轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯:陳俊吉|2016-08-30 09:24:55.000|閱讀 1009 次
概述:本文文章從谷歌無人汽車、福特汽車整合、汽車防盜座椅3個大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例中,以應(yīng)用背景、數(shù)據(jù)源、圖說場景、實現(xiàn)途徑、應(yīng)用效果5個視角去看待大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用狀況。
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本文文章從谷歌無人汽車、福特汽車整合、汽車防盜座椅3個中,以應(yīng)用背景、數(shù)據(jù)源、圖說場景、實現(xiàn)途徑、應(yīng)用效果5個視角去看待在汽車行業(yè)的應(yīng)用狀況。
案例一:谷歌無人駕駛汽車,解放雙手,輕松出行
應(yīng)用背景:
安全要素是推動無人駕駛汽車發(fā)展的重要動力,在不同事故造成的致死率排名中,由人為因素造成的車輛碰撞引發(fā)的交通事故高居第2 位。除了生命安全外,汽車碰撞事故對經(jīng)濟產(chǎn)生的影響深遠(yuǎn)而巨大。據(jù)不完全統(tǒng)計, 2012 年美國全年因道路碰撞事故造成的經(jīng)濟損失高達(dá) 2120 億美金。以當(dāng)年為例,如果無人駕駛汽車以及 ADAS 系統(tǒng)能夠?qū)⑹鹿拾l(fā)生率降低 90%,即可挽回?fù)p失約 1900 億美金。同時解放駕駛員雙手,提升泊車效率、改善交通環(huán)境等各方面的需求,都在推動著無人駕駛技術(shù)的發(fā)展。
數(shù)據(jù)源:
實景地圖數(shù)據(jù);無人駕駛汽車捕捉到的物體信號數(shù)據(jù),如行人、汽車、紅綠燈、施工標(biāo)識等;汽車行駛狀況數(shù)據(jù)。
圖說場景:
實現(xiàn)路徑:
通過對各種數(shù)據(jù)的綜合分析決策,實現(xiàn)對駕駛員的行駛行為輔助或者無人駕駛功能。
應(yīng)用效果:
減少人為因素造成的車輛碰撞事故:行車過程中駕駛員疲勞、注意力不集中、情緒波動等都會造成不同程度的行車安全隱患,危害駕駛員的生命財產(chǎn)安全,無人駕駛技術(shù)可以有效避免這方面的影響。
提升行車過程自由和舒適度:把駕駛汽車的時間應(yīng)用到休息、學(xué)習(xí)或者處理公務(wù)方面,實現(xiàn)行車過程中完全的時間自由化。
提高停車效率:大大減少新手停車過程中造成的磕碰、情緒波動及時間浪費等現(xiàn)象。
案例二:福特汽車整合大數(shù)據(jù)資源,走出困境
應(yīng)用背景:
21 世紀(jì)初,經(jīng)歷了百年發(fā)展之后的福特汽車,像位年過古稀的老人,失去了活力。公司在這段困難時期,損失將近一半的員工,虧損連連,找不到方向,有瀕臨倒閉的危險。窮則思變,面對泥沼中的困境,管理層們顯得有點不知所措,他們開始選擇“ 求助” 福特的數(shù)據(jù)分析專家們來拯救整個企業(yè)。
數(shù)據(jù)源:
運營數(shù)據(jù):生產(chǎn)、銷售、售后等數(shù)據(jù)。
產(chǎn)品開發(fā)數(shù)據(jù):設(shè)計、試驗等參數(shù)數(shù)據(jù)。
互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù):輿情、瀏覽記錄等數(shù)據(jù)。
車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù):汽車零部件內(nèi)置傳感器反饋數(shù)據(jù),汽車運行指標(biāo)數(shù)據(jù)。
圖說場景:
實現(xiàn)路徑:
通過數(shù)據(jù)資源中心,整合各種相關(guān)資源,服務(wù)產(chǎn)品的研發(fā)或改進(jìn)及企業(yè)運營行為的優(yōu)化。
應(yīng)用效果:
產(chǎn)品精準(zhǔn)定位:綜合互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和以往設(shè)計經(jīng)驗,對未來產(chǎn)品的
定位更加準(zhǔn)確,減少新車下線無銷路的市場風(fēng)險。
設(shè)計人性化:更容易關(guān)注到以往忽略的設(shè)計細(xì)節(jié)問題,使得汽車使用時更貼合用戶需求,符合使用習(xí)慣,增加品牌效應(yīng)。
運營效率提升:數(shù)據(jù)資源整合,減少很多不必要的對接流程,極大提升公司運營效率。
案例三:汽車座椅防盜
應(yīng)用背景:
坐姿能夠促進(jìn)汽車的自我防盜么,要知道, Everyone is unique,正是每個人獨特的信息所組成的數(shù)據(jù)幫助了汽車識別自己的主人。當(dāng)一個人坐著的時候,它的身形、姿勢和重量分布都可以量化和數(shù)據(jù)化。
數(shù)據(jù)源:
座椅壓力傳感器:身形、姿勢、重量等量化數(shù)據(jù)。
圖說場景:
實現(xiàn)路徑:
把人體屁股特征轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù),并且用從 0~256 這個數(shù)值范圍對其進(jìn)行量化,產(chǎn)生獨屬于每個乘坐者的精確數(shù)據(jù)資料,包容并發(fā)現(xiàn)錯誤然后自動修正。
應(yīng)用效果:
汽車防盜:根據(jù)人體對座位的壓力差異識別出乘坐者的身份,準(zhǔn)確率高達(dá) 98%。如果不是車主,系統(tǒng)就會要求司機輸入密碼,如果司機無法輸入準(zhǔn)確的密碼,汽車就會自動熄火。可以記錄盜賊的身份,幫助建立偷車賊檔案。
安全行駛:系統(tǒng)可以收集發(fā)生事故之前的姿勢變化情況,分析出坐姿和行駛安全之間的關(guān)系。這個系統(tǒng)還可以警示疲勞駕駛者或者出發(fā)自動剎車。
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