計算機大數據在智能網聯汽車中的應用

王雷

摘要：隨著科學技術的不斷發展，智能網聯汽車逐步出現在人們的生活當中，為人們的日常出行帶來了極大的便利。相比于傳統的汽車駕駛，智能網聯汽車能夠更加高效便捷的處理大量路況信息，實現車路云協同駕駛，最大程度上避免汽車出現的信息無法共享等問題，從而提升交通數據分析處理效率和效果，將交通事故發生的頻率降到最低。基于此，本文通過對智能汽車云平臺的研究，探尋了計算機大數據在智能網聯汽車中的應用。

關鍵詞：計算機;大數據;智能網聯汽車

引言：

當前，車聯網服務市場迅速擴張，2018年該市場規模已經達到245億歐元，伴隨該市場迅速發展的還包括有關車聯網軟件服務市場，該內容依托用戶需求開展定制化服務，并且通過對用戶行為分析產生的大數據內容來進行盈利。由此可以看出，大數據是智能網聯汽車發展的重要支柱，也是現代智能交通系統迅速發展的重要內容，同時還是減少交通事故發生頻率、保障人民生命財產安全的重要技術。一般來說，智能網聯系統需要利用計算機大數據對車輛運行狀態、道路信息以及交通環境等內容信息進行動態收集、分析和處理，并且利用大數據系統自帶的存儲分析功能為駕駛員的駕駛行為提供最科學的信息支持，從而保障其駕駛行為的安全規范，避免交通事故發生的可能性。

一、在智能網聯汽車中應用計算機大數據的意義

如今，汽車及其相關設備已經或正在進行數字化轉型，汽車產業生態系統迫切需要大數據技術來處理數據，使其產生真正可見的價值。技術上包括大數據的采集、轉換、存儲、分析、共享、可視化、應用集成等領域。需要收集各系統終端生成的結構化和非結構化數據，對數據進行分析和挖掘，建立相關模型，以滿足客戶和行業的需求，如行為分析、個性化推薦服務等。在業務方面，涉及車輛安全、車輛控制、車輛維修、保險服務、資本服務、娛樂和信息服務。在智能網聯汽車中運用計算機大數據時，技術人員需要掌握端到端技術和跨界的業務能力，相關企業必須利用云端協同的大數據平臺，收集、分析和處理駕駛員、道路狀況以及網聯汽車的運行信息，并且結合實際情況，為用戶提供最有價值的信息服務。在這一背景下，用戶能夠通過網聯汽車有關平臺進行全方位的視圖獲取，提高在駕駛過程中的安全性能。除此之外，有關企業還必須不斷拓寬平臺服務的深度，挖掘更多的智能網聯汽車資源，提高自身產品的競爭力。在使用計算機大數據過程中，個人用戶除了能夠實現安全駕駛之外，還可以實現車輛精準定位、娛樂資源獲取、輔助駕駛功能以及出行誘導等服務;而企業用戶則可以利用計算機大數據平臺實現對車輛的科學管理，優化車隊配置、及時排查車隊故障、做好車隊出行的成本控制等工作。

二、計算機大數據在智能網聯汽車中的應用前景

（一）面向場景類

大數據云計算技術可以根據車輛在特定道路環境中的行駛特點、不同的交通因素以及不同領域駕駛員的駕駛需求，自適應調整車輛危害預警閾值和駕駛策略，使預警效果更好地滿足相應領域和狀態下駕駛員的安全需求。通過對地圖大數據信息的挖掘和分析，可以根據路況、車輛性能、駕駛員操作習慣等因素，提供節能減排、減少駕駛疲勞的駕駛方案。根據存儲和管理技術，可以在線監控智能網接入車載系統的交互數據和控制系統數據，提供車輛啟動時的數據穩定性和可靠性檢查，并提供車載控制系統級安全性的在線檢查。

對于商用車的管理，大數據技術的應用可以為特定區域的不同車輛設置準人類分類，并設置電子圍欄，如在隊列管理場景中協調和控制車輛進出隊列。收集、存儲和分析物流等高強度作業車輛的位置、故障信息、駕駛時間、持續時間和路線駕駛信息，判斷高風險作業車輛是否存在違章和疲勞駕駛行為，并通過智能聯網車輛的遠程控制功能，根據大數據分析結果，采取碰撞前緊急制動等安全防護措施。對于突發性交通事故，大數據技術可以通過有效調度交通管理、醫療、保險等資源，大大提高道路安全救援和實時道路管理的管理效率。

（二）面向行業類

智能互聯車輛售后業務的發展需要對駕駛行為數據、車輛性能數據、從車輛開發到銷售的一系列數據、車主肖像等進行處理、分析和挖掘，通過大規模機器學習和深度學習以及基于互聯車輛等數據的互聯網行為，提取數據中包含的不同行業的有價值信息和知識，使數據智能化，通過建立模型尋求個性化保險等解決方案，并且對個性化銷售和流程優化進行預測，進而推出更多個性化的產品，提高市場占有率。

三、結論

綜上所述，智能網聯汽車的發展正處于起步階段，政府有關部門和相關企業對智能網聯汽車的探索也正在逐步深入。在這一背景下，必須強化計算機大數據在智能網聯汽車中的運用，整合相關技術和產業鏈，確保大數據技術能夠在智能網聯汽車當中實現有所用、有所成，提高智能網聯汽車的產業化能力，為人們日常生活和交通出行提供一個更加便利的條件。

參考文獻

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