㈠ 怎麼利用大數據進行有效的車輛排查
現在業內北京明景科技有這方面的產品，主要功能是車輛大數據的分析檢索，通過對所回有卡口圖片進行答全特徵信息的自動分析識別，識別車牌號碼、車輛品牌、型號、年款、年檢標、遮陽板、擺件、掛件、紙巾盒、安全帶、副駕駛等，通過設置相關排查條件，如套牌車、無牌車、車輛特徵等，即可實現對車輛的快速准確排查。這方面的產品和技術都非常新。供參考。
㈡ 工業大數據開啟新時代 七大應用分析
工業大數據開啟新時代 七大應用分析
工業大數據的典型應用包括產品創新、產品故障診斷與預測、工業生產線物聯網分析、工業企業供應鏈優化和產品精準營銷等諸多方面。本文我們講就工業大數據在製造企業的應用場景進行逐一梳理。
隨著信息化與工業化的深度融合，信息技術滲透到了工業企業產業鏈的各個環節，條形碼、二維碼、RFID、工業感測器、工業自動控制系統、工業物聯網、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技術在工業企業中得到廣泛應用，尤其是互聯網、移動互聯網、物聯網等新一代信息技術在工業領域的應用，工業企業也進入了互聯網工業的新的發展階段，工業企業所擁有的數據也日益豐富。工業企業中生產線處於高速運轉，由工業設備所產生、採集和處理的數據量遠大於企業中計算機和人工產生的數據，從數據類型看也多是非結構化數據，生產線的高速運轉則對數據的實時性要求也更高。因此，工業大數據應用所面臨的問題和挑戰並不比互聯網行業的大數據應用少，某些情況下甚至更為復雜。
工業大數據應用將帶來工業企業創新和變革的新時代。通過互聯網、移動物聯網等帶來的低成本感知、高速移動連接、分布式計算和高級分析，信息技術和全球工業系統正在深入融合，給全球工業帶來深刻的變革，創新企業的研發、生產、運營、營銷和管理方式。這些創新不同行業的工業企業帶來了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1.加速產品創新
客戶與工業企業之間的交互和交易行為將產生大量數據，挖掘和分析這些客戶動態數據，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大數據技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的「大數據電動車」。第一代福特福克斯電動車在駕駛和停車時產生大量數據。在行駛中，司機持續地更新車輛的加速度、剎車、電池充電和位置信息。這對於司機很有用，但數據也傳回福特工程師那裡，以了解客戶的駕駛習慣，包括如何、何時以及何處充電。即使車輛處於靜止狀態，它也會持續將車輛胎壓和電池系統的數據傳送給最近的智能電話。
這種以客戶為中心的大數據應用場景具有多方面的好處，因為大數據實現了寶貴的新型產品創新和協作方式。司機獲得有用的最新信息，而位於底特律的工程師匯總關於駕駛行為的信息，以了解客戶，制訂產品改進計劃，並實施新產品創新。而且，電力公司和其他第三方供應商也可以分析數百萬英里的駕駛數據，以決定在何處建立新的充電站，以及如何防止脆弱的電網超負荷運轉。
2.產品故障診斷與預測
這可以被用於產品售後服務與產品改進。無所不在的感測器、互聯網技術的引入使得產品故障實時診斷變為現實，大數據應用、建模與模擬技術則使得預測動態性成為可能。在馬航MH370失聯客機搜尋過程中，波音公司獲取的發動機運轉數據對於確定飛機的失聯路徑起到了關鍵作用。我們就拿波音公司飛機系統作為案例，看看大數據應用在產品故障診斷中如何發揮作用。在波音的飛機上，發動機、燃油系統、液壓和電力系統等數以百計的變數組成了在航狀態，這些數據不到幾微秒就被測量和發送一次。以波音737為例，發動機在飛行中每30分鍾就能產生10TB數據。
這些數據不僅僅是未來某個時間點能夠分析的工程遙測數據，而且還促進了實時自適應控制、燃油使用、零件故障預測和飛行員通報，能有效實現故障診斷和預測。再看一個通用電氣（GE）的例子，位於美國亞特蘭大的GE能源監測和診斷（M&D）中心，收集全球50多個國家上千台GE燃氣輪機的數據，每天就能為客戶收集10G的數據，通過分析來自系統內的感測器振動和溫度信號的恆定大數據流，這些大數據分析將為GE公司對燃氣輪機故障診斷和預警提供支撐。風力渦輪機製造商Vestas也通過對天氣數據及期渦輪儀表數據進行交叉分析，從而對風力渦輪機布局進行改善，由此增加了風力渦輪機的電力輸出水平並延長了服務壽命。
3.工業物聯網生產線的大數據應用
現代化工業製造生產線安裝有數以千計的小型感測器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和雜訊。因為每隔幾秒就收集一次數據，利用這些數據可以實現很多形式的分析，包括設備診斷、用電量分析、能耗分析、質量事故分析（包括違反生產規定、零部件故障）等。首先，在生產工藝改進方面，在生產過程中使用這些大數據，就能分析整個生產流程，了解每個環節是如何執行的。一旦有某個流程偏離了標准工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發現錯誤或者瓶頸所在，也就能更容易解決問題。利用大數據技術，還可以對工業產品的生產過程建立虛擬模型，模擬並優化生產流程，當所有流程和績效數據都能在系統中重建時，這種透明度將有助於製造商改進其生產流程。再如，在能耗分析方面，在設備生產過程中利用感測器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異常或峰值情形，由此便可在生產過程中優化能源的消耗，對所有流程進行分析將會大大降低能耗。
4.工業供應鏈的分析和優化
當前，大數據分析已經是很多電子商務企業提升供應鏈競爭力的重要手段。例如，電子商務企業京東商城，通過大數據提前分析和預測各地商品需求量，從而提高配送和倉儲的效能，保證了次日貨到的客戶體驗。RFID等產品電子標識技術、物聯網技術以及移動互聯網技術能幫助工業企業獲得完整的產品供應鏈的大數據，利用這些數據進行分析，將帶來倉儲、配送、銷售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海爾公司為例，海爾公司供應鏈體系很完善，它以市場鏈為紐帶，以訂單信息流為中心，帶動物流和資金流的運動，整合全球供應鏈資源和全球用戶資源。在海爾供應鏈的各個環節，客戶數據、企業內部數據、供應商數據被匯總到供應鏈體系中，通過供應鏈上的大數據採集和分析，海爾公司能夠持續進行供應鏈改進和優化，保證了海爾對客戶的敏捷響應。美國較大的OEM供應商超過千家，為製造企業提供超過1萬種不同的產品，每家廠商都依靠市場預測和其他不同的變數，如銷售數據、市場信息、展會、新聞、競爭對手的數據，甚至天氣預報等來銷售自己的產品。
利用銷售數據、產品的感測器數據和出自供應商資料庫的數據，工業製造企業便可准確地預測全球不同區域的需求。由於可以跟蹤庫存和銷售價格，可以在價格下跌時買進，所以製造企業便可節約大量的成本。如果再利用產品中感測器所產生的數據，知道產品出了什麼故障，哪裡需要配件，他們還可以預測何處以及何時需要零件。這將會極大地減少庫存，優化供應鏈。
5.產品銷售預測與需求管理
通過大數據來分析當前需求變化和組合形式。大數據是一個很好的銷售分析工具，通過歷史數據的多維度組合，可以看出區域性需求佔比和變化、產品品類的市場受歡迎程度以及最常見的組合形式、消費者的層次等，以此來調整產品策略和鋪貨策略。在某些分析中我們可以發現，在開學季高校較多的城市對文具的需求會高很多，這樣我們可以加大對這些城市經銷商的促銷，吸引他們在開學季多訂貨，同時在開學季之前一兩個月開始產能規劃，以滿足促銷需求。對產品開發方面，通過消費人群的關注點進行產品功能、性能的調整，如幾年前大家喜歡用音樂手機，而現在大家更傾向於用手機上網、拍照分享等，手機的拍照功能提升就是一個趨勢，4G手機也占據更大的市場份額。通過大數據對一些市場細節的分析，可以找到更多的潛在銷售機會。
6.生產計劃與排程
製造業面對多品種小批量的生產模式，數據的精細化自動及時方便的採集（MES/DCS）及多變性導致數據劇烈增大，再加上十幾年的信息化的歷史數據，對於需要快速響應的APS來說，是一個巨大的挑戰。大數據可以給予我們更詳細的數據信息，發現歷史預測與實際的偏差概率，考慮產能約束、人員技能約束、物料可用約束、工裝模具約束，通過智能的優化演算法，制定預計劃排產，並監控計劃與現場實際的偏差，動態的調整計劃排產。幫我們規避「畫像」的缺陷，直接將群體特徵直接強加給個體（工作中心數據直接改變為具體一個設備、人員、模具等數據）。通過數據的關聯分析並監控它，我們就能計劃未來。雖然，大數據略有瑕疵，只要得到合理的應用，大數據會變成我們強大的武器。當年，福特問大數據的客戶需求是什麼？而回答是「一匹更快的馬」，而不是現在已經普及的汽車。所以，在大數據的世界裡，創意、直覺、冒險精神和知識野心尤為重要。
7.產品質量管理與分析
傳統的製造業正面臨著大數據的沖擊，在產品研發、工藝設計、質量管理、生產運營等各方面都迫切期待著有創新方法的誕生，來應對工業背景下的大數據挑戰。例如在半導體行業，晶元在生產過程中會經歷許多次摻雜、增層、光刻和熱處理等復雜的工藝製程，每一步都必須達到極其苛刻的物理特性要求，高度自動化的設備在加工產品的同時，也同步生成了龐大的檢測結果。這些海量數據究竟是企業的包袱，還是企業的金礦呢？如果說是後者的話，那麼又該如何快速地撥雲見日，從「金礦」中准確地發現產品良率波動的關鍵原因呢？這是一個已經困擾半導體工程師們多年的技術難題。
某半導體科技公司生產的晶圓在經過測試環節後，每天都會產生包含一百多個測試項目、長度達幾百萬行測試記錄的數據集。按照質量管理的基本要求，一個必不可少的工作就是需要針對這些技術規格要求各異的一百多個測試項目分別進行一次過程能力分析。如果按照傳統的工作模式，我們需要按部就班地分別計算一百多個過程能力指數，對各項質量特性一一考核。這里暫且不論工作量的龐大與繁瑣，哪怕有人能夠解決了計算量的問題，但也很難從這一百多個過程能力指數中看出它們之間的關聯性，更難對產品的總體質量性能有一個全面的認識與總結。然而，如果我們利用大數據質量管理分析平台，除了可以快速地得到一個長長的傳統單一指標的過程能力分析報表之外，更重要的是，還可以從同樣的大數據集中得到很多嶄新的分析結果。
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㈢ 大眾侃車到千城數智 背後是汽車大數據的野心
2017年11月16日， 大眾 侃車發布了主題為"數字生活，智領未來"暨"千城數智2018戰略"，大眾侃車也正式更名為千城數智（ 北京 ）網路科技有限公司。來自美國矽谷、亞馬遜等大數據科學家、中美汽車行業大伽、中美主流媒體和汽車大數據發燒友120多人蒞臨現場，見證了這一重要時刻。
千城數智2018戰略包含品牌戰略、企業戰略、市場戰略、用戶戰略、服務戰略、人才戰略和競爭戰略，劍指"汽車用戶及行業大數據"。
據創始人郭登禮博士介紹，2018年千城數智將在全球建成三大汽車大數據中心，即：以人才為核心的北美西雅圖汽車大數據實驗室，以分析和處理為目標的重慶大數據中心，以運用和轉化為方向的北京大數據營運中心。同時千城數智將圍繞全國18個省三四五線城市布局與營運，通過現有品牌市場佔用率，用戶消費趨勢和能力的分析，以精準的數據分析結果引進到產品和營銷內容對接用戶，鏈接用戶，服務用戶，幫助用戶解決購車痛點，從而提升和提速用戶在消費效率上的轉變。
發布會上，千城數智與北美中文傳媒集團(AC MG )簽訂了"千城特賣落戶美國"的戰略合作協議。據ACMG 總裁 白雪楓透露，協議包括千城特賣落戶美國、在西雅圖建立汽車大數據實驗室等一系列內容。
與會汽車企業嘉賓表示，大眾侃車&千城特賣創新的營銷模式已經解決了渠道下沉的痛點，今天又發布品牌升級戰略，藉助互聯網、大數據和人工智慧能節約營銷成本，體驗、服務更到位。
品牌升級，汽車大數據獨角獸的野心
據介紹，千城數智定位於汽車大數據營銷智庫，立足國內、瞄準國際，以汽車產業為基，掌握大數據資源，提供泛汽車服務，最終為用戶提供智慧汽車生活服務，新的戰略目標是汽車大數據獨角獸。
千城數智顧問、美國密蘇里大學博士、華盛頓大學教授、大數據和人工智慧科學家何曉鋒說，千城數智已有大規模的基礎數據，並將逐漸布局到北美和東盟等國家和地區，加上已在全球大數據及人工智慧之都西雅圖建立汽車大數據實驗室，有望在未來兩三年成長為汽車營銷大數據的"獨角獸"。
營銷升級，數據收集和營運的典範
過去兩年，大眾侃車通過旗下各產品和平台搜集到了大量用戶數據。包括：千城特賣的400callceter+10萬購車經紀人+每年300場以上的O2O周末車展+全國210家汽車連鎖生活體驗館+1900個加盟店（場景營銷）；和衍生數據，如汽車生活+汽車金融+汽車置換（保險和個人消費貸款）。其中，數據增量最快的是"千城特賣"以三四五線城市為主的2萬個購車經紀人，這些經紀人每周都有3—5次獲得汽車潛客的機會。
其次，千城數智正在整合和挖掘的數據包括網路+今日頭條+滴滴/京東+大眾侃車網+千城雲媒（7000家）+北美中文網等。"千城特賣"落戶美國及東盟等國家和地區，不僅會豐富數據樣本，也會有小規模數據增量。
海量大數據有什麼用途？據郭登禮博士介紹，這將有助於解決用戶在汽車消費中的決策效率和汽車企業的銷售轉換效率問題；從價格、信息、配置、保險、養護等方面提供數據支持，保證精確信息的投遞，提高信息價值；對未來全球品牌在中國市場的發展提供精準數據及數據分析、決策支持服務；對車輛的個性化定製，智能化解決方案提供數據支持和決策基礎；為汽車金融服務提供精準客戶信息。這正是西雅圖汽車大數據實驗室要解決的問題，也是將實驗室建在全球大數據、人工智慧之都的原因，因為那裡不缺人才，不缺技術，缺的只是原生數據，而這正是"千城數智"的優勢。
成立僅僅兩年多的大眾侃車公司在給企業提供三四五線城市營銷解決方案方面獨樹一幟，切實解決了渠道下沉難的問題，也受到了消費者的極大認可，並在資本市場獲得了兩輪融資，這次戰略發布預示著在升級轉型之後將進入發展快車道。 @2019
㈣ 5G、人工智慧和大數據的結合將對汽車行業帶來哪些改變
5G作為第五代通信網路，目前已接近使用， 5G 相對於2G、3G、4G帶寬更寬、信息傳輸速度更快（比4G快100倍）、准確。
5G技術的成熟應用，結合大數據和人工智慧技術，將 助力物聯網 （萬物相連）的實現。物聯網由 感知層 (感測器)、 網路傳輸層 （5G）、 存儲分析計算層 （大數據和人工智慧）、 應用層構成 （終端設備）構成，應用於 汽車 行業將實現在任何時間、任何地點，人、車、交通設施的 互聯互通 。
下面我結合自身在 汽車 行業的工作經驗，對5G、人工智慧和大數據將在 汽車 產業中的應用場景 進行詳細說明。
車聯網平台模型如下：
通過模型可以看出，5G網路將車聯網中控平台、 汽車 、交通設施和人連接到了一個網路內， 相互間可實時傳輸和接收相關信息 。
結合車聯網模型， 無人駕駛 實現 場景 如下：
乘客 要出行，可在家裡拿出手機或相關智能設備 打開車聯網平台APP ，選擇車型、用車時間、出行地點，確認後，車聯網 中控平台下達指令到 符合要求的 汽車 ， 汽車 通過自身所帶的控制系統 接收信號指令 ，自動 行使到小區上車點 ，等客人上車後， 客人 通過語音或觸控 下發出行指令 ， 汽車 自動啟動並開始行程；在 行使 過程中自動 感知 周邊 交通設備 和 人員 等信息（通過車輛所帶感應設備感應），進行制動、加速、避讓等。同時車輛可從車聯網監控平台 獲取遠處 公路上 車輛 多少、或是否有 交通事故、交通維護 等信息，自動 選擇 最佳的 行車路線 ，避免擁堵；到達目的地後，客人通過車聯網平台 APP結束行程 ，車輛等待車聯網中控平台指令進行下一個任務。
汽車 設計目標的確定取決於顧客對車輛的需求+上市車型的故障缺陷+公司規劃目標+國家法規要求。在5G帶動下的車聯網將對獲取顧客需求和車輛故障缺陷的獲取帶來極大的便利。
2.1.1乘客需求感知
結合車聯網模型，假設場景，車輛為 自動駕駛 車型：
車聯網監控平台通過分析顧客 選擇的出行車型 （在車聯網監控平台）分析出最受大眾歡迎的車型系列，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 整車型譜規劃參考 。
車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、環境等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客行為、活動、坐姿、辦公、休閑、 娛樂 等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分乘客的 舒適狀態 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 內飾外觀結構及功能設計參考 。
2.1.2駕駛員需求感知
結合車聯網模型，假設場景，車輛為 人工駕駛 車型：
車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集安裝在車內的攝像頭、語音識別、人機操控設備感測器等感知設備傳來的信息（ 包括 顧客駕駛起步加速模態、轉向模態、檔位轉換模態、制動模態等），通過 雲計算 可以識別出絕大部分 駕駛員 的 最佳操控模型 ，提供給 汽車 設計公司作為 汽車 操控機構及功能、性能等設計參考。
車聯網監控平台通過 車輛上的中控設備 ，收集車輛在 運行過程中 的功能性能狀態信息（如動力性、經濟性、振動、雜訊、平順性、操穩等），通過 雲計算 可以識別出 故障缺陷 信息，提供給 汽車 設計公司作為 整車或零部件功能 設計參考。
汽車 由車身、底盤、電氣、內外飾、動力裝置（燃油車為發動機、變速器；電動車為電池、電機、電控）等幾大系統構成，同時每個系統又分為很多零部件，為了保證 汽車 的開發進度，所有零部件的設計開發人員分布在不同的國家或同一國家不同的區域。通過 5G技術助力虛擬現實技術 投入使用，實現不同區域的設計人員、實時在線的同步交流、評審分析數據的可行性，很大程度上提高了研發速度，降低了研發成本。
對於較大的零部件數據，通過5G傳輸技術可快速准確的傳輸到 異地3D列印設備 ，進行樣件的快速製作。
根據試驗進展及突發情況，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 試驗環境 （溫度、濕度、大氣壓等）、試驗設備的運行狀態進行 遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台 監控試驗設備 、 環境 的狀態信息，對於不良狀態做到 提前預防 。
在試驗過程中，可通過試驗員或試驗中控平台設定程序對 產品（零部件或整車）的參數和運行狀態進行遠程式控制制 。同時可通過試驗中控平台監控產品的 性能狀態變化信息 ，對於後期改進提供參考。
通過5G技術建立生產設備、物料運輸設備、環境設施等物聯網控制平台，實現自動化信息交互和自動控制（可遠距離異地）中控平台可實現對所有設備的監測和控制。模型圖如下：
通過對生產中控平台人工輸入相關程序， 中控平台協調 調動物料運輸設備進行 物料准備 ，並送達到制定位置，相關的設備（工裝、夾具、檢具或焊接設備等）按照中控平台的指令進行相應的 加工 ，直到完成設定的目標成品。期間如發生 事故 ，中控平台（也可由生產監控人員）可啟動相應 解決 措施，操控相應的設備執行相關工作。中控平台同時對所有設備設施的運行狀態進行監控，對維保信息做到提前預防。
通過車聯網 中控平台大數據功能 ，將整車及相關零部件的型號、生產日期、廠家信息等重要信息進行保存，當某一零部件或整車發生故障時，能很快找到對應的信息，便於迅速實現追溯。
隨著物聯網的實現， 汽車 實現自動駕駛，到時 汽車 由 專業公司集中管理 ， 消費者 通過智能手機登錄車聯網中控平台 預定車輛 ， 隨用隨還 ，方便快捷。省去了租車位， 汽車 保養、保險的繁雜事情。
隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時 監控車輛的質量 信息， 預知車輛故障信息 ，及時通知車主和售後服務中心，便於對車輛做出提前預防性保養或維修。節省維修成本。
隨著車聯網的實現，車聯網中控平台能隨時監控 車輛和零部件的質量信息 ，對於整車 達到報廢要求 的車輛，及時通知報廢回收部門進行車輛回收處理。同時中控平台通過 大數據計算 出 可以再利用的零部件 ，進行合理的回收利用。
總之，通過5G技術的應用，結合人工智慧和大數據技術，將給 汽車 業帶來極大的改變，可對相關的任何事物做到實時信息收集，構成大數據，通過人工智慧技術，對數據進行迅速精確的分析，找出可利用的信息內容，提供給相應的需求部門或控制相關的事物，實現全自動的感知操控系統，大大提高人們的操控方便性。
汽車 的研發、生 產、維護質量和效率將會得到很大的提升，顯著降低勞動時間和勞動成本。相關人員可節省大量的時間去做自己感興趣的事情。
㈤ 交通出行大數據到底要分析什麼
相數科技表示，交通出行大數據信息包含如：結合城市地理信息數據、車輛信息、停放監測、地理圍欄等各類與交通相關的數據信息，經數據挖掘和深度分析，可以為城市規劃及管理提供科學、有價值的數據參考。
㈥ 大數據分析 應用的九大領域
大數據分析 應用的九大領域
隨著大數據的應用越來越廣泛，應用的行業也越來越低，我們每天都可以看到大數據的一些新奇的應用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價值。很多組織或者個人都會受到大數據的分析影響，但是大數據是如何幫助人們挖掘出有價值的信息呢？下面就讓我們一起來看看九個價值非常高的大數據的應用，這些都是大數據在分析應用上的關鍵領域：
1.理解客戶、滿足客戶服務需求
大數據的應用目前在這領域是最廣為人知的。重點是如何應用大數據更好的了解客戶以及他們的愛好和行為。企業非常喜歡搜集社交方面的數據、瀏覽器的日誌、分析出文本和感測器的數據，為了更加全面的了解客戶。在一般情況下，建立出數據模型進行預測。比如美國的著名零售商Target就是通過大數據的分析，得到有價值的信息，精準得預測到客戶在什麼時候想要小孩。另外，通過大數據的應用，電信公司可以更好預測出流失的客戶，沃爾瑪則更加精準的預測哪個產品會大賣，汽車保險行業會了解客戶的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。
2.業務流程優化
大數據也更多的幫助業務流程的優化。可以通過利用社交媒體數據、網路搜索以及天氣預報挖掘出有價值的數據，其中大數據的應用最廣泛的就是供應鏈以及配送路線的優化。在這2個方面，地理定位和無線電頻率的識別追蹤貨物和送貨車，利用實時交通路線數據制定更加優化的路線。人力資源業務也通過大數據的分析來進行改進，這其中就包括了人才招聘的優化。
3.大數據正在改善我們的生活
大數據不單單只是應用於企業和政府，同樣也適用我們生活當中的每個人。我們可以利用穿戴的裝備(如智能手錶或者智能手環)生成最新的數據，這讓我們可以根據我們熱量的消耗以及睡眠模式來進行追蹤。而且還利用利用大數據分析來尋找屬於我們的愛情，大多數時候交友網站就是大數據應用工具來幫助需要的人匹配合適的對象。
4.提高醫療和研發
大數據分析應用的計算能力可以讓我們能夠在幾分鍾內就可以解碼整個DNA.並且讓我們可以制定出最新的治療方案。同時可以更好的去理解和預測疾病。就好像人們戴上智能手錶等可以產生的數據一樣，大數據同樣可以幫助病人對於病情進行更好的治療。大數據技術目前已經在醫院應用監視早產嬰兒和患病嬰兒的情況，通過記錄和分析嬰兒的心跳，醫生針對嬰兒的身體可能會出現不適症狀做出預測。這樣可以幫助醫生更好的救助嬰兒。
5.提高體育成績
現在很多運動員在訓練的時候應用大數據分析技術了。比如例如用於網球鼻塞的IBMSlamTracker工具，我們使用視頻分析來追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現，而運動器材中的感測器技術(例如籃球或高爾夫俱樂部)讓我們可以獲得對比賽的數據以及如何改進。很多精英運動隊還追蹤比賽環境外運動員的活動-通過使用智能技術來追蹤其營養狀況以及睡眠，以及社交對話來監控其情感狀況。
6.優化機器和設備性能
大數據分析還可以讓積極和設備在應用上更加智能化和自主化。例如，大數據工具曾經就被谷歌公司利用研發谷歌自駕汽車。豐田的普瑞就配有相機、GPS以及感測器，在交通上能夠安全的駕駛，不需要人類的敢於。大數據工具還可以應用優化智能電話。
7.改善安全和執法
大數據現在已經廣泛應用到安全執法的過程當中。想必大家都知道美國安全局利用大數據進行恐怖主義打擊，甚至監控人們的日常生活。而企業則應用大數據技術進行防禦網路攻擊。警察應用大數據工具進行捕捉罪犯，信用卡公司應用大數據工具來檻車欺詐性交易。
8.改善我們的城市
大數據還被應用改善我們日常生活的城市。例如基於城市實時交通信息、利用社交網路和天氣數據來優化最新的交通情況。目前很多城市都在進行大數據的分析和試點。
9.金融交易
大數據在金融行業主要是應用金融交易。高頻交易(HFT)是大數據應用比較多的領域。其中大數據演算法應用於交易決定。現在很多股權的交易都是利用大數據演算法進行，這些演算法現在越來越多的考慮了社交媒體和網站新聞來決定在未來幾秒內是買出還是賣出。
以上九個是大數據應用最多的九個領域，當然隨著大數據的應用越來越普及，還有很多新的大數據的應用領域，以及新的大數據應用。
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㈦ 「SAECCE議程劇透」新能源汽車大數據應用——機遇與融合
導讀
新能源 汽車 大數據的利用不僅在 汽車 產業內部釋放了巨大的數據紅利，未來也必將成為 汽車 產業與其他產業融合的重要紐帶。隨著我國「新基建」的不斷推進，高速低延遲的5G網路覆蓋與新能源 汽車 充電樁的建設，勢必會加速新能源 汽車 的發展與數據井噴。由此可見，大數據技術在新能源 汽車 上的應用會加快 汽車 產業向信息化與智能化邁進的腳步，而新能源 汽車 大數據與電力等行業的融合還將產生出巨大的藍海市場。
2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦。迄今為止，SAECCE年會已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。
本專題分會以 「新能源 汽車 大數據應用——融合與機遇」 為主題，邀請國內外權威專家主旨演講和互動討論。通過聚焦「大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方法研究」等若干議題，共同交流新能源 汽車 大數據應用的主流技術與最新發展趨勢，加速新能源 汽車 大數據技術成熟，並加大 汽車 產業的輻射帶動能力。
N01:新能源 汽車 大數據應用——機遇與融合
會議時間&地點
2020年10月27日 13:30-18:00
上海 汽車 會展中心
協辦單位
吉林大學 汽車 工程學院
會議主席
王震坡
博士/教授/博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長
王震坡，教授、博士生導師，北京理工大學電動車輛國家工程實驗室主任、新能源 汽車 國家大數據聯盟秘書長。入選了教育部「新世紀優秀人才」、北京市「 科技 北京百名領軍人才」、 科技 部「中青年 科技 創新領軍人才」、 國家「萬人計劃」和機械行業「『十二五』先進 科技 工作者」。主持了國家自然基金重點項目（動力電池系統熱失控與安全管理）、國家重點研發計劃項目（分布式驅動電動 汽車 集成與控制）、國家863計劃項目（電動 汽車 充換電設施設計集成與管理）等縱向項目12項，發表第一作者或通訊作者SCI論文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI論文60餘篇。第一作者出版專(譯)著4部(「電動車輛動力電池系統及應用技術」入選「十二五」高等教育本科國家級規劃教材)，授權第一發明人發明專利24項。獲國家 科技 進步二等獎1項，省部級科研一等獎3項，二等獎2項(1項排名第一)，中國 汽車 工業科學技術一等獎1項(排名第一)，北京市教學成果一等獎1項。
聯合會議主席
許楠
博士/副教授/博士生導師，吉林大學 汽車 工程學院
許楠，吉林大學 汽車 工程學院車輛工程專業 副教授兼博士生導師，工學博士，博士後，新能源 汽車 國家大數據聯盟理事，美國電氣電子工程師學會（IEEE）會員，目前擔任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等國際期刊審稿專家。發表新能源 汽車 領域論文二十餘篇，授權發明專利10項，軟體著作權13項。作為項目負責人承擔國家自然科學基金青年基金項目、國家博士後科學基金面上項目、吉林省 科技 發展計劃項目以及企業的合作研究等項目。榮獲國家教育部博士生新人獎，入選國家留學基金委國際清潔能源拔尖創新人才培養項目（iCET2019），吉林大學優秀青年教師重點培養計劃等。
主要研究城市智能交通系統規劃與評價、車輛全局優化式能量管理、人-車-路系統數據挖掘與分析、新能源車輛動力系統控制與評價、開放式繞組電機控制、智能輔助駕駛。
01
演講嘉賓簡介及演講摘要提前看
大數據+區塊鏈在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用研究
劉鵬
北京理工大學副教授，碩士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟副秘書長
演講要點
1、新能源 汽車 動力電池發展現狀。
2、新能源 汽車 動力電池溯源管理平台建設及應用現狀介紹。
3、大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用現狀及最新研究。
4、動力電池數據管理所面臨的問題和挑戰。
演講摘要
概述近年來新能源 汽車 和動力電池發展數據研究現狀，以及大數據平台建設及應用狀況，並對大數據及區塊鏈技術在新能源 汽車 動力電池溯源管理方面的應用及研究進行介紹，對動力電池數據管理方面所面臨的挑戰進行分析和展望。
一種基於數據的電動 汽車 全工況行駛能耗評價方法
袁新枚
吉林大學 汽車 工程學院教授
演講要點
1、電動 汽車 能耗評價的需求。
2、一種新型的電動 汽車 能耗模型及基於數據的能耗評價方法。
3、模擬實驗結果及討論。
4、該方法在高速路充電站規劃上的一個應用。
演講摘要
智能網聯新能源 汽車 的能量管理策略
宋珂
同濟大學 汽車 學院燃料電池創新研究所所長
演講要點
1、智能網聯 汽車 概述。
2、智能網聯 汽車 的通信技術。
3、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展歷程。
4、智能網聯新能源 汽車 能量管理技術發展趨勢。
演講摘要
智能網聯 汽車 與新能源 汽車 將是未來 汽車 技術發展的兩個重要方向。當今 社會 和人們對這兩項技術的協調發展提出了更高的要求。通過使用智能網聯技術（ICT），新能源 汽車 可以與外部世界（例如其他行駛車輛、道路基礎設施，互聯網等）進行信息實時交互，這就是所謂的車聯網系統（V2X）。在對各種交通信息進行深入分析的基礎上，車輛可以識別當前行駛狀況並對未來駕駛狀況進行有效預測，從而實現車輛動力系統能量管理的實時優化，以滿足不同駕駛條件下的車輛駕駛需求。這不僅能大大改善新能源 汽車 的燃油經濟性，也能夠有效緩解了交通擁堵問題。介紹近年來智能網聯技術在新能源 汽車 上的應用情況，基於智能網聯技術的新能源 汽車 能量管理策略研究現狀以及智能網聯技術與新能源 汽車 技術協調發展的趨勢。
大數據在新能源 汽車 安全風險防控的應用研究
張照生
北京理工大學機械與車輛學院副教授
演講要點
1、新能源 汽車 安全情況統計分析。
2、新能源 汽車 安全預警與防控方法研究。
3、典型事故案例數據分析。
演講摘要
基於新能源 汽車 國家監管平台數據，統計分析車輛報警、事故車輛相關情況，從大數據角度分析影響新能源 汽車 安全相關因素，提出新能源 汽車 安全預警和防控方法，並以具體事故案例分析新能源 汽車 預警情況，為新能源 汽車 安全管控及產業 健康 發展提供技術支撐。
大數據背景下新能源車輛全局優化式能量管理方
法研究
許楠
吉林大學 汽車 工程學院 副教授，博士生導師，新能源 汽車 大數據聯盟理事
演講要點
1、新能源車輛能量管理方法研究現狀。
2、大數據背景下全局優化式能量管理方法所面臨的機遇和挑戰。
3、"信息-物質-能量"三層式全局優化架構的建立及應用。
4、全局優化式能量管理平台的應用前景。
演講摘要
概述近年來新能源車輛能量管理方法研究現狀，介紹大數據為全局優化式能量管理帶來的機遇，明確全局優化式能量管理方法所面臨的問題和挑戰，提出「信息-物質-能量」三層式全局優化架構以解決全局優化式能量管理方法實際應用問題。最後，針對全局優化式能量管理平台未來在區域交通能耗優化等方面的應用，提出了相關建議與展望。
數據驅動的鋰離子動力電池管理演算法 探索 研究
韓雪冰
清華大學車輛與運載學院助理研究員
演講要點
1、基於雲端大數據的電池管理是未來的發展方向。
2、基於數據可以有效的實現電池的安全預警。
3、基於數據可以有效的實現電池的壽命估計。
演講摘要
在新能源 汽車 使用過程中，伴隨著電池的使用，電池性能不斷衰減，電池組內單體間的不一致性持續增加，一致性問題還可能導致電池組的失效，引發安全問題。隨著雲端數據的廣泛應用，電動 汽車 的數據能被監測、記錄。基於這些數據可以有效的評估電池組一致性、估計電池壽命，進行電池安全預警，實現更加安全可靠的電池管理。
大數據背景下基於儲能應用的電動 汽車 電池的
二次利用
班伯源
中國科學院合肥物質科學研究院副研究員
演講要點
1、退役電動 汽車 電池二次利用的必要性。
2、電動 汽車 鋰電池的衰減現象的本質。
3、退役電動 汽車 電池二次利用的關鍵技術 SOH估算。
4、退役電動 汽車 電池二次利用國內應用實例。
演講摘要
近年來電動 汽車 （EV）產業飛速發展，為了保證 汽車 的動態性能和行駛安全，電動 汽車 電池在一定服役時間或性能下降後就需要更換。退役 汽車 電池二次利用是將保留了足夠的性能的退役電動 汽車 電池組，用於特定的儲能系統中。在本報告中整理了鋰離子 汽車 蓄電池二次利用的相關法律法規，收集了SOH估算的相關方法，特別是針對目前大數據背景下的提出了整合電動車能源管理系統的SOH估算方法，列舉了退役 汽車 電池可能的二次利用的利用場景。最後，根據目前國內退役電動 汽車 電池二次利用的現狀，提出了相關建議與展望。
新能源車與外部環境的數據融合帶來的機遇和
挑戰
王川久
北京泓達九通 科技 發展有限公司董事長
演講要點
1、大數據讓新能源車看的更遠，了解的更多，同時我們對車輛也有了更深的了解。
2、車輛與道路交通系統的關系。
3、大數據能給我們帶來什麼。
4、幾個大數據的應用場景。
演講摘要
新能源 汽車 與外部環境的大數據交換，將使車輛更好的融入道路交通系統，提高整個交通系統的效率，同時車輛的設計、生產、銷售、質量控制等各個環節均發揮出與以往不同的作用。
關於SAECCE 2020
2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020） 將於 2020年10月27-29日 在 上海 汽車 會展中心 舉辦，誠邀 汽車 及相關行業的企業高層、技術領軍人物、資深專家學者、廣大 科技 工作者參與會議。SAECCE以「 汽車 +，協同創新」為主題，圍繞新能源 汽車 技術、智能網聯 汽車 技術、 汽車 關鍵共性技術，深度探討如何快速推動技術創新，重塑新型產業格局。
中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE）已成功舉辦26屆，成為在國內舉辦的 汽車 行業標桿活動之一。此外，原定於今年5月在北京召開的第七屆國際智能網聯 汽車 技術年會（CICV 2020）將和2020中國 汽車 工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2020）合並舉辦。
SAECCE2020將組織1天（2場）全體大會、50多場專題分會、20多場（論文交流）技術分會，展覽面積約10000平米，預計將吸引3000多位來自政府機構及行業組織、整車企業、零部件企業、高校及科研院所的代表參會及參觀。
歡迎廣大企業、高校、科研院所等機構、以及廣大 科技 工作者通過組團或個人報名的方式積極參與！
02
SAECCE 2020 日程架構
㈧ 大數據分析應用領域有哪些
一、廣告行業
比方你最近想買一個商品，然後在網路、京東或淘寶中查找了某個關鍵字，其實這些行為數據都被搜集起來了，因為有很多人的行為數據，一切後台要進行大量的數據剖析，構建用戶畫像和使用一些引薦演算法，然後進行個性化的引薦，當你登錄到一些網站上時，你會發現有一些廣告，引薦的一些正好是你要買的一些商品。
二、內容引薦
比方你刷今日頭條，頭條會搜集你曾經的閱讀行為數據，然後根據你的喜好構建一個你專屬的用戶畫像或一類人的畫像，然後給你引薦你喜歡的新聞，比方你曾經點擊過詹姆斯相關的新聞，就給你引薦NAB相關的新聞。因為頭條用戶很多，要剖析的數據量就非常大，一切要使用大數據的手法來處理。
三、餐飲行業
快餐業的視頻剖析。該公司通過視頻剖析等候行列的長度，然後主動改變電子菜單顯現的內容。假如行列較長，則顯現能夠快速供給的食物;假如行列較短，則顯現那些利潤較高但准備時間相對長的食物。
四、教育范疇應用
網路大腦PK人腦：大數據押高考作文題。為了協助考生更好地備考，網路高考作文猜測通過對過去八年高考作文題及作文範文、海量年度查找風雲熱詞、歷年新聞熱點等原始數據與實時更新的“活數據”進行深度發掘剖析，以“概率主題模型”模擬人腦思考，反向推導出作文主題及相關詞彙，為考生猜測出高考作文的命題方向。
五、醫療范疇
智慧淮醫。淮安市選用IBM大型主機作為淮安市區域衛生信息渠道根底架構支撐，滿意了淮安市在市級區域衛生信息渠道根底渠道建造和居民健康檔案信息系統建造進程中的需求，支撐淮安市級數據中心、居民健康檔案資料庫等一系列淮安市衛生信息化應用，支持淮安成為全國“智慧醫療”的典範。
㈨ 看大數據如何影響汽車業
看大數據如何影響汽車業
大數據對我們生活的影響，可以說是只有你想不到的，沒有它涉及不到的，大數據不僅可以幫助賣方揣摩用戶心理使銷售量提升，在產品設計方面，對於消費者的訴求設計師們也不得不讓步，今天筆者就跟大家小聊一下大數據對於汽車行業的影響。
傳統的汽車行業數據來源結構單一、應用不深入，已經無法滿足企業的數據需求。而互聯網、移動互聯技術的快速普及，使車輛行駛過程中上傳各種相關數據形成海量數據源，經過大數據統計分析，可以為我們提供准確豐富的參考數據與指導意見。
比如它能夠正確的指導汽車製造商對於消費者的消費趨勢判斷，在產品階段就制定更符合當下定位群體的外觀配置性能，以減少那些不必要的部分，來控製成本和售價。
目前，已經有證據表明，汽車企業會跟蹤我們的駕駛路徑，對於汽車企業來說這些數據的價值高遠遠高於銷售和售後帶來的利潤。
大數據幫助工程師設計更好的汽車
福特的工程師們在研發Escape SUV時，就在社交網站上發起對於新車型是使用手動後備箱車門還是自動後備箱車門的討論，之後通過對討論數據的收集，發現網友看起來更喜歡自動後備箱車門，而工程師根據這些數據可以對自己的設計更加有自信，也讓消費者對品牌更加忠誠。
福特還在矽谷建立了一個實驗室，以幫助公司發展科技創新。公司獲取的數據主要來自於大約400萬輛配備有車載感測設備的汽車。通過對這些數據進行分析，工程師能夠了解人們駕駛汽車的情況、汽車駕駛環境及車輛響應情況。利用這些數據，公司可以對汽車的設計進行改良。
大數據也有助於汽車設計師設計出更好的發動機。馬自達使用的是MathWorks公司設計的模型，利用這種模型，馬自達研發了SKYACTIV創馳藍天車身技術。這種模型讓馬自達的工程師們「明確地看到發動機的內部結構」，最終，燃油效率和發動機的性能得到了很大的改善。在建造昂貴的模型機之前，發動機設計師還能利用這種模型對新的發動機部件和設計進行測試。
我們隔壁的小朋友日本，根據人們的坐姿給車輛設計了防盜系統。日本先進工業技術研究所根據將人坐著時的身形、姿勢和重量分布量化、數據化，把人體屁股特徵轉化成數據，產生獨屬於每個乘坐者的精確數據資料，在識別到駕駛員非車主時就會觸發安全機制，准確率竟達到98%。
無人駕駛汽車 大數據時代的產物
跨界總是能帶來顛覆，在汽車製造商們對無人駕駛汽車還處於觀望狀態時，谷歌已經擁有了自己的無人駕駛汽車。谷歌的無人駕駛汽車採用了與街景車相似的技術，只需向該車的導航系統輸入一些信息，它就可以將乘車人帶到目的地，人們能控制的就是「開始/停止」按鈕。
谷歌的無人駕駛汽車會生成大量數據，有資料顯示，谷歌的無人駕駛汽車每秒收集750MB感測器數據，並根據這些數據判斷行駛方向和速度，監測前方障礙與事故，並且判斷突然出現的人或者動物。
而且基於大數據的分析能力，谷歌的無人駕駛汽車行駛的越多，得到的數據越多，谷歌的汽車將會判斷的越准確行為也會越智能。到最後直到你坐上汽車啟動引擎與它對話，它便能知曉你心，帶你去你想去的地方，使人控制汽車變成汽車控制人。
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㈩ 美雲智數PLM怎麼樣汽車行業適合嗎
美雲智數啊，我們公司合作過，就是車企。美雲智數PLM通過汽車行業大數據分配攔世析調研，針對汽車汽配行業產業鏈痛點，在研發、製造、供應鏈、營銷等方面是自主可控的工業系統。我給你找了這些介紹可以看看：
1.生產線：從開發階段到生產製造過程中、優化設備基礎，對於生產工藝、製造流程乃至汽車核心零部件及質量控制都擁有一整套體系，從而形成規模效益，使得整車製造成本下降。
2.數據平台：把汽車企業各個要素環節的數據充分流通，實現信息培肢化、數字化產品研發、設計、生產、數據收集和信息管理，提升生產和管理效率。通過在庫存、製造、物流、質檢等各個生產環節產生的數據進行有效連接，分析及使用，用數據的透明及快速傳輸能力打造車企數字工廠，實現衡帆精準管控生產效率，預防潛在風險。
3.模塊化架構：能夠從大數據各模塊介面架構中實現標准化和共享化，因此研發人員能夠輕松的在同一個架構上實現不同模塊的自由組合與搭配，研發出不同的車型，提升研發效率。