浅谈大数据在汽车上的应用

手机端互联网大数据玩转了很多年，接下来最重要的数据输出非汽车莫属。汽车通过人与位置数据与操作习惯的结合，采集的大数据可以实现精准的用户画像，帮助企业深入洞察用户，提升运营效率，实现产品创新。当前基于各种大数据的融合，将会构建起一个庞大的汽车数据生态商业。作为目前新的技术驱动，到底能够让汽车带来哪些方面的收益呢？

降本

首先就是整车厂关心的降本。比如故障预测，就是当此车型在市场上同一个故障高频发生时，就认为此故障风险过高，需要召回或者其他处理。售后管理是目前应用较广的业务领域。还有通过用户的驾驶习惯，推荐合适的车辆保险，目前车险行业应用大数据的场景比较多。对于整车性能设计，通过大数据优化控制参数，减少实验标定验证时间，并且可以使用数据优化后的控制参数达到性能最优。

便利性&舒适性

主要是智能应用需要识别用户的操作习惯，识别用户的喜好。通过广泛的数据寻找专家模型，提供给新用户平均可靠的便利与舒适度。减少一些不必要的操作，让车更懂你。

不同场景的识别

我觉得这一点实在是太有用了，一个典型的应用场景，通勤驾驶时，如果遇上了堵车的情况，为了缓解驾驶员的焦虑心情，可以播放一首欢快轻松的音乐放松心情，或者空调释放香氛。当过了拥堵路段，一路畅通时大数据运用，再播放英语文章提高外语能力，等等。好期待这样智能应用的普及。通过大数据深入的挖掘用户需求，做出相应的深度画像。

从底层的硬件到上层的应用甚至是运营服务，相关的生态也在不断地完善成熟。（1）不同的玩家既有协同也有竞争，合作关系也变得更加紧密，例如，算法+芯片。（2）软件决定用户体验，软件对硬件提出了新的要求。例如，通过数据融合更改目前的传统传感器。（3）跨界联合，车厂与互联网公司，算法与芯片的联合。构成一个多方共建的车联网生态。

（编辑：温州站长网）

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