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关系产业链：车联网、大数据与钱关于汽车大数据及其潜力，目前还是说的多，做的少。把每月真正有价值的GB级数据提取出来，并搞清楚其潜在用途，才是大数据面临的挑战。 时至今日，几乎所有路上跑着的汽车都在产生难以置信的庞大数据量。从轮胎气压，到发动机转速，到油温和速度，在传感器的监测之下，汽车每小时能产生5-250GB的数据。 高级概念车产生的数据更多，如谷歌的无人驾驶汽车每秒产生约1G的数据。这相当于每秒发送20万封纯文本电子邮件或用电脑上传100张高清数码相片。 当然，从数据洞察角度来看，收到一千条传感器发来的“轮胎压力正常!”消息，没有实际的长期价值。所以汽车厂商们也不会费心去把这些数据存储在汽车中或云端。但考虑到如今路上跑着数以亿计的汽车，如果每一辆车都产生一丁点有价值的数据，就会发现一个崭新的天地，你就会明白汽车厂商对大数据感兴趣是理所当然的了。 然而，关于汽车大数据及其潜力，目前还是说的多，做的少。把每月真正有价值的GB级数据提取出来，并搞清楚其潜在用途，才是大数据面临的挑战。 大数据：神秘的后花园 让我们抛开大数据分析的技术障碍不谈(下文将具体讨论)，先从汽车厂商的角度看看大数据带来了什么。 1. 降低保修成本 从最简单的层面来看，有效处理大数据能帮助汽车厂商更快、更经济地发现并处理整个汽车系统中的问题。假设某车有一个天气预报的应用。这天，车主坐进车里，发现应用出故障了，还显示着周末时的晴朗天气，而实际上已经是周一，并且阴云密布快要下雨了。 在没有大数据之前，如果这个故障一直存在，车主只能去经销商那里解决这个问题，如果这个问题很严重，比如说信息娱乐系统失灵导致发动机故障，就可能导致召回，汽车厂商将承担巨额成本，也给消费者带来不便和失望。 而大数据不必在阴天的星期一早上为车主做任何事。它要做的是，让汽车厂商能够查看该问题仅发生在特定区域，还是所有区域都存在普遍问题。此外，它还允许汽车厂商检测是否是特定的活动序列或故障导致了失灵，而不需要召回所有有故障的车辆或等车辆到经销商那里后再解决。在刚才的例子中，也许车主先切换了互联网广播的频道，然后打开天气应用，由于这两个应用冲突，导致了系统故障。 责编：王雅京  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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