大数据时代如何解决车联网困

随着互联网的不断发展，大数据正在成为一股热潮。数据代表着机遇和财富，越来越多的政府机构、企业和个人都意识到数据将是巨大的信息资产，正在对生活和行业产生巨大影响。在大数据时代下，车联网作为移动互联网大背景下诞生的一个产物，谁优先掌握数据并能以全新的思维和技术对数据资源进行专业化处理，谁就能占据大数据时代的市场先机。

大数据时代下的车联网

在智能化趋势下，车联网正在冲击着汽车产业的传统发展路径，将整个汽车产业带入全新的数据控制时代。不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性，都离不开大数据。车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。

一方面，如果说大数据的特征是完整和混杂，而车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根据这个ID可以关联到相应的车主信息，并且这些信息还是精准的。另一方面，我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。

车联网的大数据困局

然而对于这类大数据，我国自主品牌的车商自有平台能力相对不足，很难全面展开需要大量投入的大数据分析工作，加上信息零部件供应的激烈竞争，导致的信息终端纷繁复杂，即便是同款车上的多种信息终端，甚至同款信息终端的数据采集和分析过程也难以系统化地规划发展。国际化信息部件供应商往往都是将车载信息化终端当作汽车零部件而并非网络终端看待的，这种理念使得他们对数据的理解也是从车载部件角度看待的，终端的健壮性很好，但人性化交互能力却难以和先进的移动网络终端理念相比。

因而，每年车厂都会投入大量费用对车主进行访问调研，调研用户对汽车各个部件包括信息系统的使用感受，并期望通过用户反馈的使用感受大数据对未来的汽车升级改造过程进行指导。然而，这些不当“采集”的数据对于“标定”真实用户状态具有很大的破坏性。掺有不当数据的大数据分析会使得车厂产生错误的“预测”,很可能在巨资调研之后，车厂仍然会做出错误的产品改进判断。

大数据下车联网的解决之道

面对车联网领域的这些大数据困局，汽车的智能化和网络化给汽车行业带来了巨大挑战和机遇。在大数据时代下，在车联网行业如何去整合大数据并且将其加以使用，才是使车联网解决大数据困局的关键所在。

大数据的核心在于预测，这在车联网行业非常有用，例如，对于交通流量的预测，就非常需要大数据。对于交通流量，目前我们的仿真系统更加重视交通流量大，拥堵的原因，而大数据时代，不再在乎因果关系，而重视相关性，也就是不去分析产生拥堵的原因，但确实某个时段某个路段会发生拥堵，也可以根据车联网的大数据对车友的兴趣进行分析。

随着信息通讯技术的发展，交通运输从数据贫乏的困境转向数据丰富的环境，而面对众多的交通数据，如何从中根据用户需求提取有效数据成为关键所在。国云数据作为汽车行业专业的大数据服务提供商，以产品嵌入式合作的方式，将数据可视化分析工具“大数据魔镜”与厂商硬件系统相结合，提供系统化、数据化的车联网数据行业解决方案。

结束语

在当前大数据时代，数据充斥所带来的影响远远超出了企业领域，其不仅能带来商业价值，亦能产生社会价值。在车联网行业里应用主要分布在 “车”、“路”和“人”这三个维度上。车联网所关心的大数据技术，主要包括车载信息系统被感受的大数据。面对这些海量的数据，车联网需要借助一系列的大数据可视化、商业智能等应用技术来准确、合理的分析处理和挖掘这些大数据下的无尽的商机与财富。

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