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大数据分析应用技术对汽车产业的影响

※发布时间:2020-5-12 20:50:34   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  随着数字化浪潮席卷全球,我国汽车工业面临着外部日趋复杂严峻,传统生产、制造、服务模式都面临着前所未有的挑战。

  汽车产业由此迈入了从依靠增量发展的阶段过渡到存量调整的时代,行业提质增效与转型升级已成为趋势。

  在新形势下,大数据开发和应用对汽车行业技术发展与应用革新,带来了机遇和挑战,也为智慧交通和智慧城市的管理和服务提供了更广阔的视野和途径。

  车联网是一种以车辆中电子标签为载体的通过无线定位、通信以及遥感技术等建立起的车辆信息网络平台。

  大数据在车联网中最重要的“改良效应”发生在五个环节,即:风险评估与定价、交叉销售、客户流失管理、理赔欺诈检测、及理赔预防与缓解。

  举个例子,借助车联网设备,大数据将驾驶时间、地点、速度、急刹车等驾驶数据收集并分析,据此来判断驾驶行为中存在的风险,从而分析产品绩效,优化定价体系;通过解决存储、分析、检索大量且多样的结构化和非结构化数据,大数据能够全面、有效的接触到用户的实时行为,为更好企业提供客户流失预警;此外,大数据还把客户交易往来与信用体系的数据积累形成了庞大的结构化数据资源,以此做为基础来建设反欺诈引擎,可以应用于理赔欺诈的防控。

  大数据、人工智能、边缘计算,以及低延迟和数据安全是自动驾驶的技术基础。预计到2030年,将有多达15%的汽车出行采用全自动驾驶,呈现全新的出行服务体验。

  大数据处理架构的意义在于:在云端实时地处理自动驾驶汽车传来的道数据,识别哪些可以被以后数据处理应用,更新数据;哪些需要实时处理,并把对应的理解数据传给自动驾驶汽车等。在实现过程中,大数据处理技术架构需实现根据自动驾驶的目的及实时的道情况,自主地把云端存储的道数据、道上的交通标识数据传给终端,进行数据准备;还可以根据自动驾驶的实时数据,把其对物体的理解及将对自动驾驶产生影响的各类模型传给计算终端,如对于公交汽车,可以把公交汽车的线、到站及历史行为的理解模型传给终端。

  目前,全国用车普遍存在着车辆出行效率低、使用率低等问题。如何从高“拥车”率向高“用车”率转型,催生了共享经济在汽车行业的发展。预计到2030年,共享汽车占比将达到10%,这将加速传统车企实现B2C和共享出行应用的整合。同时,消费者对移动出行服务、商用车个性化配置(例如:会议商用车、旅游商用车)、车内数字化娱乐的需求将日益旺盛,由此车辆数据变现服务也将逐渐形成。

  对此,大数据能通过GPS精准定位和以往数据的分析,提前预测用户出行热门线,动态调节供需平衡,实现车辆合理投放和智能调度。此外,大数据还能智能划定虚拟规范停放区域,规范用户停放行为。

  不过,大数据在共享出行的作用远不止如此,其核心价值在于能有效对用户身份进行识别,通过数据追踪与分析来发现用户失信行为,并利用信用评价体系对其进行约束,实现对用户作假、欺诈等行为的有效防范。

  据统计,预计到2040年,全球33%的汽车将是电动汽车。电动车占新车销售比将从2021年的4%上升到2040年的54%。就2018年而言,中国电动车占全球电动车51%的市场份额,年增长69%。电动汽车在吸引新兴车企入市的同时,也催发了中国电动汽车的出海潮。同时,全球领先的电动汽车厂商,针对汽车和出行服务的纵向产业链资源整合,将传统汽车的产业格局。

  面对新能源汽车产业与日俱增的发展需求,大数据将从数据共享、安全监测、市场生态等方面提供帮助。例如深度挖掘客户的消费偏好,大数据助力企业实现定制式的产品服务,未来的汽车制造有望呈现“硬件+软件+服务”的新业态;又例如将大数据与动力电池溯源及退役平台相对接,动力电池的全生命周期管理也有望实现数字化和信息化的完美结合;再例如通过实时运行数据,大数据能改善用户使用行为,实现整车和动力电池的智能健康管理。

  大数据分析应用技术对汽车产业的影响.中琛魔方大数据分析平台(表示未来的汽车已不仅仅是一个运输工具,还是大数据的发生器、承载器。大数据在提升汽车产业的生产制造水平、改变汽车经营模式、改善消费者体验、推动智慧交通的发展、建设汽车强国当中必将发挥巨大而且重要的作用。汽车产业作为推动新一轮科技和产业变革的重要力量,只有借助大数据的力量才能在新一轮技术当中赢得主动、抢得先机。

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