隨著技術的發展，網際網路在我們日常生活中的作用越來越大。現在，大量裝置已連線到Internet。如果我們回顧過去，就會發現生物識別可穿戴裝置，家用電器和視聽裝置。但是，汽車製造商正在為滿足自己的需求而壟斷這個市場。

通過將Wi-Fi固定在汽車中來開啟一種全新的追逐途徑，其中涉及與車輛直接與網際網路通訊以進行GPS導航，電子郵件和音樂流傳輸的汽車。

例如，到2020年，聯網汽車市場報告解釋說，聯網汽車服務將每年報告約400億美元。這些服務包括資訊娛樂，導航，車隊管理，遠端診斷，自動碰撞通知，增強的安全性，基於使用情況的保險，交通管理以及最後的自動駕駛。大資料是此應用程式的根源，因為它增加了從遠端感測器收集的資料量。該資訊正在得到解釋和利用，以將汽車行業轉變為自動化和自給自足的行業之一。因此，讓我們深入探討大資料對汽車行業的影響。

1.大資料與互聯汽車

將大資料併入汽車行業實際上並不是一件大事，因為大多數現代汽車已經由具有多個感測器，車載計算工具和處理器的先進技術組成。不同之處在於，這些資訊大部分是在本地生產和儲存的，並與聯網的汽車相連，與網際網路的連結將確保所有應用程式和資訊都是最新的並且共享到正確的軌道上。

最終的結果是，汽車製造商可能將能夠遠端通知軟體，從而使他們能夠檢查發動機並對其做出反應。例如，如果車輛必須換油或散熱器液不足，那麼製造商將能夠遠端通知駕駛員。由於您將能夠答覆電子郵件，進行網際網路銀行業務以及在下班回家的路上支付賬單，因此可以輕鬆地處理個人事務。

大資料的收集是通過多種感測器完成的，因此可以得出有關消費者行為的結論，例如，維持人們所聽音樂與他們經常光顧的餐館之間是否存在聯絡。這些連線可能會影響廣告資源的分配和預算，因此從聯網汽車收集的資訊在業務說明中非常寶貴。

通過使用大資料和聯網的汽車贏得車隊管理的關注，它將允許通過研究彙總資料來管理大量車輛。感測器將通知速度，制動技術和路線選擇的管理，因此他們購買該感測器，並將做出的決定傳遞給駕駛員。更好的是，通過應用智慧感測器演算法，汽車本身將能夠對計算出的動作提出合適的響應。

車輛的維護將比匆忙變得更先發制人，因為對所有系統的控制將在問題導致崩潰之前弄清問題。所有這些想法都使車輛保持了最佳的常規狀態，提高了效能並降低了成本。

從美國和其他國家/地區的互連高速公路中收集了大量的資訊。通過利用這些資料，尤其是有關施工，事故和交叉路口的資訊，互聯汽車可以更有效地導航，工程師可以計劃與實際交通方式有關的道路流量。結果是道路井井有條，更安全。

保險公司準備對這種大量的大資料進行突擊檢查。通過使用從智慧感測器收集的資訊，定製的保險計劃，監視駕駛員的行為，效能和安全性，可以使該行業受益。在某些情況下，這些時間表已經到位，而保險公司會提供折扣以提高駕駛效能。通過大資料重建完成後，將事故事件拼湊在一起比顯示指示更精確，更不傾斜。實際上，這將使客戶駕駛更加謹慎，不可避免地使道路變得更好。

2.大資料與自動駕駛

對於無人駕駛而言，要確保我們的道路更安全，存在著不可否認的潛力，因為我們道路上90％的死亡人數是人為失誤造成的。這些車輛成為真實性，它們需要資料。實際上是大資料。車輛配備了感測器，可以測量位置，速度，方向和制動等所有方面。交通訊號，行人接近和危險。通過使用這些資料，車輛可以得出結論並執行適當的響應，而不會出現人為錯誤。已經為無人駕駛汽車奠定了基礎，它具有碰撞警告和攝像機控制的倒車應用程式，以及某些高階車型已經具備的導航控制，制動輔助和速度控制功能。

通過利用這些實際資訊，人們的駕駛方式實際上正在發生變化。不僅計劃自己的駕駛行為，而且與迫在眉睫的機械問題有關的不及時警告都可以阻止故障並預期維護，從而節省時間和金錢。更重要的是，如果汽車發生變化，它們將自動與環境條件和周圍環境保持同步。

在越來越多的自動駕駛汽車進入的場景中，大資料只會變得更大，結果，自動駕駛技術的潛力將會上升，這實際上將導致以資料為中心的汽車行業大大發展。

汽車大資料的有趣用例

1.聯網汽車

如果您擁有一輛具有網際網路和Wi-Fi的車輛，這將對您有很大幫助，因為使用者可以隨時隨地保持聯絡併成為一輛智慧汽車，它可以提供支援/自動駕駛，安全警報，有關其周圍的通知以及記錄車輛的健康狀況也在那裡。諸如Android Auto，Apple的Car Play和Windows Embedded Automotive 7等許多技術有助於保持汽車的連線，引起了人們的極大興趣。據估計，到2020年，將有90％的新車具有連通性設定，這將使大資料和分析成為汽車OEM不能錯過的技術的重要組成部分。OEM為聯網汽車提供的功能證明了它實際上是大資料和分析 所有這些都將帶動汽車行業的技術革命。

2.設計和生產的自動化見解

汽車製造商使用與客戶群中的真實駕駛體驗，使用者偏好和維修分析相關的資料，以了解基本引數（例如安全性，燃油效率，電池壽命和其他控制整體效能的因素）中的差距。收集到的宣告將用於設計安全的汽車，並根據客戶的喜好對其進行修改。製造模擬通過預測性分析和大資料的結合，有助於重複的改進週期。流水線的觀察可以幫助提高勞動力和運營能力。

大資料是一種巨大的幫助，它可以使設計和製造過程更明智，並有助於提供更好的運輸系統。

3.預測性維護，自動服務計劃和售後

對於汽車行業而言，預測汽車部件中的問題可能是最明智的大資料使用案例，以促使及時採取行動並確保更好的汽車健康狀況。合理的預後還可以避免汽車出現任何問題，並且維修時間表是適當且自動化的。

大多數汽車OEM廠商都開始提供SaaS模型，以更好的解決方案向消費者提供收集的資料。

4.汽車金融

藉助大資料，專注於汽車金融的公司正在研究與客戶財務歷史和偏好有關的資料。通過將這種分析與人口統計和地理位置相結合，組織開始採用最適合客戶需求的理想融資計劃，這將導致業務增長並確保免受可能的違約者的侵害。

5.供應鏈改進

汽車製造商正在比較其供應鏈中不同元件的成本，可靠性和品質，以使用大資料和分析方法確定其汽車的最佳選擇。在預測需求時，甚至使用大資料，從而有助於簡化採購流程並使其有效且具有成本效益。

6.車輛銷售與營銷

當收集的資料用於情感分析和市場細分時，車輛營銷變得更加有意義。這對戰役管理和其他車輛行銷策略有很大幫助。使用大資料得出的事實和資料可以為經銷商和其他合作伙伴提供見解，從而使他們能夠計劃和增加銷售。

因此，大資料在自動化行業中扮演著完整的角色，這實際上是為其帶來的好處。

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