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大数据时代的车联网
随着互联网的不断发展，大数据正在成为一股热潮，且业界对大数据的讨论已达到一个前所未有的高峰。作为大背景下诞生的一个产物，不管是车辆的接入、服务内容的选择还是服务的精准性，都离不开大数据。
车辆上传的每一组数据都带有位置信息和时间，并且很容易形成海量数据。一方面，如果说大数据的特征是完整和混杂，而车联网与车有关的大数据特征是完整加精准。如某些与车辆本身有关的数据，都有明确的一个ID，根据这个ID可以关联到相应的车主信息，并且这些信息还是精准的。
另一方面，我们可以看到车联网与驾驶人的消费习惯、兴趣爱好等大数据特征是完整和部分精确。因此，研究车联网的大数据更有意义。
大数据的定义和特征
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
我们从权威的定义可以看到，大数据的特征有四点，分别为：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；数据类型繁多。提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。处理速度快。1秒定律。
车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致。如，预测交通堵塞的地段，实时交通信息，主动安全，公交的排班。驾驶者驾驶行为分析。
大数据的核心在于预测，这在车联网行业非常有用，例如，对于交通流量的预测，就非常需要大数据。对于交通流量，目前我们的仿真系统更加重视交通流量大，拥堵的原因，而大数据时代，不再在乎因果关系，而重视相关性，也就是不去分析产生拥堵的原因，但确实某个时段某个路段会发生拥堵。也可以根据车联网的大数据对车友的兴趣进行分析。
大数据在商用车领域的应用
大数据在商用车领域已经有相当多的应用，如公交领域的运营排班管理、出租车领域的浮动车数据，物流行业的大物流。
如何解决公交企业面临的三大问题：运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少？如何分析各时间段、各站点的客流分布情况呢？如何实现运营的安全智能化、运营排班的智能化？在公交行业，以上问题普遍存在，
通过车联网的大数据，可以解决公交行业所面临的这些问题。根据各个时间段，各站点的客流量大小，线路配备的运营车辆数、线路配备驾驶人员、线路长度、车辆运行速度等大数据，可确定一条线路各个时间段的配车数及发车间隔，从而解决运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少三大问题。
根据客流量、节假日、气候、节气、自然灾害、道路、车况事故、历史同期数据、售票方式、居民小区建设等条件建立计划模型，从而用最快的速度对这些影响运营计划的因素做出反映。比如增加线路，增加车辆，增加司机，有效地制定公交运营计划。同时可对于运营排班精准管理，可通过大数据可以自动排班，对行车作业计划进行优化，并快速地对运行线路进行调整和优化。
自从菜鸟网络公司出现以后，大物流的概念终于被业界提及。什么叫大物流呢？是指企业的自有物流系统（由车队、仓库、人员等组成），和第三方物流企业的配送信息与资源进行共享，从而能充分地利用各方面资源，减少物流总支出、降低运营成本。
目前物流行业随着业务的扩大，车辆数日益增多，而且型号众多。很多企业还是采用手工方式进行车辆管理，工作量大，对车辆运营数据统计分析比较困难，统计结果相当滞后，不利于公司的决策管理；同时在车辆行驶过程中没有进行全程的监控，对司乘人员的违法违规行为无法进行及时预警，也无法对司乘人员的求助及时进行反应。
另一方面，在我国现行的物流运输方式中无论是自营物流，合营物流还是第三方物流，隐性成本占据了很重要的地位，这些隐性成本在物流运输过程中主要包括以下几个方面：返程或起程空驶：空车无货载行驶，这些都是不合理运输的方式。
如何改善物流企业在管理上较为落后的现状，达到货主“高服务质量、严格的准时率、极小的货损率、较低的物流成本”的要求？
如何解决物流行业运行信息反馈滞后、运营高成本、货运车辆的高空驶率、司机作弊给货物和车辆的安全带来的极大隐患？
如何快速、高效的为用户提供可靠的物流服务？
如何最大程度的利用运力资源提高整体业务运营效率？
这些是目前物流行业迫在眉睫的问题。
对以上问题，车联网技术正好可以解决车主迫在眉睫的问题，通过透明化的运输过程管理，合理调度车辆，根据车辆行驶的大数据，对车辆行驶的线路畅通情况进行预测，规划出一条安全畅通的行驶路线，减少由于交通原因而引发的在途等待时间。
通过车辆运行的大数据，可以快速地分析出相同路线的油耗情况，事故多发路段的提前预警，精确分析计算车辆的行程，提高了企业的信息化水平，随时了解到货物的运行状态信息及货物运达目的地的整个过程，确保了运输过程的透明化管理，使企业的运行管理智能化、服务准时性，提高可预见性。
同时，通过车辆运行的大数据，可获取高速、国道、省道的实时路况，同时对司机的驾车规律的分析，为加油站、维修站、服务站的选址提供了参考数据。
另一方面，物流的成本有很大一部分属于仓储成本。通过车联网技术，对海量的数据进行分析计算，经过合理地调度，降低车辆的空驶率，把移动中的每辆货车可以作为一个流动的仓储空间，提高了仓储空间的周转率，从而帮助企业降低仓储成本。
大数据在乘用车领域的应用
大数据在乘用车领域目前比较成熟的应用有保险和主动安全，未来必将有大量的企业会在CRM和呼叫中心领域寻求更多的业务增长点。
2011年8月， 北美最大的汽车保险公司StateFarm与车联网服务提供商Hughes结为连理，由此第一个由保险公司主导的车联网商业模式走上了世界舞台。由此，关于保险模式的车联网被业界所热议。
State Farm主导的车联网商业模式有如下几个特点：与保险公司的业务捆绑；提供与驾驶安全度结合的保险费率；与车联网服务提供商（TSP）Hughes 合作；服务差异化，避免与OnStar 等前装车厂主导的车联网产品和导航产品竞争等。
大数据时代，通过对驾驶者总行驶里程、日行驶时间等数据，以及急刹车次数、急加速次数等驾驶行为在云端的分析，有效地帮助保险公司全面了解驾驶者的驾驶习惯和驾驶行为，有利于保险公司发展优质客户，提供不同类型的保险产品。
目前车联网所提供的主动安全方面的措施大致有胎压监测、故障预警、碰撞报警、安全气囊弹出报警、紧急救援等。但目前在主动安全方面的设备更多是车辆上的一个节点，并没有真正的和大数据关联起来。
在大数据时代，当汽车在行驶过程中，平台可对轮胎气压进行实时自动监测，并对轮胎漏气和低气压进行报警，以确保行车安全。胎压监测有直接和间接两种，直接的通过传感器来监测，而间接的监测是当某轮胎的气压降低时，车辆的重量会使该轮的滚动半径将变小，导致其转速比其他车轮快。
通过比较轮胎之间的转速差别，以达到监视胎压的目的。间接式轮胎报警系统实际上是依靠计算轮胎滚动半径来对气压进行监测。间接方式的胎压监测需要通过上传OBD的信息至云端，由云端通过大数据来分析出轮胎是否漏气，并实时提醒司机，确保安全行驶。
对于呼叫中心，很多企业只是简单的定义为简单的服务部门，其实，TSP的呼叫中心，不仅承担客服角色，还承担售前角色。呼叫中心可以帮助企业快速寻找、锁定有潜在消费能力的最终用户。用对的人、合适的时间、适宜的话术换来的就是成功的营销。
在大数据时代，TSP、汽车经销商或4S店的业务结构会发生一定的转移，原有的客服部门从以往的成本中心逐步转变为利润中心。
呼叫中心的大数据包括，使用情况，客户兴趣及生活习惯三个方面。通过呼叫中心，我们可以获取车辆的使用情况、车联网系统的客户体验效果以及与车辆本身的相关咨询，这对于主机厂市场跟踪反馈，促进相关部门对质量问题进行快速改进有重要的意义。
通过呼叫中心，可掌握车主的消费习惯，车主的活动范围、车主的生活习惯及车主商旅情况（订票、订酒店、订餐、订鲜花），车主的消费心理。如车主在生活消费过程中,在日常购买行为中的心理活动规律及个性心理。消费需要问题，消费时间与消费习惯问题，物质消费与精神消费问题，通过大数据的分析，从而有效地制定相应的营销策略及营销话术。
关于大数据的思考
大数据时代，影响着我们的思维。以前我们对于出行过程的理解，传统的观念只注重为客户提供导航和娱乐这一功能，并没有对这一过程进行深度的分析。这个过程中，分别为去之前，在路上，停车后。对于这个过程，我们可以延伸出很多车联网的服务内容，并且每个阶段都离不开熟人社会，每个阶段都会产生大数据，大数据可延伸很多增值服务。
服务内容的精准性如果单纯靠服务提供商的力量，那服务商将要投入巨大的人力或资本并且要经历很长的时间，显然这种方式不可行。解决这种问题，理想的方法就是通过车主的与社区网站的互动，只有通过这种方式，才能快速地采集到相应的兴趣点。这必须要进行大数据分析。
对于客户信息，无论是车厂还是汽车销售商，都视为命根子，可事实是什么？事实是现阶段这些客户信息一点用都没有，能从这些客户信息中延伸出一些增值服务吗？很难。说白了，这些信息无法带来“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)，顾客终生价值指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。
如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。显然，现阶段的产品形态或者企业的信息化水平有限，一方面无法完成大数据的挖掘，另一方面，缺少专业化的分析工具，而车联网时代，给了我们无限的想象空间，让一切皆有可能！
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李兆荣，中国卫星导航协会理事，深圳市汽车电子行业协会专家委员，多年来致力于无线通信及卫星定位技术的开发工作，主要研究方向为Telematics及车联网的应用。
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你可能喜欢韩松：大数据能帮助汽车厂家选对对手
[摘要]6月9-10日，以“大变革 重构汽车产业”为主题的2015全球汽车论坛在重庆举行，汽车之家副总裁韩松在现场进行了专题演讲。首先非常感谢组委会让我们有这个机会能在这里面和各位汽车行业的前辈们来分享我们基于大数据的想法，每站到汽车行业论坛的舞台上我都比较紧张。我说紧张一方面有氛围的不同，毕竟是跨两个行业。我们各种各样的尝试，在很多媒体传播里面都把我们描述成了门外的野蛮人。但其实恰恰相反，随着我们与汽车主机厂，包括汽车经销商合作进一步深入，我们对这个行业产生越来越多的敬畏。今天我分享的主题是“互联网大数据如何助力汽车产业变革”，我并不觉得互联网公司，真正能够去凭着我们互联网的力量就可以颠覆，可以怎么样传统行业，更多是对这个行业起到一些帮助的作用，一些助力的作用。今天基于大数据的领域帮助主机厂做到什么，今天做一个分享。我的内容分三部分，第一部分是怎么来看待汽车大数据？后面是我们认为汽车大数据的核心价值和简单应用场景，我今天讲的内容相对比较low一点，我刚才听到大家讨论G7的会上，本世纪取消化学能源这种事，我没有办法站到那么高的高度，跟大家聊的还是短期可以帮到大家的情况。我们定义了99%+1%的概念，一般说到大数据的时候，所有的互联网公司，都在强调说我在给用户打标签，打成百上千的标签来识别消费者，这个标签有关于兴趣爱好，有生活习惯等等的一切。这些标签究竟意味着什么？它最终的价值怎么样？我们做了我们基于大数据在汽车行业里面的梳理。最基本的我们觉得一定存在的就是所有消费者的自然属性，数字只是一个示意，不用去推销说为什么是15%。更多是基于消费者的社交属性，他的教育背景、工作状况、婚姻家庭。再往后是互联网能够给主机厂，提供给行业最多的一些东西，就是个性化的属性，包括他的爱好、浏览习惯。在座的大家无论你们使用PC设备还是移动互联网的设备访问互联网，都一定会留下你们的轨迹。再往后是一个更核心我们称之为消费属性，您的家庭收入，比如说消费能力，消费习惯，以及处于哪一类的消费的阶段。作为汽车行业而言，一切实际上都是在给他的目标消费群做一个模糊的匹配，比如说你的用户可能什么样，你的用户可能 偏好什么，我们觉得始终差了一个最后的一部分数据，这部分数据量并不大，但对于主机厂来说最有价值，我们称之为能够提供的购车属性。不去讲具体的例子，就像刚才余部长做了一个广告我们和长安有一个合作，我们和几个品牌都有类似的合作，做的事情很简单，主机厂拿出他的车主信息，这个信息是加密的，我们双方或者几方不会看到这个人的个人信息，这些人已经在长安买了他的某一款产品，我们去匹配分析这个用户在购车前6个月，甚至前一年所有的访问行为。去分析在他最终购买这款车之前，他都关注过什么品牌，关注过什么车型，他花的时间是多长，在这期间他一共关注了多少产品，最终他在哪个阶段决定下了订单，最终哪个时间点完成了消费动作。这一切的基于用户的基础分析我们称之为最后的购车属性，这个可以帮助主机厂还原真实消费者的决策动机。大家可能也会说我们通过对消费者的调研也可以了解，相信在座主机厂都会做，把我的车主召集过来进行访谈，您当时为什么选择我的产品，决策动机是什么，这些在我们看来因为他还是一种访谈性质，抽样调研的性质，咱们先不说调研的样本量够不够大。长安我记得听说有70多万还是多少？主机厂做这个事花了大量的时间和精力，其实还是抽样的访谈类型。我可以把你的数据进行一个完整的匹配，去通过这些来降低或者提高做用户抽样的效率，同时因为我们分析的是他的历史行为，他真正购车动机和购车需求未必能够通过访谈的方式回答出来。我相信大家多多少少也做过，比如说我当时买车的动机，我1998年买过（、、）
，也接受过他的访谈，我当时说这个车空间很大，性价比很高，说了一些冠冕堂皇的理由，实际我的理由是什么，我的太太生小孩，需要一个7座车，但是访谈里面没有这个选项，这种访谈得出来的用户信息和购车决策并不一定是真实准确。在大数据里面的应用，只是最后那1%，因为前面的99%我觉得主机厂有自己的CRM数据库，我们可以通过腾讯的微信，微博，包括他的交易记录可以得到很多海量的用户数据，去了解他的个人信息，了解他的爱好，了解他的习惯。只有到最后他真正购车决策的属性，可能是我们可以去提供的。这是我们对汽车大数据的一个分享。我们的核心价值。这一点也很简单，就是能够帮助无论是主机厂还是经销商离我们的消费者更近一些。现在中国的汽车售卖的传统模式还是通过4S店，通过4S店有一个很大的问题，主机厂跟终端消费者之间的互动时间周期变长，没有办法快速跟消费者互动得到反馈。这个时候很多决策是滞后于消费者变化的，我们刚才谈到每个主机厂在研发一款新车或者设定自己的交车流程都有一个目标人群的定位，我这款车适合25-35岁的男性，城市精英白领人群，大家可以想像中国现在在售车型有多少款车的目标受众都是这个，我相信以95%以上都是。这些究竟对于主机厂意味着什么，包括最后的销售环节。对于主机厂而言，每个消费者都是一样的，我并不知道这个消费者的购车因素和购车偏好我提供的产品和服务也是一样的。背后的问题是什么，我前两天父亲买了一套房，当儿子的近点孝心，我说我给您交钱，我就到了售楼处找了销售，我说这个房，有没有，有就去拿合同。就在我等着他拿合同的时候，我听隔壁桌的一个买房这跟销售的沟通，这个房子你给我便宜两个点不行，至少便宜三个点，这个房子为什么他买一层可以送花园，我的不可以送花园，当我听到这个，我心中的不满逐渐开始上升。我上来就质疑，我说你骗我，你的房子明明可以优惠2%或者3%，明明买一层送花园，为什么让我买二层。眼看直接要签单收钱的环节，又回到传统的讨价还价。如果我的销售顾问知道他一定应该是把握请到VIP房间，说你等着，我拿合同，或者我叫我的财务过来刷卡，就可以多赚3%，这一幕我相信在每家4S店每天都在上演，消费者进到4S店，经销商顾问不知道他之前买车处于哪个环节，我们可以知道假设这个消费者在购买长安，进入4S店之前，我知道他在网上所有的比对行为，他一直在关注其他的品牌，我就可以分析出来他是看重价格还是看重性能，经销商完全可以提供不同的接待服务，以便这个消费者进来我就说这个车8.5折，拿走，还是说我这个车不优惠，但是我可以给你更换更高的配置。这些并不是天方夜谭，可以通过大数据实现的。我们说消费者画像，刚才余部长谈到，汽车之家每年都在更新我们的消费者画像。我们一直分析主流消费者人群，主流消费者人群还是80后、85后，今年我们专门针对90后的消费人群，对于我一个70后来说这是一个很悲哀的事，90后已经25岁了。他们已经即将成为社会的主流消费人群。我们在做消费者画像，我们提到的消费者需求，消费者偏好，我们着重说买车的体验不够好，车价不够透明，我们希望汽车之家和主机厂的合作可以解决这些。90后第一句话说的是买车很无聊，买车用车汽车服务一切对我来说非常无趣，一点不酷。在他们眼中好玩有意思是第一位的，其他的变的不那么重要。这里面背后有可能他们还没真掏钱，他们掏钱的时候也会关心价格，至少这个会给我们一些洞察，消费人群每年都在更新。谁能够去更快地了解消费者的需求变化，谁能够更准确洞察他们消费变化的趋势，我们内部就在做这件事情，汽车之家所有原来提供的内容服务，提供的信息服务，能够满足80后、85后、70后的需求，未来能不能满足90后、95后的需求，我们怎么让他们觉得汽车之家网站变的更好玩更酷，这是我们的课题，相信也是经销商未来的课题。基于大数据的应用场景就是三件事，监测、发现、预见。过去作为互联网公司更多的给主机厂提供的是监测服务，我们通过各种各样的监测软件帮主机厂看它产品的营销过程，包括到销售转化过程的数据转化情况，互联网公司有一个特点，大部分都是数据型公司，技术型公司，它是没有分析能力的。汽车之家在五年前开始成立我们自己的研究中心，我们就是想期待通过过去简单数据监测，能够帮助厂家做一些初步的分析和发现，帮助厂商解读一些数据背后的原因。当更未来的话，包括我们跟我不太方便提，现在属于保密协议，我们帮一些主机厂做到了数据建模的阶段，希望未来帮助他们做基于销售，基于车型发展趋势的预测，这个其实是大数据的一个阶段。这个阶段一定是覆盖到整个我们觉得新车产业链的各个环节，研发、生产、物流配送到中间的品牌、产品营销传播，包括最后渠道的管理、销售、售后服务，整个脉络其实互联网作为一个大数据的最有效的收集和分析的工具可以很好地帮助到汽车产业。我们可以看到这是我们从监测环节讲，用户在购车场景下的一个时间成本，过去大家都会提数据以UV、PV作为基础数据，去年开始我们提出以时间成本作为主要衡量标准。一个消费者他产生的PV可能是无限量，也可能是完全无法计算，看一段视频，看一部韩剧，天天晚上看三个小时，可能都没有一个PV，他的时长是总量。花费的时间是一致的，我们可以看到消费者在购车的过程当中，每一个购车环节，花费在线上线下的时间，这个球的大小是代表花费的时间，可以判断消费者每个阶段最需要的是什么，认知和兴趣阶段需要的是资讯，意愿阶段更需要基于参数配置。另外一个监测，刚才我也提到很多次，我觉得互联网的大数据最有效的是替代原来传统相对效率比较低，或者成本比较高的调研方式，它可以通过口碑、通过用户的车主声音，UGC内容可以简单快速分析，他对于车型和产品参数配置的满意程度，包括售后服务等等的一切。我们一直在看一个数据，每一个厂商或者说出的每一款车都会锁定自己的竞争对手，我们当时拿一个品牌为例，和是它的假象敌，当他的车推到市场上，用户的比对数据显示现代根本不是消费者心目当中你的主要竞争对手，意味着这个主机厂前期传播在产品设计的时候，可能完全选择选错了对手。消费者心目当中的对手是另外几个不同的品牌或者不同的产品，这样的话很大程度导致厂商在营销在规划一些策略上的偏差。消费者眼中，刚才余部长讲，我们一定要以人为本，从用户出发，消费者认为你的对手是谁更重要。第二个发现，可能这是主机厂很关心的，就是我的战败客户，我的消费者丢了，丢给谁了。左边的图是日系品牌销售线索转化率我们有55%的用户在三个月的跟踪调查没有买车，还有29%的用户没有买他的车，我们再去做数据的挖掘会发现这29%怎么分配的。我们没有分析它背后的原因，可以帮助厂商发现和了解，谁在抢我的蛋糕。预测，这个也是我们发现消费者对于一款车无论它的安全、品质、油耗、性能这些的关注，其实不是像主机厂想的一成不变，随着新车的上市到它的成熟到走向相对来说老年期的过程当中，它的关注始终在不断变化的。消费者对于每一款车，对于某一类车型的产品特征优势与否也是动态变化的。可能从主机厂角度讲，如果是像互联网产品或者像小米手机通过快速迭代，去满足消费者对车型关注的迎合这个需求不现实，汽车的制造时间周期更长，至少我们在产品的包装上，传播的营销推广上是可以去根据消费者的对于车辆不同竞争优势的理解和变化做一些调整。最后一个，就是我们现在做的一件事。跟一些品牌在合作，我们希望通过整个销售漏斗的模型，可以把消费者前期产生购车需求，到最后一直消费产生订单整个全过程都在监控，我们也增加了电商的板块，可以完成新车交易的闭环。这个模型当中我们可以大胆地预测，比如说这个月你的这款车它进入到销售者某一级有多少人群，意味着未来三个月，将能产生多少直接的提车，我们是预测不了出库量。这个模型现在还没有，这是我们正在跟主机厂一块共同去建立的，这个是在大数据里面对主机厂而言，对于销售管理管控而言是巨大的价值和巨大的帮助。最后我希望能够呼吁一下，在做大数据研究时间非常短，这个矿很大，这个矿究竟是钻石、黄金还是煤炭还是一钱不值，我们并没有十足的能力或者专业技术去开采我们的矿，我们愿意跟主机厂、调研公司、大数据公司共同合作挖掘大数据背后真正的价值是什么，我们希望在未来，可能没有那么远，每天都在发生，能够通过我们大数据不断地帮助汽车产业上的每一个环节去提升自己的效率，降低成本，谢谢大家。版权声明：本文系腾讯汽车（)独家稿件，版权为腾讯汽车所有。欢迎转载，请务必注明出处（腾讯汽车）及作者，否则必将追究法律责任。
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