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大數據時代車聯網發展的三種價值分析
2013-10
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生活中，我們并不缺少數據，只是缺少采集數據的設備和技術。比如我們的汽車就是一個不小的數據源，汽車在開動的時候，車速，胎壓，車內溫度，實時路況等都是不斷變化的數據流，當全城甚至全國的車輛聯網后，每一輛汽車上傳的數據都會帶有此車的位置狀態信息，關聯交通管理部門的數據庫后，這些數據也會帶有車主的身份信息，違規記錄等，千千萬萬的汽車聯網后，很容易產生海量數據。
大數據等技術用于車聯網有什么價值?
大數據分析的核心價值在于預測，數據越完整，參數越少，預測也就越準確。在車聯網領域，數據源龐大，但需要預測的參數并不多(比氣象預報什么的少多了)，因此大數據的預測能發揮出十分有效的作用。
1.路線規劃和行車警告
司機們了解路況的傳統方式是收聽電臺，可是這種方式很不精確也很不及時，因為一般的擁堵是不會上廣播的，而且通過新聞的方式播報出來，起碼也是一個多小時前的事，現在事發地點還堵不堵，司機們還是不知道。
車聯網系統可以采集所有聯網車輛的行駛數據，經過大數據分析后，就可以得出幾乎每個路段的實時擁堵情況及路面情況，為用戶做出合理的路線規劃。根據用戶個人的駕駛習慣，系統還會智能分析出駕駛途中用戶可能會犯的錯誤及容易出問題的路段，并及時向用戶發出提醒，最大限度地提升行車安全系數。
2.公交系統的資源分配
公交系統的正常運行是一個城市井然有序的重要條件，但是公交路線的規劃，車輛的分配以及時間的安排卻是一個難題，因為各時間段各站點的客流分布情況是統計數據，需要長期大量的數據來進行計算分析，才能得出準確的結果，這種統計數據，正好符合大數據分析的特征。
根據不同時間段各站點的客流分布情況，公交公司可以初步規劃出車輛的數量及路線的長度，再根據實際的車輛及人力資源來進行合理的分配，從而解決車輛需求最少，行車路線最短，司機工作時間最少三大問題。
3.緊急情況下的快速反應
在行車過程中，雖然我們都希望平安，但突發情況總是無法避免，特別是在遇到雪地打滑等緊急情況時，人們往往驚慌失措，束手無策。這個時候，機器絕對比人要冷靜，系統會篩選分析數據庫里所有關于這種情況的資料，并迅速做出判斷，避免用戶陷入更危險的境地。
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