
智能交通管理分析大数据加速车联网进程
近年来我国汽车数量爆发式增长,交通问题也越来越明显:我国15座城市交通拥堵日均损失10亿元,我国每年交通事故50万起、因交通事故死亡人数超10万人。城市拥堵问题已经成为制约城市未来发展和整体运行效率的最主要问题之一,极大影响了我国的城镇化过程。造成这一问题的原因一方面来自于我国地少人多的现实情况,城市有限的物理容纳能力同机动车数量高速增长相矛盾,另一方面来自于城市交通管理的落后造成交通资源的错配。西方国家在上世纪九十年代提出智能交通(ITS)的方法,通过信息技术手段将人、车和路三者有机地联系在一起,提高路的使用效率和出行者的通行效率。智能交通的技术逐步被引入国内,成为解决我国交通问题的重要突破口。
智能交通管理内容
智能交通的要旨是提升交通系统的现代化管理水平和交通系统的运营服务水平,促进交通的可持续发展。究其内涵,包括了以下的内容:
1、智能化交通管理。智能交通为交通管理提供了高效、科学的现代化管理手段,在交通管理和交通运营领域,综合应用各种现代科技手段,构建现代化的交通管理系统,使交通管理和运营更为高效。涉及:道路交通监视系统,卡口车辆识别系统,道路流量测试系统,交通违法行为自动识别取证系统,城市交通智能引导系统等。
2、智能化交通服务。交通是社会服务系统,智能交通必须面向社会、服务公众,通过各种智能化的手段,为社会公众提供良好的服务。涉及:城市交通咨询服务中心,交通提示和咨询,交通电台,交通违法行为自动提示和查询。
3、基于智能交通的交通安全保障体系的建设和交通的可持续发展。智能交通通过人、车、路的协同管理,应显着提升交通安全的保障水平;智能交通的发展将有助于建设节能、环保、可持续发展的交通体系。
大数据助力智能交通发展
我们早已生活在数字生活时代,用数据说话是数字化时代的特征,互联网的一个重要的贡献是使数据在线,在线数据存在着局限性,特别是人类日常生活的数据,移动互联网的出现使得这类数据更容易被收集。移动互联网和云计算等信息技术的发展又催生了大数据(BigData)时代的到来。
由于通过对数据进行专业性分析所带来的巨大价值是无限的,大数据成为世界各国政策层面鼎力推动的战略计划,社会各界也刮起了大数据的旋风,围绕大数据的“入口卡位”之战也激烈地上演着,搜索、社交、支付等等都成了必争之地,目前这些数据要塞都算是被行业巨头所把守,百度占据着web数据,阿里占据着电商数据,腾讯占据着社交数据,具有短期不可替代性,而且能形成自己的行业壁垒,如淘宝拒绝百度扒数据,所以搜索专家百度只好痛失电商搜索这个吸金领域。
汽车作为未来最大的一个移动终端,比手机还要强大的衍生功能,而且车联网的产业链够长够深,使得车联网成为大数据的集中体现,可谓是大数据的一个缩影。互联网企业早已在大数据武装下闯入汽车领域抢食,众所周知,Google在无人驾驶汽车领域拔得头筹,正是基于大数据的采集与分析,微软给福特全新开发车载嵌入式系统,谷歌也不遗余力的和奥迪合作,而iOS6也开始发力汽车领域。
当前,在国内互联网竞争的开放程度下,想要在大小巨头的产品版图夹缝中再打造一个入口级产品,那是难乎其难的,但是可以掌控的数据新蓝海并不是没有,因为整个世界时刻都在变化,只要有变化,就有新数据诞生。只不过,大部分数据尚处于线下,如何成功地将“线下数据”转变为“线上数据”是关键,这样才能形成自己的数据壁垒,释放出大数据的真正价值,如早期的大众点评网就是通过扫街模式积累大量餐馆和菜品数据,而逐渐形成了一个在线私有数据体系。
在大数据时代的背景下,车机作为车联网的一个小分支,要想开辟自己的新蓝海而成功突围,就要想法设法建立自己的数据壁垒:
开发自有特色的硬件应是一个方向,采用软硬件结合的方式,辅以互联网的思维去运作,最终会建立庞大的数据体系,在这个体系里打通另外一个是打通海量、异构的、持续更新的用户级数据;
另一个方向是打通跨行业数据,国内互联网公司对于跨行跨领域的数据重视程度相对较低,而数据具有“外部价值”的,就像汽车厂商的自动制动数据结合LBS数据则会揭示公共交通路段的安全性。
再者,服务内容的精准性如果单纯靠服务提供商的力量,花费巨大的人力财力和时间也不一定取得最好效果,车机传统的观念也只是提供导航和娱乐,若以社区互动的形式,则能快速采集到相应的数据,由此也可以衍生出很多增值服务,提升用户体验感,增强用户黏性。
实际上在在数据分析、加工、传播等环节,名目繁多的App都充满了商机。在大数据时代,App仍具有长尾特征,云存储的海量数据和大数据的分析技术也使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。车机厂商务要对用户群体进行细分,甚至要时刻以“个人”为中心,将个人的相关信息进行精确描述,在保护隐私的前提下进行智能化和个性化的服务匹配,这也是WEB2.0革命的自然深化和扩展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18