智能交通管理分析大数据加速车联网进程
近年来我国汽车数量爆发式增长,交通问题也越来越明显:我国15座城市交通拥堵日均损失10亿元,我国每年交通事故50万起、因交通事故死亡人数超10万人。城市拥堵问题已经成为制约城市未来发展和整体运行效率的最主要问题之一,极大影响了我国的城镇化过程。造成这一问题的原因一方面来自于我国地少人多的现实情况,城市有限的物理容纳能力同机动车数量高速增长相矛盾,另一方面来自于城市交通管理的落后造成交通资源的错配。西方国家在上世纪九十年代提出智能交通(ITS)的方法,通过信息技术手段将人、车和路三者有机地联系在一起,提高路的使用效率和出行者的通行效率。智能交通的技术逐步被引入国内,成为解决我国交通问题的重要突破口。
智能交通管理内容
智能交通的要旨是提升交通系统的现代化管理水平和交通系统的运营服务水平,促进交通的可持续发展。究其内涵,包括了以下的内容:
1、智能化交通管理。智能交通为交通管理提供了高效、科学的现代化管理手段,在交通管理和交通运营领域,综合应用各种现代科技手段,构建现代化的交通管理系统,使交通管理和运营更为高效。涉及:道路交通监视系统,卡口车辆识别系统,道路流量测试系统,交通违法行为自动识别取证系统,城市交通智能引导系统等。
2、智能化交通服务。交通是社会服务系统,智能交通必须面向社会、服务公众,通过各种智能化的手段,为社会公众提供良好的服务。涉及:城市交通咨询服务中心,交通提示和咨询,交通电台,交通违法行为自动提示和查询。
3、基于智能交通的交通安全保障体系的建设和交通的可持续发展。智能交通通过人、车、路的协同管理,应显着提升交通安全的保障水平;智能交通的发展将有助于建设节能、环保、可持续发展的交通体系。
大数据助力智能交通发展
我们早已生活在数字生活时代,用数据说话是数字化时代的特征,互联网的一个重要的贡献是使数据在线,在线数据存在着局限性,特别是人类日常生活的数据,移动互联网的出现使得这类数据更容易被收集。移动互联网和云计算等信息技术的发展又催生了大数据(BigData)时代的到来。
由于通过对数据进行专业性分析所带来的巨大价值是无限的,大数据成为世界各国政策层面鼎力推动的战略计划,社会各界也刮起了大数据的旋风,围绕大数据的“入口卡位”之战也激烈地上演着,搜索、社交、支付等等都成了必争之地,目前这些数据要塞都算是被行业巨头所把守,百度占据着web数据,阿里占据着电商数据,腾讯占据着社交数据,具有短期不可替代性,而且能形成自己的行业壁垒,如淘宝拒绝百度扒数据,所以搜索专家百度只好痛失电商搜索这个吸金领域。
汽车作为未来最大的一个移动终端,比手机还要强大的衍生功能,而且车联网的产业链够长够深,使得车联网成为大数据的集中体现,可谓是大数据的一个缩影。互联网企业早已在大数据武装下闯入汽车领域抢食,众所周知,Google在无人驾驶汽车领域拔得头筹,正是基于大数据的采集与分析,微软给福特全新开发车载嵌入式系统,谷歌也不遗余力的和奥迪合作,而iOS6也开始发力汽车领域。
当前,在国内互联网竞争的开放程度下,想要在大小巨头的产品版图夹缝中再打造一个入口级产品,那是难乎其难的,但是可以掌控的数据新蓝海并不是没有,因为整个世界时刻都在变化,只要有变化,就有新数据诞生。只不过,大部分数据尚处于线下,如何成功地将“线下数据”转变为“线上数据”是关键,这样才能形成自己的数据壁垒,释放出大数据的真正价值,如早期的大众点评网就是通过扫街模式积累大量餐馆和菜品数据,而逐渐形成了一个在线私有数据体系。
在大数据时代的背景下,车机作为车联网的一个小分支,要想开辟自己的新蓝海而成功突围,就要想法设法建立自己的数据壁垒:
开发自有特色的硬件应是一个方向,采用软硬件结合的方式,辅以互联网的思维去运作,最终会建立庞大的数据体系,在这个体系里打通另外一个是打通海量、异构的、持续更新的用户级数据;
另一个方向是打通跨行业数据,国内互联网公司对于跨行跨领域的数据重视程度相对较低,而数据具有“外部价值”的,就像汽车厂商的自动制动数据结合LBS数据则会揭示公共交通路段的安全性。
再者,服务内容的精准性如果单纯靠服务提供商的力量,花费巨大的人力财力和时间也不一定取得最好效果,车机传统的观念也只是提供导航和娱乐,若以社区互动的形式,则能快速采集到相应的数据,由此也可以衍生出很多增值服务,提升用户体验感,增强用户黏性。
实际上在在数据分析、加工、传播等环节,名目繁多的App都充满了商机。在大数据时代,App仍具有长尾特征,云存储的海量数据和大数据的分析技术也使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。车机厂商务要对用户群体进行细分,甚至要时刻以“个人”为中心,将个人的相关信息进行精确描述,在保护隐私的前提下进行智能化和个性化的服务匹配,这也是WEB2.0革命的自然深化和扩展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31