为什么说大数据是智能汽车的基础_数据分析师考试

可能有人会说，智能汽车不是都已经实现了吗?正在热卖的特斯拉和已经广为人知的Google无人驾驶汽车不就是智能汽车的代表吗?

我的看法是：这仅是智能汽车的星星之火，大部分的汽车还仅仅局限在加装智能硬件实现，能重新完整开发设计一个智能系统的也只有特斯拉和Google两家，并且也还存在种种问题，没有普及开来。

真正要实现智能汽车的关健是智能汽车数据孤岛的互联互通，这是智能汽车行业发展最大障碍之一。

先来看看智能汽车大数据的生产，几乎所有路上跑着的汽车都在产生难以置信的庞大数据量，轮胎气压，到发动机转速，到油温和速度，刹车片在传感器的监测之下，汽车每小时能产生5-250GB的数据。谷歌无人驾驶汽车每秒产生约1G的数据，相当于每秒发送20万封纯文本电子邮件或用电脑上传100张高清数码相片，每一辆高度电气化集成的汽车都是一个庞大的数据库。

有了这么多大数据，按理说我们的汽车智能应该普及度如此之低?电动车，货运，商务，私家车应该都享受到大数据带来的智慧，关健的问题是这各个大数据是孤立互不相联的，智能汽车的大数据平台化严重不足，目数据平台化大众汽车做得相对较好，这跟它是传统汽车厂商，有足量的销售产量息息相关。

那么我们来探究下为何如此?

1.汽车本身系统工程产品，汽车行业产业链太长，产品研发和产业整合难度大。

能重新完整开发设计一个智能系统的也只有特斯拉和GOOGLE两家，而且还存在种种问题，汽车行业的产业链条，配件就有数千种，4S店更是数为胜数，还牵涉到保险公司，与市政建设公路的智能化也密切相关。智能交通是一定需要政府的参与才能实现，智车汽车行业的发展也需要政府战略指导。就像“万众创新，大众创业“的政策支持和鼓励一样!

2.汽车厂商通讯标准各不统一，私有协议破解难度大。

OBD是汽车总线数据收集的一个关健设备，4S店维保故障判断，尾气的排查，保险公司取证数据都是需要从这个设备读取，但如果读取到发动机和车主更私密的信息需要破解OBD其私有协议，这个各个厂商各不统一，不像网络通讯都遵循TCP/IP协议，这也是数据孤岛形成的根本原因之一。

私有协议的破解本身除了有知识产权的风险以外，也存在由此引起的汽车安全事故责任的区分。一般破解私有协议的汽车也再享受不到原厂的服务。

3.传统汽车厂商之间以及与新生的互联网公司之间的利益纠葛。

汽车行业是一个庞大的产业链条，从整车到配件到服务再到保险，传统汽车厂商之前都是各自为营，市场本身就是冲突的，传统行业传统做法也不提畅共享。而共享是受互联网倒逼传统的结果。新生的互联网公司的智能硬件更多的是通过后置安装实现，这样只实现汽车部分功能的智能。导航仪，行车记录仪就是一种，通过公有协议将汽车运数据上传到手机APP也是一种。

对于数据的挖掘，需要云计算，大数据专业公司的技术支撑，但数据就像私家珍宝谁也不可能轻易共享，但传统汽车厂商很难短时间内能建立自已的大数据挖掘的人才队伍，这是两个完全不同的分工。

人对于车最本质的需要，是安全舒适轻松的从一个地方到另一个地方，自动驾驶和全自动化服务是智能汽车的终极目标，但安全却是需要反复验证的。

而实现这终极目标的关健是：

数据交互，人与车的交互，车与车的交互，车与路的交互，车与4S店，4S店与汽车厂商之前的交互。车与车主驾驶者的交互，充分的掌握汽车实时的运行数据，这些数据可以实时传给汽车服务商对汽车及时保养和安全检查。同时人车交互可以让驾驶者提前收到车况的预警信息，在事故发生时主动制动。人车交互语音信息是大家都在探索的方向。

车与车的交互就像智能人与人之间的交互一样，礼貌行车，安全行车，数据共享这将是车智能的源泉，从智能汽车到汽车智能的关健。车与路的交互依赖道路的智能化，车和智能交通设备之间的感应，车与4S店交互实现全自动化的服务，定期维护保养再也不需要人不离车，才能安全实现。

智能汽车大数据是汽车智能的前提和基础，是含金量足够丰富的黄金宝矿，但这需要我们准备好工具，储备好人才，携手向前，才能攫取这宝贵财富，才能享受到真正智能汽车的智慧生活!