京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据调查 网友怎么看自动驾驶技术_数据分析师培训
您听说过汽车自动驾驶吗?您觉得哪类车型最需要这项技术?这是第一期《凤凰汽车数据调查》中的问题。本期调查开始于2015年初,主题为:您对未来自动驾驶汽车的认同感。3个月的时间,我们共收集了1107份完整数据。结果证明:很多数据印证了我们的猜测,一些诉求不同于我们的想象。
调查问题一:您最早听说“汽车自动驾驶”是什么时候?听哪国品牌说的?
调查结论:34.68%的被调查网友是最近两年听说这项技术的,他们普遍认为是德系或某个欧洲汽车品牌最先提出的。
还记得国外某调研机构曾对中国与德国购车者所做的调查,结果显示:中国车主对自动驾驶技术的热衷程度是明显高于德国车主的。事实上,这不仅仅是因为发展中国家对于新生事物的敏感程度普遍高于发达国家的心态,更重要的:在普通用户层面,我们知道汽车自动驾驶技术的时间其实一点不比欧美用户晚。来自凤凰汽车的调查显示:有超过30%的网友在5年前甚至更早的10年前就听说过这项技术,这主要归功于:科普类电视节目和影视作品。
美国人最早提出了自动驾驶概念,但更多中国用户是从德系品牌那听说的
关于是哪个汽车品牌最先提出自动驾驶概念的问题,实际上是没有公认说法的。这主要因为各个品牌都在号称自己是这项技术的提出者或创造者,但可以肯定的是,美国、日本、德国都是最早一批推进汽车驾驶技术的国家,这大概是上世纪70年代的事情。当然也有更早的,比如,来自美国通用的传奇设计师哈里·厄尔曾在1953年发布的未来概念车上大胆提出了把太阳能发电站的电能通过微波传输的形式驱动,还有实现自动驾驶的概念。
现代汽车自动驾驶技术主要是基于主动安全的考虑
时代太过遥远的事情不好说,但可以确定的是,互联网巨头谷歌公司最先提出了现代化的汽车自动驾驶技术,并在2012年5月首先拿到了合法上路许可证,当然也是在美国。不过实验室的科技发明从来与大规模量产就是两个维度的事情,把自动驾驶技术真正拿到量产产品的过程,整车厂商以及零部件供应商,还是起到了决定性的因素,发展到目前,几乎所有的一线厂商都已有了自己的相关解决方案。
调查问题二:您认为汽车自动驾驶技术会颠覆传统吗?您希望这样吗?
调查结论: 超过65%的网友认为汽车自动驾驶会颠覆现在,但并不希望完全被取代
关于各家的自动驾驶详细解读,我们曾写过多期《汽车达人秀》栏目, 显而易见,这项基于主动安全理念发展而来的技术正在受到越来越多汽车厂商的追捧,而通过我们的调查似乎也佐证了这一论断。约有65.64%的网友认为该技术将会颠覆传统的人工驾驶,并非常看好其发展,即便剩下的34%保守网友也承认:尽管他们不认可,但也看到了自动驾驶技术的快速发展和成熟。相应的,更多用户其实并不希望自动驾驶完全取代他们的开车乐趣,仅仅是个辅助功能似乎挺好。
大多数用户不愿丢掉驾驶本身的乐趣
实际上,几乎所有的汽车厂商在推进自动驾驶技术问题上都是分阶段执行的,这既有来自技术成本等因素的限制,也有来自用户实际需求的考量。道理很简单,其实更多的车主短时间内还很难接受一辆没有方向盘的汽车,他们热衷于驾驶带来的乐趣,这感觉就像玩游戏,操作手柄的本身也是一种乐趣。
调查问题三:您认为最影响自动驾驶发展的因素是什么?那类车型最需要这项技术?
调查结论:网友认为技术成本、城市基建、政策法规是三大主要因素,一般家用车更需要这项技术
提到汽车的自动驾驶,很多时候我们认为它是遥远和不确定的,但其实随着核心技术被越来越多的整车厂商和零部件供应商所掌握,自动驾驶本身已没有根本性的技术壁垒,更多缺乏的只是量产应用的回馈以及可靠性的证明,当然这离不开城市基础建设的发展,在而上述两点没有完全落实前,政策法规的开放也会相当谨慎。我们的调查也证明了问题的存在,超过三成的调查者认为技术成本依旧是制约自动驾驶技术发展的主要因素,城市基建和政策法规其次。
另一个问题是关于具体应用方面的,通常情况下,新技术会首先会配到品牌的旗舰车型上,以提升品牌竞争力并方便于推广宣传,但针对用户层面的调查显示:超过50%的用户认为自动驾驶技术服务于紧凑级和小型车更有意义。道理很简单,这类车型的用途以私用为主,车主即是驾驶员,自动驾驶技术将很大程度上改善驾驶状态和安全,而很多豪华车型会配有专职司机,驾驶技能也通常更好。
调查问题四:您会关注或购买应用自动驾驶技术的汽车吗?
调查结论:超过八成用户会的
最终的问题来了,面对先进的自动驾驶技术,消费者真的会买单吗?调查结果很清晰的表明:会的。超过80%的网友表示会关注也会考虑购买,他们认为这是一项很棒的技术,甚至远比某些难以感受到的底盘技术更有意义,更重要的:利用拥堵的上班路程,松松的看看每日新闻或好友状态,甚至在车内轻松的吃完早餐,何尝不是件幸福的事?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27