大数据对车联网的分析

      中国消费者对汽车安全性的浓厚兴趣是有道理的。中国不仅是世界上最大和增长最快的汽车市场，其高速公路高死亡率在全世界也是最高的。
　　据正科C.V.JOINT了解，生活中，我们并不缺少数据，只是缺少采集数据的设备和技术。比如我们的汽车就是一个不小的数据源，汽车在开动的时候，车速，胎压，车内温度，实时路况等都是不断变化的数据流，当全城甚至全国的车辆联网后，每一辆汽车上传的数据都会带有此车的位置状态信息，关联交通管理部门的数据库后，这些数据也会带有车主的身份信息，违规记录等，千千万万的汽车联网后，很容易产生海量数据。

　　大数据分析的核心价值在于预测，数据越完整，参数越少，预测也就越准确。在车联网领域，数据源庞大，但需要预测的参数并不多(比气象预报什么的少多了)，因此大数据的预测能发挥出十分有效的作用。
     通过智能手机跟汽车连接的tethering方案和嵌入式解决方案将助力开发更高级的安全系统。随着汽车销售和生产向中国转移，全球主要车厂的实验室也将他们的研发和设计工作转移到中国。业界领先的安全工程师很难再找到像中国这样一个既具备严苛的测试环境又同时具有消费意愿和需求的客户群。中国有望成为世界领先的带通信连接性汽车和安全系统创新的试验场。

       现今中国市场车厂的车联网战略很碎片化，主要聚焦在娱乐信息系统及部分安全和安防应用。但中国消费者跟西方发达国家的消费者一样并不接受基于月租费的车联网服务模式。

　　车联网系统可以采集所有联网车辆的行驶数据，经过大数据分析后，就可以得出几乎每个路段的实时拥堵情况及路面情况，为用户做出合理的路线规划。根据用户个人的驾驶习惯，系统还会智能分析出驾驶途中用户可能会犯的错误及容易出问题的路段，并及时向用户发出提醒，最大限度地提升行车安全系数。

　　公交系统的正常运行是一个城市井然有序的重要条件，但是公交路线的规划，车辆的分配以及时间的安排却是一个难题，因为各时间段各站点的客流分布情况是统计数据，需要长期大量的数据来进行计算分析，才能得出准确的结果，这种统计数据，正好符合大数据分析的特征。

　　据正科C.V.JOINT悉，根据不同时间段各站点的客流分布情况，公交公司可以初步规划出车辆的数量及路线的长度，再根据实际的车辆及人力资源来进行合理的分配，从而解决车辆需求最少，行车路线最短，司机工作时间最少三大问题。