車聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新離不開大數(shù)據(jù)

1、車聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新離不開大數(shù)據(jù)IBM 公司是大家公認(rèn)的做 IT 、信息技術(shù)的傳統(tǒng)企業(yè)。 而車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的數(shù)據(jù)管理、搜集都需要用到云計(jì)算，需要 用到大數(shù)據(jù)的技術(shù)來管理。因此， IBM 也一直在跟汽車行業(yè) 伙伴、車聯(lián)網(wǎng)制造商、服務(wù)商以及主要的動(dòng)力和傳感設(shè)備供 應(yīng)商一起做研究項(xiàng)目。 來自 IBM 中國研究院的資深研究總監(jiān) 孫偉從汽車產(chǎn)業(yè)本身、車內(nèi)的傳感技術(shù)、控制技術(shù)等方面， 家介紹了從車上搜集信息以后， IBM 如何對(duì)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)的、精 準(zhǔn)的分析信息技術(shù)，把車輛通過云平臺(tái)真正的聯(lián)網(wǎng)起來，并 通過輔助駕駛服務(wù)或自動(dòng)駕駛服務(wù)來實(shí)現(xiàn)。記者： IBM 在車聯(lián)網(wǎng)中承擔(dān)了那些工作？ 孫偉：從汽車產(chǎn)業(yè)角度講，車聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)純設(shè)

2、備產(chǎn)品的 業(yè)務(wù)，是研究產(chǎn)品價(jià)值的模式。車聯(lián)網(wǎng)自然帶來了很多的新 服務(wù)，如自動(dòng)駕駛服務(wù)、電子商務(wù)，或者是定餐以及其他娛 樂功能。比如在汽車保險(xiǎn)行業(yè)里，如何利用汽車的車聯(lián)網(wǎng)更 好地降低客戶駕車的風(fēng)險(xiǎn)，如何進(jìn)行分析和掌握，之后做出 更精準(zhǔn)的客戶群細(xì)分，是汽車保險(xiǎn)行業(yè)客戶一個(gè)非常重要的 需求。 IBM 公司最近在跟保險(xiǎn)行業(yè)的客戶合作，雖然有一系 列的傳感器可以捕獲駕車人的駕車行為，但駕車人在什么樣 的情況、什么樣的天氣駕駛汽車，把信息融合之后如何更精 準(zhǔn)地進(jìn)行細(xì)分，正是 IBM 在做的工作。記者： IBM 如何理解車聯(lián)網(wǎng)？ 孫偉：今天在談車聯(lián)網(wǎng)和十年、 十五年以前是不一樣的。十年、十五年以前不叫車聯(lián)網(wǎng)

3、，叫Telematics,那時(shí)不細(xì)分單向、雙向、依靠、并靠為主題的服務(wù)形態(tài)。在過去十年里 不斷發(fā)展演化，今天的車聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)被賦予了完全不同的含 義。國內(nèi)聯(lián)網(wǎng)在飛速發(fā)展， 但是真正意義上的車聯(lián)網(wǎng)的車車、 車路結(jié)合，深度服務(wù)的價(jià)值，才是其真正的內(nèi)涵。我們在和 一線的 TM1 的 OEM 交流車聯(lián)網(wǎng)的話題時(shí)， 發(fā)現(xiàn)他們在關(guān)注 一個(gè)非常重要的題目，即如何搜集到車聯(lián)網(wǎng)的信息后，對(duì)他 們服務(wù)的客戶有更深刻的理解。比如在國內(nèi)，很多買車人和 駕車人不是同一個(gè)人，一輛車不止一個(gè)人在開。最近我們的 一個(gè)客戶就提出一個(gè)課題，如何提高車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，用來識(shí) 別到底有幾個(gè)人在開這個(gè)車，開車的人的行為到底有什么樣 的差別。基

4、于這些信息，他可以更容易地去做定向的客戶服 務(wù)、維修服務(wù)。特別是商用車，對(duì)于物流行業(yè)，商用車是用 戶的工具，如何降低物流運(yùn)輸成本，非常重要的環(huán)節(jié)就是如 何更好地了解司機(jī)的駕駛行為，在不同工況下、不同負(fù)載情 況下優(yōu)化價(jià)值，如果對(duì)采集來的數(shù)據(jù)做到合理的分析與綜合 理解，再加上合理運(yùn)用車輛主動(dòng)控制功能，就可以很好地解 決此問題。此外，我們要降低汽車對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響，也要使車輛 聯(lián)網(wǎng)。但如果沒有一個(gè)有效的方法去搜集和管理車輛的移動(dòng) 信息，那么車聯(lián)網(wǎng)中的大部分服務(wù)就會(huì)遇到阻滯。今天車聯(lián) 網(wǎng)創(chuàng)新的目的是要把車輛和各種各樣的基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)在一 起。這個(gè)關(guān)聯(lián)需要物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，不管是車內(nèi)的傳感器、道 路、交通管理

5、、路旁的交通設(shè)施、路旁微波交通監(jiān)控設(shè)備， 這些收集來的信息都需要綜合，需要一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng) 絡(luò)能夠把車輛和互聯(lián)網(wǎng)上的天氣、交通狀況等其他信息整合 在一起，透過云平臺(tái)，開發(fā)出創(chuàng)新服務(wù)的生態(tài)環(huán)境。這是車 聯(lián)網(wǎng)一個(gè)非常重要的話題。記者：您認(rèn)為車聯(lián)網(wǎng)最大的問題是什么？ 孫偉：最大的問題就是如何合理利用收集來的大數(shù)據(jù)。按照將來一輛車一天搜集的數(shù)據(jù)是1530兆，那么一天個(gè)平臺(tái)收到的數(shù)據(jù)量非常大。把車輛本身的信息綜合在一 起，就可以利用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析出很多有用的信息，甚至 可以對(duì)司機(jī)的行為進(jìn)行理解，如他的駕駛行為、出行模式， 他在駕駛過程中對(duì)不同服務(wù)請(qǐng)求和需求的意見模式。對(duì)于一 些商用車的車隊(duì)，車輛的

6、車況診斷、故障的識(shí)別和預(yù)警以及 道路情況，也都能夠發(fā)掘出更多更深層次的動(dòng)態(tài)。除了輔助 自動(dòng)駕駛，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用對(duì)汽車維修也有很大的幫助。如果 對(duì)于車輛的故障模式、車輛行駛的工況、駕駛員的習(xí)慣有深 入了解，我們會(huì)對(duì)這個(gè)車輛在什么時(shí)候發(fā)生故障有一個(gè)預(yù)測 性維修的模式。客戶如何駕駛這個(gè)車輛，走在什么樣的工況 模式下，以及對(duì)車輛本身的設(shè)計(jì)升級(jí)、下一步不斷演化，都 能得到大的改善。另外一個(gè)非常重要的問題是高精度地圖。沒有高精度地 圖我們的自動(dòng)駕駛就不能實(shí)現(xiàn)，我們要定位到厘米量級(jí)，道 路信息要精確到這個(gè)時(shí)刻的路況。如果要做到這一點(diǎn)，高精 度地圖是不可或缺的。一方面我們可以基于第三方地圖商給 我們提供的數(shù)據(jù)，

7、另一方面，車輛搜集來的信息也可以作為 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)地圖的補(bǔ)充，疊加之后可以形成一個(gè)時(shí)刻更新的高 精度地圖。 基于這些數(shù)據(jù)的分析和挖掘， 我們對(duì)司機(jī)、 車隊(duì)、 車輛、地圖信息有深度的了解之后，可以做很多不同創(chuàng)新的 服務(wù)。在高精度動(dòng)態(tài)地圖的支撐方面，國內(nèi)高速公路動(dòng)態(tài)限 速不是很普遍，在歐洲和美國高速公路會(huì)有動(dòng)態(tài)限速，這是 非常有效的交通管理手段。如果車輛有了車內(nèi)動(dòng)態(tài)限速識(shí)別 的設(shè)備，就可以很好地避免這個(gè)問題，例如，當(dāng)前限速是 75 公里，你把這個(gè)信息疊加到動(dòng)態(tài)地圖上，形成一個(gè)高精度地 圖，并利用這個(gè)高精度地圖的信息，得到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的通知。 這就是高精度地圖的一個(gè)簡單的應(yīng)用，要實(shí)現(xiàn)這一功能，后 臺(tái)需要有非

8、常強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)支撐。此外，汽車對(duì)地形和道路 感知的優(yōu)化、智能停車、導(dǎo)航服務(wù)等都離不開動(dòng)態(tài)高精度地 圖。記者：車輛如何通過云平臺(tái)做車車協(xié)同呢？ 孫偉：車車協(xié)同并不單是車輛和車輛之間的相互通訊， 車車協(xié)同在一定范圍內(nèi)也包括主機(jī)廠協(xié)同的問題、政府推廣 的問題。如何實(shí)現(xiàn)車輛到云平臺(tái)再到車輛的通訊，車輛在路 上通過傳感器識(shí)別到了路滑、路面積水等特別的路況，或者 利用車輛轉(zhuǎn)速的差別、 ESP 報(bào)警的信號(hào)以及車內(nèi)其他類型的 車速、剎車信號(hào)系統(tǒng)，通過視頻捕獲到的信號(hào)，把它同步到 互聯(lián)網(wǎng)的云平臺(tái)上。同步之后在路網(wǎng)上去找到哪些車輛訂閱 了我的服務(wù)范圍，快速地通知、協(xié)同、導(dǎo)航，使駕駛者可以 做一些輔助的控制，以避免

9、交通事故，降低出行擁堵。解決這些問題需要有一系列的技術(shù)作為支撐。如果車輛 從傳感器搜集數(shù)據(jù)到互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、云平臺(tái)同步的頻率比較 低，一秒鐘同步一次，那么十萬車聯(lián)網(wǎng)一個(gè)小型平臺(tái)，一秒 鐘就需要十萬次的數(shù)據(jù)傳遞，每一次傳遞幾十項(xiàng)。此外不光 是傳輸本身，傳輸這些數(shù)據(jù)需要在非常低的延時(shí)范圍內(nèi)處 理。要把信息非常快地同步到其他車輛，這都需要大量實(shí)時(shí) 的流數(shù)據(jù)處理，需要關(guān)鍵的技術(shù)作為支撐。記者：作為一家IT企業(yè)，IBM在這個(gè)領(lǐng)域有哪些特長？孫偉： IBM 在這些領(lǐng)域有一些特長， 對(duì)于大數(shù)據(jù)的傳遞， 車輛高速、高頻的傳感速度和在云平臺(tái)做同步和傳輸時(shí)， IBM 利用 MQTT 技術(shù)在數(shù)據(jù)高速傳輸?shù)倪^程中，提高傳

10、輸速率， 對(duì)帶寬的占用也低幾十倍。數(shù)據(jù)在非常快速的搜集了以后， 要去做加工處理，從車內(nèi)搜集的數(shù)據(jù)和天氣、路況等其他信 息很多數(shù)據(jù)都需要融合，融合之后要做識(shí)別。如這個(gè)地方出 現(xiàn)了交通事故，那個(gè)地方有濕滑，這些信息需要在一個(gè)非常 短的時(shí)間內(nèi)做加工處理分析。所以從技術(shù)支撐的角度，我們 可以非常好地應(yīng)用到流計(jì)算。由于擁有這樣一個(gè)流計(jì)算，我 們從來源的數(shù)據(jù)搜集到之后，可以在非常短的時(shí)間內(nèi)指導(dǎo)車 輛行車服務(wù)，也可以在非常短時(shí)間內(nèi)了解這個(gè)車輛的駕駛 者。針對(duì)這樣一個(gè)領(lǐng)域， IBM 還有一個(gè)非常好的研究成果。 它結(jié)合高德、四維、谷歌、百度等基礎(chǔ)地圖，在車輛駕駛和 其他類型的行車服務(wù)過程中，整合很多從車內(nèi)、單一車輛、 眾多車輛搜集的在復(fù)雜路網(wǎng)下實(shí)時(shí)的交通狀況、工況。這需 要有地圖多維度數(shù)據(jù)的融合。融合之后，我們可以對(duì)車輛行 車的線路進(jìn)行分析，對(duì)車輛駕駛?cè)说男袨檫M(jìn)行分析，對(duì)于車 輛行駛的工況，下雨、降雪等微觀的天氣情況，有一個(gè)非常 好的管理和掌握。從