車聯網概念引申于物聯網（Internet of Things），根據車聯網產業技術創新戰略聯盟的定義，車聯網是以車內網、車際網和車載移動互聯網為基礎，按照約定的通信協議和數據交互標準，在車-X（X：車、路、行人及互聯網等）之間，進行無線通訊和信息交換的大系統網絡，是能夠實現智能化交通管理、智能動態信息服務和車輛智能化控制的一體化網絡。
全球車聯網產業進入快速發展階段，信息化、智能化，全球車聯網服務需求逐漸加大。據預計，全球聯網車數量到2025年將突破10億輛，而中國也已成為全球重要車聯網市場之一。
未來，與大數據、云計算等技術創新融合將加快車聯網市場滲透。特別是隨著5G技術的快速發展，車聯網智能化與網聯化技術正在加速融合。與此同時從車端和邊緣端會源源不斷地傳輸大量的實時數據到云端。
云端就是車路協同的“智慧大腦”，它需要接收和處理的數據量非常驚人。根據Gartner的調查，每輛車每小時會產生25GB的智能網聯數據，一年就會產生130TB的智能網聯數據，相當于520部256GB的iPhone手機的存儲量。這些智能網聯的數據類型主要包括來自車載ECU的速度、轉速、燃油效率、溫度、壓力、制動等數據；來自車載傳感器的位置數據以及視頻、音頻數據；來自V2V及V2I的交互數據等。這些數據進入到云端智慧大腦后的處理形式也是多種多樣，主要有實時的流式（streaming）數據處理、批量（batch）處理、OLTP/OLAP處理、以及機器學習/深度學習等處理。
車端和邊緣端的數據，可以通過車載OBU和物聯網邊緣網關（Edge Gateway）的匯聚后，利用5G網絡實時低延遲地進入云端數據中心。云端比邊緣端具有更加強大的計算能力、存儲容量、網絡帶寬，可以通過人工智能和大數據等技術手段更有效地挖掘出智能網聯數據的內在價值，形成智慧能力并反饋給車端。
1、數據的接收和實時處理
對于海量的智能網聯數據，能夠快速地將數據從消息隊列中取出、實時處理（包括解壓縮、解碼、數據格式的解析并寫入相應的結構化數據庫和非結構化存儲），并通過各種應用軟件來使用處理好的數據來滿足智慧交通的和智能網聯的部分應用場景，比如車輛遠程在線診斷、車載信息增強、車輛監管、智能網聯基礎設施的管理等
2、數據分析、建模與機器學習
通過大數據分析、機器學習、深度學習等技術手段，對海量智能網聯數據進行實時和批量的分析，挖掘數據資產的內在價值，實現比如駕駛行為分析、智慧路徑引導和規劃、大范圍交通協同調度、自動駕駛監測與管理等
3、商業智能與可視化展現
采用商業智能和數據可視化平臺，對數據的內戰價值進行可視化展示， 直觀地向管理者展示數據之間的相關性和變化情況，減少管理者的閱讀和思考時間、更方便地對未來發展趨勢進行分析預測
戴爾科技集團在面向智能網聯和自動駕駛的混合云的解決方案上處理業內地位，在全球車企有眾多的案例
其中戴爾與聯陸的合作，可以提供在5G網絡下V2X車路協同從車端、路端、邊緣端到云端的全套解決方案，涵蓋了5G-V2X需要的物聯網、大數據、人工智能、云計算等各種技術平臺。
此外，在針對汽車廠商ADAS 開發和驗證流程中的海量數據需求，戴爾易安信 Isilon®存儲架構 體系, 橫向擴展的NAS 在不斷擴展的單個文件系統中提 供 PB 級的存儲容量。Isilon 結合高性能存儲、10/40 兆的 網絡連接和橫向擴展架構，提供快速、并發的高性能數 據連接。通過利用Dell EMC Isilon 存儲作為ADAS的驗證， 汽車制造廠商和一級供應商可以在經濟的同時保持可靠性，并滿足上市時間的需求。
