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为什么说大数据是智能汽车的基础?

2015-07-15 15:10
seele_jin
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  可能有人会说,智能汽车不是都已经实现了吗?正在热卖的特斯拉和已经广为人知的Google无人驾驶汽车不就是智能汽车的代表吗?

  我的看法是:这仅是智能汽车的星星之火,大部分的汽车还仅仅局限在加装智能硬件实现,能重新完整开发设计一个智能系统的也只有特斯拉和Google两家,并且也还存在种种问题,没有普及开来。

  真正要实现智能汽车的关健是智能汽车数据孤岛的互联互通,这是智能汽车行业发展最大障碍之一。

  先来看看智能汽车大数据的生产,几乎所有路上跑着的汽车都在产生难以置信的庞大数据量,轮胎气压,到发动机转速,到油温和速度,刹车片在传感器的监测之下,汽车每小时能产生5-250GB的数据。谷歌无人驾驶汽车每秒产生约1G的数据,相当于每秒发送20万封纯文本电子邮件或用电脑上传100张高清数码相片,每一辆高度电气化集成的汽车都是一个庞大的数据库。

  有了这么多大数据,按理说我们的汽车智能应该普及度如此之低?电动车,货运,商务,私家车应该都享受到大数据带来的智慧,关健的问题是这各个大数据是孤立互不相联的,智能汽车的大数据平台化严重不足,目数据平台化大众汽车做得相对较好,这跟它是传统汽车厂商,有足量的销售产量息息相关。

  那么我们来探究下为何如此?

  1.汽车本身系统工程产品,汽车行业产业链太长,产品研发和产业整合难度大。

  能重新完整开发设计一个智能系统的也只有特斯拉和GOOGLE两家,而且还存在种种问题,汽车行业的产业链条,配件就有数千种,4S店更是数为胜数,还牵涉到保险公司,与市政建设公路的智能化也密切相关。智能交通是一定需要政府的参与才能实现,智车汽车行业的发展也需要政府战略指导。就像“万众创新,大众创业“的政策支持和鼓励一样!

  2.汽车厂商通讯标准各不统一,私有协议破解难度大。

  OBD是汽车总线数据收集的一个关健设备,4S店维保故障判断,尾气的排查,保险公司取证数据都是需要从这个设备读取,但如果读取到发动机和车主更私密的信息需要破解OBD其私有协议,这个各个厂商各不统一,不像网络通讯都遵循TCP/IP协议,这也是数据孤岛形成的根本原因之一。

  私有协议的破解本身除了有知识产权的风险以外,也存在由此引起的汽车安全事故责任的区分。一般破解私有协议的汽车也再享受不到原厂的服务。

  3.传统汽车厂商之间以及与新生的互联网公司之间的利益纠葛。

  汽车行业是一个庞大的产业链条,从整车到配件到服务再到保险,传统汽车厂商之前都是各自为营,市场本身就是冲突的,传统行业传统做法也不提畅共享。而共享是受互联网倒逼传统的结果。新生的互联网公司的智能硬件更多的是通过后置安装实现,这样只实现汽车部分功能的智能。导航仪,行车记录仪就是一种,通过公有协议将汽车运数据上传到手机APP也是一种。

  对于数据的挖掘,需要云计算,大数据专业公司的技术支撑,但数据就像私家珍宝谁也不可能轻易共享,但传统汽车厂商很难短时间内能建立自已的大数据挖掘的人才队伍,这是两个完全不同的分工。

  人对于车最本质的需要,是安全舒适轻松的从一个地方到另一个地方,自动驾驶和全自动化服务是智能汽车的终极目标,但安全却是需要反复验证的。

  而实现这终极目标的关健是:

  数据交互,人与车的交互,车与车的交互,车与路的交互,车与4S店,4S店与汽车厂商之前的交互。车与车主驾驶者的交互,充分的掌握汽车实时的运行数据,这些数据可以实时传给汽车服务商对汽车及时保养和安全检查。同时人车交互可以让驾驶者提前收到车况的预警信息,在事故发生时主动制动。人车交互语音信息是大家都在探索的方向。

  车与车的交互就像智能人与人之间的交互一样,礼貌行车,安全行车,数据共享这将是车智能的源泉,从智能汽车到汽车智能的关健。车与路的交互依赖道路的智能化,车和智能交通设备之间的感应,车与4S店交互实现全自动化的服务,定期维护保养再也不需要人不离车,才能安全实现。

  智能汽车大数据是汽车智能的前提和基础,是含金量足够丰富的黄金宝矿,但这需要我们准备好工具,储备好人才,携手向前,才能攫取这宝贵财富,才能享受到真正智能汽车的智慧生活!

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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