
大数据来袭解密互联汽车
数字世界催生了无处不在的连接需求。如今,消费者希望即使身在旅途也能享受各类数字化体验,就像在办公室、在家里或其他地方一样。在这种需求的驱动下,汽车正在经历从交通工具到巨型移动设备的转型。据估计,到2020年,将有1.52亿辆互联汽车上路,每年产生11PB数据1。从移动设备的激增到物联网的蓬勃发展,各种技术力量亦在加速这种转变,使汽车成为当今信息网络中不可或缺的组成部分。现在,汽车既能接收数据,也能将数据发至云端、交通基础设施以及其他车辆。我们能否充分挖掘互联汽车的价值,与这些数据直接相关。
IT世界的机遇
目前,汽车已产生大量数据,而随着各项功能的扩充,数据量只会进一步增加,汽车也将成为数据制造大户。IT经理们现在应该考虑:如何从中挖掘有意义的信息,用于商业模式的改进。同时,驾驶员亦可根据自己的偏好调整隐私设置,决定共享多少数据。通过对数据加以分析,汽车制造商能够更加了解用户以及车内的各项状况。此外,这些数据还能帮助市场、工程及IT机构携手改进车内体验。通过利用CRM数据和增进对驾驶员行为及偏好的了解,汽车制造商可以更好地满足用户需求,在恰当的时间提供恰当的体验,如向驾驶员发出疲劳警告、汽车故障预警,然后主动帮助解决问题,通过观察发展趋势,积极做好准备以防患于未然。更重要的是,在此基础之上,汽车制造商可以有效降低成本,开发出更好的汽车。
呼唤大数据分析
通过多层数据分析,我们可以实现诸如交通事故警告、天气预报等新型服务。数据将从车辆传感器传至云端,实时获取驾驶员当下所需的信息,这意味着汽车必须拥有自主分析数据以及征询云端反馈的能力。汽车制造商需要考虑整个数据处理周期,包括汽车与云、汽车与交通基础设施以及车与车之间的数据传送。从传感控制器到网关、从云端到客户端、从汽车到基础设施,每个环节都涉及有效信息的抽取和数据价值的挖掘。之后,数据分析的结果将与其他车辆以及交通基础设施分享,并向驾驶员提交建议结果以便防患于未然。
通过了解其生产的所有车辆情况,汽车制造商得以为车主提供更好的服务。例如,当汽车出现某些问题,用户可以第一时间向汽车制造商咨询这类情况是否需要高昂的修理费用或存在任何安全隐患,甚至根据数据分析结果预约上门维修服务或提前预订零部件,以尽可能减少这些问题带来的不便。为了支持自主驾驶以及高级驾驶员辅助系统(ADAS)等先进技术,强大的计算能力不可或缺,需要车辆与安全可靠的数据中心主干建立高速连接,以在云端进行群数据分析。
确保安全与隐私
随着越来越多的车辆及交通基础设施实现互联,对于汽车制造商和用户来说,安全可靠地保存和收发数据至关重要。信息安全和车辆安全密不可分,因为来自虚拟世界的恶意攻击很有可能导致实实在在的技术故障。先进技术的推陈出新与汽车制造商对上述要求的响应速度紧密相关。车辆亦需根据这些数据及其来源快速、准确地做出决策。只有采用多层分析模式,车辆才能充分利用各项数据,自主进行分析。此外,在保护用户隐私之余,所有互联汽车的被盗风险亦可被降低。
未来的驾驶体验
曾有调查显示,几乎一半的美国人希望拥有无人驾驶汽车,其中超过1/3的人相信,近10年就可以实现这一愿望。随着自主驾驶这一理念越来越受追捧,汽车制造商必须重新思考如何设计新型汽车,将其打造成为一个多系统运行平台,这些系统可以彼此通信、相互协作并主动提供有效建议。英特尔正在积极运用自己的创新技术和专长,与汽车行业紧密合作,助力全新的车内体验!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28