车联网的关键技术有哪些？
1，射频识别技术
射频识别(RFID)技术是一种通过无线射频信号实现物体识别的技术。它具有非接触、双向通信、自动识别等特点，对人体和物体都有很好的作用。RFID不仅可以感知物体的位置，还可以感知物体的运动状态并进行跟踪。目前，RFID定位方法已经广泛应用于智能交通领域，尤其是车联网技术，对RFID技术有很强的依赖性，已经成为车联网系统的基础技术。RFID技术一般与服务器、数据库、云计算、近场通信等技术结合使用，大量的RFID技术通过物联网形成一个庞大的物体识别系统。
2.传感器网络技术
车辆服务需要大量数据的支持，这些数据的原始来源是由各种传感器采集的。不同的传感器或大量的传感器通过采集系统形成一个庞大的数据采集系统，动态采集所有车联网服务所需的原始数据，如车辆位置、状态参数、交通信息等。目前，传感器已经从单个传感器或几个传感器发展到由大量传感器组成的传感器网络，并且可以根据不同的业务进行定制。为服务器提供数据源，经过分析处理后作为各种业务数据为车辆提供优质服务。
3.卫星定位技术
随着全球定位技术的发展，车联网的发展迎来了新的历史机遇。传统的GPS系统已经成为车联网技术的重要技术基础，为车辆定位导航提供高精度、可靠的位置服务，成为车联网的核心业务之一。随着我国北斗导航系统的完善和应用，车联网技术有了新的发展方向，逐步实现向国产化和自主知识产权的过渡。北斗导航系统将成为我国车联网系统的核心技术之一，是车联网核心技术自主研发的重要开端。
4.无线通信技术
传感器网络采集的少量处理需要通信系统传输云端得到及时的处理和分析，分析后的数据也需要通过通信网络传输到达车载终端设备。考虑到车辆的移动特性，车联网技术只能使用无线通信技术来传输数据，因此无线通信技术是车联网技术的核心组成部分之一。在各种无线传输技术的支持下，可以在服务器的控制下进行数据交换，实现业务数据的实时传输，通过指令的传输实现对网络中车辆的实时监控。
5.大数据分析技术
大数据(BigData)是指借助计算机技术和互联网捕获的大量结构复杂的数据或信息的集合。随着计算机技术和网络技术的发展，各种大数据处理方法得到了广泛应用。常见的大数据技术，包括信息管理系统、分布式数据库、数据挖掘、聚类分析等。，已经成为持续推动大数据在车联网应用的强大动力。
6、标准和安全体系
作为一个庞大的物联网应用系统，车联网包含了大量的数据、处理流程和传输节点。它的高效运行必须通过统一的标准体系来规范，这样才能保证数据的真实性和完整性，完成各种服务的应用。标准化已经成为车联网技术发展的迫切要求，也是一项复杂的管理技术。另外，车辆的联网和接入服务本身也是为了更好的保障车辆的安全行驶，所以安全体系的建立也很重要。能否根据目前车联网的发展状况建立高效的标准和安全体系，已经成为决定车联网技术未来发展的关键因素。
车联网发展的瓶颈
1，行业壁垒难以打破，政府跨部门合作不深入。
车联网行业是一个新兴的行业，涉及很多行业。只有参与者足够多，它的网络效应和价值才能最大化。很多老牌车企有行业技术和经验优势，但缺乏互联网思维。他们对与科技公司的合作持相对保守的态度。他们既不愿意在车联网的竞争中掉队，也不愿意把车联网的机会拱手让给科技公司。新兴的互联网科技公司都渴望涉足车联网领域。他们虽然掌握了人工智能、大数据分析等技术，但并不具备核心的车辆载体和应有的技术积累。总的来说，车企和互联网科技公司之间缺乏广泛的合作和有效的跨行业合作平台[5]。此外，车联网跨行业、跨领域的特性意味着在政策、关键技术、应用模式、标准制定等方面需要多个部门协同工作。虽然工信部出台了《智能网联汽车技术路线图》等一系列指导性文件，但从文件到落实还有很长的路要走。
2、尚未形成成熟的商业模式，企业利润无法保证。
企业尚未找到成熟的商业运营模式，盈利能力低、用户续用率低等问题突出。目前国内车联网企业的利润来源主要是消费者，但缺乏有吸引力的产品和服务，用户粘性普遍较低。这种相对单一的买卖方式和商业运营模式无法持续为用户带来附加值，导致车联网被企业高度重视，在消费者中的推广仍然受阻。大部分消费者对智能网联汽车持观望态度，企业的利润来源无法保证。此外，虽然我国已经开始制定相关规划重视行业发展，但商业模式仍不清晰，主要表现为汽车厂商主导的商业模式。这种模式有很大的弊端:由于国内汽车品牌众多，不同品牌的目标客户不同且相对固定，很难实现车载信息系统的广泛应用。同时各汽车品牌独立安装TSP系统，违反了车联网信息实时* * *通信的要求。
3.基础设施建设滞后，信息安全制约行业发展。
车联网是一项复杂的系统工程。如果要实现车与路、车与环境的互动，需要设置智能交通信号系统、路侧信息采集单元等综合智能交通设施。而中国相应的基础设施建设却落后于美日欧。此外，日益严格的网络信息安全法律法规促使企业在提供车联网服务时更加关注信息安全和跨境数据传输的合规性，这对SaaS服务和基础设施提供商提出了巨大挑战。