大數據汽車領域

⑴ 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。

⑵ 中國新能源汽車大數據2023年產業大會成功召開

2023年3月19日，由沈陽市人民政府和新能源汽車國家大數據聯盟共同主辦的「中國新能源汽車大數據2023年產業大會」在沈陽市成功舉辦。遼寧省人民政府副省長姜有為蒞臨大會開幕論壇，沈陽市委副書記、市長呂志成，工信部裝備工業一司副司長郭守剛，新能源汽車國家大數據聯盟理事長張相木出席大會並致辭，大會還邀請到中國工程院院士、北京理工大學教授孫逢春，歐洲科學院院士、清華大學車輛與運載學院長聘教授曲小波，以及來自北京交通大學、武漢理工大學、華北電力大學等研究機構的行業專家，華晨寶馬、合眾汽車、沈陽鼓風機集團等企業代表，會議規模超過500人。沈陽市委常委、副市長周舟和中國汽車工程學會副秘書長閆建來分別主持了主論壇的活動和演講環節。

新能源汽車國家大數據聯盟秘書長電動車輛國家工程研究中心主任王震坡介紹《中國新能源汽車大數據研究報告（2023）》主要內容和相關亮點

聯盟東北分中心落地沈陽市，是聯盟繼西南分中心後的又一重要戰略布局，目前已經實現了以北京為總部，覆蓋西南和東北兩個分中心的空間布局。未來，聯盟將深耕新能源汽車大數據領域，夯實分中心數據資源基礎，更好地服務於聯盟會員單位和行業企業。

新能源汽車國家大數據聯盟東北分中心揭牌儀式

沈陽市鐵西區近年來圍繞動力電動化、能源低碳化、系統智能化進行產業布局，致力於打造多元參與的良性創新生態。此次共有賀利氏（沈陽）特種光源有限公司、國家能源集團，東北電力有限公司、遼寧大唐國際沈東熱電有限責任公司等20個項目參加簽約儀式。

鐵西區新能源產業項目簽約儀式同期舉行

大會同期還舉辦了新能源汽車展示活動，來自比亞迪、東風、合眾等多家車企的新能源乘用車參加展示。近年來，我國新能源汽車國內市場滲透率不斷提升，歐美、東南亞等地區的出口市場不斷拓展。此次參展車輛，搭載了諸多最新科技成果，更為直觀地展示了我國新能源汽車產業取得的顯著成果。

新能源汽車展覽展示

本次大會的成功舉辦為我國新能源汽車數字化轉型和高質量發展起到了積極的促進作用，尤其是深入探討了以數據驅動的新能源汽車安全體系的建設思路，有助於保障新能源汽車的安全可持續發展。作為戰略性新興產業，我國新能源汽車產業近年來取得了較為卓著的發展成果，為建設汽車強國提供了難得的戰略機遇，與會代表表示，要深入貫徹黨中央新發展理念，積極落實新能源汽車產業發展規劃，統籌發展、群策群力，向汽車強國目標穩步邁進！

【本文來自易車號作者電動汽車觀察家，版權歸作者所有,任何形式轉載請聯系作者。內容僅代表作者觀點，與易車無關】

⑶ 大數據在新能源汽車行業有哪些可以落地的應用

大數據技術在新能源汽車領域的應用主要體現在智能運營方面。

以智能充電為例，新能源汽車主要以電力能源作為汽車運行的動力，當汽車內部儲存的電能消耗到一定程度時，必須充電才能確保純電動汽車的正常使用。為了確保新能源汽車能夠在短時間內完成充電工作，徹底解決以往純電動汽車充電裝置稀缺、充電難等問題，我國正在大力推動新能源汽車相關維護設施的建設工作，在城市區域和高速公路服務區等多個區域修建了大量的電動汽車充電站和充電樁。

作為新能源汽車使用過程中重要的基礎設施，充電站和充電樁在為新能源汽車提供服務的過程中會產生海量的運行數據，如果不依託大數據技術對充電設施進行維護管理，新能源汽車在智能充電方面將會耗費大量的運維成本。簡單來講，新能源汽車領域依託大數據技術實現智能運營的主要方案就是打造車聯網和充電網，並將二者與互聯網相融合，形成一個為新能源汽車運營而服務的雲平台。

該雲平台首要具備的便是超強的數據處理能力，無論是並發數據還是海量數據均可快速有效地加以處理。其次，該雲平台要具備強大的數據分析和挖掘能力，從海量數據中為新能源汽車運營挖掘高價值的數據信息。為了保證新能源汽車運營的效率和質量，需藉助運營雲平台對運營結構進行改革，整合運營數據，促使新能源汽車運營過程中涉及的全產業鏈互聯互通。

在此基礎上，車輛生產商和服務商可以通過大數據雲平台獲取新能源汽車的車輛信息，駕駛行為信息，電池數據和充電情況，並通過大數據技術建立車輛電池的全生命周期模型，為車輛用戶提供更為精細化的管理與服務。

⑷ 大數據主要應用的行業有哪些

大數據應用領域極其廣泛，涵蓋了金融保險、醫葯醫療、基礎電信、交通管理、物流零售、文化娛樂、團野基能源、旅遊、農業、工業等。隨著政府與公共事業服務意識的不斷加強與轉變，以及更智慧的執政與管理理念的帶動，對於數據的管理與分析需求日益強化，大數據在政府/公共事業領域應用也將日趨廣泛。

大數據主要應用的行業有哪些

製造業： 利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

金融塌謹業： 大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

汽車行業： 利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

互聯網行業： 藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

餐飲行業： 利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

電信行業： 利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

能源行業： 隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

物流行業： 利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理： 利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

生物醫學： 大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療脊數、健康管理，同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

公共安全領域： 政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

個人生活： 大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

⑸ 大數據精準營銷如何應用在汽車行業

最簡單的是幫助獲客，舉個例子：汽車經銷商需要找目標購車用戶，有地理位版置和時間的要求。發源權地大數據公司就建立一個汽車行業經銷商的獲客模型，裡麵包含標簽：最近一個月、在上海、經常看汽車之家、BBA車型的客戶、瀏覽時間及瀏覽的一些參數等等一系列具備潛在購買者特徵的標簽行為，之後進行標准化廣告投放或者定製化電銷服務。

⑹ 大數據和雲計算，在汽車自動駕駛技術里的作用是什麼

數據和雲計算，在汽車自動駕駛技術里的作用是什麼？可以基於路況、車輛性能、駕駛員操作習慣等因素，提供節能減排、降低駕駛疲勞的駕駛方案。自動駕駛藉助汽車上的激光感測器和GPS，車輛通過相對先進的演算法進行自我定位。

在道路上行駛是一個處理大量數據並做出決策的過程，而自動駕駛汽車則使用各種感測器來「觀察」道路。這個過程也會產生大量的數據，平均1.5小時左右的駕駛時間會產生4TB的數據。在車輛方面，顯然不適合處理和儲存如此巨大的工作量。所以最好的辦法就是使用雲計算和雲存儲來支持自動駕駛汽車。

⑺ 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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⑻ 大數據可以應用在哪些方面

大數據應用於各個行業，包括金融、汽車、餐飲、電信、能源、娛樂等在內的社會各行各業都已經融入了大數據的痕跡。

1、製造業：利用工業大數據提升製造業水平，包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝，優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程。

2、金融業：大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

3、汽車行業：利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車，在不遠的未來將走入我們的日常生活。

4、互聯網行業：藉助於大數據技術分析用戶行為，進行商品推薦和針對性廣告投放。

5、餐飲行業：利用大數據實現餐飲O2O模式，徹底改變傳統餐飲經營方式。

6、電信行業：利用大數據技術實現客戶離網分析，及時掌握客戶離網傾向，出台客戶挽留措施。

7、能源行業：隨著智能電網的發展，電力公司可以掌握海量的用戶用電信息，利用大數據技術分析用戶用電模式，可以改進電網運行，合理設計電力需求響應系統，確保電網運行安全。

8、物流行業：利用大數據優化物流網路，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防。

11、公共安全領域：政府利用大數據技術構建強大的國家安全保障體系，公共安全領域的大數據分析應用，反恐維穩與各類案件分析的信息化手段，藉助大數據預防犯罪。

12、個人生活：大數據還可以應用於個人生活，利用與每個人相關聯的「個人大數據」，分析個人生活行為軌跡，為其提供更加周到的個性化服務。

大數據的價值遠不止於此，大數據對各行各業的滲透，是推動社會生產和生活的核心要素。

(8)大數據汽車領域擴展閱讀

七個典型的大數據應用案例

1、梅西百貨的實時定價機制。根據需求和庫存的情況，該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。

2、Tipp24AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平台。該公司用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定用戶進行動態的營銷活動。這項舉措減少了悉指培90%的預測模型構建時間。SAP公司正在試圖收購KXEN。

3、沃爾瑪的搜索。這家零售業寡頭為其網站Walmart.com自行設計了最新的搜索引擎Polaris，利用語義數據進行文本分析、機器學習和同義詞挖掘等。根據沃爾瑪的說法，語義搜索技術的運用使得在線購物的完成率提升了10%到15%。「對睜唯沃爾瑪來說，這就意味著數十億美元的金額。」Laney說。

4、快餐業的視頻分析。該公司通過視頻分析等候隊列的長度，然後自動變化電子菜單顯示的內容。如果隊列較長，則顯示可以快速供給的食物;如果隊列較短，則顯示那些利潤較高但准備時間相對長的食品。

5、Morton牛排店的品牌認知。當一位顧客開玩笑地通過推特向這家位於芝加哥的牛排連鎖店訂餐送到紐約Newark機場（他將在一天工作之後抵達該處）時，Morton就開始了自己的社交秀。首先，分析推逗改特數據，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通過與洛杉磯和聖克魯斯的警方以及一群研究人員合作，基於地震預測演算法的變體和犯罪數據來預測犯罪發生的幾率，可以精確到500平方英尺的范圍內。在洛杉磯運用該演算法的地區，盜竊罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易購）和運營效率。這家超市連鎖在其數據倉庫中收集了700萬部冰箱的數據。通過對這些數據的分析，進行更全面的監控並進行主動的維修以降低整體能耗。