1 概述
随着数字化浪潮席卷全球，我国汽车工业面临着外部环境日趋复杂严峻，传统的供应链、生产/制造、服务模式(售前营销/售后服务)都面临着前所未有的挑战。
汽车产业由此迈入了从依靠增量发展的阶段过渡到存量调整的时代，行业提质增效与转型升级已成为趋势。在新形势下，大数据开发与应用对汽车行业的技术发展与应用革新带来了机遇和挑战，也为智慧交通和智慧城市`的管理和服务提供了更广阔的视野和途径。
2 车联网平台
车联网是一种以车辆中电子标签为载体的通过无线定位、通信以及遥感技术等建立起的车辆信息网络平台。
大数据在车联网中最重要的“改良效应”发生在五个环节，即：
风险评估与定价交叉销售客户流失管理理赔欺诈检测理赔预防与缓解。
举个例子：
借助车联网设备，大数据将驾驶时间、地点、速度、急刹车等驾驶数据的收集与分析，据此来判断驾驶行为中存在的风险，从而分析产品绩效，优化定价体系。
通过解决存储、分析、检索大量且多样的结构化和非结构化数据，大数据能够全面、有效的接触到用户的实时行为，为更好企业提供客户流失预警。
此外，大数据还把客户交易往来与信用体系的数据积累形成了庞大的结构化数据资源，以此做为基础来建设反欺诈引擎，可以应用于理赔欺诈的防控。
TSP
VHR
OTA
BMS
V2X
...
2 自动驾驶
大数据、人工智能、边缘计算，以及低延迟和数据安全是自动驾驶的技术基础。预计到2030年，将有多达15%的汽车出行采用全自动驾驶，呈现全新的出行服务体验。想要实现真正意义上的自动驾驶，其中一个大问题就是数据传输，为此大数据技术的应用必不可少。
大数据处理架构的意义在于：
- 在
云端实时地处理自动驾驶汽车传来的道路数据，识别哪些可以被以后数据处理应用，更新数据;- 哪些需要实时处理，并把对应的理解数据传给自动驾驶汽车等。在实现过程中，大数据处理技术架构需实现根据自动驾驶的目的及实时的道路情况，自主地把云端存储的道路数据、道路上的交通标识数据传给终端，进行数据准备。
- 还可以根据自动驾驶的实时感知数据，把其对物体的理解及将对自动驾驶产生影响的各类模型传给计算终端，如对于公交汽车，可以把公交汽车的路线、到站及历史行为的理解模型传给终端。
3 共享出行
目前，全国用车普遍存在着车辆出行效率低、使用率低等问题。
如何从高“拥车”率向高“用车”率转型成为了一个急需解决的问题，也因此催生了共享经济在汽车行业的发展。
同时，消费者对移动出行服务、商用车个性化配置、车内数字化娱乐的需求将日益旺盛，由此车辆数据变现服务也将逐渐形成。
对此，大数据能通过GPS精准定位和以往数据的分析，提前预测用户出行热门路线，动态调节供需平衡，实现车辆合理投放和智能调度。
此外，大数据还能智能划定虚拟规范停放区域，规范用户停放行为。
未来的汽车已不仅仅是一个运输工具，还是大数据的发生器、承载器。
大数据在提升汽车产业的生产制造水平、改变汽车经营模式、改善消费者体验、推动智慧交通的发展、建设汽车强国当中必将发挥巨大而且重要的作用。
汽车产业作为推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量，只有借助大数据的力量才能在新一轮技术革命当中赢得主动、抢得先机。
大数据技术在汽车行业的应用，已经不仅仅是单纯的在汽车产品上的应用，它已经迈向了整个汽车产业的数字化建设。
汽车行业作为一项重要的支柱产业，在未来借助于大数据技术势必能够发挥出更加重要的作用。