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2018.07.10

讲师

本期微讲座演讲摘要:

讲师任娟(阿九),斑马数智创始人,同时也是公司负责产品和数据的CDO,曾在阿里工作八年,主要从事于大数据领域,可以说从无到有地建设了天猫在数据方面的数据平台、数据产品、数据应用、可视化分析平台。

最近一段时间可以说是汽车行业里的盛世。首先,百度在7月4号发布了Apollo3.0,主要升级了两大平台,发布了四大量产方案。这两大平台分别是车辆参考平台升级为车辆认证平台,以及硬件参考平台升级为硬件开发平台。四大量产方案,包括了车载OS,以及针对于自动驾驶的其他三个方案,自动泊车、无人作业小车、自动接驳小巴。针对百度Apollo3.0,可以得到两个关键词,即量产和开放。

其次,2018斑马智行探索大会上探讨了几个关键话题,即《中国青年趋势与出行启示》以及三个对话,分别是:《我们如何承接年轻人的出行想象》,《当评价体系从整车性能改变为用户体验的关注,我们该如何应对?》和《智能交通 智慧城市》。从这个主题演讲和三个对话中,我们可以提炼出来斑马智行本次探索大会的主要信息点是:未来车主发生了改变,车主更加关注用户体验,在这种情况之下,车企应该如何应对。接着,斑马智行也发布了两件大事:互联网汽车在线服务联盟,以及AR Driving。互联网汽车在线联盟是将现有的几大4S集团联盟起来,打通人、车、服务,尤其是服务。AR Driving,如上图中右下角所示。荣威的车子在方向盘下面的仪表盘,号称虚实融合算法,就是将路况和驾驶信息结合在一块屏幕上面。

另外一个巨头华为有一个叫做OceanConnect的计划,OceanConnect不只是车联网,而是包含了车联网在内的所有的IOT设备的互联。在这个OceanConnect里面我们会看到几个使能,即联接使能、数据使能、生态使能、演进使能。联接使能是希望能够数据化每一台车,为汽车提供安全可靠的联接。数据使能是在云上实现人和车的数据画像,通过精准的车主驾驶行为和出行场景的分析,智能地进行内容分发和业务推荐。生态使能就是聚集第三方的内容和应用生态,构筑以车企为中心的生态企业。第四个是演进使能,从单车智能到车路协同智能。

总结来说,华为的OceanConnect关键词就是平台加生态,用华为自己的话来讲,是在自己和客户、生态合作伙伴之间形成一个铁三角,客户懂行业,生态合作伙伴提供丰富的应用,华为则做数字化转型的基础设施平台。

如果用一个词来形容Apollo和斑马智行以及华为OceanConnect发布的这些内容,那就是平台策略,即最终的竞争形态是华为、百度、阿里作为平台型公司,提供生态平台,将第三方技术企业(比如斑马数智)和车企纳入到这个生态体系里面,第三方技术企业就可以使用这个平台为车企提供服务。

如今的汽车是要智能化、网联化、电动化、共享化,这四个关键词无一不跟数据有关。那么车企该如何在此基础上建立自己的生态体系?

首先,要知道有哪些数据可以为车企所用。在车辆的数据领域里,数据可以分为操控类、使用类、性能类、用户类、环境类、工况类。他们的具体内容如上图所示。从这些原始数据中我们随便就能得到相当多的数据指标,这些数据指标为我们所用。首先,它们能让我们看见用户在用车过程中的使用习惯,以及车辆性能。其次,我们可以在数据中发现,在车辆的上有哪些可以改进的。最后,我们也希望能够在发现之后能有预测、预警。

汽车领域数据的应用很广泛,比如在研发过程中,我们如何去预测这种零部件的故障或者分析零部件故障的原因,以及如何用这些数据进行营销,比如对用户的识别可以产生一些相应的针对4S店体系的一些营销策略。另外我们可以提供一部分智能服务,比如像行程助手,车主的车迹、实时场景服务引擎、行程预测,以及关于智能车险UBI、驾驶行为分析和反欺诈系统。

在车企和第三方技术公司的合作方式中,车企提供哪些内容以及第三方技术公司提供哪些内容?在上图中绿色虚线左侧的两个偏绿色的标签区域中,可以看到算法模型和一些Report的产品和一些可交互、可视化的数据产品和商业服务,这是第三方公司可以通过自己丰富的生态将其产品化的,另外还有数据计算引擎,实时计算引擎、离线计算引擎和场景业务推荐引擎。在这里,车企有非常丰富的企业端的数据以及车辆本身的数据,和车内TBOX产生的数据以及车辆所搭乘的移动端的数据。第三方技术公司和车企可以将这两大部分结合起来。

上图中是在电商领域里总结下来的大数据架构平台所必须的元素,其构成了大数据平台的全貌。底部是基础设施、成熟设备、可以是云基础设施也可以是数据中心。再上面一层是中间件和大数据工具,在这个大数据工具的最上面一层,就是将企业的数据纳入到这个体系里面,从而提供针对于人、车以及企业管理和针对于运营端的服务。

在有这些大数据之后,我们可以做一些数据内的展示,这属于数据的应用价值里的第一个层级——看见。比如上图就是斑马数智为车厂做的一个可视化的大屏,通过这个大屏可以实时地知道车辆行驶的区域,以及用户车辆行驶的目的,以及用户在车辆使用过程中主要使用的功能,也包括我们为这个车企建立的一个碰撞模型,通过这个碰撞模型可以在这个可视化大屏上面实时地展示车辆碰撞发生地。

接下来介绍几个具体的应用案例。上图展示的是驾乘安全评分,通过从环境、特质、操控、使用和注意力方面,分别去识别用户在使用车辆过程中的安全系数,最后通过5大分类、47项指标计算出来用户的驾乘安全评分。

另外一个案例是用户驾驶安全分析过程中关于行程管理的部分。大家可以分别在手机端和车机端查看我们提供的几个方案,最终端的客户可以通过手机查看自己的行程,用户可以管理这个行程,也可以分享自己的行程。

下图展示的是斑马数智这一端的,因为在跟后装合作的过程中,大家会强烈的要求将手机端的这套解决方案放在车机端,所以这次将手机端的这一套方案也放在这个已经完全开发好的车机端里,并且部分合作伙伴也可以进入到这个后装的车机端里。

另外一个应用叫智能服务,也可以叫智能营销。这个智能营销模块可以通过用户的实时数据采集,以及用户的场景识别和用户人群的识别,通过场景推荐引擎,实时地触达到车主。

由于对实时场景的识别特别依赖于数据库的建设和对于地址的理解,所以斑马数智有一个位置的数据库,通过将静态的信息和场景属性进行分类,可以识别用户所去的区域的一些特征。在这个基础上再进行线上的用户画像去识别人,在对人和地点都有了一个正式识别之后,就可以触达用户,这个触达是一个服务的触达,而不是骚扰式的触达,这个是很依赖于产品的识别的,所以斑马数智做了一个实时的场景引擎,比如,用户可以选择用户所去的这个区域。

就智能营销来说,由于传统4S店主要营销方式是通过电话和短信来触达客户,这种触达既不智能效率也低,而通过斑马数智的这一套实时的成品触达引擎,就可以根据用户的需要去触达到用户,提升整体的转换率。

除此之外,数据在智能研发的过程中可以做的事情有以下几个案例。一是关于电池故障的智能分析。随着大量的车辆上路,对于车辆的故障识别和预警就变得尤其重要,在这个过程中,如何去通过实时数据识别电池的故障,以及管理我们的供应商,这就是车厂遇到的问题。

从数据来讲,新能源车由于国家的要求,累积了很多数据。这些数据其实就可以做相应的相关性的分析,比如它的故障到底是跟用户的哪些操控行为或者充电行为是相关的。另外,故障和故障彼此之间也有一定的相关性,所以可以通过这样探索性的分析去识别这个故障以及预测故障,从而达到事故率的降低以及供应商的管理。在电池故障智能分析里面,有91项电池故障近百项的工况指标以及近千项的分析维度去识别电池的故障。

另外一个案例是数据和算法的一个典型应用。随着载重量和温度的变化,胎压本身的有波动性的。在慢漏气这一场景中,胎压改变没有办法提前预警,所以就可以通过数据和人工智能去识别胎压的慢漏气的状态,从而预测这个慢漏气的产生。

总结来说,车辆大数据应用的这些产品,包括对用户的服务、行程分析、行程管理,包括营销类的服务,个性化营销,包括车险类的服务,UBI的车险和反欺诈等,包括对于智能研发方面的,比如车辆故障预测。

截止到现在,斑马数智已经累计分析了700万台车的POI,包括一些用户特征以及车辆的数据,T-Box、OBD、手机、充电桩等一些维修保有的记录,将这些都纳入到数据平台里面,斑马数智记录了自己的关于数据存储、配置、计算、服务的一整套数据体系,在这些数据体系之上就是我们的应用,应用包含了智能数据分析、算法和产品的服务,以及保险和广告,都被纳入到这个开放平台体系里。

以上为本次微讲座演讲环节精彩内容摘要,点击文末“阅读原文”即可获取全文实录。问答环节实录请关注今日Plug and Play副推。

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