营阶段提供更低成本的基础设施方案，同时为软件定义汽车和AI数据闭环提供稳定的数据底座。

行业痛点：数采模式正成为AI落地的掣肘

当前汽车数据采集体系普遍面临结构性问题，可以概括为“四高一低”：高流量成本、高存储成本、高运维复杂度、高集成成本，以及数据闭环效率偏低。

问题的核心在于数据割裂。由于协议不统一，不同系统之间难以直接互通，形成多个数据孤岛。这使得AI模型在训练过程中难以获取完整、实时的跨域车端数据，从而影响智能化应用的实际效果。

如果回溯过去十年的技术路径，可以看到一个逐步堆积的问题结构：不同业务场景独立选型，系统之间依赖桥接实现连接，不仅增加延迟，也引入更多故障点；与此同时，云端长期依赖成本较高的块存储集群，扩展效率有限，成本弹性不足。

最终，消息基础设施在自然演进中出现协议碎片化，大量“烟囱式”部署随之形成，成为制约行业进一步发展的隐性负担。

三层架构调整：从源头压缩成本

Flow C的设计思路，集中在通过架构调整来实现降本，主要体现在三个方面。

首先是存算解耦。Flow C采用无状态架构，计算节点专注于协议处理，而数据统一存储在对象存储系统（如S3/OSS）中。这种方式减少了为应对峰值流量而提前配置硬件资源的需求，计算和存储可以根据负载独立扩缩。官方数据显示，资源利用率可提升40%以上。

其次是数据复用机制。系统支持Pub/Sub、队列和流式处理三种模式同时消费同一份数据，从底层避免了重复采集、重复传输和重复存储的问题，使数据在全生命周期中的利用效率得到提升。

第三是将部分处理能力前移至车端。借助Hyper Flow的边缘计算能力，数据在上传前即可完成过滤、压缩和规则计算，仅保留“有效数据”进入云端。这一调整直接降低了云端的存储与计算压力。

面向AI的数据基础设施正在重构

随着汽车智能化逐步进入“Agent驱动”阶段，数据基础设施需要同时满足统一性、实时性和成本可控三方面要求。

在这一背景下，Flow C提出的“多协议统一+对象存储+边缘智能”架构，试图建立一个新的基础模型：一方面，通过统一消息总线整合异构系统数据；另一方面，以较低成本保留TB/PB级历史数据，用于模型训练；同时，实时数据可以在毫秒级传输至推理系统。

这一组合，本质上是在为AI提供稳定、可扩展的数据环境。

“从数据底座动刀”成为关键

如果从行业发展节奏来看，降本并不是一个新命题。过去几年，无论是自动驾驶还是智能座舱，企业都在持续压缩硬件成本、优化算力配置。但相比之下，数据基础设施层面的成本问题，长期被放在了“后端”，直到数据规模真正进入PB级别之后，其影响才开始被放大。

从这个角度看，Flow C的思路并不复杂，本质上是把互联网行业已经验证过的“存算分离、对象存储、流式处理”等架构方法，重新落到汽车数据体系中。但难点不在理念，而在落地，汽车行业的系统历史包袱更重、协议更复杂、对稳定性的要求也更高。

另一个值得注意的变化是，AI正在改变数据的“价值排序”。过去，车端数据更多用于问题追溯和离线分析，而在AI驱动下，数据开始直接参与模型训练与实时决策，这意味着“哪些数据值得被保留”，正在成为新的成本分界线。Flow C强调的边缘过滤与“价值数据”上云，本质上就是在重新划定这条边界。

当数据成本开始成为制约AI落地的关键变量时，行业竞争正在从功能层面，向基础设施层面进一步下沉。

车凌科技表示，未来将继续与EMQ深化合作，围绕统一消息架构和简化系统设计推进产品迭代，重点仍放在降低成本和提升数据利用效率上。

从行业角度来看，数据壁垒的打通和成本结构的优化，仍是智能汽车规模化发展的关键环节。类似Flow C这样的尝试，更多是在基础设施层面为AI应用铺路。

随着数据链路逐步打通，汽车产业也在向更高效率、更低成本以及更高智能化水平演进。