摘要：大数据产业的蓬勃发展给各个行业带来了新的机遇，汽车产业作为国家的基础产业，大数据技术是其转型升级的关键技术之一。针对汽车行业的特点，在理解大数据概念和汽车大数据发展现状的基础上，对大数据在汽车研发、生产、销售和售后中的应用进行了介绍。
关键词：大数据；汽车行业；应用
1大数据特点与定义
1.1大数据特点
大数据具有以下四个特点：数据规模较大、数据种类较多、数据处理速度快，以及数据价值密度较低。相较传统数据分析技术，大数据不但能够处理海量数据信息，还能够在短时间内实现数据信息的采集、存储以及信息挖掘等功能，为使用者提供了全新的视角，有利于我国各个领域的融合发展。
1.2大数据定义
随着信息技术与社会经济的高速发展，大数据作为我国新兴技术，为我国各个产业未来发展提供了源源不断的动力。相较传统数据库软件，大数据在信息获取、信息存储以及信息管理与分析方面具有较强的数据整合能力，同时还能根据海量的数据出想要的资源，能够适应多种数据类型快速实现数据共享、数据交流。
2汽车大数据的含义与体系结构
2.1汽车大数据分析
目前，我国汽车保有量约2.61万辆，且每年新增车辆2000余万辆，为汽车产业的未来发展提供了可靠的数据来源，为汽车产业未来的智能化、网联化、信息共享化发展奠定基础。
2.2车辆信息系统的体系结构
在汽车行业中，大数据技术的应用，主要是针对4S店、消费者、汽车、交通、交通等方面的数据进行整合，从而形成一个智能汽车大数据产业。
首先，技术人员对人体的数据进行了分析，并对目前国内消费者的实际需求和消费习惯进行
了深入的研究，并从现有的数据中挖掘出与目前消费者的消费倾向。大数据技术是针对汽车数据的数据处理，包括各种测试数据、性能数据、模拟数据、同性能车型的竞争状况、汽车行业的舆论数据、数据分析、数据分析等。基于汽车实际使用环境和交通状况的大数据技术，主要是通过对全国各省的道路交通状况进行调研和分析，并对公路交通协同高分辨率地图进行了研究。
3汽车大数据的应用
3.1汽车研发类应用
技术人员利用大数据技术能够更好地了解消费者的需求，以此来设计出更能够吸引消费者注意力的车辆，同时还能根据消费者的个性化需求针对性地配置车辆的各个零部件。同时，4S店应用大数据技术能够从互联网海量的数据信息中，抓取当前汽车用户喜爱的车辆型号以及车辆样式，从而及时根据用户需求调整研发设计方向，满足用户的个性化以及多样化需求。
此外，在汽车模拟仿真实验过程中，利用大数据技术还能够搜集到数百万个数据点，以此来更好地优化汽车的性能，防止汽车在遭受事故时出现较大的损耗并威胁驾驶人员的生命健康。
利用大数据技术还能够优化当前汽车产品的设计流程，例如，部分汽车在应用过程中出现故障的主要原因在于汽车发动机或电气系统存在故障，那么在设计这类零部件时利用大数据技术能够更好地分析、模拟关于发动机与电气系统可能存在的安全隐患，以此来提高其使用性能，降低故障发生的频率。根据相关数据调查得出，大数据技术在车辆研发与设计中的应用，能够有效节省20%的车辆维修成本，大大提高了汽车行业的经济效益。
3.2汽车产业类应用
大数据在汽车产业类的应用主要体现在为我国各大汽车生产企业提供产品质量管控、数据分析以及市场调研数据分析。从内容角度来看，关于汽车领域的质量管控主要包括汽车故障反向分析，针对汽车固有数据以及行驶特点开展数据分析以及对于汽车售后数据跟踪。
通过多元化的方式保障汽车能够在实际应用中安全运行，并为汽车企业反馈必要的数据信息。
市场调查类数据分析主要体现在技术人员需要利用大数据技术收集市场信息，根据汽车制造企业年度报告以及与相关互联网公司开展数据合作的方式，调查当前汽车用户的实际需求以及市场关于各类汽车的供需情况，以此来提高该企业在汽车市场中的竞争力。
3.3后市场服务类应用
大数据技术应用在后市场服务领域中主要体现在汽车保险以及出行服务。由于后市场保险业需要利用大数据技术针对汽车在实际行驶过程中的各项数据，包括违章数据以及维修数据进行调查，因此为了确保保险业能够实现科学合理的评估数据、提高保险质量，应在实际工作中与我国汽车技术研发中心以及相关保险公司共同开展相关项目合作，将大数据技术引入到汽车保险服务当中。但这一环节对于大数据技术的数据处理能力提出了更高的要求。
大数据技术在车辆服务领域中的应用主要体现在汽车维修、清洗服务、汽车配件购买服务当中。技术人员需要通过收集服务方提供的信息来对该类型的汽车进行评级。为汽车用户提供可靠的服务，同时还需要根据汽车配件供应商生产运营情况及时调整原有数据信息，保障服务质量。
4汽车大数据关键技术
4.1数据采集
当前，我国部分汽车企业已经实现了信息化系统采集数据，并将数据信息应用于研发生产过
程中。以社会数据采集为例，社会数据包括汽车经销商数据以及各省市当地政府管理数据，同时还包括各个省市天气、违章建筑以及人口数据。通常来讲，社会数据采集主要由MIS系统来实现。
车辆实时行驶数据的采集，主要是通过车载传感器系统采集并通过数据接口上传至云数据中心，平台技术人员需要对车辆实时数据进行处理、存储以及整合。通常来讲通过分布式深度拓扑结构能够有效提高车辆实时行驶数据的有效性。此外，技术人员还应研发智能车内数据采集终端，以此来更好地为驾驶人员提供安全服务。
交通数据采集主要是基于交通道路两边的传感器以及摄像头采集相关数据资源，通过智能交通系统实现数据上传功能。目前我国自主研发的车辆数据采集平台在实际应用过程中能够更好地针对车辆行驶信息、交通道路信息为相关人员提供可靠的数据。
4.2数据隐私保护
由于部分研发生产环节需要利用大数据技术实时获取车辆用户的相关信息，因此，数据隐私保护问题一直是汽车业界重点关注的地方。部分学者提出，需要对车辆用户隐私问题的相关
数据进行过滤脱敏处理。也就是说，汽车企业在信息收集时需要在用户知情的情况下收集与用户身份无关的信息。企业可以收集某条道路上车流量相关信息，但是不能够收集对应车主的具体位置。
4.3计算资源
大数据技术在汽车领域的应用既能够满足用户实时性需求，又能够满足非实时性需求。随着汽车行业对智能化技术需求的不断增加，数据处理要求也越来越高。能否为汽车提供高带宽、低时延的网络环境对各大汽车企业提出了较高的要求。近年来，学术界也在关注跨运营商业务和数据安全性相关的问题，但是在实际应用层面依旧存在应用经营归属权不明确、水平难以得到有效提高等现象。
结语
近几年，随着汽车工业信息化和汽车工业的不断融合，汽车工业逐渐向智能化、网络化方向发展。运用大数据技术，创新了汽车行业的服务方式，提升了数据采集的效率。因此，本文着重对汽车工业中大数据技术的内涵、具体的应用方法进行了深入的分析，并对其中的一些关键技术进行了介绍。
参考文献
[1]纵荣,李海鹏,葛广跃,王建勇,张娜,许子佳.3D打印技术在汽车行业的应用[J].汽车实用技术,2022,47(11):195-199.
[2]张帅琦.浅析大数据在汽车行业中的应用[J].汽车与配件,2021,(23):58-59.3d打印汽车
[3]万亚飞,徐国强,杨立阳.大数据在汽车行业中的应用研究[J].汽车实用技术,2020,45(20):239-241.
发布评论