为此，汽车制造商、城市和其他利益相关者必须共同努力，并在瞬息万变的环境中利用最新的硬件和软件技术。掌握物联网和机器学习数据分析生命周期所需的功能超出了任何一家公司的范围。因此，基于标准和合作伙伴基于生态系统的方法对于巩固真正转变智慧城市和互联社区的能力至关重要。
这种合作水平对于建立解决方案至关重要，因为联合项目会同时产生标准和可重复使用的模式。作为最近的一个例子，Cloudera参与了一项名为Project Fusion的计划，该计划是一个多方汽车行业技术合作，旨在定义一个数据生命周期平台，以启用和优化未来的互联和自动驾驶汽车系统。合作伙伴的目标是构建一种提供数据管理技术的车辆到云解决方案。
如今，支持以消费者为中心的活动的物联网(IoT)的发展已扩展到工业领域，从而创建了更加智能的工厂和仓库。充分利用IIoT带来的机遇，到2025年，其创造的经济价值将从1.2万亿美元增加到3.7万亿美元，对于制造商而言至关重要。
对于寻求发展和扩展其数字基础设施的东南亚制造商来说，这项技术的潜力是巨大的。该地区的制造商正在采取大胆的步骤，通过集成IT和运营技术系统来数字化运营。IIoT技术将传感器、设备、控件和工业计算平台连接在一起，以使仓库和工厂对设备和过程具有可见性并对其进行控制。随着人工智能的部署，该行业也变得越来越智能，可以挖掘大数据的价值，以进行分析和洞察，从而开辟新的收入来源并提高客户满意度。
依靠云来支持所有这些设备的实时分析和决策是不可行的。由传感器和其他设备生成的庞大数据量可能是压倒性的。借助支持IIoT的边缘计算，持久而可靠的IT基础设施可以尽可能地提高生产效率和设施效率。
在进行此数字化之旅之前，工厂、仓库和其他生产工厂的运营商应考虑所有能够实现关键业务运营的网络资产。IIoT设备需要位于工厂车间，而不是数据中心或集中式办公室，这反过来又使其暴露在严峻的潜在破坏性条件下。
基于状态的监视(CBM)实时从工业设备收集操作数据，并允许操作员评估组件的实际状态以及主动服务的实施。这样，可以根据需要进行维护，而不必安排维护时间以尽可能地减少停机时间。
共同努力还将确保在自动驾驶汽车开发中最大程度地利用大数据和机器学习的其他一些障碍，并且可以解决其他用例。需要从系统中消除浪费和低效率，以减少管理生命周期的成本和时间。
至关重要的是，必须面对潜在的数据隐私问题。如前所述，对自动驾驶汽车进行驾驶训练取决于现实世界中记录的训练数据。因此，解决方案提供商必须注意不要收集和存储私人信息，例如驾驶员的脸孔和车牌号。
在收集和存储此信息之前，必须提供编辑这些信息的功能。这需要强大的数据处理能力来识别和过滤隐私数据。此外，收集的任何信息都必须遵守诸如欧盟的《通用数据保护条例》和美国的《加州消费者隐私法》之类的规定。
