淺談大數(shù)據(jù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應(yīng)用

王曌倩 華晨汽車工程研究院

淺談大數(shù)據(jù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應(yīng)用

王曌倩 華晨汽車工程研究院

全球信息互聯(lián)網(wǎng)化的不斷深入促進(jìn)了海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，資料顯示自動駕駛汽車每秒可產(chǎn)生1GB的數(shù)據(jù)量，世界正處于大數(shù)據(jù)時代。如何通過大數(shù)據(jù)技術(shù)將看似不相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，從而產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)價值，是目前各行各業(yè)需要解決的問題。通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)的介紹，以及從現(xiàn)狀、需求及存在問題幾個方面對智能網(wǎng)聯(lián)汽車大數(shù)據(jù)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行分析，提出了智能網(wǎng)聯(lián)汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用的發(fā)展思路。

車聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)

1 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

大數(shù)據(jù)采集技術(shù)是指，從射頻終端、傳感器、互聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)、移動網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)等方式輸入獲得的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)的過程。常見的大數(shù)據(jù)采集方法包括，系統(tǒng)日志采集、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)庫采集。

大數(shù)據(jù)的抽取技術(shù)可以將采集到的多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為單一的或便于分析的結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)的清洗技術(shù)可以去除大數(shù)據(jù)中不具備分析價值、干擾項及與目標(biāo)無關(guān)的數(shù)據(jù)。常見的大數(shù)據(jù)抽取及清洗技術(shù)包括，ETL數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、利用Spark框架清洗特殊數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)源及業(yè)務(wù)場景模型背景等手段。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是從大量不完全的、有噪聲模糊的、隨機(jī)的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。常見的數(shù)據(jù)挖掘方法包括，機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。根據(jù)挖掘任務(wù)又可分為分類或預(yù)測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等。

2 國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 網(wǎng)聯(lián)汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)程

美國政府主導(dǎo)提出Safety Pilot項目，于2014年開始建設(shè)MTC（交通變革研究中心），總投資1億美元進(jìn)行9000輛汽車的示范運(yùn)行及行人測試，提出2020年強(qiáng)制安裝V2V設(shè)備。

歐盟研發(fā)框架計劃“Horizon 2020”，其中的重點(diǎn)項目包括協(xié)作式ITS、公路交通車輛安全性與網(wǎng)聯(lián)化、物流、數(shù)據(jù)共享等。計劃的“協(xié)作式智能交通（C-ITS）走廊”于2014年開始建設(shè)，跨越荷蘭、德國、奧地利三國，搭建區(qū)域合作的ITS與智能汽車發(fā)展模式，促進(jìn)數(shù)據(jù)采集及共享。

日本內(nèi)閣府牽頭提出“2017年實現(xiàn)部分自動駕駛系統(tǒng)市場化，2020年后期實現(xiàn)全自動駕駛系統(tǒng)市場化”，基于數(shù)據(jù)共享的智能道路系統(tǒng)（Smartway）2007年開始使用，安全駕駛支援輔助系統(tǒng)（DSSS）也已大規(guī)模推廣。

我國國務(wù)院頒布的《中國制造2025》、《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》等文件，明確了提升交通基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)輸工具、運(yùn)行信息的互聯(lián)網(wǎng)化水平，創(chuàng)新便捷化交通運(yùn)輸服務(wù)的發(fā)展目標(biāo)，大數(shù)據(jù)技術(shù)將擁有廣泛的應(yīng)用舞臺。

2.2 網(wǎng)聯(lián)汽車大數(shù)據(jù)應(yīng)用需求

從數(shù)據(jù)共享層面分析，各品牌采用的設(shè)備終端、云端平臺的硬件、軟件及架構(gòu)都各不相同，互相之間存在信息溝通的壁壘，而各車企又不愿公開車內(nèi)網(wǎng)聯(lián)協(xié)議。因此，若要實現(xiàn)V2V功能，必須打破信息孤島，需要在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)共性層面建立通用的大數(shù)據(jù)平臺。平臺采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式及加密方式，架構(gòu)采用泛在接入、屏蔽細(xì)節(jié)的分布式部署。

從監(jiān)督管理層面分析，對接交通、政府、基礎(chǔ)設(shè)置的智能網(wǎng)聯(lián)汽車云平臺系統(tǒng)中會產(chǎn)生PB級大碼流多并非以寫為主的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，存儲設(shè)備的數(shù)量將達(dá)數(shù)十臺上百臺，對系統(tǒng)冗余和安全性要求很高。云存儲技術(shù)可以針對系統(tǒng)架構(gòu)、文件結(jié)構(gòu)、高速緩存等進(jìn)行優(yōu)化。數(shù)據(jù)傳輸?shù)讓涌刹捎猛黄苽鹘y(tǒng)文件系統(tǒng)限制的流媒體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，大幅提高系統(tǒng)性能，因此大數(shù)據(jù)云存儲技術(shù)的應(yīng)用不可避免。

3 大數(shù)據(jù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車的應(yīng)用展望

3.1 面向場景類

大數(shù)據(jù)云計算技術(shù)可基于車輛在特征道路環(huán)境、不同交通因素中的行駛特征和不同領(lǐng)域駕駛員的行駛需求，對于車輛危險的預(yù)警閾值、行駛策略進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整，以便預(yù)警效果能夠更加符合相應(yīng)領(lǐng)域、狀態(tài)下駕駛員的安全需要?；诘貓D大數(shù)據(jù)信息的挖掘和分析可以基于路況特征、車輛性能駕駛員操作習(xí)慣等因素提供節(jié)能減排、降低駕駛疲勞程度的行駛方案。大數(shù)據(jù)存儲及管理技術(shù)可對于智能網(wǎng)聯(lián)車載系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)、控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)的在線監(jiān)控，提供車輛啟動時的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性與可靠性檢查、提供車載控制系統(tǒng)級安全性的在線檢查。

對于商用車輛的管理，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以針對特定區(qū)域?qū)Σ煌囕v設(shè)定準(zhǔn)入分級，設(shè)置電子圍欄，如隊列管理場景下的車輛進(jìn)出隊列的協(xié)調(diào)控制。對于物流等高強(qiáng)度運(yùn)營車輛的位置、故障信息、行駛時間、時長、路線駕駛的信息進(jìn)行采集、存儲和分析，判斷高危運(yùn)營車輛是否出現(xiàn)違章和疲勞駕駛行為，并通過智能網(wǎng)聯(lián)車輛的遠(yuǎn)程控制功能，根據(jù)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果采取碰撞發(fā)生前的緊急制動等安全防護(hù)措施。對于突發(fā)交通事故，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過對交管、醫(yī)療、保險等資源的有效調(diào)度，可以大幅提高道路安全救援、實時道路管理的管理效率。

3.2 面向行業(yè)類

智能網(wǎng)聯(lián)汽車后市場業(yè)務(wù)的發(fā)展，需要通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對駕駛行為數(shù)據(jù)、車輛性能數(shù)據(jù)、車輛從開發(fā)到銷售的一系列數(shù)據(jù)以及車主人物畫像、基于網(wǎng)聯(lián)車輛的互聯(lián)網(wǎng)行為等數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和挖掘，提取數(shù)據(jù)中所包含的對不同行業(yè)有價值的信息和知識，使數(shù)據(jù)智能化，并通過建立模型尋求個性化保險、個性化銷售、流程優(yōu)化、個性化產(chǎn)品等行業(yè)市場的解決方案以及實現(xiàn)預(yù)測等。

4 總結(jié)

現(xiàn)階段智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展應(yīng)用還處于初級階段，政府管理部門、整車廠、大數(shù)據(jù)企業(yè)及消費(fèi)者之間尚未形成有效協(xié)調(diào)機(jī)制和完整的產(chǎn)業(yè)鏈。相信隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車大數(shù)據(jù)技術(shù)的普及化應(yīng)用，產(chǎn)業(yè)鏈上的企業(yè)將在發(fā)展中找到自己的位置、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，帶給我們一個全新的、更智能化的世界。