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腾讯车联发布AI in Car生态系统,车联网时代会给我们的生活带来怎样的不同?

车联网的时代,大数据的运用,汽车私人定制服务已经不远。

笔者近期参加了一个汽车智能网联论坛,这里与大家分享一下车联网大数据在汽车产业运用的一个例子,抛砖引玉。

背景

2017年我国汽车保有量已经达到2.05亿辆,而且预计在未来的销量还会增加,到2020年达到3000万辆。

汽车的最终目的是为人们提供移动出行的解决方案,对于未来汽车的发展趋势,业界基本上有一个共识,未来的汽车会朝着“电动化,网联化,智能化,共享化”四个方向发展。

以用户为中心的生态链

基于汽车网联化的发展,形成了以用户为中心的生态链,如下图:

围绕在车主周围,有不同层级的参与者。传统的主机厂,汽车制造商,硬件供应商,4S店,只是其中很一小部分。还有各种服务商,提供商,开发商,保险公司,传媒,甚至教育机构,也扮演着重要的角色。

车联网能够将这些参与者全部连接起来,靠什么?

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大数据

汽车产业数据,驾驶行为数据,汽车感知数据,外部环境数据,还有最重要的人的社会数据,都储存在“庞大的汽车保有量”这个数据库中。

围绕着车联网,以上的数据不断地更新,不断地累积,形成了庞大的数据库,可被收集,并进行分析和处理。

运用举例-私人定制服务

通过数据处理,得到基于用户里程的分布,轨迹,行驶速度,超速违规事件一系列统计:

由此,构建出一个精准的用户画像,做什么,爱好是什么,习惯什么等等。

那么,针对于该用户,各种服务商就可以提供私人的“定制服务”,比如安全指导,保费个性化,出行效率提升等等。

据估计,车联网的市场规模从目前年250亿,到2020年能够达到4000亿元,又是一个巨大的蛋糕。

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简单地讲,车联网就是使车辆和周围环境中一切可能与其发生关联的事物进行通信的技术,包括与周围车辆通信的V2V技术,与信号灯等交通设施通信的V2I技术,还有可以与行人的智能手机间通信的V2P技术等。

预防事故

车联网技术允许车辆通过转发自身及前方的实时信息来预防事故的发生,从而减少驾驶时间,最终实现改善交通环境,减少交通拥堵的目的。



智能交通

车联网通过无线的方式帮助车辆和路侧的交通设施实现数据交换,包括交叉路口安全管理、车辆限速控制、电子收费、运输安全管理等。通过多种算法可识别高风险情况并自动采取警示措施的智能交通设施。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车,顾名思义,是一个独立行驶的个体,其车上有各种先进的传感器采集数据,连续不断地帮助其计算出自身在行驶环境中的实时状况。

到此,以上就是小编对于ai智能车连系统的问题就介绍到这了,希望介绍关于ai智能车连系统的1点解答对大家有用。

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