車聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新離不開大數(shù)據(jù)

于慧

IBM公司是大家公認(rèn)的做IT、信息技術(shù)的傳統(tǒng)企業(yè)。而車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中的數(shù)據(jù)管理、搜集都需要用到云計(jì)算，需要用到大數(shù)據(jù)的技術(shù)來管理。因此，IBM也一直在跟汽車行業(yè)伙伴、車聯(lián)網(wǎng)制造商、服務(wù)商以及主要的動(dòng)力和傳感設(shè)備供應(yīng)商一起做研究項(xiàng)目。來自IBM中國研究院的資深研究總監(jiān)孫偉從汽車產(chǎn)業(yè)本身、車內(nèi)的傳感技術(shù)、控制技術(shù)等方面，家介紹了從車上搜集信息以后，IBM如何對數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)的、精準(zhǔn)的分析信息技術(shù)，把車輛通過云平臺(tái)真正的聯(lián)網(wǎng)起來，并通過輔助駕駛服務(wù)或自動(dòng)駕駛服務(wù)來實(shí)現(xiàn)。

記者：IBM在車聯(lián)網(wǎng)中承擔(dān)了那些工作？

孫偉：從汽車產(chǎn)業(yè)角度講，車聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)純設(shè)備產(chǎn)品的業(yè)務(wù)，是研究產(chǎn)品價(jià)值的模式。車聯(lián)網(wǎng)自然帶來了很多的新服務(wù)，如自動(dòng)駕駛服務(wù)、電子商務(wù)，或者是定餐以及其他娛樂功能。比如在汽車保險(xiǎn)行業(yè)里，如何利用汽車的車聯(lián)網(wǎng)更好地降低客戶駕車的風(fēng)險(xiǎn)，如何進(jìn)行分析和掌握，之后做出更精準(zhǔn)的客戶群細(xì)分，是汽車保險(xiǎn)行業(yè)客戶一個(gè)非常重要的需求。IBM公司最近在跟保險(xiǎn)行業(yè)的客戶合作，雖然有一系列的傳感器可以捕獲駕車人的駕車行為，但駕車人在什么樣的情況、什么樣的天氣駕駛汽車，把信息融合之后如何更精準(zhǔn)地進(jìn)行細(xì)分，正是IBM在做的工作。

記者：IBM如何理解車聯(lián)網(wǎng)？

孫偉：今天在談車聯(lián)網(wǎng)和十年、十五年以前是不一樣的。十年、十五年以前不叫車聯(lián)網(wǎng)，叫Telematics，那時(shí)不細(xì)分單向、雙向、依靠、并靠為主題的服務(wù)形態(tài)。在過去十年里不斷發(fā)展演化，今天的車聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)被賦予了完全不同的含義。國內(nèi)聯(lián)網(wǎng)在飛速發(fā)展，但是真正意義上的車聯(lián)網(wǎng)的車車、車路結(jié)合，深度服務(wù)的價(jià)值，才是其真正的內(nèi)涵。我們在和一線的TM1的OEM交流車聯(lián)網(wǎng)的話題時(shí)，發(fā)現(xiàn)他們在關(guān)注一個(gè)非常重要的題目，即如何搜集到車聯(lián)網(wǎng)的信息后，對他們服務(wù)的客戶有更深刻的理解。比如在國內(nèi)，很多買車人和駕車人不是同一個(gè)人，一輛車不止一個(gè)人在開。最近我們的一個(gè)客戶就提出一個(gè)課題，如何提高車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，用來識(shí)別到底有幾個(gè)人在開這個(gè)車，開車的人的行為到底有什么樣的差別?；谶@些信息，他可以更容易地去做定向的客戶服務(wù)、維修服務(wù)。特別是商用車，對于物流行業(yè)，商用車是用戶的工具，如何降低物流運(yùn)輸成本，非常重要的環(huán)節(jié)就是如何更好地了解司機(jī)的駕駛行為，在不同工況下、不同負(fù)載情況下優(yōu)化價(jià)值，如果對采集來的數(shù)據(jù)做到合理的分析與綜合理解，再加上合理運(yùn)用車輛主動(dòng)控制功能，就可以很好地解決此問題。

此外，我們要降低汽車對生態(tài)環(huán)境的影響，也要使車輛聯(lián)網(wǎng)。但如果沒有一個(gè)有效的方法去搜集和管理車輛的移動(dòng)信息，那么車聯(lián)網(wǎng)中的大部分服務(wù)就會(huì)遇到阻滯。今天車聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的目的是要把車輛和各種各樣的基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)聯(lián)在一起。這個(gè)關(guān)聯(lián)需要物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，不管是車內(nèi)的傳感器、道路、交通管理、路旁的交通設(shè)施、路旁微波交通監(jiān)控設(shè)備，這些收集來的信息都需要綜合，需要一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)能夠把車輛和互聯(lián)網(wǎng)上的天氣、交通狀況等其他信息整合在一起，透過云平臺(tái)，開發(fā)出創(chuàng)新服務(wù)的生態(tài)環(huán)境。這是車聯(lián)網(wǎng)一個(gè)非常重要的話題。

記者：您認(rèn)為車聯(lián)網(wǎng)最大的問題是什么？

孫偉：最大的問題就是如何合理利用收集來的大數(shù)據(jù)。按照將來一輛車一天搜集的數(shù)據(jù)是15～30兆，那么一天一個(gè)平臺(tái)收到的數(shù)據(jù)量非常大。把車輛本身的信息綜合在一起，就可以利用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析出很多有用的信息，甚至可以對司機(jī)的行為進(jìn)行理解，如他的駕駛行為、出行模式，他在駕駛過程中對不同服務(wù)請求和需求的意見模式。對于一些商用車的車隊(duì)，車輛的車況診斷、故障的識(shí)別和預(yù)警以及道路情況，也都能夠發(fā)掘出更多更深層次的動(dòng)態(tài)。除了輔助自動(dòng)駕駛，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用對汽車維修也有很大的幫助。如果對于車輛的故障模式、車輛行駛的工況、駕駛員的習(xí)慣有深入了解，我們會(huì)對這個(gè)車輛在什么時(shí)候發(fā)生故障有一個(gè)預(yù)測性維修的模式?？蛻羧绾务{駛這個(gè)車輛，走在什么樣的工況模式下，以及對車輛本身的設(shè)計(jì)升級(jí)、下一步不斷演化，都能得到大的改善。

另外一個(gè)非常重要的問題是高精度地圖。沒有高精度地圖我們的自動(dòng)駕駛就不能實(shí)現(xiàn)，我們要定位到厘米量級(jí)，道路信息要精確到這個(gè)時(shí)刻的路況。如果要做到這一點(diǎn)，高精度地圖是不可或缺的。一方面我們可以基于第三方地圖商給我們提供的數(shù)據(jù)，另一方面，車輛搜集來的信息也可以作為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)地圖的補(bǔ)充，疊加之后可以形成一個(gè)時(shí)刻更新的高精度地圖?；谶@些數(shù)據(jù)的分析和挖掘，我們對司機(jī)、車隊(duì)、車輛、地圖信息有深度的了解之后，可以做很多不同創(chuàng)新的服務(wù)。在高精度動(dòng)態(tài)地圖的支撐方面，國內(nèi)高速公路動(dòng)態(tài)限速不是很普遍，在歐洲和美國高速公路會(huì)有動(dòng)態(tài)限速，這是非常有效的交通管理手段。如果車輛有了車內(nèi)動(dòng)態(tài)限速識(shí)別的設(shè)備，就可以很好地避免這個(gè)問題，例如，當(dāng)前限速是75公里，你把這個(gè)信息疊加到動(dòng)態(tài)地圖上，形成一個(gè)高精度地圖，并利用這個(gè)高精度地圖的信息，得到實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的通知。這就是高精度地圖的一個(gè)簡單的應(yīng)用，要實(shí)現(xiàn)這一功能，后臺(tái)需要有非常強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)支撐。此外，汽車對地形和道路感知的優(yōu)化、智能停車、導(dǎo)航服務(wù)等都離不開動(dòng)態(tài)高精度地圖。

記者：車輛如何通過云平臺(tái)做車車協(xié)同呢？

孫偉：車車協(xié)同并不單是車輛和車輛之間的相互通訊，車車協(xié)同在一定范圍內(nèi)也包括主機(jī)廠協(xié)同的問題、政府推廣的問題。如何實(shí)現(xiàn)車輛到云平臺(tái)再到車輛的通訊，車輛在路上通過傳感器識(shí)別到了路滑、路面積水等特別的路況，或者利用車輛轉(zhuǎn)速的差別、ESP報(bào)警的信號(hào)以及車內(nèi)其他類型的車速、剎車信號(hào)系統(tǒng)，通過視頻捕獲到的信號(hào)，把它同步到互聯(lián)網(wǎng)的云平臺(tái)上。同步之后在路網(wǎng)上去找到哪些車輛訂閱了我的服務(wù)范圍，快速地通知、協(xié)同、導(dǎo)航，使駕駛者可以做一些輔助的控制，以避免交通事故，降低出行擁堵。

解決這些問題需要有一系列的技術(shù)作為支撐。如果車輛從傳感器搜集數(shù)據(jù)到互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、云平臺(tái)同步的頻率比較低，一秒鐘同步一次，那么十萬車聯(lián)網(wǎng)一個(gè)小型平臺(tái)，一秒鐘就需要十萬次的數(shù)據(jù)傳遞，每一次傳遞幾十項(xiàng)。此外不光是傳輸本身，傳輸這些數(shù)據(jù)需要在非常低的延時(shí)范圍內(nèi)處理。要把信息非?？斓赝降狡渌囕v，這都需要大量實(shí)時(shí)的流數(shù)據(jù)處理，需要關(guān)鍵的技術(shù)作為支撐。

記者：作為一家IT企業(yè)，IBM在這個(gè)領(lǐng)域有哪些特長？

孫偉：IBM在這些領(lǐng)域有一些特長，對于大數(shù)據(jù)的傳遞，車輛高速、高頻的傳感速度和在云平臺(tái)做同步和傳輸時(shí)，IBM利用MQTT技術(shù)在數(shù)據(jù)高速傳輸?shù)倪^程中，提高傳輸速率，對帶寬的占用也低幾十倍。數(shù)據(jù)在非常快速的搜集了以后，要去做加工處理，從車內(nèi)搜集的數(shù)據(jù)和天氣、路況等其他信息很多數(shù)據(jù)都需要融合，融合之后要做識(shí)別。如這個(gè)地方出現(xiàn)了交通事故，那個(gè)地方有濕滑，這些信息需要在一個(gè)非常短的時(shí)間內(nèi)做加工處理分析。所以從技術(shù)支撐的角度，我們可以非常好地應(yīng)用到流計(jì)算。由于擁有這樣一個(gè)流計(jì)算，我們從來源的數(shù)據(jù)搜集到之后，可以在非常短的時(shí)間內(nèi)指導(dǎo)車輛行車服務(wù)，也可以在非常短時(shí)間內(nèi)了解這個(gè)車輛的駕駛者。

針對這樣一個(gè)領(lǐng)域，IBM還有一個(gè)非常好的研究成果。它結(jié)合高德、四維、谷歌、百度等基礎(chǔ)地圖，在車輛駕駛和其他類型的行車服務(wù)過程中，整合很多從車內(nèi)、單一車輛、眾多車輛搜集的在復(fù)雜路網(wǎng)下實(shí)時(shí)的交通狀況、工況。這需要有地圖多維度數(shù)據(jù)的融合。融合之后，我們可以對車輛行車的線路進(jìn)行分析，對車輛駕駛?cè)说男袨檫M(jìn)行分析，對于車輛行駛的工況，下雨、降雪等微觀的天氣情況，有一個(gè)非常好的管理和掌握。

從IBM的角度來講，雖然我們是一個(gè)IT企業(yè)。但我們一向和行業(yè)內(nèi)的客戶和合作伙伴共同來做各行各業(yè)創(chuàng)新的嘗試。從IBM服務(wù)能力來講，我們從業(yè)務(wù)的規(guī)劃到設(shè)計(jì)、到平臺(tái)的搭建，到后期的云平臺(tái)，都可以為大家提供各種技術(shù)。車聯(lián)網(wǎng)也是我們特別期待和感興趣參與的一個(gè)市場，IBM希望和合作伙伴共同推進(jìn)車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。