㈠ 怎么利用大数据进行有效的车辆排查
现在业内北京明景科技有这方面的产品，主要功能是车辆大数据的分析检索，通过对所回有卡口图片进行答全特征信息的自动分析识别，识别车牌号码、车辆品牌、型号、年款、年检标、遮阳板、摆件、挂件、纸巾盒、安全带、副驾驶等，通过设置相关排查条件，如套牌车、无牌车、车辆特征等，即可实现对车辆的快速准确排查。这方面的产品和技术都非常新。供参考。
㈡ 工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3.工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4.工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
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㈢ 大众侃车到千城数智 背后是汽车大数据的野心
2017年11月16日， 大众 侃车发布了主题为"数字生活，智领未来"暨"千城数智2018战略"，大众侃车也正式更名为千城数智（ 北京 ）网络科技有限公司。来自美国硅谷、亚马逊等大数据科学家、中美汽车行业大伽、中美主流媒体和汽车大数据发烧友120多人莅临现场，见证了这一重要时刻。
千城数智2018战略包含品牌战略、企业战略、市场战略、用户战略、服务战略、人才战略和竞争战略，剑指"汽车用户及行业大数据"。
据创始人郭登礼博士介绍，2018年千城数智将在全球建成三大汽车大数据中心，即：以人才为核心的北美西雅图汽车大数据实验室，以分析和处理为目标的重庆大数据中心，以运用和转化为方向的北京大数据营运中心。同时千城数智将围绕全国18个省三四五线城市布局与营运，通过现有品牌市场占用率，用户消费趋势和能力的分析，以精准的数据分析结果引进到产品和营销内容对接用户，链接用户，服务用户，帮助用户解决购车痛点，从而提升和提速用户在消费效率上的转变。
发布会上，千城数智与北美中文传媒集团(AC MG )签订了"千城特卖落户美国"的战略合作协议。据ACMG 总裁 白雪枫透露，协议包括千城特卖落户美国、在西雅图建立汽车大数据实验室等一系列内容。
与会汽车企业嘉宾表示，大众侃车&千城特卖创新的营销模式已经解决了渠道下沉的痛点，今天又发布品牌升级战略，借助互联网、大数据和人工智能能节约营销成本，体验、服务更到位。
品牌升级，汽车大数据独角兽的野心
据介绍，千城数智定位于汽车大数据营销智库，立足国内、瞄准国际，以汽车产业为基，掌握大数据资源，提供泛汽车服务，最终为用户提供智慧汽车生活服务，新的战略目标是汽车大数据独角兽。
千城数智顾问、美国密苏里大学博士、华盛顿大学教授、大数据和人工智能科学家何晓锋说，千城数智已有大规模的基础数据，并将逐渐布局到北美和东盟等国家和地区，加上已在全球大数据及人工智能之都西雅图建立汽车大数据实验室，有望在未来两三年成长为汽车营销大数据的"独角兽"。
营销升级，数据收集和营运的典范
过去两年，大众侃车通过旗下各产品和平台搜集到了大量用户数据。包括：千城特卖的400callceter+10万购车经纪人+每年300场以上的O2O周末车展+全国210家汽车连锁生活体验馆+1900个加盟店（场景营销）；和衍生数据，如汽车生活+汽车金融+汽车置换（保险和个人消费贷款）。其中，数据增量最快的是"千城特卖"以三四五线城市为主的2万个购车经纪人，这些经纪人每周都有3—5次获得汽车潜客的机会。
其次，千城数智正在整合和挖掘的数据包括网络+今日头条+滴滴/京东+大众侃车网+千城云媒（7000家）+北美中文网等。"千城特卖"落户美国及东盟等国家和地区，不仅会丰富数据样本，也会有小规模数据增量。
海量大数据有什么用途？据郭登礼博士介绍，这将有助于解决用户在汽车消费中的决策效率和汽车企业的销售转换效率问题；从价格、信息、配置、保险、养护等方面提供数据支持，保证精确信息的投递，提高信息价值；对未来全球品牌在中国市场的发展提供精准数据及数据分析、决策支持服务；对车辆的个性化定制，智能化解决方案提供数据支持和决策基础；为汽车金融服务提供精准客户信息。这正是西雅图汽车大数据实验室要解决的问题，也是将实验室建在全球大数据、人工智能之都的原因，因为那里不缺人才，不缺技术，缺的只是原生数据，而这正是"千城数智"的优势。
成立仅仅两年多的大众侃车公司在给企业提供三四五线城市营销解决方案方面独树一帜，切实解决了渠道下沉难的问题，也受到了消费者的极大认可，并在资本市场获得了两轮融资，这次战略发布预示着在升级转型之后将进入发展快车道。 @2019
㈣ 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。
㈤ 交通出行大数据到底要分析什么
相数科技表示，交通出行大数据信息包含如：结合城市地理信息数据、车辆信息、停放监测、地理围栏等各类与交通相关的数据信息，经数据挖掘和深度分析，可以为城市规划及管理提供科学、有价值的数据参考。
㈥ 大数据分析 应用的九大领域
大数据分析 应用的九大领域
随着大数据的应用越来越广泛，应用的行业也越来越低，我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用，从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响，但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢？下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用，这些都是大数据在分析应用上的关键领域：
1.理解客户、满足客户服务需求
大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户。在一般情况下，建立出数据模型进行预测。比如美国的着名零售商Target就是通过大数据的分析，得到有价值的信息，精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外，通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。
2.业务流程优化
大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据，其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。
3.大数据正在改善我们的生活
大数据不单单只是应用于企业和政府，同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据，这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情，大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。
4.提高医疗和研发
大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA.并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样，大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。
5.提高体育成绩
现在很多运动员在训练的时候应用大数据分析技术了。比如例如用于网球鼻塞的IBMSlamTracker工具，我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现，而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，以及社交对话来监控其情感状况。
6.优化机器和设备性能
大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如，大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器，在交通上能够安全的驾驶，不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。
7.改善安全和执法
大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击，甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯，信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。
8.改善我们的城市
大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。
9.金融交易
大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行，这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。
以上九个是大数据应用最多的九个领域，当然随着大数据的应用越来越普及，还有很多新的大数据的应用领域，以及新的大数据应用。
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㈦ 「SAECCE议程剧透」新能源汽车大数据应用——机遇与融合
导读
新能源 汽车 大数据的利用不仅在 汽车 产业内部释放了巨大的数据红利，未来也必将成为 汽车 产业与其他产业融合的重要纽带。随着我国“新基建”的不断推进，高速低延迟的5G网络覆盖与新能源 汽车 充电桩的建设，势必会加速新能源 汽车 的发展与数据井喷。由此可见，大数据技术在新能源 汽车 上的应用会加快 汽车 产业向信息化与智能化迈进的脚步，而新能源 汽车 大数据与电力等行业的融合还将产生出巨大的蓝海市场。
2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办。迄今为止，SAECCE年会已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。
本专题分会以 “新能源 汽车 大数据应用——融合与机遇” 为主题，邀请国内外权威专家主旨演讲和互动讨论。通过聚焦“大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方法研究”等若干议题，共同交流新能源 汽车 大数据应用的主流技术与最新发展趋势，加速新能源 汽车 大数据技术成熟，并加大 汽车 产业的辐射带动能力。
N01:新能源 汽车 大数据应用——机遇与融合
会议时间&地点
2020年10月27日 13:30-18:00
上海 汽车 会展中心
协办单位
吉林大学 汽车 工程学院
会议主席
王震坡
博士/教授/博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长
王震坡，教授、博士生导师，北京理工大学电动车辆国家工程实验室主任、新能源 汽车 国家大数据联盟秘书长。入选了教育部“新世纪优秀人才”、北京市“ 科技 北京百名领军人才”、 科技 部“中青年 科技 创新领军人才”、 国家“万人计划”和机械行业“‘十二五’先进 科技 工作者”。主持了国家自然基金重点项目（动力电池系统热失控与安全管理）、国家重点研发计划项目（分布式驱动电动 汽车 集成与控制）、国家863计划项目（电动 汽车 充换电设施设计集成与管理）等纵向项目12项，发表第一作者或通讯作者SCI论文29篇(ESI高被引3篇)，第一作者EI论文60余篇。第一作者出版专(译)著4部(“电动车辆动力电池系统及应用技术”入选“十二五”高等教育本科国家级规划教材)，授权第一发明人发明专利24项。获国家 科技 进步二等奖1项，省部级科研一等奖3项，二等奖2项(1项排名第一)，中国 汽车 工业科学技术一等奖1项(排名第一)，北京市教学成果一等奖1项。
联合会议主席
许楠
博士/副教授/博士生导师，吉林大学 汽车 工程学院
许楠，吉林大学 汽车 工程学院车辆工程专业 副教授兼博士生导师，工学博士，博士后，新能源 汽车 国家大数据联盟理事，美国电气电子工程师学会（IEEE）会员，目前担任Applied Energy、IEEE Transaction on Vehicular Technology、IEEE Transaction on Power Electronics、International Journal of Electronics和SAE Journal等国际期刊审稿专家。发表新能源 汽车 领域论文二十余篇，授权发明专利10项，软件著作权13项。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年基金项目、国家博士后科学基金面上项目、吉林省 科技 发展计划项目以及企业的合作研究等项目。荣获国家教育部博士生新人奖，入选国家留学基金委国际清洁能源拔尖创新人才培养项目（iCET2019），吉林大学优秀青年教师重点培养计划等。
主要研究城市智能交通系统规划与评价、车辆全局优化式能量管理、人-车-路系统数据挖掘与分析、新能源车辆动力系统控制与评价、开放式绕组电机控制、智能辅助驾驶。
01
演讲嘉宾简介及演讲摘要提前看
大数据+区块链在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用研究
刘鹏
北京理工大学副教授，硕士生导师，新能源 汽车 大数据联盟副秘书长
演讲要点
1、新能源 汽车 动力电池发展现状。
2、新能源 汽车 动力电池溯源管理平台建设及应用现状介绍。
3、大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用现状及最新研究。
4、动力电池数据管理所面临的问题和挑战。
演讲摘要
概述近年来新能源 汽车 和动力电池发展数据研究现状，以及大数据平台建设及应用状况，并对大数据及区块链技术在新能源 汽车 动力电池溯源管理方面的应用及研究进行介绍，对动力电池数据管理方面所面临的挑战进行分析和展望。
一种基于数据的电动 汽车 全工况行驶能耗评价方法
袁新枚
吉林大学 汽车 工程学院教授
演讲要点
1、电动 汽车 能耗评价的需求。
2、一种新型的电动 汽车 能耗模型及基于数据的能耗评价方法。
3、仿真实验结果及讨论。
4、该方法在高速路充电站规划上的一个应用。
演讲摘要
智能网联新能源 汽车 的能量管理策略
宋珂
同济大学 汽车 学院燃料电池创新研究所所长
演讲要点
1、智能网联 汽车 概述。
2、智能网联 汽车 的通信技术。
3、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展历程。
4、智能网联新能源 汽车 能量管理技术发展趋势。
演讲摘要
智能网联 汽车 与新能源 汽车 将是未来 汽车 技术发展的两个重要方向。当今 社会 和人们对这两项技术的协调发展提出了更高的要求。通过使用智能网联技术（ICT），新能源 汽车 可以与外部世界（例如其他行驶车辆、道路基础设施，互联网等）进行信息实时交互，这就是所谓的车联网系统（V2X）。在对各种交通信息进行深入分析的基础上，车辆可以识别当前行驶状况并对未来驾驶状况进行有效预测，从而实现车辆动力系统能量管理的实时优化，以满足不同驾驶条件下的车辆驾驶需求。这不仅能大大改善新能源 汽车 的燃油经济性，也能够有效缓解了交通拥堵问题。介绍近年来智能网联技术在新能源 汽车 上的应用情况，基于智能网联技术的新能源 汽车 能量管理策略研究现状以及智能网联技术与新能源 汽车 技术协调发展的趋势。
大数据在新能源 汽车 安全风险防控的应用研究
张照生
北京理工大学机械与车辆学院副教授
演讲要点
1、新能源 汽车 安全情况统计分析。
2、新能源 汽车 安全预警与防控方法研究。
3、典型事故案例数据分析。
演讲摘要
基于新能源 汽车 国家监管平台数据，统计分析车辆报警、事故车辆相关情况，从大数据角度分析影响新能源 汽车 安全相关因素，提出新能源 汽车 安全预警和防控方法，并以具体事故案例分析新能源 汽车 预警情况，为新能源 汽车 安全管控及产业 健康 发展提供技术支撑。
大数据背景下新能源车辆全局优化式能量管理方
法研究
许楠
吉林大学 汽车 工程学院 副教授，博士生导师，新能源 汽车 大数据联盟理事
演讲要点
1、新能源车辆能量管理方法研究现状。
2、大数据背景下全局优化式能量管理方法所面临的机遇和挑战。
3、"信息-物质-能量"三层式全局优化架构的建立及应用。
4、全局优化式能量管理平台的应用前景。
演讲摘要
概述近年来新能源车辆能量管理方法研究现状，介绍大数据为全局优化式能量管理带来的机遇，明确全局优化式能量管理方法所面临的问题和挑战，提出“信息-物质-能量”三层式全局优化架构以解决全局优化式能量管理方法实际应用问题。最后，针对全局优化式能量管理平台未来在区域交通能耗优化等方面的应用，提出了相关建议与展望。
数据驱动的锂离子动力电池管理算法 探索 研究
韩雪冰
清华大学车辆与运载学院助理研究员
演讲要点
1、基于云端大数据的电池管理是未来的发展方向。
2、基于数据可以有效的实现电池的安全预警。
3、基于数据可以有效的实现电池的寿命估计。
演讲摘要
在新能源 汽车 使用过程中，伴随着电池的使用，电池性能不断衰减，电池组内单体间的不一致性持续增加，一致性问题还可能导致电池组的失效，引发安全问题。随着云端数据的广泛应用，电动 汽车 的数据能被监测、记录。基于这些数据可以有效的评估电池组一致性、估计电池寿命，进行电池安全预警，实现更加安全可靠的电池管理。
大数据背景下基于储能应用的电动 汽车 电池的
二次利用
班伯源
中国科学院合肥物质科学研究院副研究员
演讲要点
1、退役电动 汽车 电池二次利用的必要性。
2、电动 汽车 锂电池的衰减现象的本质。
3、退役电动 汽车 电池二次利用的关键技术 SOH估算。
4、退役电动 汽车 电池二次利用国内应用实例。
演讲摘要
近年来电动 汽车 （EV）产业飞速发展，为了保证 汽车 的动态性能和行驶安全，电动 汽车 电池在一定服役时间或性能下降后就需要更换。退役 汽车 电池二次利用是将保留了足够的性能的退役电动 汽车 电池组，用于特定的储能系统中。在本报告中整理了锂离子 汽车 蓄电池二次利用的相关法律法规，收集了SOH估算的相关方法，特别是针对目前大数据背景下的提出了整合电动车能源管理系统的SOH估算方法，列举了退役 汽车 电池可能的二次利用的利用场景。最后，根据目前国内退役电动 汽车 电池二次利用的现状，提出了相关建议与展望。
新能源车与外部环境的数据融合带来的机遇和
挑战
王川久
北京泓达九通 科技 发展有限公司董事长
演讲要点
1、大数据让新能源车看的更远，了解的更多，同时我们对车辆也有了更深的了解。
2、车辆与道路交通系统的关系。
3、大数据能给我们带来什么。
4、几个大数据的应用场景。
演讲摘要
新能源 汽车 与外部环境的大数据交换，将使车辆更好的融入道路交通系统，提高整个交通系统的效率，同时车辆的设计、生产、销售、质量控制等各个环节均发挥出与以往不同的作用。
关于SAECCE 2020
2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020） 将于 2020年10月27-29日 在 上海 汽车 会展中心 举办，诚邀 汽车 及相关行业的企业高层、技术领军人物、资深专家学者、广大 科技 工作者参与会议。SAECCE以“ 汽车 +，协同创新”为主题，围绕新能源 汽车 技术、智能网联 汽车 技术、 汽车 关键共性技术，深度探讨如何快速推动技术创新，重塑新型产业格局。
中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE）已成功举办26届，成为在国内举办的 汽车 行业标杆活动之一。此外，原定于今年5月在北京召开的第七届国际智能网联 汽车 技术年会（CICV 2020）将和2020中国 汽车 工程学会年会暨展览会（SAECCE 2020）合并举办。
SAECCE2020将组织1天（2场）全体大会、50多场专题分会、20多场（论文交流）技术分会，展览面积约10000平米，预计将吸引3000多位来自政府机构及行业组织、整车企业、零部件企业、高校及科研院所的代表参会及参观。
欢迎广大企业、高校、科研院所等机构、以及广大 科技 工作者通过组团或个人报名的方式积极参与！
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SAECCE 2020 日程架构
㈧ 大数据分析应用领域有哪些
一、广告行业
比方你最近想买一个商品，然后在网络、京东或淘宝中查找了某个关键字，其实这些行为数据都被搜集起来了，因为有很多人的行为数据，一切后台要进行大量的数据剖析，构建用户画像和使用一些引荐算法，然后进行个性化的引荐，当你登录到一些网站上时，你会发现有一些广告，引荐的一些正好是你要买的一些商品。
二、内容引荐
比方你刷今日头条，头条会搜集你曾经的阅读行为数据，然后根据你的喜好构建一个你专属的用户画像或一类人的画像，然后给你引荐你喜欢的新闻，比方你曾经点击过詹姆斯相关的新闻，就给你引荐NAB相关的新闻。因为头条用户很多，要剖析的数据量就非常大，一切要使用大数据的手法来处理。
三、餐饮行业
快餐业的视频剖析。该公司通过视频剖析等候行列的长度，然后主动改变电子菜单显现的内容。假如行列较长，则显现能够快速供给的食物;假如行列较短，则显现那些利润较高但准备时间相对长的食物。
四、教育范畴应用
网络大脑PK人脑：大数据押高考作文题。为了协助考生更好地备考，网络高考作文猜测通过对过去八年高考作文题及作文范文、海量年度查找风云热词、历年新闻热点等原始数据与实时更新的“活数据”进行深度发掘剖析，以“概率主题模型”模拟人脑思考，反向推导出作文主题及相关词汇，为考生猜测出高考作文的命题方向。
五、医疗范畴
智慧淮医。淮安市选用IBM大型主机作为淮安市区域卫生信息渠道根底架构支撑，满意了淮安市在市级区域卫生信息渠道根底渠道建造和居民健康档案信息系统建造进程中的需求，支撑淮安市级数据中心、居民健康档案数据库等一系列淮安市卫生信息化应用，支持淮安成为全国“智慧医疗”的典范。
㈨ 看大数据如何影响汽车业
看大数据如何影响汽车业
大数据对我们生活的影响，可以说是只有你想不到的，没有它涉及不到的，大数据不仅可以帮助卖方揣摩用户心理使销售量提升，在产品设计方面，对于消费者的诉求设计师们也不得不让步，今天笔者就跟大家小聊一下大数据对于汽车行业的影响。
传统的汽车行业数据来源结构单一、应用不深入，已经无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及，使车辆行驶过程中上传各种相关数据形成海量数据源，经过大数据统计分析，可以为我们提供准确丰富的参考数据与指导意见。
比如它能够正确的指导汽车制造商对于消费者的消费趋势判断，在产品阶段就制定更符合当下定位群体的外观配置性能，以减少那些不必要的部分，来控制成本和售价。
目前，已经有证据表明，汽车企业会跟踪我们的驾驶路径，对于汽车企业来说这些数据的价值高远远高于销售和售后带来的利润。
大数据帮助工程师设计更好的汽车
福特的工程师们在研发Escape SUV时，就在社交网站上发起对于新车型是使用手动后备箱车门还是自动后备箱车门的讨论，之后通过对讨论数据的收集，发现网友看起来更喜欢自动后备箱车门，而工程师根据这些数据可以对自己的设计更加有自信，也让消费者对品牌更加忠诚。
福特还在硅谷建立了一个实验室，以帮助公司发展科技创新。公司获取的数据主要来自于大约400万辆配备有车载传感设备的汽车。通过对这些数据进行分析，工程师能够了解人们驾驶汽车的情况、汽车驾驶环境及车辆响应情况。利用这些数据，公司可以对汽车的设计进行改良。
大数据也有助于汽车设计师设计出更好的发动机。马自达使用的是MathWorks公司设计的模型，利用这种模型，马自达研发了SKYACTIV创驰蓝天车身技术。这种模型让马自达的工程师们“明确地看到发动机的内部结构”，最终，燃油效率和发动机的性能得到了很大的改善。在建造昂贵的模型机之前，发动机设计师还能利用这种模型对新的发动机部件和设计进行测试。
我们隔壁的小朋友日本，根据人们的坐姿给车辆设计了防盗系统。日本先进工业技术研究所根据将人坐着时的身形、姿势和重量分布量化、数据化，把人体屁股特征转化成数据，产生独属于每个乘坐者的精确数据资料，在识别到驾驶员非车主时就会触发安全机制，准确率竟达到98%。
无人驾驶汽车 大数据时代的产物
跨界总是能带来颠覆，在汽车制造商们对无人驾驶汽车还处于观望状态时，谷歌已经拥有了自己的无人驾驶汽车。谷歌的无人驾驶汽车采用了与街景车相似的技术，只需向该车的导航系统输入一些信息，它就可以将乘车人带到目的地，人们能控制的就是“开始/停止”按钮。
谷歌的无人驾驶汽车会生成大量数据，有资料显示，谷歌的无人驾驶汽车每秒收集750MB传感器数据，并根据这些数据判断行驶方向和速度，监测前方障碍与事故，并且判断突然出现的人或者动物。
而且基于大数据的分析能力，谷歌的无人驾驶汽车行驶的越多，得到的数据越多，谷歌的汽车将会判断的越准确行为也会越智能。到最后直到你坐上汽车启动引擎与它对话，它便能知晓你心，带你去你想去的地方，使人控制汽车变成汽车控制人。
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㈩ 美云智数PLM怎么样汽车行业适合吗
美云智数啊，我们公司合作过，就是车企。美云智数PLM通过汽车行业大数据分配拦世析调研，针对汽车汽配行业产业链痛点，在研发、制造、供应链、营销等方面是自主可控的工业系统。我给你找了这些介绍可以看看：
1.生产线：从开发阶段到生产制造过程中、优化设备基础，对于生产工艺、制造流程乃至汽车核心零部件及质量控制都拥有一整套体系，从而形成规模效益，使得整车制造成本下降。
2.数据平台：把汽车企业各个要素环节的数据充分流通，实现信息培肢化、数字化产品研发、设计、生产、数据收集和信息管理，提升生产和管理效率。通过在库存、制造、物流、质检等各个生产环节产生的数据进行有效连接，分析及使用，用数据的透明及快速传输能力打造车企数字工厂，实现衡帆精准管控生产效率，预防潜在风险。
3.模块化架构：能够从大数据各模块接口架构中实现标准化和共享化，因此研发人员能够轻松的在同一个架构上实现不同模块的自由组合与搭配，研发出不同的车型，提升研发效率。