汽車行業轉型：大數據和物聯網是推力

最新 06-27

物聯網產生大數據，大數據推動物聯網。隨著物聯網產業的不斷發展，為實現「物物相聯」及「人物相聯」，數以億計的物聯感知設備，如 RFID、GPS、搜索引擎、瀏覽器等，嵌入到實體設備中採集數據。由於感知設備的不斷增加，物聯網採集的海量數據呈井噴式增長，廣泛採用雲計算等大數據處理技術，實現數據分析及信息傳遞、交換的不斷優化，從而使得物聯網產業在智能識別、定位、跟蹤、監控、管理等領域的應用需求從概念化走向商業實質化。

目前，汽車製造商正在這個市場為自己爭取份額。據車聯網市場報告指出，截至2020年，車聯網服務將每年約佔400億美元的市場份額。這些服務包括信息娛樂，導航，車隊管理，遠程診斷，自動碰撞通知，增強安全性，基於使用的保險，交通管理和自動駕駛。這些應用程序的基礎是大數據，因為越來越多的數據是從遠程感測器收集的；這些信息正在被解釋和利用，從而將汽車行業轉變為自動化和自給自足的行業。

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大數據與車聯網

將大數據融入汽車行業實際上並不是一個大的擴展，因為大多數現代汽車已經包含了先進的技術，擁有大量的感測器、車載計算工具和處理器。不同之處在於，原先的大部分信息是在本地生成和存儲的，而通過車聯網的連接，可以確保所有應用程序和信息都是最新的，並且是被共享到正確的平台上。

車輛通過上傳帶有位置信息和時間的各種數據形成海量數據源，經過「大數據」篩選分析，可以為我們提供準確豐富的參考數據與指導意見。例如，汽車製造商能夠遠程更新軟體，監視和響應發動機性能；如果車輛需要更換機油或散熱器液體流失，製造商將能夠遠程通知司機。

由於大數據是從眾多的感測器中收集的，因此可以建立駕駛人興趣愛好、駕駛行為與消費行為等方面的聯繫。這些聯繫可以影響廣告資源的分配和預算，因此從車聯網中收集的信息商業價值非常寶貴。

在車隊管理方面，通過使用大數據和車聯網對匯總數據的分析，可以管理大量車輛。感測器將進行速度、制動技術和路線選擇管理，然後可以作出明智的決定並傳達給司機。更棒的是，隨著智能感測器演算法的應用，汽車本身將能夠對所測量的動作做出適當的響應。

車輛維護上，將更注重預防而不是及時響應，因為對所有系統的監測能在故障發生之前發現問題。所有這些都是為了保持車輛達到峰值性能，提高效率並降低成本。

在美國和其他一些國家，大量的信息來自互聯高速公路。通過使用這些數據，特別是有關施工、事故和交叉口的信息，車聯網可以更有效地導航，且工程師可以根據實際的交通模式設計道路，這樣也可以保證道路更有效、更安全。

保險公司也正準備向大數據進軍。通過使用智能感測器收集的信息，保險行業可以監視駕駛員行為、性能和安全性中，從而編寫定製的保險計劃以獲益。在某些情況下，這些計劃已經到位，保險公司根據駕駛表現提供折扣。通過大數據重建來還原事故事件比通過證詞還原更準確，更客觀。這將有望使客戶的駕駛行為更加謹慎，從而使道路變得更安全。

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大數據與自動駕駛

在道路安全上，自動駕駛有著不可否認的發展前景，因為我們道路上90%的死亡人數是人為錯誤造成的。讓自動駕駛車輛成為現實需要數據，也就是大數據。車輛配有感測器，測量從位置、速度、方向和剎車等方面的一切信息；測量交通信號、行人的接近和危險。通過使用這些數據，車輛能夠作出決定，並進行適當的反應，這其中就沒有人為錯誤。

自動駕駛車輛目前已經有了一定的基礎，包括碰撞警告和攝像機控制的倒車應用，以及一些高端車型已經具備的轉向控制、剎車輔助和速度控制。