隨著道路通向互聯車輛的暢通，越來越明顯的是大資料將繼續存在。我們不是在後座。在本文中，我們將探討互聯汽車大資料合作伙伴關係將如何使消費者受益，以及大資料如何實際推動這個新市場的增長。

當我們檢查大資料與互聯汽車技術之間的共生關係時，讓我們開始快速了解互聯汽車和物聯網（IoT）技術。

互聯汽車簡而言之

任何試圖確切解釋互聯汽車含義的人都會很快發現自己試圖確定移動目標。啟用網際網路的汽車的概念不僅重新定義了汽車和SUV的用途，而且現在也重新定義了卡車和公共汽車。在互聯汽車甚至不需要更換輪胎之前，卡車和公共汽車似乎將跟隨他們自己的物聯網系統。

好的，因此，除了農耕馬匹之外，路上所有活動都將很快連線到Internet。我們現在可以期待什麼？實際上，很多。

網際網路連線主要使兩種車輛系統受益：遠端資訊處理和資訊娛樂。儘管兩者都是移動目標的一部分，即使汽車製造商也不同意一個目標在哪裡結束而另一個在哪裡開始，但我們可以做出一些安全的概括。

“遠端資訊處理”將電信與資訊學結合起來。即，它涉及與不包括娛樂系統的車輛系統無線傳送資料和從其接收資料。遠端資訊處理是指影響車輛速度，制動，發動機效能，碰撞檢測和緊急呼叫，車輛診斷，車輛進入保護和GPS資料的資訊和控制資料流。

另一方面，資訊娛樂是指致力於提供娛樂的非關鍵系統。這些系統包括GPS導航，WiFi連線和嵌入式WiFi熱點，擴音呼叫和呼叫接收，SMS簡訊，音樂和視訊流以及藍芽連線。

這一切都引出了您可能要問的兩個問題：

往返於車輛的所有資料的另一端是誰？在車輛內部和無線連線的另一端如何使用資料？

這些問題的答案可以在我們將要討論的第二種技術中找到-大資料。

大資料：真正的驅動力？

大資料本身就是一個不斷髮展的概念。這意味著不僅要收集大量的非結構化資訊，而且還意味著使用該術語來指代收集和分析該資料的集體過程，也稱為資料分析。為了我們的討論目的，我們將遵循後者。

互聯汽車行業的大資料就像引擎蓋下的增壓器。它使汽車製造商和應用程式開發人員能夠為汽車建立功能強大的資訊驅動產品。通過訪問來自多個來源的資訊並分析其中的相關部分，相連的汽車系統和第三方服務提供商可以為車主提供廣泛的功能和服務，而這些功能和服務原本是無法獲得的。此外，大資料可幫助開發人員極大地增強現有產品或服務。

以下是一些具體示例，說明海量資料將如何影響互聯汽車技術。

高階交通監控

市政當局目前主要使用硬體解決方案來監控流量。儘管這些解決方案足以用於分析本地交通並確定在何處新增交通燈，但它們在提供全市交通模式圖方面還是不足。

通過報告其位置，聯網汽車可以向城市提供實時資料，以幫助土木工程師決定在哪裡進行道路和交通訊號燈的更改。即使彙總了來自車輛的GPS資料並去除了可以識別駕駛員的資訊，但由於城市規劃人員致力於改善交通擁堵，因此足夠數量的車輛中的此類資訊也非常有價值。最終結果將不僅限於更好的街道設計，還意味著駕駛員通勤效率更高。

聯網汽車包含大量支援物聯網的感測器，可監控發動機效能引數，制動和轉向系統以及其他資料點。通過訪問和分析這些資料，汽車製造商可以使用大量資料來評估產品效能。通過彙總來自大量車輛的資料，製造商可以確定需要在下一個版本中解決的設計問題，或者可能需要在慘案發生之前糾正店內服務的設計問題。即使樣本中沒有出現嚴重問題，工程師仍然可以學到一些知識，可以幫助使下一個模型更高效，更安全，更可靠。

改善車隊管理

在較早的文章“ 互聯汽車技術的五種方式影響車隊管理”中，我們討論了物聯網技術如何幫助車隊管理者提高車隊效率和安全性。我們還談到了自動駕駛汽車技術，以及它如何在不久的將來影響車隊。但是大資料又如何呢？它不僅為物聯網技術帶來了好處，還為車隊管理帶來了好處嗎？我們很高興您提出要求。

車隊經理不僅需要有關平均速度，燃油成本，事故資訊，怠速時間以及車輛裝卸時間的資訊。他們還需要可用於執行更好決策的可行資料。這就是大資料分析在車隊管理行業真正的亮點。通過對影響供應鏈的大資料進行智慧分析，管理人員不僅可以更好地管理車隊，還可以更好地管理其業務。

儘管車隊經理最初可能不願接受大資料的概念，但是一旦他們看到大資料的概念可以為他們提供整個過程（從供應鏈的開始到客戶的裝卸場）的準確，實時的影象，則很可能採納它。通過將大資料驅動的應用程式整合到他們的業務流程中，管理人員可以發現問題，這些問題現在僅影響他們的供應鏈，但很快就會影響其機隊計劃。隨著越來越多的公司將大資料作為其流程的一部分，車隊經理和他們的客戶將學會使用共享資料集，並可能探索區塊鏈和電子採購解決方案如何進一步橋接其資源。

高階驅動程式通知

儘管駕駛員習慣於在其GPS系統上接收事故警報，但是大資料的力量可以為他們提供更多。隨著聯網汽車的互聯程度越來越高，駕駛員將能夠指定他們希望接收的警報型別，並根據其當前需求配置這些警報。

例如，連線的資訊娛樂系統不僅會在道路上1英里處發生事故，還可能會向駕駛員發出警告，提醒他們道路上可能發生事故。如果星期一某個交叉路口的交通擁堵導致早晨開車時頻繁發生事故，則所連線的系統可能會提醒駕駛員注意這一點，並建議星期一下班的替代路線。

保險

保險公司正在認真研究聯網汽車資料分析可以為他們和他們的客戶帶來什麼。

幾家公司已經在探索如何在獲得駕駛員同意的情況下監視駕駛員行為並相應地設定保險費。儘管這可以通過物聯網和互聯汽車技術實現而無需大資料，但開發人員當然希望將大資料納入流程。對於駕駛員來說，在開車上班時形成突然加速的模式是一回事，但是如果他們試圖避免在特定時間段內頻繁進出路線的激進駕駛員呢？

IoT本身不會捕獲此相關資料。但是，大資料可以識別並報告客戶附近的大多數駕駛員實際上在超速行駛，因此他們的客戶必須比平時更頻繁地加速行駛，以避免發生事故。

對於保險公司而言，僅根據駕駛行為來設定保費是不夠的，它們還必須考慮可能對這些行為產生影響的外部因素。大資料將使他們能夠做到這一點。

易於維護

啟用IoT的遠端資訊處理技術即使沒有大資料，也可以使連線的車輛向服務中心報告問題。通過為此類功能新增大資料功能，可以使服務中心同時收到有關即將發生的元件故障的警報，並可以得到警報，通知他們該零件的常規供應鏈將無法為一對夫婦提供替換服務。

定向營銷

儘管大多數駕駛員寧願根本聽不見廣告，但大多數駕駛員至少會歡迎聽到與他們實際需要或使用的產品或服務特別相關的廣告。大資料具有增強廣告平臺潛力的潛力，該平臺可以通過其資訊娛樂系統向駕駛員提供針對性強，甚至個性化的廣告。實際上，令人驚訝的駕駛員比例實際上可以選擇收聽音訊訊息，以促進他們光顧的企業。

想象一下，如果您願意的話，正在播放一條廣告訊息，宣佈在您接近特定服裝商店時會出售沙灘裝。進一步想像一下，大資料將訊息傳遞給您，因為它檢測到您最近對海灘酒店的預訂。這樣不再是想象力的來源，而是完全可以在開發人員手中實現。

預測分析

您可以將大資料分為三類：

尚未分析的原始資料。已分析的原始資料可將當前情況通知使用者。經過分析的原始資料可告知使用者未來情況的可能性。

我們已經討論了前兩個。第三個為汽車製造商，車隊經理和消費者駕駛員提供了更多從大資料中受益的機會。

眾所周知，預測分析或資料分析是一種使用高度複雜的演算法和資料分析軟體的技術，不僅可以識別當前模式，還可以預測未來發生的情況。一個簡單的示例可能包括一個車輛資訊娛樂系統，當駕駛員的孩子在場時，該系統會自動將Disney節目引導到後座控制檯。車載物聯網系統可以檢測到座位上孩子的體重，大資料可以檢測到駕駛員經常在家中為孩子播放迪士尼節目。通過預測分析，該系統可以“預測”孩子可能想在車上觀看迪士尼節目-也許從他們不再在屋子裡看的地方繼續。這個例子很簡單，但是可能

此技術的更復雜應用可能包括預測性維護。正如我們利用物聯網和大資料的強大功能來告知駕駛員和機械師車輛中存在缺陷時一樣，通過以程式設計方式和智慧方式分析車輛中的資料集，基於雲或車載的遠端資訊處理系統可以更進一步並確定儘管當前沒有功能缺陷但仍可能發生故障的元件。就聯網汽車而言，這種能力肯定處於萌芽階段，但是一旦過了難關，機器學習幾乎肯定會幫助使汽車更安全，更可靠。

開發者的機會

預測表明，到2020年，聯網汽車服務將每年產生400億美元。這個數字代表了多個領域創新發展的機會。簡短列表可能包括以下內容：

能夠儘早在互聯汽車領域進行創新的開發商將幫助塑造整個行業。

點火如何提供幫助？

對於開發商和汽車製造商來說，抓住新的十億美元市場的機會比通過聯網的汽車/大資料技術來獲得的機會更大。技術就在這裡，市場預測是樂觀的，消費者已經準備好了。所有需要發生的事情就是開發能夠合理利用該技術的解決方案。

當然，這說起來容易做起來難，尤其是您沒有準備。儘管行業專家預測，到2020年售出的新車中有75％將包括聯網汽車技術，但帶動該行業的機遇將落在那些具有專業知識的人身上，他們需要在這個新市場中進行創新，而不是僅僅效仿。

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