大数据与车联网

传统的汽车行业数据来源结构单一、应用较浅，无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及，正在诸多方面改变着人们的车辆购置和使用习惯，使传统的汽车数据收集、分析和利用方式发生改变。

车辆通过上传带有位置信息和时间的各种数据形成海量数据源，经过“大数据”筛选分析，可以为我们提供准确丰富的参考数据与指导意见。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根据这个ID可以关联到相应的车主信息，并且这些信息还是精准的。另一方面，我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。因此，研究车联网的大数据更有意义。

（1）乘用车——车联网的大数据应用

乘用车车联网的大数据分析可以在车辆检测、主动安全、呼叫中心、行车影像等几个方面上。其中，可获取的数据来源是很丰富和多样的。例如，在动力控制上可获得，油耗、里程、车速的数据；加减速数据；紧急制动和紧急启动的数据；转弯行为数据；驾驶者行为数据等。在车身电子上可获得，气囊数据、安全带。门信号、空调等方面的数据。车载电子还能提供行车位置数据等等。这些数据经过提取、整理、分析可以对行车人员进行预警、指导和保障的作用。

主动安全：汽车的安全措施可以大略地分为主动安全措施（防止事故发生）和被动安全措施（减小事故后果）。目前车联网所提供的主动安全方面的措施大致有直接和间接两种。直接的有胎压监测、故障预警、碰撞报警、安全气囊弹出报警、紧急救援等，间接的有一键通、声控等措施。

汽车识别，对于非结构化道路，准确的识别，实现主动安全。主要表现在弯道识别，路边状态，附近车辆提醒等。通过各种传感器，雷达、摄像头，这样可以实时监控路边的状态。

对驾驶者驾驶情况的监测，如眼睛是否看前方，手是不是在方向盘上，根据车周边的状态会及时提醒给驾驶员，如果前面有车离我很近，驾驶员目光又不在前方，这样车内就会提供预警，甚至采取措施帮助驾驶员回到正常的驾驶状态。

通过车车通信，当前车急刹车时，可以实现前面车刹车之后信息及时发送，周边的车及时得到信息，这样给驾驶员一个提前预警。如有校车、警车或急救车在附近，汽车会接收到信息提早让路，或是减速来给特殊车辆提供一些方便，这也是给车和车和周边环境的通讯提供一些安全保障。

胎压监测，在汽车行驶过程中对轮胎气压进行实时自动监测，并对轮胎漏气和低气压进行报警，以确保行车安全。胎压监测有直接和间接两种，直接的通过传感器来检测，而间接的监测是当某轮胎的气压降低时，车辆的重量会使该轮的滚动半径变小，导致其转速比其他车轮快。通过比较轮胎之间转速差别，以达到监视胎压的目的。间接式轮胎报警系统实际上是依靠计算轮胎滚动半径来对气压进行监测。

通过行车记录仪，实时行车监控录像，可记录回放，还原事实真相。通过OBD实现车辆的故障预警。

行车音像：实景导航，通过摄像头和导航软件的结合，可实现实景红线导航，目前深圳已有类似的产品出现。

街景，电子地图提供360度街头影像，让我们探索世界的各个角落。浏览各地风景名胜或自然奇观、规划旅游路线等等。如果国内每年的300万只行车记录仪可以加入车联网系统，就可以实现全国范围内的街景。

通过行车音像，我们还可以预测交通状况，获取实时路况信息。可以做基于视频的社交平台。