智能汽车产业叫好不叫座 大数据协力破冰之旅

观点 作者:邮箱投递 2014-02-19 02:34:41 阅读:110
英国伦敦有超过273个地铁站,25000个计程车司机。每75个申请出租车机驾照的司机,只有39个可以通过考试。虽然大部分司机都将原因归结为复习时间少和工作量大,但不得不承认的是,要在短时间内记住这近25000个街道的地理坐标的数据信息,实属不易。   车联网的普及——智能导航系统稍稍缓解了汽车行驶的导航问题,但仍旧解决不了智能汽车市场叫好不叫座的现状。   那么,车联网和大数据的强强联姻是否能帮助全球的车友们解决这一难题?   车联网能否在2017年突破低收益魔咒?    有报道称,2017年车联网的市场产值将翻三倍?用户对车联网新增功能存疑。为此,记者独家采访到了互联网安全专家余弦(钟晨鸣),并请他对当前智能汽车安全方面做了简要的总结。
车联网的普及率真的很高吗? 20140219101530623   余弦(钟晨鸣)表示,时下想要让车联网有很高的普及度真的是非常困难。   相较之下,智能手机可以人人有甚至可以有很多个,但智能智能汽车却是一个很尴尬的市场。首先,智能汽车的软件开发集中在智能导航和娱乐性软件。其次,汽车型号多,车联网的硬件系统和软件系统部能兼容。再次,智能汽车费用高昂,非接地气的普及性消费。   车内新增娱乐性软件实为催命符   车内娱乐性软件的开发是否真的对车联网的开发有帮助还有待时间的考证,但这些娱乐性软件的确是增加了汽车的安全隐患。每年520多万起的交通事故,真正牵动着我们的心弦,保证汽车运行安全是我们切身安全的首要任务。   余弦(钟晨鸣)说:“特斯拉很出名,但适合高端用户玩,真正普及还需要时间,并且车联网整个产业升级时间会非常长。”   总结:大数据成智能汽车产业突破口   数据无时无刻不在产生,现代化社会让我们学会抓住大数据带来的机遇,让海量数据为我们服务。   大数据兼备三要素:数据计算速度。   车联网引入大数据技术,无论在转向还是在路线预测上都会有质的飞跃。大数据的数据采集采用传感技术,实时采集车辆周围信息并传输到云端进行信息计算,高效处理后的数据更加精准,更加方便快捷。   希望落地阶段的大数据技术可以为低迷的车联网、智能汽车市场带来一股清泉。
 

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