大数据驱动下的汽车产业链数据整合研究

本文首先辨析了汽车行业大数据资源整合与传统数据整合的区别,探析了汽车行业数据整合价值的形成机理,理清了产业链治理中各主体的权责分配关系;随后,从汽车产业链上行业内数据整合、不同行业间数据融合两个维度构建了汽车产业链大数据整合框架;最后,提出助力大数据建设的跨界支撑体系,为汽车产业信息化提供了理论参考。     

汽车行业未来的5大人工智能应用

正汽车行业的未来变革必然受人工智能应用的显著影响,每一个汽车行业从业者都不应漠视人工智能。按照技术成熟型,汽车行业未来的5大应用场景依次是:第一:市场营销目前的大数据技术已经能够辅助车企精准投放广告,针对广告回收的销售线索进行分类分级,然后再针对这些线索采用人工智能客服进行数据清洗和销售活动招徕。随着网销平台的完善,从广告投放再到订单形成的市场营销流程将视线闭环。以往靠人工进行的消费者     

出行服务市场群雄逐鹿,何以为先?

<正>随着出行场景的复杂多元化,技术的发展和市场对出行服务需求的不断上升,消费者的出行体验是各企业开拓市场研发产品来吸引用户的关键因素。汽车行业巨头正加速向出行服务提供商的角色转变经过近30年的高速发展,2018年,我国汽车行业迎来了自1990年以来的首次数据下降,乘用车产销分别完成2352.9万辆和2371万辆,比2017年同期分别下降5.2%和4.1%。2019年将     

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     

基于多属性态度模型的二手车交易主体分析

文中对我国二手车市场现有的各二手车交易主体逐一进行了介绍,并分析了每个交易主体各自的特点、优势、劣势等。利用消费者行为学中的多属性态度模型对各主体进行了综合的消费者态度评价。根据评价结果,结合各主体的优点,简要介绍了二手车大卖场的概念。     

汽车行业工程变更过程控制探讨

汽车行业是一个业务多、角色多、链条非常复杂的行业,BOM是汽车行业数据及管理的核心,BOM伴随汽车产品生命周期全过程。BOM是各业务部门操作结果的数据体现。要挑战和挖掘数据背后的变更体系、制度、流程、规范、系统及各环节的执行。     

SUV界的“优等生” 长安铃木锋驭安全性深入解析

<正>近些年,"大数据时代"一词越来越多地被提及,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据。在汽车行业也是如此,除了油耗、动力性能等用数据来说话之外,安全性也能用数据来衡量。自2006年成立以来,截至2014年第2批测试车型,C-NCAP已经对241款车型进行了评测,形成庞大的数据库。在这些测试过的车型中,我们通过对比数据,自然就能区分出优劣来。     

乘用车流通大数据建设研究

本文从国内外两个视角分析了汽车行业大数据建设现状,在此基础上,阐述了中国乘用车流通大数据建设基本理论框架,对核心数据体系进行了详细解读,并在完善数据体系的基础上探讨了乘用车流通大数据的应用效果。     

浅析汽车平台演进与模块化战略

汽车行业传统的平台化开发战略已经不能完全适应市场形势与消费者需求的发展,模块化在行业内的深入将是必然的趋势。本文通过研究各大汽车企业平台化开发的现状,归纳总结出汽车开发平台演进的趋势,并结合对几家企业平台模块化特点的分析,为我国相关自主品牌进行平台化和模块化研究提出了几点建议。     

智能汽车离我们有多远?

正很多人都觉得2020年是智能汽车的元年,从此以后,智能汽车行业将进入高速发展的黄金时期。为什么会有这样的说法?原因或许要从全球汽车市场遇冷说起。面对不断加剧的市场竞争以及后来的新冠疫情影响,车企急需寻找刺激市场,重振销量的路径。快速发展的互联网、人工智能、大数据以及5G时代的到来,正好为汽车行业打开了新世界的大门。     

大数据在汽车行业中的应用研究

大数据产业的蓬勃发展给各个行业带来了新的机遇,汽车产业作为国家的基础产业,大数据技术是其转型升级的关键技术之一。针对汽车行业的特点,在理解大数据概念和汽车大数据发展现状的基础上,对大数据在汽车研发、生产、销售和售后中的应用进行了介绍。     

智能网联大数据在高并发场景下的技术应用

以智能网联大数据在高并发场景下的应用为基础,分析了目前汽车行业主流数据平台技术的优势与劣势。以实际业务需求出发,制定了融合离线数据平台和实时数据平台的车联网大数据平台架构,以及基于部分开源产品组件,结合自主开发组件的解决方案。     

浅析汽车行业职业教育集团化办学的可持续发展——以甘肃省汽车行业职教集团为例

<正>1甘肃省汽车行业职业教育集团化办学现状针对甘肃省汽车行业职业教育集团化办学现状，甘肃省汽车行业职教集团（以下简称“集团”）的专家委员做了一项专门调查，据调查结果显示，甘肃省大多数职业院校实施示范性职教集团引领作用，构建了校企双主体管理体制。甘肃省各职业院校积极推进职业教育集团建设工作，兰州石化职业技术大学和阿里巴巴新康众公司成立校企合作商学院，开设新康众校企合作班，创建职业教育“双元制”本土化人才培养模式。     

2015年欧洲汽车行业数据报告

<正>汽车行业是人类工业社会的明珠,欧洲是全球汽车行业的核心地区,从欧洲的汽车大数据中,希望大家能看到欧洲汽车行业的过去、现在、甚至未来,对于我们本国的汽车工业发展,以及我们思考汽车的未来,都非常有参考价值。现在流行的工业4.0,以及很多人预测下一个被互联网颠覆的可能是汽车行业,都预示目前全球汽车行业正处在剧烈变革期,汽车行业,是否会是下一个风口呢?在这里,我们不谈口号,用数据说话,希望大家从大数据中看到这个行业的未来的走向。     

数据和自动驾驶汽车成未来的“新燃料”

<正>BlackBerry首席技术官Charles Eagan谈到,数据正迅速成为汽车行业"新燃料"。具有前瞻思维的汽车厂商都展望未来场景:它们能够结整合并分析来自不同车载系统的各种信息,从而发现驾驶员的驾驶习惯、常去的目的地、音乐偏好以及众多其它与消费者行为有关的发现。另一方面,对于消费者而言,在它们愿意接受的前提下,实时访问他们的数据     

基于融合模型的车辆监控系统设计与实现

随着大数据的发展,对于车辆的监控除了车辆信息、备案转发情况等业务功能需求外,还有对于车辆实时数据分析和统计的需求。为了解决该问题,提出了一种通过Java和Python整合技术,使业务平台和算法平台相结合的融合模型方案,通过命令行在Java代码中调用Python脚本,并对外提供程序接口（API）供业务平台调用,该方案使业务平台和算法平台之间实现了集成,同时均作为独立服务部署,相互解耦,更好地监控车辆信息、实时数据、故障信息和运行情况。系统设计与实现符合大数据时代汽车行业数字化转型需求,提出了汽车监控系统技术优化方案,并对融合模型的技术设计进行了详细阐述。该融合模型在车辆监控系统中的应用对于汽车行业智能化发展具有重要价值。     

车事荟萃

汽车行业的人才经济时代正在来临 车险团购不要唯价是论 张小虞：柴油发动机油耗还要降低一半 “中国首发”将成今年车市主旋律 利润下跌产能剧增成06年汽车行业最大矛盾 中级车将逐渐成为消费主体     

建立健全汽车后市场综合服务体系

在汽车制造业已进入微利时代，更多的获利机会将在贸易服务领域，即汽车后市场中展开。而目前我国汽车后市场的经营模式还存在很多弊端。为了应对即将到来的国际竞争，我国汽车行业迫切需要明确汽车后市场在整个汽车行业市场中的重要地位。应在有关政府部门和行业机构的组织和领导下，尽早在全国各大中心城市逐步形成有形的、极具竞争实力的汽车后市场综合服务体系。     

汽车行业内部培训的重要性分析

随着中国汽车工业的快速发展,人才资源的匮乏成为制约汽车企业发展壮大的重要因素之一.为了满足企业发展的需要,各企业纷纷加强企业内部培训,希望通过此种方式培养出符合企业需要的各类人才,最终提高企业的综合素质和整体竞争力.文章首先针对企业发展、人才培养与企业内部培训三者之间的关系进行了分析,说明企业培训的重要性;然后针对汽车行业内部培训发展历程进行了详实的阐述,指出当前汽车行业内部培训的主体方向和国际化趋势,以此为汽车行业的人才培养提供借鉴.     

汽车电子商务发展探究

在信息技术蓬勃发展的今天,电子商务已慢慢发展为虚拟活动市场。它可为企业与消费者、消费者与消费者、企业与企业之间创建商品交易的平台。汽车行业也受电子商务影响,快速崛起很多汽车企业,抢占市场机遇,推动了汽车工业的进一步发展。电子商务在汽车行业的广泛应用中也出现了各种问题。