
交通大数据能做什么 汽车和交通触网带来五大变化
“互联网+汽车+交通”的融合创新打破了行业和学科的界限,需要通信、互联网与汽车行业开展跨界联合研究。汽车与交通触网之后,共带来五方面的变化。
第一个变化是汽车变成了一种生活、一种体验。交通服务和出行服务更加及时和个性化。与此同时,交通大数据产生巨大商业价值,也贯穿了汽车消费、设计和制造的全过程。
第二个变化是创造了很多新的业态。课题组初步梳理了初期11种业态,有的刚刚起步,少有成功的案例。每种业态要给出明确的定义并不容易,目前还难以对业态的成败得失作出评价。很多商业模式常常涉及了多个业态,而且同一种业态本身也处于不断演进当中,这恰恰是“互联网+汽车+交通”之后所产生的一种创新的新常态。课题组将这11种业态命名为“业态的丛林”。
第三个变化是技术的变革。除了商业创新之外,“互联网+汽车+交通”的发展主要依托技术的突破和技术的应用。“互联网+汽车+交通”之后,它之所以能产生巨大的商业机会,关键取决于技术的支撑。汽车领域和信息通信领域不断涌现的一些颠覆性技术,将推动着“互联网+汽车”和“互联网+交通”的融合。在汽车领域,这样的焦点技术包括智能化生产和智能驾驶的技术;在互联网领域,关键技术是用于大数据的传输和交互的ICT技术。
第四个变化是全球化发展。国内在“互联网+汽车”服务领域发展很快,但在“互联网+汽车制造+汽车生产”方面存在很大的短板。国外互联网企业最早进入汽车服务环节,创造了大量的商业模式和一些投资的机会。国外主流的汽车厂商更多依靠自己对智能时代的理解来推进“汽车+互联网”、“汽车+交通”。很多外国政府也将这几方面的融合作为战略和政策推动的一个重点。
第五个变化是生产关系的协同。研究表明,中国在发展“互联网+汽车”、“互联网+交通”方面面临四个重大的机遇和挑战。对汽车产业而言,在电动汽车时代迎来了一次超越的机会。而新的智能化和互联网时代为我们提供了又一次转型创新和弯道超车的难得的战略性机遇,但如果反应迟钝,也很可能与这一战略机遇失之交臂。对于服务领域而言,汽车的服务化和互联网的移动化将成为一个新的经济增长点,一个创业聚集点。对于交通领域而言,将可望发生颠覆性的变革或者巨大的变革。对于通信行业而言,利用这次新的蓝海、新的市场,也可望实现一次转型或者创新。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29