可能有人會說，智能汽車不是都已經實現了嗎?正在熱賣的特斯拉和已經廣為人知的Google無人駕駛汽車不就是智能汽車的代表嗎?
我的看法是：這僅是智能汽車的星星之火，大部分的汽車還僅僅局限在加裝智能硬件實現，能重新完整開發設計一個智能系統的也只有特斯拉和Google兩家，并且也還存在種種問題，沒有普及開來。
真正要實現智能汽車的關健是智能汽車數據孤島的互聯互通，這是智能汽車行業發展最大障礙之一。
先來看看智能汽車大數據的生產，幾乎所有路上跑著的汽車都在產生難以置信的龐大數據量，輪胎氣壓，到發動機轉速，到油溫和速度，剎車片在傳感器的監測之下，汽車每小時能產生5-250GB的數據。谷歌無人駕駛汽車每秒產生約1G的數據，相當于每秒發送20萬封純文本電子郵件或用電腦上傳100張高清數碼相片，每一輛高度電氣化集成的汽車都是一個龐大的數據庫。
有了這么多大數據，按理說我們的汽車智能應該普及度如此之低?電動車，貨運，商務，私家車應該都享受到大數據帶來的智慧，關健的問題是這各個大數據是孤立互不相聯的，智能汽車的大數據平臺化嚴重不足，目數據平臺化大眾汽車做得相對較好，這跟它是傳統汽車廠商，有足量的銷售產量息息相關。
那么我們來探究下為何如此?
1.汽車本身系統工程產品，汽車行業產業鏈太長，產品研發和產業整合難度大。
能重新完整開發設計一個智能系統的也只有特斯拉和GOOGLE兩家，而且還存在種種問題，汽車行業的產業鏈條，配件就有數千種，4S店更是數為勝數，還牽涉到保險公司，與市政建設公路的智能化也密切相關。智能交通是一定需要政府的參與才能實現，智車汽車行業的發展也需要政府戰略指導。就像“萬眾創新，大眾創業“的政策支持和鼓勵一樣!
2.汽車廠商通訊標準各不統一，私有協議破解難度大。
OBD是汽車總線數據收集的一個關健設備，4S店維保故障判斷，尾氣的排查，保險公司取證數據都是需要從這個設備讀取，但如果讀取到發動機和車主更私密的信息需要破解OBD其私有協議，這個各個廠商各不統一，不像網絡通訊都遵循TCP/IP協議，這也是數據孤島形成的根本原因之一。
私有協議的破解本身除了有知識產權的風險以外，也存在由此引起的汽車安全事故責任的區分。一般破解私有協議的汽車也再享受不到原廠的服務。
3.傳統汽車廠商之間以及與新生的互聯網公司之間的利益糾葛。
汽車行業是一個龐大的產業鏈條，從整車到配件到服務再到保險，傳統汽車廠商之前都是各自為營，市場本身就是沖突的，傳統行業傳統做法也不提暢共享。而共享是受互聯網倒逼傳統的結果。新生的互聯網公司的智能硬件更多的是通過后置安裝實現，這樣只實現汽車部分功能的智能。導航儀，行車記錄儀就是一種，通過公有協議將汽車運數據上傳到手機APP也是一種。
對于數據的挖掘，需要云計算，大數據專業公司的技術支撐，但數據就像私家珍寶誰也不可能輕易共享，但傳統汽車廠商很難短時間內能建立自已的大數據挖掘的人才隊伍，這是兩個完全不同的分工。
人對于車最本質的需要，是安全舒適輕松的從一個地方到另一個地方，自動駕駛和全自動化服務是智能汽車的終極目標，但安全卻是需要反復驗證的。
而實現這終極目標的關健是：
數據交互，人與車的交互，車與車的交互，車與路的交互，車與4S店，4S店與汽車廠商之前的交互。車與車主駕駛者的交互，充分的掌握汽車實時的運行數據，這些數據可以實時傳給汽車服務商對汽車及時保養和安全檢查。同時人車交互可以讓駕駛者提前收到車況的預警信息，在事故發生時主動制動。人車交互語音信息是大家都在探索的方向。
車與車的交互就像智能人與人之間的交互一樣，禮貌行車，安全行車，數據共享這將是車智能的源泉，從智能汽車到汽車智能的關健。車與路的交互依賴道路的智能化，車和智能交通設備之間的感應，車與4S店交互實現全自動化的服務，定期維護保養再也不需要人不離車，才能安全實現。
智能汽車大數據是汽車智能的前提和基礎，是含金量足夠豐富的黃金寶礦，但這需要我們準備好工具，儲備好人才，攜手向前，才能攫取這寶貴財富，才能享受到真正智能汽車的智慧生活!
京公網安備 11010502049343號