大数据汽车领域

⑴ 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。

⑵ 中国新能源汽车大数据2023年产业大会成功召开

2023年3月19日，由沈阳市人民政府和新能源汽车国家大数据联盟共同主办的“中国新能源汽车大数据2023年产业大会”在沈阳市成功举办。辽宁省人民政府副省长姜有为莅临大会开幕论坛，沈阳市委副书记、市长吕志成，工信部装备工业一司副司长郭守刚，新能源汽车国家大数据联盟理事长张相木出席大会并致辞，大会还邀请到中国工程院院士、北京理工大学教授孙逢春，欧洲科学院院士、清华大学车辆与运载学院长聘教授曲小波，以及来自北京交通大学、武汉理工大学、华北电力大学等研究机构的行业专家，华晨宝马、合众汽车、沈阳鼓风机集团等企业代表，会议规模超过500人。沈阳市委常委、副市长周舟和中国汽车工程学会副秘书长闫建来分别主持了主论坛的活动和演讲环节。

新能源汽车国家大数据联盟秘书长电动车辆国家工程研究中心主任王震坡介绍《中国新能源汽车大数据研究报告（2023）》主要内容和相关亮点

联盟东北分中心落地沈阳市，是联盟继西南分中心后的又一重要战略布局，目前已经实现了以北京为总部，覆盖西南和东北两个分中心的空间布局。未来，联盟将深耕新能源汽车大数据领域，夯实分中心数据资源基础，更好地服务于联盟会员单位和行业企业。

新能源汽车国家大数据联盟东北分中心揭牌仪式

沈阳市铁西区近年来围绕动力电动化、能源低碳化、系统智能化进行产业布局，致力于打造多元参与的良性创新生态。此次共有贺利氏（沈阳）特种光源有限公司、国家能源集团，东北电力有限公司、辽宁大唐国际沈东热电有限责任公司等20个项目参加签约仪式。

铁西区新能源产业项目签约仪式同期举行

大会同期还举办了新能源汽车展示活动，来自比亚迪、东风、合众等多家车企的新能源乘用车参加展示。近年来，我国新能源汽车国内市场渗透率不断提升，欧美、东南亚等地区的出口市场不断拓展。此次参展车辆，搭载了诸多最新科技成果，更为直观地展示了我国新能源汽车产业取得的显著成果。

新能源汽车展览展示

本次大会的成功举办为我国新能源汽车数字化转型和高质量发展起到了积极的促进作用，尤其是深入探讨了以数据驱动的新能源汽车安全体系的建设思路，有助于保障新能源汽车的安全可持续发展。作为战略性新兴产业，我国新能源汽车产业近年来取得了较为卓著的发展成果，为建设汽车强国提供了难得的战略机遇，与会代表表示，要深入贯彻党中央新发展理念，积极落实新能源汽车产业发展规划，统筹发展、群策群力，向汽车强国目标稳步迈进！

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⑶ 大数据在新能源汽车行业有哪些可以落地的应用

大数据技术在新能源汽车领域的应用主要体现在智能运营方面。

以智能充电为例，新能源汽车主要以电力能源作为汽车运行的动力，当汽车内部储存的电能消耗到一定程度时，必须充电才能确保纯电动汽车的正常使用。为了确保新能源汽车能够在短时间内完成充电工作，彻底解决以往纯电动汽车充电装置稀缺、充电难等问题，我国正在大力推动新能源汽车相关维护设施的建设工作，在城市区域和高速公路服务区等多个区域修建了大量的电动汽车充电站和充电桩。

作为新能源汽车使用过程中重要的基础设施，充电站和充电桩在为新能源汽车提供服务的过程中会产生海量的运行数据，如果不依托大数据技术对充电设施进行维护管理，新能源汽车在智能充电方面将会耗费大量的运维成本。简单来讲，新能源汽车领域依托大数据技术实现智能运营的主要方案就是打造车联网和充电网，并将二者与互联网相融合，形成一个为新能源汽车运营而服务的云平台。

该云平台首要具备的便是超强的数据处理能力，无论是并发数据还是海量数据均可快速有效地加以处理。其次，该云平台要具备强大的数据分析和挖掘能力，从海量数据中为新能源汽车运营挖掘高价值的数据信息。为了保证新能源汽车运营的效率和质量，需借助运营云平台对运营结构进行改革，整合运营数据，促使新能源汽车运营过程中涉及的全产业链互联互通。

在此基础上，车辆生产商和服务商可以通过大数据云平台获取新能源汽车的车辆信息，驾驶行为信息，电池数据和充电情况，并通过大数据技术建立车辆电池的全生命周期模型，为车辆用户提供更为精细化的管理与服务。

⑷ 大数据主要应用的行业有哪些

大数据应用领域极其广泛，涵盖了金融保险、医药医疗、基础电信、交通管理、物流零售、文化娱乐、团野基能源、旅游、农业、工业等。随着政府与公共事业服务意识的不断加强与转变，以及更智慧的执政与管理理念的带动，对于数据的管理与分析需求日益强化，大数据在政府/公共事业领域应用也将日趋广泛。

大数据主要应用的行业有哪些

制造业： 利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

金融塌谨业： 大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

汽车行业： 利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

互联网行业： 借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

餐饮行业： 利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

电信行业： 利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

能源行业： 随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

物流行业： 利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

城市管理： 利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

生物医学： 大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗脊数、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘。

公共安全领域： 政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

个人生活： 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

⑸ 大数据精准营销如何应用在汽车行业

最简单的是帮助获客，举个例子：汽车经销商需要找目标购车用户，有地理位版置和时间的要求。发源权地大数据公司就建立一个汽车行业经销商的获客模型，里面包含标签：最近一个月、在上海、经常看汽车之家、BBA车型的客户、浏览时间及浏览的一些参数等等一系列具备潜在购买者特征的标签行为，之后进行标准化广告投放或者定制化电销服务。

⑹ 大数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么

数据和云计算，在汽车自动驾驶技术里的作用是什么？可以基于路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、降低驾驶疲劳的驾驶方案。自动驾驶借助汽车上的激光传感器和GPS，车辆通过相对先进的算法进行自我定位。

在道路上行驶是一个处理大量数据并做出决策的过程，而自动驾驶汽车则使用各种传感器来“观察”道路。这个过程也会产生大量的数据，平均1.5小时左右的驾驶时间会产生4TB的数据。在车辆方面，显然不适合处理和储存如此巨大的工作量。所以最好的办法就是使用云计算和云存储来支持自动驾驶汽车。

⑺ 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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⑻ 大数据可以应用在哪些方面

大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的痕迹。

1、制造业：利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程。

2、金融业：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。

3、汽车行业：利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。

4、互联网行业：借助于大数据技术分析用户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。

5、餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

6、电信行业：利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施。

7、能源行业：随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。

8、物流行业：利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本。

9、城市管理：利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

11、公共安全领域：政府利用大数据技术构建强大的国家安全保障体系，公共安全领域的大数据分析应用，反恐维稳与各类案件分析的信息化手段，借助大数据预防犯罪。

12、个人生活：大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为轨迹，为其提供更加周到的个性化服务。

大数据的价值远不止于此，大数据对各行各业的渗透，是推动社会生产和生活的核心要素。

(8)大数据汽车领域扩展阅读

七个典型的大数据应用案例

1、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2、Tipp24AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了悉指培90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。

3、沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对睁唯沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4、快餐业的视频分析。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5、Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推逗改特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。

6、PredPolInc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7、TescoPLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。