大數據在汽車行業中的應用探討

摘要：近年來隨著信息化技術與汽車領域的融合，我國汽車行業正在逐漸朝著智能化、網聯化發展。大數據技術的應用為汽車領域創新了服務模式，提高了數據收集效率。據此，重點分析大數據技術在汽車行業中的內涵以及具體應用途徑，并介紹多種基于大數據處理分析的關鍵技術。

關鍵詞：大數據技術;汽車行業;應用

中圖分類號：TP392收稿日期：2022-04-14

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2022.07.022

1 大數據定義與特點

1.1 大數據定義

隨著信息技術與社會經濟的高速發展，大數據作為我國新興技術，為我國各個產業未來發展提供了源源不斷的動力。相較傳統數據庫軟件，大數據在信息獲取、信息存儲以及信息管理與分析方面具有較強的數據整合能力，同時還能根據海量的數據找出想要的資源，能夠適應多種數據類型快速實現數據共享、數據交流口。

1.2 大數據特點

大數據具有以下四個特點：數據規模較大、數據種類較多、數據處理速度快，以及數據價值密度較低。相較傳統數據分析技術，大數據不但能夠處理海量數據信息，還能夠在短時間內實現數據信息的采集、存儲以及信息挖掘等功能，為使用者提供了全新的視角，有利于我國各個領域的融合發展[2]。

2 汽車大數據內涵以及架構

2.1 汽車大數據的內涵

目前我國汽車保有量率在2.61萬輛左右，每年新增汽車數量將近2000多萬輛，這些汽車數據為行業提供了穩定的數據源頭，有利于汽車行業未來朝著智能化、網聯化和信息共享化發展，由于汽車行業在數據信息處理過程中會產生大量的數據，傳統數據信息技術難以在短時間內進行有效分析，因此將大數據技術與汽車領域相結合能夠助力我國汽車行業更好的發展3。

2.2 汽車大數據的架構

從類型角度來看，在汽車領域應用大數據技術主要是針對4S店、消費者、汽車以及路況環境數據，并將其三者進行有機融合，以此來形成智慧化的汽車大數據產業。

首先，技術人員利用大數據技術需要分析人體的相關數據以及人機交互的相關內容，研究當前我國消費者的現實需求以及消費習慣，根據現有的汽車數據發掘出符合當今消費者消費趨向信息。針對汽車數據應用的大數據技術主要體現在各類汽車的試驗數據、性能數據以及仿真數據，同一性能的車輛產品競爭情況以及汽車行業輿情數據分析，還包括汽車在維修保護過程中的數據分析。針對車輛實際應用環境以及路況的大數據技術主要體現在我國各省市道路路況相關信息數據的調查分析，以及路網協同高清地圖的相關應用調查4。3 汽車大數據的應用

3.1 汽車研發類應用

技術人員利用大數據技術能夠更好地了解消費者的需求，以此來設計出更能夠吸引消費者注意力的車輛，同時還能根據消費者的個性化需求針對性地配置車輛的各個零部件。同時，4S店應用大數據技術能夠從互聯網海量的數據信息中，抓取當前汽車用戶喜愛的車輛型號以及車輛樣式，從而及時根據用戶需求調整研發設計方向，滿足用戶的個性化以及多樣化需求。

此外，針對車輛狀態以及維修保養方面的數據信息的整合與調查，還能夠發掘當前制造的車輛類型是否存在發動機效率以及燃油經濟性和電池汽車電池參數的相關問題。此外，在汽車模擬仿真實驗過程中，利用大數據技術還能夠搜集到數百萬個數據點，以此來更好地優化汽車的性能，防止汽車在遭受事故時出現較大的損耗并威脅駕駛人員的生命健康。利用大數據技術還能夠優化當前汽車產品的設計流程，例如，部分汽車在應用過程中出現故障的主要原因在于汽車發動機或電氣系統存在故障，那么在設計這類零部件時利用大數據技術能夠更好地分析、模擬關于發動機與電氣系統可能存在的安全隱患，以此來提高其使用性能，降低故障發生的頻率。根據相關數據調查得出，大數據技術在車輛研發與設計中的應用，能夠有效節省20%的車輛維修成本，大大提高了汽車行業的經濟效益5。

3.2 汽車產業類應用

大數據在汽車產業類的應用主要體現在為我國各大汽車生產企業提供產品質量管控、數據分析以及市場調研數據分析。從內容角度來看，關于汽車領域的質量管控主要包括汽車故障反向分析，針對汽車固有數據以及行駛特點開展數據分析以及對于汽車售后數據跟蹤。通過多元化的方式保障汽車能夠在實際應用中安全運行，并為汽車企業反饋必要的數據信息。

市場調查類數據分析主要體現在技術人員需要利用大數據技術收集市場信息，根據汽車制造企業年度報告以及與相關互聯網公司開展數據合作的方式，調查當前汽車用戶的實際需求以及市場關于各類汽車的供需情況，以此來提高該企業在汽車市場中的競爭力。

此外，利用大數據技術還能夠提高汽車制造企業在市場的匹配能力，引導汽車制造未來朝著自動化和智能化方向發展，極大地提高了汽車用戶體驗，以此來滿足不同用戶的需求。從實際應用情況來看，汽車行業對于大數據要求較高，不僅需要在短時間內分析海量的數據資源，還需要判斷數據源的質量，這樣才能夠科學合理地為汽車制造企業提供強有力的支撐。因此，數據源質量問題也成為我國當今汽車產業類應用大數據技術的主要瓶頸。

3.3 網聯類應用

大數據技術在汽車領域的網聯類應用主要分為兩個方向，首先是安全類應用，其次是信息服務類應用。安全類應用又可分為實時安全類應用和非實時安全類應用。

實時安全類應用是指技術人員需要利用大數據技術實時掌控車輛行駛信息以及行駛策略。要想科學合理地落實實施安全類應用，就需要提高數據處理能力以及數據信息的捕捉能力，保障數據信息的準確性，才能夠更好地掌控車輛行駛信息。

而非實時安全類應用與信息服務類應用并不會涉及車輛實時行駛策略相關內容，但是他們對于信息數據來源的準確性要求較高。

從實際應用角度來看，實施安全類網聯應用需要涉及各個領域的數據來源，不僅需要技術人員通過邊緣端數據處理和云端數據處理保障數據信息的可靠性，還需要結合駕駛人員以及汽車、道路交通信息等多個類型的數據需求綜合處理、統一整合。這一過程需要具有較強的實時性和數據處理的有效性，只有能夠實現各類數據信息的有效整合與交互，才能夠保障數據質量、提高計算資源的調用率。此外，技術人員還需要提供強有力的計算硬件條件支撐，這樣才能夠推動大數據技術下汽車行業網聯應用推進進程。

對于非實時安全類應用來說，一般對于實時性的要求不高，但是由于非實時安全類應用主要體現在關于各類汽車型號、質量安全服務方面，因此技術人員需要及時發現汽車質量問題背后隱藏的安全隱患。所以非實時安全類應用需要較強的平臺數據支持，對數據質量的要求較高。信息服務類應用在我國當今汽車行業使用率較高，主要在于車載信息類應用領域，例如導航服務、停車引導等人機交互的行為。由于車載信息類應用對于數據的實時性要求較高并且還需要為駕駛人員提供引導式服務，所以無論是數據的實時性還是準確性都需要達到相應的水平，才能夠提高車載信息類應用服務質量[8]。

3.4 后市場服務類應用

大數據技術應用在后市場服務領域中主要體現在汽車保險以及出行服務。由于后市場保險業需要利用大數據技術針對汽車在實際行駛過程中的各項數據，包括違章數據以及維修數據進行調查，因此為了確保保險業能夠實現科學合理的評估數據、提高保險質量，應在實際工作中與我國汽車技術研發中心以及相關保險公司共同開展相關項目合作，將大數據技術引入到汽車保險服務當中。但這一環節對于大數據技術的數據處理能力提出了更高的要求。

大數據技術在車輛服務領域中的應用主要體現在汽車維修、清洗服務、汽車配件購買服務當中。技術人員需要通過收集服務方提供的信息來對該類型的汽車進行評級。為汽車用戶提供可靠的服務，同時還需要根據汽車配件供應商生產運營情況及時調整原有數據信息，保障服務質量。

此外，隨著數據智能化的發展，車輛共享以及分時租貸模式在我國應用頻率較高，一定程度上節約了大量的人力租車成本，同時，利用手機支付以及歸還車輛的方式還能夠提高用戶質量

4 汽車大數據關鍵技術

4.1 數據采集

當前，我國大數據技術在汽車領域數據采集的主要途徑有以下4種：首先是汽車企業采集數據，其次是社會數據采集，再次是車輛實時行駛數據采集，最后是交通數據采集，以車輛企業采集數據為主。

當前，我國部分汽車企業已經實現了信息化系統采集數據，并將數據信息應用于研發生產過程中。以社會數據采集為例，社會數據包括汽車經銷商數據以及各省市當地政府管理數據，同時還包括各個省市天氣、違章建筑以及人口數據。通常來講，社會數據采集主要由MIS系統來實現[10]。

車輛實時行駛數據的采集，主要是通過車載傳感器系統采集并通過數據接口上傳至云數據中心，平臺技術人員需要對車輛實時數據進行處理、存儲以及整合。通常來講通過分布式深度拓撲結構能夠有效提高車輛實時行駛數據的有效性。此外，技術人員還應研發智能車內數據采集終端，以此來更好地為駕駛人員提供安全服務。

交通數據采集主要是基于交通道路兩邊的傳感器以及攝像頭采集相關數據資源，通過智能交通系統實現數據上傳功能。目前我國自主研發的車輛數據采集平臺在實際應用過程中能夠更好地針對車輛行駛信息、交通道路信息為相關人員提供可靠的數據。

4.2 數據處理與分析

從實際應用角度來看，大數據技術在汽車領域中不僅需要收集汽車各類傳感器上傳的數據以及汽車用戶的偏好，還需要根據互聯網輿情數據以及交通路況數據進行分析各類型、各領域的數據資源，使得大數據技術在實際應用中可能會導致計算效率低下或延時過長的現象發生。要想實現多元異構數據的互聯互通，技術人員首先應對不同類型的數據進行抽象化處理，以此來保障各類數據之間的互聯互通性。同時，技術人員還需要定義統一的數據接口，以此來防止數據因交互困難而影響后續工作環節開展的現象發生，并且還需要針對我國各大城市民用平臺數據庫進行一體化改造，在數據脫敏處理過程中需要保障可靠性。

4.3 計算資源

大數據技術在汽車領域的應用既能夠滿足用戶實時性需求，又能夠滿足非實時性需求。隨著汽車行業對智能化技術需求的不斷增加，數據處理要求也越來越高。能否為汽車提供高帶寬、低時延的網絡環境對各大汽車企業提出了較高的要求。近年來，學術界也在關注跨運營商業務和數據安全性相關的問題，但是在實際應用層面依舊存在應用經營歸屬權不明確、水平難以得到有效提高等現象。

4.4 數據隱私保護

由于部分研發生產環節需要利用大數據技術實時獲取車輛用戶的相關信息，因此，數據隱私保護問題一直是汽車業界重點關注的地方。部分學者提出，需要對車輛用戶隱私問題的相關數據進行過濾脫敏處理。也就是說，汽車企業在信息收集時需要在用戶知情的情況下收集與用戶身份無關的信息。企業可以收集某條道路上車流量相關信息，但是不能夠收集對應車主的具體位置。

參考文獻：

[1]萬亞飛，徐國強，楊立陽.大數據在汽車行業中的應用研究[J].汽車實用技術，2020，45（20）：239-241.

[2]張帥琦.淺析大數據在汽車行業中的應用[J].汽車與配件，2021（23）：58-59.

[3]李德明，于嵐.大數據在汽車保險理賠中的應用分析[J].黑龍江交通科技，2018，41（6）：214-215

4]杜志強.淺談大數據在新能源汽車領域的應用[J].智能建筑與智慧城市，2021（6）：25-26.

[5]蒲文杰，張戈，陳雙雙.分析大數據在車聯網中的應用[J].重型汽車，2021（6）

[6]朱凱超.數據流技術在汽車維修中應用的研究[J].城市建設理論研究（電子版），2013（20）.23-25.

[7]孫家林.大數據在機車檢修行業的探索與應用[J].科學與信息化，2020（36）：1-3.

[8]胡珀.汽車網絡營銷中大數據分析的應用[J].現代營銷，2018（2）：63-65.

[9]張淑桂.大數據分析技術在汽車銷售客戶分級管理方案中的應用綜述[J].電腦知識與技術，2020，16（7）：7-9.

[10]高巖.汽車網絡營銷中大數據分析的應用[J].商品與質量，2018（17）：150-151.

作者簡介：

呂超，男，1986年生，中級講師，研究方向為汽車檢測技術。