G7的AI+IoT架构实践：物流IoT与大数据驱动的车队管理

G7的架构实践融合了AI、大数据和IoT技术，旨在打造一个中立、开放的物流技术平台，通过「AI+IA」战略，提升物流行业的效率和智能化水平。作为G7的重要组成部分，物流IoT利用物联网技术对运输过程进行实时监控和管理，比如车队管理的SaaS基础平台，优化了设备端和云端的连接，构建了物流IoT中台，支撑了三大核心业务：安全保险、金融结算与能源服务以及智能装备。 在技术体系层面，G7的基础架构与互联网公司类似，包括设备端（硬件设施）、网关、业务平台、业务系统、前端和移动端，以及独立的运维体系。大数据在IoT物流模式中的应用尤为关键，底层采用标准开源体系，算法平台、业务建模和数仓构成基础架构，其中算法平台作为一个可复用的基础能力，通过G7Brain提供车队队长智能化运营和管理支持。 在数据处理方面，G7采用了Lambda架构，车辆信息通过车载设备收集后定期上报，遵循定制的协议，由网关解析并分发到HBase或Hive进行存储。网关设计独特，是针对IoT场景的多平台分路网关，具有全球首创性，目前申请专利中。数据流经Kafka，这里处理速度非常快，每秒可达90万消息，高峰期甚至高达150万每秒，G7的Kafka系统承载着庞大的数据流量。 G7的架构实践不仅关注技术的集成，更注重数据的价值挖掘和智能应用，通过这些技术手段，G7不仅提升了物流行业的运营效率，也为车队客户提供了更为智能化的服务体验。未来，G7将继续探索和优化技术组合，推动物流行业的数字化转型。