引言

在人工智能技術與車載算力持續突破的驅動下，現代車輛的數字化進程正加速推進。車聯網系統將突破傳統云端架構的局限，依托邊緣計算與 AI 融合技術，實現人車交互體驗的范式重構?。通過構建基于多源異構數據的自動化分析框架，系統可生成具備業務洞見的可視化報告，顯著提升業務團隊的數據應用效率?。

本文以駕駛行為分析與車輛控制為研究樣本，闡述車云協同架構與 MCP over MQTT 協議的技術整合方案。該方案不僅可以有效控制數據處理成本并提升用戶數據安全性，還能通過數據融合機制構建支持實時決策的智能分析引擎?。值得注意的是，未來系統通過建立多維業務數據關聯模型，可快速輸出涵蓋駕駛習慣分析、車輛健康診斷等領域的深度洞察報告，為車主提供具有預見性的數字化服務體驗?。

這一技術實踐為行業智能化轉型提供了可復用的升級路徑。隨著車載系統從環境感知向認知決策的縱深發展，以數據價值挖掘為核心的創新應用場景將加速落地，推動車聯網生態向“車路云一體化”方向持續進化?。

駕駛行為分析的前景與挑戰

在車聯網發展進程中，駕駛行為分析正從單一的安全評估工具，進化為貫穿車輛全生命周期的價值中樞。以商用車險與貨運管理為例：保險公司依托急加速、深夜駕駛等多項核心指標建立 UBI 動態保費模型，實現風險定價精度的大幅提升；物流企業則通過最高時速、急減速頻次等數據構建司機畫像體系，使百萬公里事故率得到有效的控制。這些商業價值的釋放，正在重構傳統運輸行業的成本結構。

目前的大部分方案都是基于云計算的架構，將所需的原始數據都采集到云端，比如將急加速、急減速、深夜駕駛時長、最高時速、不系安全帶等，在云端對這些數據進行分析和處理。目前常見方案的主要問題有：

• 原始數據處理成本高：大量車載數據傳輸、存儲和計算耗費資源，無法價值轉化將導致沉沒成本；
• 網絡波動影響數據完整性：云端傳輸鏈路不穩定可能造成關鍵數據缺失，降低分析結果可信度；
• 數據隱私問題：未經脫敏的個人駕駛數據上傳到云端，增加了隱私信息被非法獲取的風險；
• 多源數據融合效率低：地圖/天氣/實時交通等多維數據整合復雜度高，延緩有效業務洞察的產出效率。

基于 MCP over MQTT 的車云協同方案

為解決上述問題，EMQ 基于 MCP over MQTT 與車云協同架構，為駕駛行為分析提供了一種更加智能、高效、可靠的方案。

使用 SDVFlow 軟件在車端直接對車載數據進行分析與處理，將結果保存在車端，并通過在車端部署 MCP 服務對其進行封裝。然后使用 MCP over MQTT 協議將服務注冊到 EMQX，在經過用戶的許可之后，可以動態地調用和獲取到保存在車端的駕駛行為數據。再集成其他 MCP 服務，通過大模型動態生成一個完整的駕駛行為分析報告。

方案優點

• 降低成本：數據傳輸和存儲成本極大降低，同時，對車端計算資源的利用也降低了云端的算力成本；
• 隱私保障：用戶自主控制分析結果分享流程，有效降低數據泄漏風險；
• 智能洞察：基于大模型動態調度車端/云端 MCP 工具鏈（地圖/天氣/交通等），快速生成高價值駕駛分析報告。

這種方式下，如果車輛不在線，需要設置一個按車輛上線事件觸發的工作流，即當發現車輛上線的時候，自動觸發預先定義好的工作流。

主要流程

1. AI 工作流作為 MCP 客戶端需要獲取部署在車端 MCP Server 的工具列表，包含返回相關駕駛行為數據的工具，主要包括：
   • 急加速：時間，地理位置信息
   • 急減速：時間，地理位置信息
   • 最高時速：時間，地理位置信息和最高速度
2. 高德地理編碼查詢：直接調用高德暴露的 MCP 服務
   • 根據地理位置信息，獲取相關的行政區劃信息
3. 歷史天氣數據查詢：封裝第三方的 API 服務為 MCP 服務
   • 根據行政區劃信息和時間作為輸入查詢天氣
4. 根據這些信息，生成相關的駕駛行為報告。

相關的代碼可以通過 GitHub - emqx/sdv-mcp-demo 獲取，在運行程序之前，請仔細閱讀代碼庫中 README.md 文件，并在相關的第三方服務申請相關的 App Key 后填入 .env 文件中。

請注意：

• 為了使演示流程簡單，代碼庫中使用的是模擬的駕駛行為數據（在 data/vehicle_00001.json 文件），真正的生產環境中是通過 SDVFlow 軟件生成的數據；
• 系統提示詞對生成的報告會有很大的影響，讀者可以參考代碼庫中的 prompts/system.txt 文件，對生成的報告格式做相關的調整；
• 實際生產環境代碼中，車輛不能保證實時在線，因此需要加一些邏輯確保車輛上線后才會對其進行調用，比如訂閱車輛上下線的通配符主題、發現車輛上線時啟動 AI 工作流。

樣例報告展示

本次駕駛行為分析報告由 DeepSeek V3 模型基于模擬數據自動生成。值得一提的是，AI 精準識別了 2023 年 1 月 12 日北京市懷柔區的小雪天氣狀況，展現出 AI 在評估此類特殊天氣條件下駕駛行為的合理判斷能力。

車輛編號：00001
分析周期：2023 年 1 月 1 日 - 2023 年 1 月 13 日

一、數據概覽

• 總駕駛事件數：5 次
• 高風險事件數：3 次（急加速/急減速）
• 最高速度記錄：98 km/h
• 主要行駛區域：北京市（朝陽區、懷柔區）

二、駕駛行為詳細分析

1、速度行為分析

指標	數值	行業基準	評估
最高速度	98 km/h	≤80 km/h	?? 超速
平均速度	56 km/h	40-60 km/h	? 正常
超速頻率	1次	0次	?? 需關注

車輛在 1 月 13 日記錄到 98 km/h 的超速行為（城市道路限速通常為 80 km/h）；其他時段速度控制良好，符合城市駕駛規范

2、加減速行為分析

事件類型	發生次數	環境關聯	風險等級
急加速	1次	晴天/干燥路面	中等
急減速	3次	2次小雪/1次多云	高

典型事件：1 月 12 日小雪，出現連續 2 次急減速（減速度＞0.4g）。

**可能原因：**冰雪路面制動距離延長導致緊急制動。

三、環境因素關聯分析

天氣影響

天氣	急加速	急減速	超速
晴天	1次	0次	0次
小雪	0次	2次	0次
多云	0次	1次	1次

關鍵結論：惡劣天氣（小雪）導致制動相關風險事件增加 200%；良好天氣時容易出現超速傾向。

四、風險診斷與改進建議

1、風險行為

超速駕駛（98 km/h）

• 發生條件：多云/風力較大。
• UBI 風險系數：+15%。

連續急減速（小雪天氣）

• 反映問題：冰雪路面適應能力不足。
• UBI 風險系數：+20%。

2、改進建議

駕駛員培訓：

• 冰雪路面制動技巧專項培訓。
• 速度敏感性訓練，建議安裝超速語音提醒。

車輛檢查：

• 輪胎磨損檢查，重點檢查冬季胎紋深度。
• ABS系統診斷。

保險建議：

• 當前風險等級：B級（中等偏高）
• 建議保費調整：+8%（若未改善將升至+15%）

總結

隨著人工智能與邊緣計算技術的發展，車聯網系統正逐步突破傳統云端架構的局限。EMQ 基于 MCP over MQTT 協議的車云協同方案，能夠在車端直接處理數據并封裝分析結果，顯著降低了云端數據傳輸與存儲成本，同時通過用戶授權機制提升數據隱私安全性。整合車端 MCP 服務與云端第三方數據，并利用大模型動態生成駕駛行為分析報告，實現了從數據采集到業務洞察的高效閉環。

這一技術實踐不僅為車聯網生態向「車路云一體化」演進提供了可復用的路徑，更通過數據價值的挖掘推動了車聯網行業的智能化轉型。未來，隨著車載系統向認知決策深化，該方案有望在更多創新應用場景中釋放潛力，助力用戶服務體驗的持續升級。

版權聲明： 本文為 EMQ 原創，轉載請注明出處。 原文鏈接：https://www.emqx.com/zh/blog/mcp-over-mqtt-for-intelligent-vehicle-data-insights