大数据联网汽车

A. 汽车上面有车联网技术吗

车联网关键技术
1、射频识别技术
射频识别(radio frequency identification，RFID)技术是通过无线射频信号实现物体识别的一种技术，具有非接触、双向通信、自动识别等特征，对人体和物体均有较好的效果。RFID不但可以感知物体位置，还能感知物体的移动状态并进行跟踪。RFID定位法目前已广泛应用于智能交通领域，尤其是车联网技术中更是对RFID技术有强烈的依赖，成为车联网体系的基础性技术。RFID技术一般与服务器、数据库、云计算、近距离无线通信等技术结合使用，由大量的RFID通过物联网组成庞大的物体识别体系。
2、传感网络技术
车辆服务需要大量数据的支持，这些数据的原始来源正是由各类传感器进行采集。不同的传感器或大量的传感器通过采集系统组成一个庞大的数据采集系统，动态采集一切车联网服务所需要的原始数据，例如车辆位置、状态参数、交通信息等。当前传感器已由单个或几个传感器演化为由大量传感器组成的传感器网络，并且通能够根据不同的业务进行处性化定制。为服务器提供数据源，经过分析处理后作为各项业务数据为车辆提供优质服务。

3、卫星定位技术
随着全球定位技术的发展，车联网的发展迎来了新的历史机遇，传统的GPS系统成为了车联网技术的重要技术基础，为车辆的定位和导航提供了高精度的可靠位置服务，成为车联网的核心业务之一。随着我国北斗导航系统的日益完善并投入使用，车联网技术又有了新的发展方向，并逐步实现向国产化、自主知识产权的时期过渡。北斗导航系统将成为我国车联网体系的核心技术之一，成为车联网核心技术自主研发的重要开端。
4、无线通信技术
传感网络采集的少量处理需要通信系统传输出云才能得到及时的处理和分析，分析后的数据也要经过通信网络的传输才能到达车辆终端设备。考虑到车辆的移动特性，车联网技术只能采用无线通信技术来进行数据传输，因此无线通信技术是车联网技术的核心组成部分之一。在各种无线传输技术的支持下，数据可以在服务器的控制下进行交换，实现业务数据的实时传输，并通过指令的传输实现对网内车辆的实时监测和控制。
5、大数据分析技术
大数据（Big Data）是指借助于计算机技术、互联网，捕捉到数量繁多、结构复杂的数据或信息的集合体。在计算机技术和网络技术的发展推动下，各种大数据处理方法已经开始得到广泛的应用。常见的大数据技术包括信息管理系统、分布式数据库、数据挖掘、类聚分析等，成为不断推动大数据在车联网中应用的强大驱动力。
6、标准及安全体系
车联网作为一个庞大的物联网应用系统，包含了大量的数据、处理过程和传输节点，其高效运行必须有一套统一的标准体系来规范，从而确保数据的真实性和完整性，完成各项业务的应用。标准化已成为车联网技术发展的迫切要求，也是一项复杂的管理技术。另外，车辆联网和获取服务本身也是为了更好地为车辆安全行驶提供保障，因此安全体系的建立也十分重要。能否根据当前车联网发展情况，建立一套高效的标准和安全体系，已经成为决定未来车联网技术发展的关键因素。

B. 5G、人工智能和大数据的结合将对汽车行业带来哪些改变

5G作为第五代通信网络，目前已接近使用， 5G 相对于2G、3G、4G带宽更宽、信息传输速度更快（比4G快100倍）、准确。

5G技术的成熟应用，结合大数据和人工智能技术，将 助力物联网 （万物相连）的实现。物联网由 感知层 (传感器)、 网络传输层 （5G）、 存储分析计算层 （大数据和人工智能）、 应用层构成 （终端设备）构成，应用于 汽车 行业将实现在任何时间、任何地点，人、车、交通设施的 互联互通 。

下面我结合自身在 汽车 行业的工作经验，对5G、人工智能和大数据将在 汽车 产业中的应用场景 进行详细说明。

车联网平台模型如下：

通过模型可以看出，5G网络将车联网中控平台、 汽车 、交通设施和人连接到了一个网络内， 相互间可实时传输和接收相关信息 。

结合车联网模型， 无人驾驶 实现 场景 如下：

乘客 要出行，可在家里拿出手机或相关智能设备 打开车联网平台APP ，选择车型、用车时间、出行地点，确认后，车联网 中控平台下达指令到 符合要求的 汽车 ， 汽车 通过自身所带的控制系统 接收信号指令 ，自动 行使到小区上车点 ，等客人上车后， 客人 通过语音或触控 下发出行指令 ， 汽车 自动启动并开始行程；在 行使 过程中自动 感知 周边 交通设备 和 人员 等信息（通过车辆所带感应设备感应），进行制动、加速、避让等。同时车辆可从车联网监控平台 获取远处 公路上 车辆 多少、或是否有 交通事故、交通维护 等信息，自动 选择 最佳的 行车路线 ，避免拥堵；到达目的地后，客人通过车联网平台 APP结束行程 ，车辆等待车联网中控平台指令进行下一个任务。

汽车 设计目标的确定取决于顾客对车辆的需求+上市车型的故障缺陷+公司规划目标+国家法规要求。在5G带动下的车联网将对获取顾客需求和车辆故障缺陷的获取带来极大的便利。

2.1.1乘客需求感知

结合车联网模型，假设场景，车辆为 自动驾驶 车型：

车联网监控平台通过分析顾客 选择的出行车型 （在车联网监控平台）分析出最受大众欢迎的车型系列，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 整车型谱规划参考 。

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、环境等感知设备传来的信息（ 包括 顾客行为、活动、坐姿、办公、休闲、 娱乐 等），通过 云计算 可以识别出绝大部分乘客的 舒适状态 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 内饰外观结构及功能设计参考 。

2.1.2驾驶员需求感知

结合车联网模型，假设场景，车辆为 人工驾驶 车型：

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集安装在车内的摄像头、语音识别、人机操控设备传感器等感知设备传来的信息（ 包括 顾客驾驶起步加速模态、转向模态、档位转换模态、制动模态等），通过 云计算 可以识别出绝大部分 驾驶员 的 最佳操控模型 ，提供给 汽车 设计公司作为 汽车 操控机构及功能、性能等设计参考。

车联网监控平台通过 车辆上的中控设备 ，收集车辆在 运行过程中 的功能性能状态信息（如动力性、经济性、振动、噪声、平顺性、操稳等），通过 云计算 可以识别出 故障缺陷 信息，提供给 汽车 设计公司作为 整车或零部件功能 设计参考。

汽车 由车身、底盘、电气、内外饰、动力装置（燃油车为发动机、变速器；电动车为电池、电机、电控）等几大系统构成，同时每个系统又分为很多零部件，为了保证 汽车 的开发进度，所有零部件的设计开发人员分布在不同的国家或同一国家不同的区域。通过 5G技术助力虚拟现实技术 投入使用，实现不同区域的设计人员、实时在线的同步交流、评审分析数据的可行性，很大程度上提高了研发速度，降低了研发成本。

对于较大的零部件数据，通过5G传输技术可快速准确的传输到 异地3D打印设备 ，进行样件的快速制作。

根据试验进展及突发情况，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 试验环境 （温度、湿度、大气压等）、试验设备的运行状态进行 远程控制 。同时可通过试验中控平台 监控试验设备 、 环境 的状态信息，对于不良状态做到 提前预防 。

在试验过程中，可通过试验员或试验中控平台设定程序对 产品（零部件或整车）的参数和运行状态进行远程控制 。同时可通过试验中控平台监控产品的 性能状态变化信息 ，对于后期改进提供参考。

通过5G技术建立生产设备、物料运输设备、环境设施等物联网控制平台，实现自动化信息交互和自动控制（可远距离异地）中控平台可实现对所有设备的监测和控制。模型图如下：

通过对生产中控平台人工输入相关程序， 中控平台协调 调动物料运输设备进行 物料准备 ，并送达到制定位置，相关的设备（工装、夹具、检具或焊接设备等）按照中控平台的指令进行相应的 加工 ，直到完成设定的目标成品。期间如发生 事故 ，中控平台（也可由生产监控人员）可启动相应 解决 措施，操控相应的设备执行相关工作。中控平台同时对所有设备设施的运行状态进行监控，对维保信息做到提前预防。

通过车联网 中控平台大数据功能 ，将整车及相关零部件的型号、生产日期、厂家信息等重要信息进行保存，当某一零部件或整车发生故障时，能很快找到对应的信息，便于迅速实现追溯。

随着物联网的实现， 汽车 实现自动驾驶，到时 汽车 由 专业公司集中管理 ， 消费者 通过智能手机登录车联网中控平台 预定车辆 ， 随用随还 ，方便快捷。省去了租车位， 汽车 保养、保险的繁杂事情。

随着车联网的实现，车联网中控平台能随时 监控车辆的质量 信息， 预知车辆故障信息 ，及时通知车主和售后服务中心，便于对车辆做出提前预防性保养或维修。节省维修成本。

随着车联网的实现，车联网中控平台能随时监控 车辆和零部件的质量信息 ，对于整车 达到报废要求 的车辆，及时通知报废回收部门进行车辆回收处理。同时中控平台通过 大数据计算 出 可以再利用的零部件 ，进行合理的回收利用。

总之，通过5G技术的应用，结合人工智能和大数据技术，将给 汽车 业带来极大的改变，可对相关的任何事物做到实时信息收集，构成大数据，通过人工智能技术，对数据进行迅速精确的分析，找出可利用的信息内容，提供给相应的需求部门或控制相关的事物，实现全自动的感知操控系统，大大提高人们的操控方便性。

汽车 的研发、生 产、维护质量和效率将会得到很大的提升，显著降低劳动时间和劳动成本。相关人员可节省大量的时间去做自己感兴趣的事情。

C. 车联网应对大数据时代的方法

车联网应对大数据时代的方法
历史的发展势不可挡，互联网、移动互联网、大数据时代以人们应接不暇的速度改变着人们的生活。在物联网、云计算等信息技术的强势推动下，跨界融合成为时下最流行的形式；再者，我国巨大的汽车市场为车联网的发展提供了基础（2012年，我国汽车保有量已经超过1.2亿辆，年增长率达到14.3%）。
未来五年，我国车联网市场规模接近2000亿元，未来有可能成为全球最大的车联网市场，行业钱景的广阔，引得相关厂家纷纷逐鹿车联网行业，一时成为投资界关注的焦点。由此，车联网成为人们绕不开的话题。
被误解的“车联网”
目前，车联网的概念尚无定论，车联网暂以前瞻产业研究院的定义为例，车联网是物联网和智能交通的有效结合，它以车为节点和信息源，通过无线通信等技术手段获取车本身以及车外部等属性，并加以有效利用，从而达到“人--车--路--环境”的和谐统一。广义的车联网涉及到汽车、轮胎、部件、通信、平台等多个模块，通过任何无线的形式进行控制和管理。
目前所说的车联网的类型主要分为：公共服务主导型（智能交通）、乘用整车厂主导型和消费电子主导型（智能驾驶）。前者是政府考虑的事情，在此，暂且讨论智能驾驶这部分：
整车主导型的车联网，侧重于汽车的安全和维护。如丰田G-Book 、通用On-Star、上汽inkaNet等；
消费电子主导型的车联网（即后装厂商主导的车联网），侧重于车主。由于智能驾驶涉及的安全技术比较困难，后装车联网主要提供导航、信息服务、通讯娱乐等等，如声控导航等等。
不同的利益主体形成了博弈格局，产业环境甚是复杂。
总的来讲，目前我国车联网还处于发展的初级阶段。因为对于车联网行业，汽车电子和IT成为核心竞争力，可是我国的整车技术与国外有一定的差距，整个行业创新不足，尤其是汽车电子方面，汽车电子相关的前沿核心技术、用于信息采集的高端传感器的芯片核心技术，和在云计算和超海量数据处理方面的核心技术基本上都被国外企业所掌握。
说到后装厂商主导的车联网，由于花样百出的应用功能凌驾于汽车安全之上，而使很多功能处于“鸡肋”的尴尬境地，一些花拳绣腿的功能势必会在激烈的竞争中黯然退场。
不管是车企还是后装主导的车联网，从互联网的角度来讲，过去10年汽车行业所说的车联网都是在一个相对封闭的产业内被用来增强汽车亮点的概念。未来，汽车平台会越来越开放，而且以后再也不能像后装整天叫嚣的那样，随便来个一键通什么的就是车联网了。因为，既然置身于互联网的大背景下，企业一定要用互联网的思维来经营企业。
互联网是开放的、透明的、利他的，后装的4S店模式便与互联网的开放透明性背道而驰，互联网正引发着汽车行业的产业裂变。互联网的利他特性，决定着企业利益的大小来自于福利大众的大小，如谷歌、360、征途等都是以免费策略发家的，可是目前车主不愿意为互联汽车的服务买单，相信只有互联网能颠覆这样的局面。
建立壁垒，数据是制胜利器
我们早已生活在数字生活时代，用数据说话是数字化时代的特征，互联网的一个重要的贡献是使数据在线，在线数据存在着局限性，特别是人类日常生活的数据，移动互联网的出现使得这类数据更容易被收集。移动互联网和云计算等信息技术的发展又催生了大数据（Big Data）时代的到来。
大数据的特点可以概括为4V,即Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。由于通过对数据进行专业性分析所带来的巨大价值是无限的，大数据成为世界各国政策层面鼎力推动的战略计划，社会各界也刮起了大数据的旋风，围绕大数据的“入口卡位”之战也激烈地上演着，搜索、社交、支付等等都成了必争之地，目前这些数据要塞都算是被行业巨头所把守，网络占据着web数据，阿里占据着电商数据，腾讯占据着社交数据，具有短期不可替代性，而且能形成自己的行业壁垒，如淘宝拒绝网络扒数据，所以搜索专家网络只好痛失电商搜索这个吸金领域。
汽车作为未来最大的一个移动终端，比手机还要强大的衍生功能，而且车联网的产业链够长够深，使得车联网成为大数据的集中体现，可谓是大数据的一个缩影。互联网企业早已在大数据武装下闯入汽车领域抢食，众所周知，Google在无人驾驶汽车领域拔得头筹，正是基于大数据的采集与分析，微软给福特全新开发车载嵌入式系统，谷歌也不遗余力的和奥迪合作，而iOS6也开始发力汽车领域。
车机突围，个性化服务是关键
当前，在国内互联网竞争的开放程度下，想要在大小巨头的产品版图夹缝中再打造一个入口级产品，那是难乎其难的，但是可以掌控的数据新蓝海并不是没有，因为整个世界时刻都在变化，只要有变化，就有新数据诞生。只不过，大部分数据尚处于线下，如何成功地将“线下数据”转变为“线上数据”是关键，这样才能形成自己的数据壁垒，释放出大数据的真正价值，如早期的大众点评网就是通过扫街模式积累大量餐馆和菜品数据，而逐渐形成了一个在线私有数据体系。
在大数据时代的背景下，车机作为车联网的一个小分支，要想开辟自己的新蓝海而成功突围，就要想法设法建立自己的数据壁垒：
开发自有特色的硬件应是一个方向，采用软硬件结合的方式，辅以互联网的思维去运作，最终会建立庞大的数据体系，在这个体系里打通另外一个是打通海量、异构的、持续更新的用户级数据；
另一个方向是打通跨行业数据，国内互联网公司对于跨行跨领域的数据重视程度相对较低，而数据具有“外部价值”的，就像汽车厂商的自动制动数据结合LBS数据则会揭示公共交通路段的安全性。
再者，服务内容的精准性如果单纯靠服务提供商的力量，花费巨大的人力财力和时间也不一定取得最好效果，车机传统的观念也只是提供导航和娱乐，若以社区互动的形式，则能快速采集到相应的数据，由此也可以衍生出很多增值服务，提升用户体验感，增强用户黏性。
实际上在在数据分析、加工、传播等环节，名目繁多的App都充满了商机。在大数据时代，App仍具有长尾特征，云存储的海量数据和大数据的分析技术也使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。车机厂商务要对用户群体进行细分，甚至要时刻以“个人”为中心，将个人的相关信息进行精确描述，在保护隐私的前提下进行智能化和个性化的服务匹配，这也是WEB2.0革命的自然深化和扩展。
当然一切的定制化服务和个性化体验，都要建立在安全的基础上，浮华褪去，真心觉得车联网需要构建的是安全、便捷、舒适的车旅生活。

D. 私家车有通信大数据吗

有的。
大数据技术在车联网构建中的应用途径：
(一)大数据技术应用于车联网感知端。
在车联网的感知端构建中，实现汽车信息的全面感知是车联网系统的基础。车联网感知端构建应用大数据技术，能够准确的采集到业务运行数据，确保能够了解客户的需求和位置，同样采用大数据分析来提升客户的满意度，同时也能够节省经济成本。将大数据技术应用到车联网的感知端构建中，是车联网系统实现的重要前提。车联网感知端的构建，主要运用传感技术、北斗定位技术和图像识别技术，通过大数据技术能够准确的建立信息数据库。同样大数据技术应用到车联网感知端构建当中，可以为后续的云计算分析和智慧决策提供信息支持。例如对运输车辆的智能跟踪与计算，实现对运输车辆的智能调度。
(二)大数据技术应用到车联网传输通道。
在车联网传输通道的构建中，传输通道主要连接着汽车的数据信息采集和存储，同样智能汽车传输通道能够以互联网和通讯技术为基础，实现汽车信息数据的收集和存储，为大数据技术的应用提供良好的运用环境，也实现大数据车联网信息数据的及时传输。
(三)大数据技术应用到车联网存储端。
在当前的车联网智慧端的构建中，需要实现存储端的应用多样性。大数据技术主要应用在以云计算为核心的车联网存储端，同样由于车联网海量的数据信息传输到存储端，因此传统的数据计算与存储难以实现数据的接收处理。因此，大数据技术应用到车联网的存储端构建当中，借助云计算的存储功能和大数据技术的计算处理分析能力，得以实现车联网系统的存储和计算分析，为后期的数据效益的生产提供保障。

E. 汽车智能联网关键技术内容有哪些

一、信息网络技术

信息联网技术主要是在传统的车机系统中增加能够实现无线联网功能的相关硬件，并与车机的软件功能相匹配。硬件方面，需要一个5G网络终端、CPU、通信单元和GPS定位模块。在软件方面，将网络功能与车辆功能融合，使车辆具备网络定位、网络控制、网络数据采集等功能，从而进一步丰富车辆的软件功能。