摘要：电动汽车在全球范围内被广泛采用，作为一种可持续的运输方式。随着车载计算和通信功能的增加，车辆正在朝着自动驾驶和智能运输系统迈进。在车辆架构中，物联网，边缘智能，5G和区块链等技术的适应性增加了有效且可持续的运输系统的可能性。在本文中，我们介绍了边缘计算范式的全面研究和分析，并解释了边缘AI的要素。此外，我们讨论了在边缘设备上部署AI算法和模型的边缘智能方法，这些算法和模型通常是位于网络边缘的资源约束设备。它提到了Edge Intelligence及其在智能电动汽车中用例的优势。它还讨论了挑战和机遇，并提供了深入的分析，以优化边缘智能的计算。最后，它通过将努力分为拓扑，内容，服务片段，模型适应，框架设计和处理器加速度，对Edge的AI和AI的研究路线图进行了一些启示，所有这些都将从AI技术中获得优势。调查重要技术，问题，机会和路线图的结合将是从事电动汽车边缘情报研究的社区的宝贵资源。