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Yevgeny Khessin 是一位软件工程师和技术高管,在联网车辆、移动出行、自动驾驶汽车、云基础设施和车辆数据系统方面拥有深厚背景。他是 DIMO 的首席执行官(CEO)兼创始人,此前曾担任首席技术官(CTO)兼联合创始人,并曾在 Aeris Communications、Integral、Ford Autonomous Vehicles/Argo AI、AT&T 和 General Motors 担任工程和技术职务。[7]
Khessin 于 2013 年毕业于密歇根州立大学,获得计算机科学与工程学士学位。[2]
Khessin 的职业生涯始于密歇根州立大学工程学院的助理研究员,他与教授合作设计并构建了一个基于人工智能的在线系统,旨在验证在线测试结果。随后,他在工程计算服务部门担任 UNIX 和网络系统管理员,负责维护工程学院的网络并执行软硬件升级。2013 年,他加入通用汽车(General Motors)担任产品开发软件工程师,开发了供约 10,000 名工程师用于车辆设计和工程项目的内部应用程序。后来,他在通用汽车的 OnStar 部门担任软件工程师,参与了联网车辆和电动汽车连接项目,包括 4G 迁移和电池电动汽车接口。
2016 年,Khessin 加入 AT&T 担任技术专家 - IG 大数据工程师,利用 Kubernetes、Elasticsearch 和 Hadoop 构建用于营销和客户支持的实时分析平台。随后,他在 Ford Autonomous Vehicles LLC / Argo AI 担任首席软件工程师,为联网和自动驾驶汽车网约车平台做出贡献。他的工作包括整体平台架构、领导后端和移动工程师、集成车辆管理和调度系统、开发车辆解锁和移动应用程序功能,以及实现云到车和车到云系统。在同一时期,他还是 Integral 的联合创始人,这是一家专注于移动出行和自动驾驶汽车的软件咨询公司,他帮助公司从两人发展到 30 多名顾问,管理并指导工程师,与一家主要汽车制造商合作开展自动驾驶汽车项目,并参与了收购、投资、合作伙伴关系和软件架构项目。
Khessin 于 2019 年加入 Aeris Communications 担任产品线架构师,负责 Aeris Mobility Suite,这是一个被大众和三菱等汽车制造商使用的联网车辆平台。他在事件驱动架构、Kubernetes 和平台可扩展性等领域提供了技术产品管理领导力,同时还担任大众汽车联网车队的技术客户经理,并开发了用于设备连接、通信分析和设备生命周期管理的云原生产品。2021 年,他成为 DIMO 的首席技术官兼联合创始人,致力于开发公司的车辆数据和金融科技平台。2026 年,他成为 DIMO 的首席执行官兼创始人,领导公司及其联网车辆数据和应用基础设施的开发。[1]
2026 年 4 月,Khessin 出现在 Future of the Future 播客中,讨论了他的汽车技术背景以及 DIMO 作为一个开放、去中心化的车辆数据平台的发展。他介绍了 DIMO 的方法,即在允许汽车制造商建立数据共享规则并支持安全交易的同时,让驾驶员控制自己的车辆数据。讨论涵盖了车辆数据在车辆维护、停车、电动汽车充电、保险、城市规划和自动驾驶汽车监管等领域的潜在应用,以及处理海量数据的技术挑战。Khessin 还讨论了 AI agents 在利用车辆数据执行调度维修和支付停车费等操作方面的潜在作用,并探讨了与人工智能相关的更广泛的机遇和风险。[6]

2024 年 11 月,Khessin 在 ETHGlobal 上发表了演讲,介绍了 DIMO 通过车辆和移动数据的开放网络实现交通可编程化的方法。他讨论了汽车制造商、网约车公司、保险公司和其他组织之间车辆数据的碎片化问题,以及可能阻碍交通服务发展的访问和验证限制。Khessin 介绍了 DIMO 如何利用开源软件、软硬件集成、smart contracts 和链下节点,让用户控制其车辆数据的访问权限,并让开发者利用这些数据构建应用程序。他重点介绍了包括车辆数据聊天机器人、去中心化出租车服务、真实车辆与驾驶游戏之间的集成、共享电动汽车充电、共享汽车所有权和点对点车辆租赁在内的应用,以及在车辆融资等领域的潜在应用。[4]

在 2025 年 4 月的 NFT Paris 上,Khessin 与 MapMetrics 的 Brent Van der Heiden 和 Ambient 的 Luca Franchi 共同参加了一个由 Matchain 的 Anastasia Drinevskaya 主持的小组讨论,探讨去中心化物联网网络及其在现实服务中的潜在应用。讨论涵盖了 MapMetrics 的导航应用(奖励贡献位置和地图数据的用户)、Ambient 的环境传感器网络(收集超局部空气质量数据)以及 DIMO 的车辆数据基础设施(通过标准化的、基于许可的数据共享连接车辆、用户和开发者)。小组成员讨论了这些网络之间潜在的互操作性,包括结合导航、车辆和环境数据,以及与网络覆盖、用户和开发者采用以及设备与平台兼容性相关的挑战。他们还讨论了加强协议互操作性、提高对用户生成数据价值的认识以及拥有数字身份的车辆支持新应用的可能性,同时确定开源开发、应用程序使用和传感器网络扩展是为这些生态系统做出贡献的途径。[5]
