零下40摄氏度的极寒冬测现场，烈日炙烤下的夏测场地，还有海外路测的陌生街巷，这些都曾是吉利汽车测试工程师十分熟悉的工作场景。以前，当测试车辆出现难以复现的软件偶发故障时，工程师必须携带笨重的传统数据采集设备奔赴现场，物理接线、现场抓取海量总线信号，再拷贝巨大的数据文件，而一旦遇到网络信号差的环境，数据便无法及时回传总部。另外，不同部门还需要手动筛选过滤杂乱的原始数据，极易遇到大量无关信号或关键信息缺失的窘境，这也导致了故障定位周期长。
随着吉利全球化出海战略提速，海外车辆出现疑难软件问题时，派工程师跨国出差排障，不仅时间成本、人力成本居高不下，而且用户的问题也不能得到快速响应，影响客户体验。
今天，这一切正在被吉利自研的VNAS新一代车辆数据采集平台所改写。依托SUSE云原生边缘基础设施，吉利打造出车-端-云一体化解决方案，将每一台测试车辆变成移动的边缘计算节点，工程师无需亲临现场，即可远程完成总线数据采集、信号解析、故障定位，从而实现研发、质量、生产、售后全链路业务协同，为智能化时代实现汽车“新四化”开辟全新路径。
01传统数据采集模式的痛点
当汽车从一个机械产品演变为拥有上百个ECU的分布式电子系统，整车软件的复杂度就呈现出指数级增长。整车的各类操作都会转化为电信号，通过CAN FD、车载以太网等总线在各个控制器之间流转。总线数据贯穿车辆研发标定、生产质控、售后诊断的全生命周期，是定位软件偶发故障、优化整车性能最重要的“原始证据”。
步入智能化、全球化时代，传统的数据采集方案暴露出诸多弊端。
首先是运维成本高、响应效率低下。传统数据采集设备本身不仅笨重，而且高度依赖人工现场操作。在遇到海外或极端环境下的疑难问题时，工程师必须携带设备奔赴现场，才能完成故障复现、数据拷贝等工作。整个流程动辄耗费数天时间，人力成本高昂。
其次是数据孤岛严重，跨部门协同困难。车辆的研发生产涉及动力、底盘、新能源、质量、售后、零部件供应商等。在传统模式下，数据保存在工程师本地的电脑中，但数据格式并不统一，筛选过滤全靠人工，经常会遇到工程师拿到一堆无效数据，或者大量总线原始数据没有进行结构化处理的情况，为不同团队的协作设置了数据壁垒。
再次是弱网环境适配差，算力瓶颈突出。车辆测试通常需要在沙漠、雪原、海外偏远地区进行，网络不稳定甚至断网的情况是常态。传统设备高度依赖本地电脑的算力，无法对接云端大数据、AI算力，海量时序总线信号很难做深度分析。网络中断时意味着数据采集工作的中断，数据丢失风险高。
最后是全球化合规难。吉利加速“出海”，而不同国家和地区对车辆数据主权、数据存储、数据流转有着截然不同的监管规则。传统方案很难兼顾不同地域的数据安全与合规要求，对于海外业务的拓展来说是一种阻碍。
吉利控股集团AI与大数据平台部长姚海涛表示：“我们很早就已经意识到，受带宽限制，不可能将车辆全部总线数据源源不断上传云端，端侧必须拥有独立的采集、缓存、预处理能力。考虑到传统硬件设备功能固化，很难做平台化扩展，吉利团队萌生出一个大胆的想法，就是把数据采集设备不再当做单一采集工具，而是做成一个随车移动的微型边缘算力平台，基于云原生的思路改造车端，实现端-云一体化。由此，拉开了VNAS项目创新探索的序幕。”
02构建车云协同新范式
VNAS是一套端云协同车辆总线数据智能采集平台。在硬件层面，它就是一个微型边缘计算盒子，支持CAN、CAN-FD、车载以太网等主流车载总线，并且集成了4G/Wi-Fi通信能力；在软件层面，吉利借助SUSE完整的云原生边缘技术栈，将Kubernetes生态下沉到资源受限的车载边缘设备端，实现边缘自治、容器编排、远程运维、车队大规模管理，同时搭配生态伙伴边无际的软件框架，完成了多车型协议适配，从而构建起完整的车-云闭环系统。
在技术架构的设计上，吉利做出了两个关键决策：第一，在每一台VNAS设备上部署单节点K3s集群，实现边缘自治；第二，将车辆的硬件与上层业务应用完全解耦，一套业务逻辑适配多品牌多车型。此能力依靠的正是SUSE提供的开放混合云技术底座。在实践中，SLE Micro轻量边缘操作系统、轻量级Kubernetes发行版K3s、Rancher车队集群管理，再搭配网络加密、统一身份权限体系，保障了整套方案的稳定高效安全运行。
SUSE亚太区边缘计算专家郭剑峡表示：“汽车场景可以看作大规模、高复杂度的边缘集群环境，车辆不仅在算力资源上受限，还长期面临移动状态下弱网、断网、高低温等极端工况。K3s与SLE Micro强强联合，旨在让边缘节点具备原生的自治能力，即便断开云端连接，依旧可以独立执行业务逻辑，网络恢复后再完成数据同步，这正是车载路测场景最刚需的能力。”
K3s作为轻量化Kubernetes发行版，资源占用低，即便车辆处于弱网、断网状态，端侧集群依然可以独立完成数据采集、本地缓存，不会因为网络中断而停止工作；待网络恢复后，再将数据、日志回传到云端。云端沿用吉利熟悉的Kubernetes技术栈，国内部署在阿里云、海外部署在AWS上，一套架构支撑多区域部署，实现云端与端侧技术栈统一。
借助边无际的开源框架，VNAS完成了不同车型、不同ECU协议转换、信号点位映射。吉利在新增车型时，仅需完成一次硬件协议适配，上层VNAS业务应用、算法模型则无需修改，从而大大减少了适配工作量。算法、AI模型可以通过GitOps方式从云端下发到成千上百台VNAS边缘节点运行，端侧采集真实数据并回传至云端验证效果，形成“云端迭代-边缘部署-数据反馈-云端优化”的完整AI迭代闭环。
特别值得一提的是，SUSE全球化的产品能力能够帮助吉利解决海外业务的数据主权、合规监管难题，满足欧洲等地区的数据监管要求，为VNAS全球化落地奠定基础。
03全生命周期提质增效降本
据姚海涛介绍，VNAS主要应用于工程测试车辆，聚焦车辆研发、集成测试、工厂质控、售后疑难问题诊断四大场景，为吉利带来了实实在在的业务变革。
在研发与路测场景中：过去参与冬测、夏测的工程师往往需要在极端环境下进行手工接线、夜间整理切割庞大的数据文件；现在，测试人员只需要用语音记录车辆异常现象，VNAS可自动采集对应时间段的全量总线时序信号，再借助AI自动过滤无关数据，将底盘、三电、动力等不同域的信号精准分发给对应的研发团队。工程师们不必再辛苦奔赴测试一线，在总部办公室就可以访问测试车辆的全量总线数据，这大大提升了跨部门的协同效率，同时显著降低出差成本。
在生产制造场景中，VNAS通过接入工厂产线，在整车下线环节采集总线数据，有效实现生产环节质量管控，及时识别装配工艺问题。
在海外售后诊断场景中，如果车在海外遇到偶发软件故障，一线工作人员只需将VNAS设备连接故障车辆，就可复现故障现象，设备会自动采集总线数据并加密回传至云端。在国内总部的工程师直接在线分析数据，几小时内便可完成故障处理，极大地改善了海外用户的服务体验，并降低跨国差旅成本。
综上，我们可以将车辆看成一个大规模分布式边缘集群，每一台VNAS设备就是集群中的一个节点。过去的系统只能单车孤立处理问题，而现在则可以实现车队级统一管理、统一应用下发和统一数据归集。姚海涛提到，此方案没有重新发明数据采集，而是把成熟的云原生、容器、开源技术重新组合，针对性地解决汽车行业长期存在的协同痛点，其核心价值更多体现在云-端协同能力，而非单纯的硬件本身。
郭剑峡补充说：“很多人会简单地把车端云原生能力等同于OTA，而实际上OTA仅仅是云原生体系中的一项基础功能。云原生是一套完整架构范式，覆盖边缘自治、容器编排、大规模集群运维、应用全生命周期管理等全套能力，这也是VNAS能够实现车队级管理的底层根基。”
04同源同向 携手并进
吉利为什么会选择与SUSE进行深度合作？这背后有多重考量。
第一，业务的现实诉求使然。吉利内部在云上大规模应用Kubernetes，更希望端侧和云端使用同一套技术范式，以避免多套技术栈带来的维护成本和复杂度问题。K3s完美继承Kubernetes完整生态，同时资源开销更小，也更适配边缘计算环境外。由于车载边缘场景环境严苛，比如高温低温、频繁断网等，所以仅仅能够运行开源软件还远远不够，更需要操作系统层面对边缘场景进行深度优化。SLE Micro专门面向资源受限、不稳定网络环境设计，确保设备在恶劣工况环境中稳定运行，实现有效的边缘自治。
第二，长期稳定的商业支持与企业级高可用性的保障。汽车行业产品生命周期很长，因此项目看重的是长期可维护性、安全保障、漏洞修复能力等。如果企业完全依靠自己的技术团队维护开源组件，需要投入巨大的人力、财力。但是，车企并不像互联网企业那样拥有庞大的底层研发团队，所以更希望专注于整车业务创新本身，而将底层基础设施交给专业厂商来维护升级。SUSE能够提供及时、高品质的企业级技术支持、安全维护，保障VNAS长期稳定运行，规避车企自主维护带来的风险。
第三，双方在开源理念方面高度同频。吉利长期以来积极拥抱开源生态，认为开源可以调动全球行业的智力资源。姚海涛表示，开源不等于不安全，广泛使用的开源软件反而因为能够得到更多人的检视，安全性更有保障。SUSE本身就是开源领域重要的贡献者。双方在开源价值观上高度契合。吉利本身也鼓励其团队向开源社区贡献反馈，实现共建共赢。
第四，全球化合规能力更好匹配吉利“出海”战略。吉利业务已遍布全球，而不同国家对于车辆数据主权、数据存储位置都提出了严格的法律约束。SUSE作为全球化企业，具备成熟的多区域合规实践，能够支撑VNAS在欧洲等海外地区落地。
第五，从客户-供应商的合作关系，走向联合创新。SUSE作为基础设施底座提供商，面向吉利真实业务需求，持续迭代优化其底层产品；同时联合生态伙伴边无际共同打磨完整的解决方案；吉利严苛的车规级场景反过来能够有效验证、优化SUSE的边缘产品能力，从而形成双向价值输出，共同打造面向汽车行业的云原生边缘解决方案。
郭剑峡谈及双方的合作模式时表示：“我们之间并不是简单的供应商与客户的买卖关系。SUSE专注夯实基础设施底座，不向上侵入行业应用层；吉利把真实、严苛的汽车场景需求持续反馈回来，反向推动底层产品迭代，并联合生态伙伴一起研磨解决方案。这是典型的双向赋能的联合创新模式。”
05面向未来 联合创新
对于吉利而言，VNAS平台只是一个新的起点，未来还有更广阔的探索空间。
首先，吉利未来会持续挖掘碎片化业务场景。整车研发的价值链非常长，从零部件开发、集成测试、工厂点检到售后诊断，以及大量未被充分满足的数据采集需求。依托VNAS，吉利将持续挖掘更多业务场景，释放端侧数据价值。
其次，继续深耕总线时序数据与AI创新。未来，吉利希望持续降低时序数据分析的门槛，让不熟悉编程的车辆工程师也可以借助大模型，通过自然语言完成时序信号查询和异常识别；同时，积极探索时序AI模型，把云端训练好的推理模型下发至VNAS边缘设备运行，更多业务闭环可在车端就地完成，进一步降低云端带宽消耗。
再次，技术栈向外延伸。畅想未来，吉利的端云协同技术栈不会只局限于乘用车，重工船舶、eVTOL等复杂机电装备场景也是潜在的用武之地。
最后，在组织与AI落地层面，姚海涛表示，AI的落地不能盲目追逐概念泡沫，而是必须守住ROI价值标尺，通过AI网关统一收口模型调用，同时做好可观测性，持续管控Token消耗，平衡创新、成本与安全之间的关系，让AI真正解决企业的实际业务问题。
展望未来，吉利与SUSE的合作还会持续深化。从SUSE的角度，它会继续夯实云原生边缘基础设施底座，提供操作系统、容器编排、大规模集群管理、全球化合规等相关能力；从吉利的角度，也会持续基于开源技术底座迭代其VNAS平台，输出车辆数据智能能力。当软件定义汽车的时代滚滚而来，端云协同、云原生边缘计算、开源开放，正在成为车企数字化转型重要的底层驱动力。吉利与SUSE的合作，为行业提供了一份可借鉴的成功样本。
