大數(shù)據(jù)成為爭(zhēng)搶車聯(lián)網(wǎng)布局的下一個(gè)鏈條

　　上周工信部指出，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)已成為國(guó)家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源，成為拉動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的強(qiáng)大引擎，也必將催生數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)?？梢钥闯觯髷?shù)據(jù)應(yīng)用成為爭(zhēng)搶布局的下一個(gè)鏈條。

　　然而不論對(duì)于哪一個(gè)領(lǐng)域來(lái)講，數(shù)據(jù)收集才是平臺(tái)應(yīng)用的基礎(chǔ)。尤其在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域更是如此，如今各界巨頭及車企更是紛紛投身其中。但由于各家數(shù)據(jù)采集規(guī)范各不相同，并且對(duì)于數(shù)據(jù)項(xiàng)的定義沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，現(xiàn)實(shí)情況是，很多采集到的數(shù)據(jù)無(wú)法直接產(chǎn)生價(jià)值，后期改造周期較長(zhǎng)，數(shù)據(jù)維護(hù)成本高，造成資源浪費(fèi)，也無(wú)法滿足用戶需求。于是業(yè)內(nèi)有聲音發(fā)出，是否需要制定統(tǒng)一的行業(yè)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)？

　　如何定義數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)？

　　12月2日，前裝車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)服務(wù)運(yùn)營(yíng)商彩虹無(wú)線聯(lián)合上汽、廣汽、江鈴、奇瑞、眾泰、博世、德賽西威等22家汽車廠商及車聯(lián)網(wǎng)軟硬件服務(wù)商，共同推出了首個(gè)前裝車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)。

　　在標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布當(dāng)天上午，車云受邀參加該標(biāo)準(zhǔn)研討會(huì)，其中上汽、廣汽、東風(fēng)日產(chǎn)、長(zhǎng)安汽車、江鈴汽車、獵豹汽車、中國(guó)人保、太平洋保險(xiǎn)、國(guó)壽財(cái)險(xiǎn)、中華聯(lián)合財(cái)險(xiǎn)、大地財(cái)險(xiǎn)、安心財(cái)險(xiǎn)、瑞士再保險(xiǎn)、中國(guó)汽車技術(shù)研究中心、北京大學(xué)商務(wù)智能研究中心等70多家企業(yè)相關(guān)人員就數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及應(yīng)用價(jià)值展開(kāi)討論。

　　具體來(lái)講該標(biāo)準(zhǔn)是通過(guò)一個(gè)文件來(lái)規(guī)范數(shù)據(jù)采集的內(nèi)容和頻率，統(tǒng)一定義數(shù)據(jù)上的編碼和描述，統(tǒng)一定義數(shù)據(jù)上的單位和精度，基于十萬(wàn)輛車兩年的數(shù)據(jù)周期進(jìn)行模型的驗(yàn)證和應(yīng)用，基于30多家車廠和保險(xiǎn)公司的意見(jiàn)，歸納總結(jié)135個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)，并進(jìn)行了統(tǒng)一的編碼。

　　首先，采集標(biāo)準(zhǔn)包括數(shù)據(jù)精度和周期頻率，其中彩虹無(wú)線把數(shù)據(jù)采集周期分為兩類，一個(gè)是周期性采集，在運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中按照一定的周期循環(huán)進(jìn)行采集；第二個(gè)實(shí)際出發(fā)采集，只有當(dāng)一個(gè)特定事件發(fā)生的時(shí)候出發(fā)采集的事件，比如說(shuō)車輛點(diǎn)火時(shí)的狀態(tài)。

　　其次，在數(shù)據(jù)質(zhì)量上我們知道，大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)和服務(wù)基礎(chǔ)在于建立相關(guān)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)模型，而數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型最根本的是數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量又包括兩個(gè)方面，一個(gè)是數(shù)據(jù)采集類別，另一個(gè)是數(shù)據(jù)精度，因而運(yùn)用在不同的領(lǐng)域和場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)對(duì)質(zhì)量要求不同。

　　舉個(gè)例子，目前很多保險(xiǎn)公司在做UBI的產(chǎn)品定價(jià)，而大多數(shù)保險(xiǎn)公司對(duì)這個(gè)產(chǎn)品的模型基礎(chǔ)是駕駛安全模型，這里面的數(shù)據(jù)又包括高頻的急剎車、循環(huán)變道，這些行為是轉(zhuǎn)瞬即逝的，要求數(shù)據(jù)采集至少需要一秒鐘一次的頻率，才能夠準(zhǔn)確的分析出以上的駕駛行為。而如果前期車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)過(guò)程中對(duì)于T-BOX數(shù)據(jù)采集的規(guī)范，沒(méi)有嚴(yán)格的定義，那么在精度就會(huì)存在不足，則意味著數(shù)據(jù)對(duì)于保險(xiǎn)產(chǎn)品的定價(jià)缺乏指導(dǎo)性。

　　彩虹無(wú)線創(chuàng)始人兼CEO黃亮說(shuō)：“談大數(shù)據(jù)，脫開(kāi)應(yīng)用其實(shí)是沒(méi)有著力點(diǎn)的，而應(yīng)用模型必然是建立在與其業(yè)務(wù)模型相匹配的數(shù)據(jù)上的。從源頭講，也是依托高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。”

　　車云菌認(rèn)為，彩虹無(wú)線制定的前裝車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的采集標(biāo)準(zhǔn)核心在于數(shù)據(jù)質(zhì)量，基于模型推倒出所需數(shù)據(jù)項(xiàng)，比如車速，經(jīng)緯度，持續(xù)油耗等等，然后再多維度制定可以達(dá)到的數(shù)據(jù)精度要求，比如GDP達(dá)到8位或者車速要以每秒為單位，來(lái)重新定義數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化。

　　彩虹無(wú)線祁超以如何判斷是否頻繁變道來(lái)舉例解釋，彩虹無(wú)線需要采集

　　1、用戶的精度和緯度，同時(shí)使用低頻段的GPS采集頻率；

　　2、采集車速和方向盤(pán)的轉(zhuǎn)速來(lái)判斷是否頻繁轉(zhuǎn)彎；

　　3、采集車速加速度的判斷車輛是否在高速的行駛等等。

　　另一方面，彩虹無(wú)線對(duì)前裝車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)收集的優(yōu)勢(shì)在于，已與18家整車廠商達(dá)成數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)合作，同時(shí)與上汽、眾泰等5家整車廠商正在做技術(shù)及產(chǎn)品對(duì)接，預(yù)計(jì)會(huì)在接下來(lái)的幾個(gè)月內(nèi)陸續(xù)上線。此外與上海安吉星的第一期試點(diǎn)工作已經(jīng)完成。

　　如何應(yīng)用數(shù)據(jù)模型？

　　基于整合高精度數(shù)據(jù)，構(gòu)建應(yīng)用模型之上，彩虹無(wú)線將這套標(biāo)準(zhǔn)主要應(yīng)用在兩個(gè)方面，一個(gè)是基于保險(xiǎn)創(chuàng)新的立方體計(jì)劃，另一個(gè)是基于整車廠業(yè)務(wù)優(yōu)化的數(shù)據(jù)智能服務(wù)。

　　今年6月2號(hào)，彩虹無(wú)線將公司的戰(zhàn)略定位為前裝車輛大數(shù)據(jù)的服務(wù)運(yùn)營(yíng)商，兩條業(yè)務(wù)線是基于保險(xiǎn)創(chuàng)新立方體計(jì)劃以及創(chuàng)新和優(yōu)化的車廠數(shù)據(jù)智能服務(wù)，可以看出，無(wú)論是公司的定位還是業(yè)務(wù)線的選擇都是基于數(shù)據(jù)深度的挖掘與應(yīng)用，此次發(fā)布的帶有行業(yè)性質(zhì)的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)也在總體戰(zhàn)略布局當(dāng)中。

　　據(jù)悉，在保險(xiǎn)創(chuàng)新領(lǐng)域，彩虹無(wú)線構(gòu)建了駕駛安全評(píng)級(jí)模型、UBI定價(jià)模型、碰撞識(shí)別模型、理賠反欺詐模型等?；趦r(jià)值行為進(jìn)行個(gè)性化差異化的策略，使風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值與實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)相匹配，比如說(shuō)主動(dòng)報(bào)案，反欺詐等等的一系列的應(yīng)用。

　　在車廠數(shù)據(jù)智能應(yīng)用方面，彩虹無(wú)線疊加現(xiàn)有的CIM、DMS數(shù)據(jù)，構(gòu)建零配件質(zhì)量分析模型、整車性能評(píng)估模型、故障預(yù)警模型、客戶生命周期分析模型。試圖為車廠整個(gè)的研發(fā)生產(chǎn)和售后的環(huán)節(jié)提供一個(gè)決策支持的依據(jù)，降低研發(fā)成本。

　　值得注意的是，為了得到更多車企廠商及車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈上相關(guān)企業(yè)的資源對(duì)接和認(rèn)可，黃亮放了狠話：“凡使用該標(biāo)準(zhǔn)采集的數(shù)據(jù)，彩虹愿意承擔(dān)一定的數(shù)據(jù)流量成本”。