智能网联汽车大数据分析与在线学习优化路径研究

随着智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicles,ICVs)的快速发展,车辆产生的数据量急剧增加,这为提升车辆智能化水平和驾驶安全性提供了新机遇。本文旨在探讨智能网联汽车的大数据分析技术,并结合在线学习算法,优化车辆的决策系统和行为模式。通过分析智能网联汽车的数据特点,提出了一个基于深度学习的在线学习框架,该框架能够实时处理和学习大规模车辆数据,进而不断优化智能网联汽车的性能。