大型企业的物流管理数据量不亚于一个城市的交通管理，车辆的位置、分布数据集成、管理、分析成为智能调度，资源分配等管理需求的数据支持。同样的，现有技术也支持建立起企业级的电子围栏、热力分析和历史轨迹调取查看。

车联网的发展也让我们看到了企业物流管理趋势：大幅提升对车辆的实时控制权和控制效率，降低了人力管理与调度等物流成本，如果再将两端的价格供给配比数据模型置入，整个供应链的服务水平最大化，供应量合理化，以企业大数据管理供应链，带动产业升级也不再是梦想。

现实与未来之间，我们需要一些启发

智慧城市和车联网的美好未来在向我们招手，但现实依旧在数据与传输上徘徊：

通信网络带宽瓶颈,成为车联网一个技术难题：3G网络带宽并不能满足未来对图像和流媒体的传输需求,而4G网络和DSRC(专用短程通信)的自主网技术等也还没有完全突破;

聚合的海量数据成为车联网政府与企业应用的技术短板：海量高精度位置数据的分布式管理、查询、读取、传输、分析和可视化的性能问题;

无人驾驶对高精度定位的高效、准确浏览显示的要求一再刷新

但是，技术始终不能成为时代发展的绊脚石。超擎时空车联网解决方案给人们以启发：以计算机图形系统和时空数据管理上取得的创新，建立适合于互联网的理论系统，解决了车联网系统性能受数据量制约难题，在线快速地浏览、使用高精度地图，实时进行高精度定位，也为无人驾驶的发展做好了地理数据技术的支撑;时空大数据云引擎支持分布式存储和管理、云端协同分布式计算，同样达到瓦片性能，并支持专业GIS功能;而在可视化时空大数据分析方面，同时支持多方式、多类型空间分析，支持高并发及离线应用…这也让车联网真正成为智慧城市的交通云枢纽埋下了伏笔。

车联网的本质就是物联网与移动互联网的融合。车联网是通过整合车、路、人各种信息与服务，最终都是为人(车内的人及管理车辆的人)提供服务的，因此，能够获取车联网提供的信息和服务的不仅仅是终端，而是所有能够访问互联网及移动互联网的终端，在这一点上，数据传输，是我们关注车联网发展的关键节点。