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  • 近年來我國汽車數量爆發式增長,交通問題也越來越明顯:我國15座城市交通擁堵日均損失10億元,我國每年交通事故50萬起、因交通事故死亡人數超10萬人。城市擁堵問題已經成為制約城市未來發展和整體運行效率的最主要問題之一,極大影響了我國的城鎮化過程。造成這一問題的原因一方面來自于我國地少人多的現實情況,城市有限的物理容納能力同機動車數量高速增長相矛盾,另一方面來自于城市交通管理的落后造成交通資源的錯配。西方國家在上世紀九十年代提出智能交通(ITS)的方法,通過信息技術手段將人、車和路三者有機地聯系在一起,提高路的使用效率和出行者的通行效率。智能交通的技術逐步被引入國內,成為解決我國交通問題的重要突破口。

    智能交通管理內容

      智能交通的要旨是提升交通系統的現代化管理水平和交通系統的運營服務水平,促進交通的可持續發展。究其內涵,包括了以下的內容:

      1、智能化交通管理。智能交通為交通管理提供了高效、科學的現代化管理手段,在交通管理和交通運營領域,綜合應用各種現代科技手段,構建現代化的交通管理系統,使交通管理和運營更為高效。涉及:道路交通監視系統,卡口車輛識別系統,道路流量測試系統,交通違法行為自動識別取證系統,城市交通智能引導系統等。

      2、智能化交通服務。交通是社會服務系統,智能交通必須面向社會、服務公眾,通過各種智能化的手段,為社會公眾提供良好的服務。涉及:城市交通咨詢服務中心,交通提示和咨詢,交通電臺,交通違法行為自動提示和查詢。

      3、基于智能交通的交通安全保障體系的建設和交通的可持續發展。智能交通通過人、車、路的協同管理,應顯著提升交通安全的保障水平;智能交通的發展將有助于建設節能、環保、可持續發展的交通體系。

      大數據助力智能交通發展

      我們早已生活在數字生活時代,用數據說話是數字化時代的特征,互聯網的一個重要的貢獻是使數據在線,在線數據存在著局限性,特別是人類日常生活的數據,移動互聯網的出現使得這類數據更容易被收集。移動互聯網和云計算等信息技術的發展又催生了大數據(BigData)時代的到來。

      由于通過對數據進行專業性分析所帶來的巨大價值是無限的,大數據成為世界各國政策層面鼎力推動的戰略計劃,社會各界也刮起了大數據的旋風,圍繞大數據的入口卡位之戰也激烈地上演著,搜索、社交、支付等等都成了必爭之地,目前這些數據要塞都算是被行業巨頭所把守,百度占據著web數據,阿里占據著電商數據,騰訊占據著社交數據,具有短期不可替代性,而且能形成自己的行業壁壘,如淘寶拒絕百度扒數據,所以搜索專家百度只好痛失電商搜索這個吸金領域。

      汽車作為未來最大的一個移動終端,比手機還要強大的衍生功能,而且車聯網的產業鏈夠長夠深,使得車聯網成為大數據的集中體現,可謂是大數據的一個縮影?;ヂ摼W企業早已在大數據武裝下闖入汽車領域搶食,眾所周知,Google在無人駕駛汽車領域拔得頭籌,正是基于大數據的采集與分析,微軟給福特全新開發車載嵌入式系統,谷歌也不遺余力的和奧迪合作,而iOS6也開始發力汽車領域。

      當前,在國內互聯網競爭的開放程度下,想要在大小巨頭的產品版圖夾縫中再打造一個入口級產品,那是難乎其難的,但是可以掌控的數據新藍海并不是沒有,因為整個世界時刻都在變化,只要有變化,就有新數據誕生。只不過,大部分數據尚處于線下,如何成功地將線下數據轉變為線上數據是關鍵,這樣才能形成自己的數據壁壘,釋放出大數據的真正價值,如早期的大眾點評網就是通過掃街模式積累大量餐館和菜品數據,而逐漸形成了一個在線私有數據體系。

      在大數據時代的背景下,車機作為車聯網的一個小分支,要想開辟自己的新藍海而成功突圍,就要想法設法建立自己的數據壁壘:

      開發自有特色的硬件應是一個方向,采用軟硬件結合的方式,輔以互聯網的思維去運作,最終會建立龐大的數據體系,在這個體系里打通另外一個是打通海量、異構的、持續更新的用戶級數據;

      另一個方向是打通跨行業數據,國內互聯網公司對于跨行跨領域的數據重視程度相對較低,而數據具有外部價值的,就像汽車廠商的自動制動數據結合LBS數據則會揭示公共交通路段的安全性。

      再者,服務內容的精準性如果單純靠服務提供商的力量,花費巨大的人力財力和時間也不一定取得最好效果,車機傳統的觀念也只是提供導航和娛樂,若以社區互動的形式,則能快速采集到相應的數據,由此也可以衍生出很多增值服務,提升用戶體驗感,增強用戶黏性。

      實際上在在數據分析、加工、傳播等環節,名目繁多的App都充滿了商機。在大數據時代,App仍具有長尾特征,云存儲的海量數據和大數據的分析技術也使得對消費者的實時和極端的細分有了成本效率極高的可能。車機廠商務要對用戶群體進行細分,甚至要時刻以個人為中心,將個人的相關信息進行精確描述,在保護隱私的前提下進行智能化和個性化的服務匹配,這也是WEB2.0革命的自然深化和擴展。


     

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