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前裝車聯網數據采集標準建議能否推動產業發

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来源: 作者: 2019-05-22 14:50:29

定位于前裝車聯大數據服務運營商的彩虹無線聯合整車廠、車聯軟硬件服務平臺等22家單位共同發布前裝車聯數據采集標準建議,能否推動產業發展?

DT时期,数据的价值已经毋庸置疑。如何最大限度发掘数据价值,提供更加优质、有效的数据,成为现阶段整车厂商和服务商越来越重视的问题,数据的采集、处理、分析、运用每一个环节都不容忽视。

作为车联运用的基础,数据收集端也吸引了很多玩家进入。

当前车联市场数据搜集方式主要有三种:一是以OBD等后装硬件作为数据收集载体,博泰的iVoka Mini 、腾讯的路宝盒子等都属于OBD产品;二是以APP为数据收集方式,比如斑马行车APP;三是基于T-Box、车机等前装设备,通过汽车CAN总线读取数据。

除了数据采集手段有差异,数据收集规范也各不相同,并且对于数据项的定义没有统一标准,很多数据或重复采集,或没法直接产生价值,或后期改造周期较长,数据维护成本高。这不仅造成资源浪费,也无法满足整车厂或第三方服务商的需求。

为了使前装车联大数据更有价值,同时给第三方提供优质有效的数据分析,12月2日下午,定位于前装车联大数据服务运营商的彩虹无线联合上汽、广汽、东风日产、北汽、奇瑞、众泰、远特科技等22家汽车厂商及车联软硬件服务平台,共同推出了前装车联数据收集标准建议。彩虹无线创始人黄亮称,该建议已经在行业内进行试点。

在黄亮看来,数据采集的种别和精度直接影响到数据的质量,而数据质量是大数据运营和服务的根本,否则没法建立相关数据的基础业务模型。具体来说,彩虹无线的数据标准就是通过规范数据的采集内容和频率,统一定义数据项的编码和描述以及数据的单位、精度。

那这项收集标准是如何制定出来的?

彩虹无线技术负责人祁超介绍,从保险和数据智能两个应用方向以及十多个运用主题出发,该收集标准基于10万辆车两年的数据周期进行模型的验证和应用,同时听取了30多家车厂和保险公司的意见,参考了5篇以上国内外的标准,归纳总结了135个数据项。

彩虹无线将这些数据项分为属性类(包括时间、位置、标识)、行动类(速度、操控等)、车况类(动力、底盘、车身、内外饰、电子电器等)、环境类(内外部环境)四大类别,和来自CAN总线、G-sensor加速度感应器、定位芯片、服务云端四个数据源。

通过对不同的业务需求建立相应的数据模型,如UBI定价模型、碰撞辨认模型、理赔反欺诈模型、整车性能评估模型、故障预警模型等,并以此分析所需要的各项数据,和各项数据所需要的精度和采集周期频率。

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