2017年汽车与环境创新论坛-盖世直播！
彩虹无线（北京）新技术有限公司首席数据科学家 周辉
大家好，首先和大家介绍一下，我们公司是彩虹无线，我们是专注车联网数据的一家互联网公司，或者是叫大数据公司，我们服务的对象主要整车厂，如上汽、东风、广汽、观致等，我们的服务主要分为数据智能服务和创新车险两大板块。
之前几位嘉宾都在说这个问题，无人驾驶到底会为我们带来怎样的改变。对我们来说，更大的压力是在基础设施的领域，目前还没有足够多的技术储备，可能15年是一个技术推进的周期，但是我们更多的是看到了大家把无人驾驶的时间往前推进。无人驾驶车的量产的计划是2018年，我们怎么样跟上这个步伐，现在和大家分享一下我们的思路。
主机厂对智能的理解是很宽泛的，在驾驶的领域是智能的，在驾驶的舒适性上是智能的。我们还有一个补充，数据处理与分析也应是智能的。我们曾经统计了电动公交车运营了3个月数据的时间，共有60亿条，只是630辆车的车内数据，如果加上天气的数据，路况的数据，电站供电的数据，这就是大数据了，它将对现有的储存能力带来很大的挑战。因此需要针对现有数据情况，提出全新的车辆网大数据解决方案。
彩虹无线的智能车联网的大数据应该如何实现？首先是以Hadoop组件为平台，进行数据生命周期的智能管理。在建模的层面，传统的模型的算法，不一定能够满足设计需求，必须是要用深度学习的方法，包括人工智能的相应的模型来实现这种输出。从应用的层面，包括智能驾驶，产品优化方面，不同的领域有不同的输出。我想汽车行业应在大数据操作系统和处理的模型上要有一种全新的认识，抛开我们对电脑的传统认知了。
经过智能分析后的数据，可以为整个行业提供更多应用的可能性。我们的数据操作系统首先是要做到方便使用。共用的语言一定是通俗易懂的，怎么样让大家看到展示的结果，这是需要解决的问题。最后一个是稳定，一旦大数据宕掉了，可能会导致全国系统的一个崩溃。
数据很多，给谁使用呢。主机厂每一个部门、每一个层级的关注点都是不一样的。在BI类，包括了车辆的画像、功能的画像，、销售和售后的体系，都可以实时的看到车辆运营的情况、用户的情况，就不用做一些传统的调研和用户的走访，这样子迭代的情况会更快。
第二个比如是工况的分析，可以实时的知道用户什么时候到高速上，什么时候在家里，从而分析出用户使用画像
第三个是预测类的数据，比如出险。怎么样的用户出险几率更高，目前只能根据一个车辆的价格去定险。如果用户驾驶的习惯非常的好那可以，但是如果用户驾驶习惯不好呢？因此提出要针对用户安全驾驶的行为进行保险定价。同时，我们鼓励了整个社会安全驾驶的提升，因为他花的钱和安全驾驶直接挂钩了。
目前主机厂正向开发的产品是36个月，这个很难想象。如果用36个月的步伐，面向汽车行业的汽车改进的话，可能永远也跑不过供应商的体系。因此需要在测量的和建模的层面上，搭建快速反应的分析系统。同时，在投放的初期，需要跟踪车辆的质量和运行情况，它的油耗的情况是怎么样的，我们可以实时采集，就可以为车辆研发提供更敏捷的服务。
来到上海总是会问一个问题，上海的混合动力汽车到底有多少是充电的。其实可以根据他们的用电量实时统计的，甚至可以针对终端用户提出鼓励用电出行的奖励措施。这是很实际的车联网大数据应用方案。
现在无人驾驶来了，司机对于车辆的认知门槛进一步的降低。作为主机厂，如何发现质量隐患，及时响应，是首先要解决的问题。这就需要对每一个部件的信息进行采集，利用人工智能去判断一辆车的健康情况。
为了搭建车辆健康度模型，我们主导了国家数据采集标准的制定。标红的地方是国家必须要求的，其他事彩虹无线认为有必要继续添加的，比如进气压力，对于质量判断有很大帮助，一旦数据异常，就会对发动机产生损害。
我们以城市为单位，所有的车辆，可以实时统计故障情况，或者是相应的零部件的具体故障，这样子的好处，第一个是可以对之前的工作进行一个判断，到底产品是怎么样的，是否达到设计预期。
第二为之后的研发提供一些思路，可以加快研发的节奏。这是一个真实的数据，它的运营是比较稳定的，突然有一天，它的数据信息丢失了，连续三天都没有，就变成了报警的一个车，点开这一辆车的时候，可以看到了二个星期之前，它的行驶的里程和路径是固定的，可以看到整个故障报警的代码开始发生了异常。汽车是一个很复杂的工具，通过继续往前追溯，可以发现相关的异常数据警报，可以进行一些模型的计算，之后能够发现问题部件，或者是驾驶员不当操作。
在我们采集的60亿条的信息里面，有6亿条是故障信息。那就要进行级别的处理了，针对专家和对车辆使用的效果，对安全的影响，对口碑的影响，对故障进行分级，判断是轻微的故障，还是重大的故障。另外也可以知道是哪一个部件发生了什么程度的故障，是在什么情况下，是在什么路况下发生的，可以进行一些全新的分析。
其他的领域我们也在进行探索，希望在大数据的领域，在智能互联方面，有一些自己的价值体现。
谢谢大家！
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