大数据时代的车联网

BIGDATA大数据时代的车联网——李兆荣目录√关于大数据的思考4为什么要提大数据1大数据的特征2车联网的大数据应用3中国是自然灾害比较多的一个国家，近几年从汶川地震，雅安地震，没看到车联网在应急指挥方面起到任何作用，重点营运车辆已经接入交通部联网联控平台，为什么不快速调度一支应急车队呢?绿色车队交通仿真实时路况现在很多一线城市的交通主管部门都有交通仿真系统，交通仿真可以清晰的辅助分析预测交通堵塞的地段和原因。全国基本所有城市的出租车都安装了GPS，但没看到那个城市用出租车的数据做交通仿真研究。路况提供商可以提供部分一线城市的实时路况，但不能提供高速公路、国道、省道的路况，两客一危基本都是走这些路段，且已经联网，这些行驶数据为什么产生不了路况呢？为什么要提大数据？店的调研，发现4S店对于客户关系的管理依然是粗旷式，客服的电话让车主不耐其烦，没有做到精准营销。无隐私时代我们已经步入无隐私的时代，个人的行踪被追踪(GPS,LBS)，个人的消费被追踪(支付宝，财付通)，个人的交往被追踪(SNS)，个人的言行被追踪(邮件，视频监控等)。众包地图Waze的成功，是否可以对车联网行业产生一些启发？熟人社会，车联网应该怎么有效利用大数据？为什么要提大数据？目录√关于大数据的思考4为什么要提大数据1大数据的特征2车联网的大数据应用3大数据的特征大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Variety、Veracity、Velocity。第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；v第二，数据类型繁多。提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。v第三，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。v第四，处理速度快。1秒定律。数据最小的基本单位是Byte，按顺序给出所有单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、DB、NB，大数据的核心在于预测（主动安全）大数据重相关性，轻因果关系（交通预测）大数据关键在于全，而不是大（车友兴趣分析）大数据的关键要素车联网的大数据车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间。大数据的特征是完整和混杂，小数据的特征是部分和确切。车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID。车联网与人有关的大数据特征是完整和部分精确。研究车联网的大数据更有意义。车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致。如，预测交通堵塞的地段，实时交通信息，主动安全，公交的排班。驾驶者驾驶行为分析。目录√关于大数据的思考4为什么要提大数据1大数据的特征2车联网的大数据应用3车联网的大数据应用——公交运营排班管理•行车作业计划的优化•线路调整优化•自动排班•电子路单生成•根据各个时间段，各站点的客流量大小，线路配备的运营车辆数、线路配备驾驶人员、线路长度、车辆运行速度等参数确定一条线路各个时间段的配车数及发车间隔，从而解决运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少三大问题。运营计划制定•根据客流量、节假日、气候、节气、自然灾害、道路、车况事故、历史同期数据、售票方式、居民小区建设等条件建立计划模型，从而用最快的速度对这些影响运营计划的因素做出反映。比如增加线路，增加车辆，增加司机。高速、国道、省道的实时路况,加油站、维修站、服务站的选址依据。v移动中的每辆货车作为一个仓储空间—移动云仓储。v对于在途存货的管理，McKesson开发了一种供应链模型，它根据产品线、运输费用甚至碳排放量而提供了极为准确的维护成本视图。这些详细信息使公司能够更加真实地了解任意时间点的运营情况。对配送中心内的物理存货配置进行模拟和自动化处理。评估政策和供应链变化的能力帮助公司增强了对客户的响应能力，同时减少了流动资金。大数据分析帮助公司节省了超过1亿美元的流动资金。v沃尔沃通过在卡车产品中安装传感器和嵌入式CPU，从刹车到中央门锁系统等形形色色的车辆使用信息，这些数据不断地传输到沃尔沃集团总部。通过对这些数据的分析，不仅可以帮助车厂制造更好的汽车，还可以帮助客户们获取更好体验。车联网的大数据应用——物流乘用车车联网的大数据应用—乘用车车辆监测主动安全呼叫中心行车影像车联网的大数据应用—乘用车动力控制底盘控制车身电子车载电子油耗、里程、车速数据气囊数据位置加减速数据安全带紧急制动和紧急启动数据门信号转弯行为数据空调驾驶者行为数据zzzzzzzzz可获取的数据车联网的大数据应用—乘用车Pay-As-You-Drive按驾驶支付PAYDzzzzzzzzz个性化保险Pay-How-You-Drive按如何驾驶支付PHYDUsageBasedInsurance基于使用情况UBI车联网的大数据应用—乘用车北美zzzzzzzzz保T的世界格局欧洲亚洲Progressive(Snapshot)StateFarm(In-Drive)Allstate(DriveWise)英国比较发达荷兰德国、意大利泰国Carpass韩国日本车联网的大数据应用—乘用车vMetronome-可提取并实时传回有价值的驾驶数据并准确报告驾驶里程数。驾驶员可以依照此数据支付每月的保费，即包含几美分每英里的变动费率和一个很低的基础费率，就可享受全方位的车辆保险。计算费率的唯一依据就是驾驶里程，与驾驶时间、地点和方式无关。低里程驾驶员若根据其每月实际驾驶里程支付保费，可比购买传统车辆保险产品节省20%-50%的保费。vProgressive(Snapshot)——UBI市场的最早进入者，其产品基于插入式装置。装置先对驾驶员进行30天的监控得到对非UBI保费的折扣。在后续五个月的持续监控后，驾驶员归还设备并对折扣率进行更新。折扣率上限为30%，并在显著影响保费的批改出现前保持不变。vAllstate(DriveWise)——这一项目目前在10个州可以购买，初始折扣为10%，后续上限30%。折扣基于总行驶里程、日行驶时间、急刹车次数以及超过80英里每小时的次数。公司在网站上通知驾驶员具体信息并鼓励驾驶员形成更好的驾驶习惯。vStateFarm作为目前北美最大的汽车保险公司，其主导的车联网商业模式有如下几个特点：与保险公司的业务捆绑；提供与驾驶安全度结合的保险费率；与车联网服务提供商（TSP）Hughes合作；服务差异化，避免与OnStar等前装车厂主导的车联网产品和导航产品竞争等。可以想象这项车联网服务对保险客户的诱惑力，一旦StateFarm的大部分用户采用该服务，车联网的网络服务平台价值可能会接近Facebook的水平保险产品，是基于目前流行的模式设计的，即在车中安装终端设备进行行车数据的采集与分析，结果通过智能手机应用或门户进行在线访问。由于车载终端实现了数据分析的功能，因此通过无线网络传输的数据很少，规避了大量数据上传造成的流量和复杂的数据存储处理问题。v保险合作社（CooperativeInsuranceSociety）-2011年前期发布了UBI产品（对年轻驾驶员）并在随后的11个月内吸引了1.2万位客户。v汽车协会（TheAutomobileAssociation）-2012年发布了Drivesafe，针对高保费群体，例如年轻驾驶员以及刚获得驾驶资格人员。v英杰华（Aviva）-2013年2月发布了测试应用RateMyDrive，通过下载免费的应用软件可能获得高达20%的折扣。车联网的大数据应用—乘用车的保险解决方案，该方案基于M2M的驾驶行为评估解决方案。对于投保人而言这是一个一体化产品，从被保险人的车辆中安装跟踪模块和SIM卡到驾驶数据统计评价的后端服务平台。易于部署的自行安装设备和DriveFactor开发的智能手机应用加快了该产品的市场投入时间。vProvinzial(德国)-MeinCopilot提供基于良好驾驶习惯的高达10%的折扣，同时提供增值服务，例如自动紧急呼叫。vPolisVoorMij(荷兰)–基于应用程序的产品，提供基于良好驾驶习惯的高达20%的折扣。vAllianz(意大利)–SestoSenso提供附加增值服务，每年缴费的人身保护、盗窃和故障。车联网的大数据应用—乘用车泰国：由Carpass（一家技术公司）与Bangkok、Deves、SiamCommercialSamaggi等多家保险公司合作的产品提供：基于年行驶里程的折扣；插入式装置——IceCube；其他优良驾驶习惯折扣。v韩国：韩国监管机构已经着手鼓励UBI产品。虽然截至目前，得到的仅为低利润的简单产品，但韩国多数主要车险公司均参与其中，例如：现代海上火灾保险，参加BlueLink即获得3%折扣，提供事故紧急预警系统；三星火灾海上保险，基于年行驶里程的折扣，在6%-12%间浮动。v日本：亚洲发展最为成熟的保险市场，保险公司对UBI产品的兴趣渐增但仍无重要的UBI产品面世。现存的产品都是简单的根据预先安装设备的、基于行驶里程的产品。车联网的大数据应用—乘用车主动安全车联网的大数据应用—乘用车汽车的安全措施可以大略地分为主动安全措施（防止事故发生）和被动安全措施（减小事故后果）。主动安全是指尽量自如的操纵控制汽车的安全系统措施。无论是直线上的制动与加速还是左右打方向都应该尽量平稳，不至于偏离既定的行进路线，而且不影响司机的视野与舒适性。被动安全是指汽车在发生事故以后对车内乘员的保护，如今这一保护的概念以及延伸到车内外所有的人甚至物体。目前车联网所提供的主动安全方面的措施大致有直接和间接两种，直接的有胎压监测、故障预警、碰撞报警、安全气囊弹出报警、紧急救援等，间接的有一键通、声控等措施，当然一键通和声控可以划分到便捷措施应该更合适点。车联网的大数据应用—乘用车汽车识别，对于非结构化道路，准确的识别，实现主动安全。主要表现在弯道识别，路边状态，附近车辆提醒等。通过各种传感器，雷达、摄像头