大數據和物聯網（IoT）將繼續在汽車行業發揮關鍵作用，例如這兩種技術在特斯拉的自動駕駛，以及來自奧迪，戴姆勒，谷歌公司類似計劃得到應用，并表明大數據和物聯網將成為自動駕駛，數據監控和數據驅動反應的主要驅動技術。
車輛的傳感器技術與網絡通信相結合，形成一種增強的智能技術。這樣，除了獲得數據驅動監控的更多好處之外，這讓汽車行業的未來前景更加光明。
監測車輛運行的大數據
汽車制造商希望監控汽車的每一個方面，從內部的發動機到座位，以及駕駛傾向，這讓汽車制造商比以往更清楚地了解汽車性能和駕駛行為。匯總數據的集合回答一些問題，可以改善未來的制造業，并且向諸如汽車保險公司的許多方提供有用的信息，使他們的做法更有效和精確。
車輛運行的大數據監控的眾多好處為制造商提供了最佳車輛性能的基準。他們可以采用這個基準將運行的車輛進行比較，并通知汽車的所有者，如果事情出錯，物聯網技術可以應用在卡車公司，確保司機安全準時。消費者將更好地了解他們的車輛狀態，他們自己的駕駛模式，以及需要改進的概述，無論是遵守車速限制還是制動都會更加謹慎。
大數據對道路和基礎設施的影響
汽車工業擁抱大數據還可以改善道路狀況和基礎設施。雖然智能手機上也存在避免交通擁堵的技術，但隨著傳感器和大數據連接變得更加突出，其預測應該越來越準確。與執法部門分享交通相關數據的潛力可確保在必要時及時作出反應。例如，檢測翻轉的汽車或碰撞的傳感器可以立即用GPS坐標通知醫療部門，從而挽救駕駛員生命，并快速清除事故現場。
更進一步，大數據可以幫助城市規劃者和工程師規劃更好的交通流量和道路。交通燈可以根據交通頻率實時地進行改變。大數據可以與道路和基礎設施相連接，從而為大家提供更安全，更高效的駕駛體驗。
大數據和汽車保險業
通過傳感器的數據驅動分析，保險公司可以看到誰在濫用他們的駕駛特權。在未來，大多數道路的速度限制將被納入到大數據和傳感器中，顯示出不遵守道路規則的駕駛員。雖然并不是所有的司機對這樣的命題很警惕，但認為自己是安全和有經驗的司機可能會接受保險計劃的概念，其速度將受到這些數據的影響。
保險定制化在未來可能是一個非常真實的事情。來自連接汽車的數據可以客觀地證明某人是否是遵守道路規則的注重安全的駕駛員。此外，可以使用傳感器和攝像機的組合更快速和有效地確定事故責任以確定故障。從駕駛員安全到事故信息，大數據和物聯網有可能使汽車保險更加精確和個性化。
整合大數據和物聯網面臨的挑戰
也許，整合大數據和物聯網的最大挑戰是消費者的隱私問題。這是可以理解的，為什么司機可能不希望他們的駕駛行為和位置傳送到汽車制造商，保險公司和執法部門的主要原因。雖然一些消費者會認識到，共享這些數據對于加強會有一個更安全和更高效的共同目標，但其他消費者還是有一些理由拒絕。
此外，還要充分關注黑客及其潛在數據驅動車輛的行為，盡管這不太可能，但有可能是致命的。驅動程序可以通過確保其車輛軟件是最新的版本，在進行修改時小心謹慎，對第三方車輛行使酌情權，并且不會讓車輛解鎖，從而將網絡安全風險降到最低。
隱私和網絡安全有可能成為人們所關注的主要話題，但得大于失，這種技術最終會被人們所接受，特別是在這個技術讓人們更加舒適的世界。
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