大数据环境下构建汽车企业新的核心竞争力

<正>大数据的概念已经风靡全球数年,国内各类媒体包括中央电视台在内都进行了大量的宣传。那么大数据对汽车行业会带来哪些影响,在这样一个大数据的社会环境下汽车企业要如何抓住机遇建立基于大数据分析与挖掘的核心竞争力呢?本文对汽车企业关心的几个主题结合大数据的分析与挖掘应用进行简要分析。在汽车行业谈大数据首先就是车联网。车联网在为用户提供服务的过程中采集了大量的数据。而要为用户提供高价值的服务离不开大数据的分析与挖掘平台。车联网数据分析平台是以车联网的大数据为基础,对其进     

分层理论在车联网数据仓库的应用

随着智能网联汽车的快速发展，各大汽车企业积累了庞大的业务数据，如何有效组织并使用这些数据，成为了各个企业所必须面对的问题。本文基于维度建模分层理论，结合实际车辆网联数据，设计了车联网数据仓库，为各大汽车企业管理者提供一个组织并使用数据的解决方案，也为汽车数据行业工作者提供一些简单的参考。     

基于车联网大数据的纯电动汽车行程识别算法

当前，车联网大数据驱使着智能汽车的发展，基于车联网大数据分析用户驾驶行为已成为必然趋势，但直接分析底层数据是非常困难的，需结合用户驾驶过程来分析。基于此目的，本课题提出一种基于车联网大数据的纯电动汽车行程识别算法，来实现对整车数据的聚合。     

新能源整车及零部件安全、车辆数据分析研究与安全测试规范的迭代——侧重大数据在新能源乘用车产品安全性设计上提升的运用

目前，基于车联网技术的新能源整车数据传输云平台后，仅依赖有限的人力和传统的统计方法难以对海量、实时、格式繁杂的数据进行有效的分析和处理。借助大数据分析工具和方法，实现数据的监控与挖掘，并衍生出对优化用户体验和转变商业模式具有重要价值的数据。围绕车辆的账户体系、状态数据、驾驶行为、用户习惯、交通天气等大数据信息，从规范信息收集、挖掘数据价值、创新分析方法、拓展应用领域等4个方面，全面阐述新能源汽车大数据分析的技术手段和应用价值，尤其是在汽车安全方面发挥的重要作用。     

大数据平台在新能源汽车安全领域的应用

通过利用行业内主流的大数据技术搭建新能源大数据平台,重点对新能源汽车车联网大数据进行算法研究、建模分析。分别从故障远程在线诊断、车联网大数据指标分析、车联网大数据算法模型等方面对新能源汽车故障、驾驶行为、充电行为等进行深入研究,以保障新能源汽车车辆安全。     

UBI产品探索实践

UBI是将车联网与大数据技术相结合的新型机动车保障模式。目前，国内UBI相关产品尚在起步阶段，行业内各大保险公司因车联网数据不足，以及政府的行业监管对于测算数据科学性和结果有效性等因素的担忧，推行进展缓慢。部分头部领先车企以车联网数据为基础与保险公司合作共建，在UBI保险正式推出前率先开展了UBI产品的探索试点。建立了覆盖车辆全时全域的数字化、智能化保障系统，并取得了积极的成效：创设了基于驾驶行为的风险模型及动态定价方法，走通了基于里程定价的产品运营模式，形成了从数据授权到服务保障的一体化解决方案。     

车联网时代下的整车开发模式研究

互联网技术深入影响着传统汽车制造业的产品开发模式和营销模式。基于互联网思想的车联网技术将推动传统汽车行业由制造型企业逐步转型为解决方案服务型企业。本文结合车联网技术对汽车制造行业的影响分析,提出构建以车联网车型、大数据分析、数字化设计与数字化制造、网联化个性化选车系统为主要特征的整车开发模式。     

盘点商用车企业的车联网战略

<正>当"互联网+"已成为这个时代的代名词,积极投入以车联网为代表的智能汽车技术自然成为汽车制造商无可回避的选择。商用车作为汽车家族的重要成员,如何通过车联网更好地服务客户,为客户创造更大价值,是很多企业—直在思考的问题。国内的商用车企业都拥有了自己成熟的车联网系统,如客车领域的海格G-BOS,卡车领域的陕汽天行健,都是成熟而受用户欢迎的车联网产品。     

德国曼恩车联网与国内车企大不同——与发动机直接连接

<正>曼恩的车联网跟国内商用车企推出的车联网,还是有很多地方不一样。1最大区别:和发动机直接相连曼恩车联网和国内众多车企车联网最大的区别就是:直接通过发动机读取数据。国内商用车企业的车联网有很多,不过,国内所有商用车企业的车联网,无论是客车领域做的最好的海格G-BOS,还是卡车领域做的最好的陕汽天行健,都是外接式的车联网系统。也就是说,这些系统都不是安装在自己企业生产的发动机上,而是通过CAN     

产品研发、智能制造双轮驱动：势航网络积极构筑车联网生态圈

正成立于2015年的上海势航网络科技有限公司,是一家依托北斗、车联网和车载电子技术,以车联网终端研发销售、车联网平台、物流信息化、UBI保险大数据等相关技术创新和运营服务为核心业务,服务于整车厂、UBI保险和物流行业的大数据平台公司,致力于为商用车行业提供智能网联系统解决方案。近日,笔者有机会与上海势航网络科技有限公司董事长兼CEO尹占威进行了交流,他向笔者阐述了势航网络在商用车车联网方面以及与车联网相关的上下游产业深度融合方面的发展和布局。     

智能网联汽车大数据平台在社会服务的规模化应用

为了助推政府职能转变，赋能实体企业降本增效，加快推进智能网联汽车数据在社会服务各领域的融合应用，本文从政府职能的角度阐述现有的商业模式，提出建立健全智能网联数据分类分级共享机制，加强智能网联汽车大数据平台应用规范建设，提升智能网联数据共享安全防护能力，为构建车联网数据流通新生态助力。     

上汽通用汽车发布车联网2025战略

正3月27日,上汽通用汽车滚动发布了企业车联网2025战略。通过过去几年对企业车联网战略的扎实推进,上汽通用汽车在技术与市场实践领先的基础上,着眼于技术与市场趋势并前瞻消费者的更高要求,对2017-2025年企业车联网的构建进行了清晰规划,明确了各个阶段的发展目标。未来,上汽通用汽车将立足于庞大的用户基盘,加速企业车辆云平台和云服务的构建,持续提升车联网服务能力,致力于全面打通"人·车·生活"的车联生态,引领未来智能汽车社会的全新生活方式。2017年,上汽通用汽车将在新车上陆续     

泛中间状态表在新能源车联网数据分析中的应用

新能源和智能网联汽车的飞速发展,产生了海量可供分析的数据,通过适当的方法进行挖掘可获得巨大的价值。但另一方面,数据规模大、计算时效性要求高、服务器资源受限、业务人员难以处理等问题也限制了数据的使用。文章对车联网数据分析的任务时间进行建模,并尝试提出一种新的数据处理手段,对企业日常数据分析工作有一定的启发作用。     

创新来自于边缘

<正>2014年,无论汽车制造商,还是移动互联网企业都在积极探索车联网领域新商业模式的建立。这个汽车新兴领域从不缺新闻,更不乏热点,这种局面势必将在2015年延续。在日前举办的2014Telematics@China高峰论坛上,超过1300位来自全球的产业精英共同讨论车联网电商大数据与互联网汽车等时下热门话题。"未来可能颠覆汽车制造业的信息技术不会来自于汽车企业本身,而是会来自云平台、大数据、无线传输、量化自我、眼球跟踪、人工智能等这些边缘技术。"互联网预言家凯文凯利(KK)的此次中国行,始终在强调的观念——创新来自于边缘。在这个汽车智能化和互联网化的阶段,传统行业的汽车制造流程和互联网的基于汽     

一种基于PKI技术的汽车OTA安全升级方案

随着车联网技术快速发展，在众多车联网应用场景中，OTA升级逐渐替代低效的手工刷写，但是如何保障OTA升级过程中数据不被截获和篡改成为公众和社会关注的焦点。各个整车厂商及车联网企业也在不断寻求安全可靠的解决方案。针对这一问题，将PKI技术融进方案中，为OTA升级中数据安全提供参考，对OTA升级包的安全下发过程进行完整设计，详细描述如何综合运用对称加密、非对称加密、数字签名技术、数字信封技术等来确保OTA升级包在远程下发过程中数据的完整性、保密性，通过软硬件结合，解决汽车OTA升级的安全问题。     

汽车企业与大数据融合趋势分析(上)

<正>传统企业经过多年的累积,累积了相当可观的数据量,但因为这些数据往往分散在各个部门互不连通的数据库中,相应的数据存在于不同的领域中,企业内部形成了一个个庞大的信息孤岛。将这些孤立错位的数据打通、互联并且进一步实现技术上的统一共享才是充分发挥大数据价值的关键。新一轮信息技术革命与人类经济社会活动的交汇融合,引发了数据爆炸式增长,大数据的概念应运而生。什么是大数据?"大数据"就是一个体量特别大及数据类别特别大的数据     

上海航盛：看好并期待商用车车联网的未来

＂车联网要真正落地,不但需要和车深入结合,而且还需要和业务进行融合。车联网必须要融合到行业业务里,才能体现其价值。＂上海航盛实业有限公司总经理尹占威告诉记者。他同时强调,车联网产业要健康发展，核心工作就是挖掘客户价值点，打造系统化的价值实现方案。尹占威是根据自己多年从事电子及互联网业务开发，以及上海航盛自主研发车联网产品所说出的这番话。     

渠道开发感悟

渠道不要重大轻小。每个企业都希望获得一些大渠。这是可以理解的。问题是大渠道毕竟有限，如果目标寡、争者众，必然增加竞争成本、减少成功希望。因此，争取渠道要实事求是，宜大则大、宜小则小，不要死盯着大的不放。小渠道虽然价值小，但数量多，加在一起仍然价值可观。中小企业更要重视小渠道。     

基于数据降维与聚类的车联网数据分析应用

智能网联背景下的车联网数据分析与应用对提升交通智能化有重要影响。为了加快交通智能化进程,文章对车联网数据应用过程中存在的数据冗余问题进行研究。以采集的车联网数据为研究对象,驾驶行为特点分类辨识为研究目标。采用相关分析与主成分分析方法对数据进行冗余筛选与降维,使用k-means聚类算法对驾驶行为特点进行分类辨识。研究结果表明,使用数据降维的方法可以降低车联网数据的相关冗余性,驾驶行为特点分类辨识结果表明其特点可分为三类驾驶行为。研究提升了车联网数据的应用价值,也为交通智能化提供了相关的支持。     

渠道开发感悟

渠道不要重大轻小 每个企业都希望获得一些大渠道，这是可以理解的。问题是大渠道毕竟有限，如果目标寡、争者众，必然增加竞争成本、减少成功希望。因此，争取渠道要实事求是，宜大则大、宜小则小，不要死盯着大的不放。小渠道虽然价值小，但数量多，加在一起仍然价值可观。中小企业更要重视小渠道。