一个平台团队开发了一种模型，可以在卡车后处理（排放控制）系统发生故障数周前就预测到故障。 工程层面的问题已经解决。但平台层面的问题尚未解决：该模型该在何处运行？如果它能安装在卡车上现有的网关或远程信息处理控制器中，就可以随当前的生产计划一同交付。如果它需要性能更强的控制器，那就只能等待下一代电气/电子（E/E）架构的推出，而它将永远无法应用于已经上路的卡车。

一辆重型卡车因出现间歇性故障代码被送至经销商处。技师更换了最可能出现故障的部件，清除故障代码后，将卡车交还给车主。 三周后，该卡车因出现相同的故障代码再次进厂。随后故障又再次发生。在第四次进厂时，才有人查明了真正原因：一条距离故障代码所指位置两个模块远处的线束发生了磨损。在这几次进厂维修期间，车队整整一周的大部分时间都无法使用这辆卡车。原始设备制造商（OEM）不仅为三件并未损坏的零部件支付了费用，还承担了三轮保修人工费，且与该车队的关系也因此受损——而这正是其在下次车队更新时所需要维系的关系。

商用车队在严苛的环境中运营，需要兼顾法规要求、车辆维护以及与车队管理解决方案的集成。电气化如今带来了新的挑战，包括电池状态的实时监测和能耗优化，而这一切都依赖于强大且安全的空中升级（OTA）支持。

随着2025年先进清洁交通（ACT）博览会的热潮逐渐平息，围绕氢燃料电池、电动汽车（EV）和充电站的讨论热度高涨。然而，ACT博览会还凸显了一个重要趋势：软件定义的时代……