汽车大数据应用案例介绍以及行业解析
庞大的数据在带来巨大价值潜力的同时也带来了前所未有的挑战,传统企业内的计算机几乎无法处理数量如此巨大,并且类型繁多的数据——绝大部分产生的数据都是图片或影像,这种海量的不规则类型数据带领我们走进了人类历史上一个全新的时代——大数据时代。
未来商业离不开大数据
汽车和生活已经融合得越来越紧密,如何在竞争激烈的汽车市场中脱颖而出?如何通过科技的手段打造新时代的汽车?如何更加使汽车和日常生活密不可分?
这一切的发生都是自然而然的,数字化时代已经彻底地改变了许多人的生活习惯。根据IDC的统计,现在全球每秒钟发出的邮件超过了290万封,每天发布的微博信息超过5000万条,每天由Google处理的数据超过了24个PB,也就是说,如果你有一个500G的移动硬盘,需要5万多个才能装得下!!而随着智能手机等移动终端的普及,我们的行为、地理坐标甚至身体数据等每一样的变化都可以成为量化的数据被分析和处理,并以此为基础产生了一些新的商业模式,例如FeedbackEconomy(反馈经济)等等。比较有讽刺意味的是,现在我们生活的世界里,各种资源都极快速地消耗,只有一种资源是在呈几何级数增加,那就是数据资源,在我们生活的这个时代,对这种特殊资源的掌握和利用将是任何企业取得成功的最关键因素,通俗的理解就是,量变引发质变。
这些庞大的数据在带来巨大价值潜力的同时也带来了前所未有的挑战,传统企业内的计算机几乎无法处理数量如此巨大,并且类型繁多的数据——绝大部分产生的数据都是图片或影像,这种海量的不规则类型数据带领我们走进了人类历史上一个全新的时代——大数据时代。
看到这里,你应该会说,这和我几乎是八杆子打不到一起去的,和汽车也没关系啊——别急,咱们继续往下看,许多车友估计已经知道,现在的汽车中早已装满了各种传感器、芯片,还有各种配套的软件,而这些实际上已经要占一部车整体价值的1/3以上,不夸张地说,正是科技的进步才使一部汽车越来越有了价值,你也才能真正享受数字化时代的汽车驾驶感,一部汽车所蕴含的科技量,往往可以成为衡量其价格很重要的因素。一部称之为“概念车”的车型,通常都是使用了超越当前普通车辆很多的高科技系统。
许多汽车生活信息被消费
大数据时代的汽车生活会发生什么样的改变呢?
再来说一个例子,你可能永远也想不到你开车时的坐姿可以防止汽车被盗,这听起来简直不可思议,但这就是现实存在的事,日本某工业研究所通过在汽车座椅下安装360个压力传感器来测量人对座椅各部分施加压力的方式,并且通过0-256个数值范围进行量化,这样,每个乘坐者都将产生一份专属的数据资料,这个系统可以根据人对座位的压力差异识别出乘坐者的身份,准确率高达98%,这项技术作为汽车防盗系统装在车上时,汽车就会知道驾驶者是不是车主,如果不是,汽车就会自动熄火,另外也可以根据坐姿数据来判断司机是否正处于疲劳驾驶,系统可以通过自动减速或刹车来控制可能带来的危险。
以往车辆产生的信息量中,大多数只是内部信息。问题是这些信息没有多少被送回用于分析,当这些数据被挖掘利用后,再结合外部传感器、温度、湿度时,分析信息就格外有意义了。而这些信息一旦与外部实时联动时,就会更加有趣,畅想一下,将来的家用电器也将进入以物联网为基础的云时代,当你开车回家时,你的家居智能系统就已经知道你在回家的路上,在离家还有几公里时会自动打开空调或者开始煮饭。这并不是未来的科幻小说,而是不久的将来实实在在会发生在你我生活中的事情。
洞悉,不再是一个遥不可及的话题,只有想不到,没有做不到,在大数据的时代背景下,显得是如此的简单。
不同行业都在涉及汽车数据
其实,汽车制造工艺的发展和信息技术的进步始终没有分开过,对每个企业而言,数据早已成为除了人以外企业最宝贵的资产,而汽车制造商更可以利用大数据分析获得巨大收益,现在几乎所有汽车制造商都意识到,如果要生产真正适合市场需求、满足消费者喜好的汽车,就必须对汽车消费者进行真正的了解,我的意思是,真正的。
在大数据的时代,汽车制造商甚至通过某人在微博上把一款车型@给10个好友再加上他们的评语就能判断出这款汽车在市场上的受欢迎程度。同时,对于企业内部来说,还可以指导公司改进优化生产流程,提升决策质量,比如福特汽车就已经在利用大数据分析,通过对海量加工数据及汽车内部的详细输出数据的研究,探索最佳工艺指标,改进或帮助改变其业务模式,福特公司生产的Energi汽车每小时产生25GB数据,近期销售200万辆汽车,将产生的数据量可想而知,其中蕴含着巨大机遇,而这套最新的系统也被福特用在越来越多的车型上。
2010年,Google宣布开发汽车,宣称“用科学技术来解决真实生活中的问题”,这种汽车以后开起来估计会是这样:“前方300米KFC餐厅限时优惠”“直行500米,XXX电影院上映您喜欢看的动作电影”“您已驾驶超过2小时,请注意休息,前方200米就是星巴克咖啡”……
大数据就像新时代的石油,通过挖掘和利用将产生无穷无尽的宝藏。
我想,也许再过几年大家会对大数据这三个字习以为常,因为大数据一定会广泛应用于人们生活的方方面面,这是一个“已经发生的未来”。说句玩笑话,也许以后大家都不算命了,通过对自身习惯的量化分析,将来说不定会产生一类公司专门可以为每个人量身定做一份专属的分析报告,到那时,你或许可以对照着来探索一下什么才是真正的自己。
在了解完汽车和大数据一些基本信息之后,我们来看看大数据在汽车上有哪些应用。
大数据恐怕是目前席卷互联网的一股最强烈热潮,有些新闻敏感的人会被大数据的这个超常频率曝光的词折磨的筋疲力尽,因为这个词渗透到了各行各业各个领域。但是很有意思的是,你问我什么是大数据,我也只能摊出两只手做无辜状,给你一个词外加三个字“呵呵,不知道”。
谁能够讲的清楚大数据到底是什么能为我们做什么,我想只有那些天天绞尽脑汁必须要从其中得到巨大利益的大集团们会很清楚,而对于我们这些没事儿只知道花钱的人来说,大数据是什么,能吃么。
图片来自于网络
Sowhatever大数据是什么,是以什么形态存在的,它的价值到底是什么,我这个穷苦的百姓也只关心它能为我带来什么,一些新奇?或者一些变化?经过笔者这些日子以来的不懈(屑)研究和不懈探讨终于得出了一点皮毛的结论,尤其是这些数据在汽车上的应用,正是促进了我们汽车的改变,那些天方夜谭的任意门,如今是真实的摆在了面前,这些看起来是那么的令人兴奋。由于研究的渠道有限,难免有理解的偏颇之处,对于不正确的观点,还请网友们批评指正!
足够大,才是大数据(图片来自于网络)
大数据能为我们的汽车做什么,说牛逼点就是大数据时代下的汽车变革,这个题目太大以至于三天三夜都不能写完,于是笔者决定,只写自己知道的!
橙色的二手车质量为何优于其他车
这个结果对于大多数人来说都是疯狂的,这是哪儿和哪儿啊,以我们聪明的大脑得出结论,橙色的二手车凭什么质量会更好呢?难道是因为橙色的车主更爱车,或者是因为橙色的车漆更贵,被车主保护的更好?还是比较显眼,出车祸的几率比较小?
如此一来,大数据能为我们做的事情就太多,比如它能够正确的指导汽车制造商对于消费者的消费趋势判断,将会很精确的控制购买车主的年龄段,在产品阶段就制定更符合当下定位群体的外观配置性能,以减少那些不必要的部分,来控制成本和售价,最终将精确的预测有多少人将会购买这辆汽车。大数据还会帮助汽车制造商预测即将爆发的新兴市场,得到未来致胜的先机。
这是对于销售层面的事情,对于汽车技术本身,大数据带来的变革也初步显现出来。
已经有证据表明,汽车企业会跟踪我们的驾驶路径。2013年2月,当特斯拉汽车公司(TeslaMotors)与《纽约时报》时报一名记者打官司时,该公司出示了特斯拉汽车计算机系统上记录用户数据。不用惊慌,也许你所使用的汽车也正在向汽车制造商发布你所有的信息,因为这些数据的价值高远远高于销售和售后带来的利润。
谷歌在大数据的基础上研发了无人驾驶汽车
为什么谷歌会在汽车科技的领域蒸蒸日上,甚至逐步推进无人驾驶汽车。当谷歌自己都拥有了自己的无人驾驶的汽车上路之后,汽车制造商们还在出于捂盘状态,说自己已经全面掌握了自动驾驶技术但是还是在等待法律和契机。
谷歌公司的数据中心
有人预测谷歌将会就此成为世界上最赚钱的公司。凭什么呢?这就是大数据的力量。地球人都知道谷歌其实是一个主要做大数据的公司,他们的翻译工具之所以能被用来翻译论文,正因为大数据的功劳。2008年谷歌就用大数据开始支持流感趋势服务,相比国内一家独大的某度来说,不知道他们除了搞点阿拉丁来拉动GDP以外还能做点什么。
谷歌的无人驾驶汽车是一个彻头彻尾的大数据时代下的产物,2010年谷歌的街景车从未受保护的Wi-Fi网络上拦截电子邮件、用户名、密码和其他私人数据来实现自己的街景地图,其实也是为自己的无人驾驶汽车做好准备,虽然谷歌将这一事件称为数据收集过程中的一个失误,但美国联邦通讯委员会告诉我们事实并非如此。
图片显示了谷歌的无人驾驶汽车‘看’到的世界并且准备左转。它正在捕捉所发现的一切移动物体——车、鸟、滚动的球、掉落的烟头,并将所有这些数据融合在一起并作出驾驶决策。如果他看到一个烟头,就知道车流中可能会有行人即将走出。如果他看到滚动的球,就能判断出一个孩子可能将跑进车道。
谷歌的无人驾驶汽车采用了与街景车相似的技术,只需向该车的导航系统输入一些信息,它就可以将我们带往想去的地方。谷歌的无人驾驶汽车会生成大量数据,有资料显示,谷歌的无人驾驶汽车每秒收集750MB传感器数据,并根据这些数据判断行驶方向和速度,监测前方障碍与事故,并且判断突然出现的人或者动物。
而且基于大数据的分析能力,谷歌的无人驾驶汽车行驶的越多,得到的数据越多,谷歌的汽车将会判断的越准确行为也会越智能。到最后直到你坐上汽车启动引擎与它对话,它便能知晓你心,带你去你想去的地方。这个功能看起来并不是天方夜谭。(这也是谷歌之前与福特合作的项目)
日本先进工业技术研究所的坐姿研究与汽车防盗系统
汽车座椅压力分布图
在这个试验中,这个系统能根据人体对座位的压力差异识别出乘坐者的身份,准确率高达98%。
在最初的报道中,这个系统只被人们看作是多个传感器所产生的效果,这样看来身形的改变有可能就会影响系统的识别。但是数据的过程并不是这么简单,大量数据的优点就是能够包容并发现错误然后自动修正,所以从这个认识来说这套系统并不会那么脆弱。
坐姿研究与汽车防盗系统(示意图)
这个系统能够识别谁是车主,如果不是,系统就会要求司机输入密码,如果司机无法输入准确的密码,汽车就会自动熄火。回过头来这些数据的汇集不仅仅是验证谁是车主这么单一,这个系统可以收集发生之前的姿势变化情况,分析出坐姿和行驶安全之间的关系。这个系统还可以警示疲劳驾驶着或者出发自动刹车,甚至可以记录盗贼的身份,帮助建立偷车贼档案。
诸如此类,汽车上有非常多应用了大数据而做出了惊人的改变的地方,比如自动转向、自动刹车等,更多的是汽车制造商对于驾驶者数据的监听来获得汽车零部件的消息,来判断零件商是否合格或者用于产品的改进。大型的车辆拥有公司可能需要这些数据来提前判断哪些部件会出现问题,提前进行预防和更换,来减少维护和燃料费用。
大数据时代下的未来
评判一部电影是否成功的标准很多,《小时代》2部电影7亿票房足矣说明你的感觉和大数据所指引的完全是两回事。
《美国队长2》索拉算法
既然大数据能够带来很多变革,想要不被随时淘汰,只能转变生活与工作的思维,用更多大数据的观念去思考和挖掘而不是一拍脑门子做决策和2天一个头脑风暴商量出来的自娱自乐的点子,客户需要什么,用户喜欢什么,我们为什么需要增加这个功能减少那个项目,不再是冥想所能主导的。既然数据自己会说话,你,为什么捂住他的嘴。
近日,车云菌有幸和福特全球汽车互联业务部负责人DonBulter进行了交流,就车企从大数据时代获得的机遇,如何保证用户隐私数据安全,以及在手握大量用户宝贵数据的同时,如何看待后市场、营销等第三方公司提出的合作需求、双方存在的竞争等问题做了深入探讨。
从上世纪70年代开始,为了更精准地控制发动机的燃油供给,为了有效提升车辆油耗表现,类似化油器这种体型笨拙、对使用环境较为严苛的硬件设施,已逐渐被纤小的微处理器芯片、氧传感器等设备所取代。而汽车内部的软硬件比例也随之不断变化,从开始接近99%的硬件,进而转变为硬件60%-软件40%的格局。此外,随着车载软件数量的密集型增长,汽车正逐渐演变为物联网中重要的一环,即传统封闭的交通工具正在和周边的世界发生着联系。
▲大众e-Golf配套的智能互联App
当然该平台的另一个优势在于云端服务器强大的数据计算处理能力。目前包括大众、宝马在内的多家豪华品牌纷纷推出具备车辆状态查询、开闭门窗、提前调节车内温度等功能的智能手机/可穿戴设备APP。在这套远程控制系统中,云平台作为连接用户和车辆的媒介,既保证了指令信息的快速传达,同时依托于远程计算和远程连接功能,它还能使用户享受到车辆之外的延伸服务。
Q:如何保证用户数据及个人隐私的安全?
不过即使吹得天花乱坠也是白搭,目前如果要使大数据的各方面优势得到充分发挥,赢得消费者的信任最为关键,而这种信任恰恰是建立在车载数据和个人隐私安全的基础之上。面对这一问题,DonBulter称,“福特目前正在尝试在仪表显示器上开辟一块数据显示区域,它能同时显示个人及车辆数据的共享情况。而用户如果能够对共享数据的规模和程度加以控制的话,有利于同汽车制造商建立互信关系”。
Q:对第三方公司而言,手握大数据的汽车制造商俨然是他们眼中的香饽饽。而主机厂如何处理这样的关系,会担心自己的业务被侵蚀掉吗?
其实在回答上一个问题时,BolBulter和李兆军均指出,“车企会慎重对待用户数据和个人隐私。即使同第三方公司合作,车载信息以及用户信息的获得,也会事先征得使用者本人同意”。
但从主机厂利益角度考虑,随着后市场O2O服务公司的崛起,车企同这类公司的竞争日益激烈,要建立成熟稳定的合作关系显然不大可能。对汽车制造商而言,通过搜集汽车和用户个人的海量数据,加以分析处理后,即可对车子的健康状态以及车主的用车习惯加以了解,这样对车企搭建基于大数据的维修保养服务,可谓大有裨益。毕竟新车销售只占车企利润的很小一部分,而第三方后市场服务供应商的异军突起,已经倒逼主机厂在逐步进行着改革。
▲福特进行的交通大数据研究
目前,包括大陆马牌、倍耐力和米其林在内的多家轮胎供应商,都在研发基于大数据的轮胎车联网技术。轮胎供应商通过内置传感器,可实时获取车队轮胎的工作数据,随后利用计算机软件推断出轮胎可能的磨损程度。这样一方面保证了后续货源的供应充足,另一方面还能够为客户提供更符合要求的轮胎产品。此外,对轮胎供应商而言,这项技术不仅有助于同企业客户建立长久互信的合作关系,而且根据轮胎磨损度即可了解整个工业的产品需求,进而从目前的市场份额占比出发,适时合理地调整产能和市场布局。
未来大数据时代,隐私是伪命题。因为移动互联网时代不存在隐私,只要你用了手机,你所有行为都会被后台公司所采集。但相信大公司对用户隐私和数据保护会采取极其认真的态度。以阿里为例,公司内部有专门的数据安全委员会对所有数据负责,而且阿里原始数据不对外公开,一般以匿名或分析的形式进行使
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容:数学和统计学...
数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力:统计...
数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需...
《Python数据分析极简入门》第2节6Pandas合并连接在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc...
《Python数据分析极简入门》第2节5Pandas数学计算importpandasaspdd=np.array([[81,&n...
数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面:基础知识:数据分析的基本概念...
数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域:金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经...
数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面:数据收集与整理:数据分析师...
数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能:...
数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安...
数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能:...
数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要...
需求持续增长-未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。-预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人...
《Python数据分析极简入门》第2节4Pandas条件查询在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据importpanda...
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一...
数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能:统计学基础:数据分析师需要...
数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。入门难度:数据分析入门相对...
数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更...