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英特尔:技术加数据将变革整体公路交通运输
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英特尔:技术加数据将变革整体公路交通运输

胖鲸 Oct 8, 2015
“无需多言,看看窗外就能明白。”坐在环球贸易中心大厦20层办公室,英特尔中国区总经理夏乐蓓说。

“无需多言,看看窗外就能明白。”坐在环球贸易中心大厦20层办公室,英特尔中国区总经理夏乐蓓说,“我们初步计算每年(中国)因交通拥堵造成的价值损失达到了2500亿元人民币”。这个价值是根据因交通拥堵而导致的时间损失,根据这些时间成本换算出的结果。



然而,她同样认为,这存在更为巨大的机会。英特尔研究的结果显示,中国的乘用车总量为1.54亿台,仅次于美国排名全球第二,而到2020年之前的每一年,中国销售的机动车数量均将达到4000万台。从汽车制造、交通运输监管、车辆公司管理,以及个体驾驶员,都可以有技术上的创新和优化的空间。


与夏乐蓓同样看重这一市场的还有腾讯副总裁马喆人。他此前负责腾讯地图业务,而如今他将更多的精力转至车联网。马喆人告诉腾讯科技,“未来中国每一辆车都会联网,市场是非常巨大的。”腾讯在推出车联网硬件产品后,并宣布了包括多款软件产品的车载开放平台。而在此之前,中国另外两家互联网巨头百度和阿里巴巴也推出了针对车联网的解决方案。


自1885年,德国工程师卡尔·奔驰在曼海姆制造成一辆装有0.85马力汽油机的三轮车。现代汽车就成为人的重要代步工具,也是现代公路交通的重要组成部分。在手机、手表等围绕人的终端设备逐步被智能化之后,汽车成为了另一个被视为可被改造的移动设备,此时接过产业发展“接力棒”的则是科技公司。


也正因为如此,汽车本身成为了一个巨大的数据收集器,以及可以产生大量数据的信息源。在大数据价值不断被挖掘的今天,现代公路交通出行或因此而改变。


芯片技术推动车的智能化


数据的作用首先被应用在了驾乘体验上,原因无他,前者最容易被普通消费者所感知的。


在夏乐蓓看来,驾驶员最应该得到的体验是“随时与外界保持互联”。从一个物理的移动终端角度来看,应当为驾驶员、汽车以及外界提供实时互联获取信息的通道,从而可以提供更为优化的驾乘体验。


一个名为“ADAS”(高级驾驶员辅助系统)的概念正在被业界所接受,芯片公司正在希望携手汽车公司寻求为这个概念填充更多的内容。具体来说,就是借助各种可以获取相关信息的传感器和芯片的计算能力,为驾驶者提供停车辅助、免碰撞、紧急刹车等功能,从而使驾乘体验更安全简单。


智能汽车应当能帮助驾驶员减少80%汽车的碰撞或者事故。为了达到这一目标,需要依靠非常快速的信息交换,夏乐蓓告诉腾讯科技,“技术可以帮助我们显著提高安全性”,如果驾驶员能够提前半秒得到预警,就能够将事故数量降低60%,如果能够提前一秒钟获得相关信息,就可以避免90%的碰撞。


英特尔此前曾披露过一系列与汽车厂商的合作:其正在与路虎合作,将3D实感技术引入汽车中,可以通过远程控制将汽车停到指定的车位,与福特的合作则利用3D摄像头,将手机与汽车连接,远程观察汽车内的一切。


事实上,整个芯片行业已经真正意识到了汽车在物联网时代的重要价值。英伟达在今年早些时候推出了车载处理器,并锁定汽车制造商作为新客户;索尼则希望其为汽车打造的图像处理器能够打动福特、Toyota这样的汽车公司老板;高通则考虑通过收购,以扩大起在汽车领域的触角。


“我的好友”会是一辆车?


你会考虑在聊天软件中与汽车对话吗?互联网公司正在重新定义人与汽车的关系。 腾讯日前推出了名为“MyCar”的服务,用户可以添加汽车为好友。用户可以通过对话,获取简单的车辆的状态以及通过联网获取更多的信息资讯。


作为“好友”,用户可以或许使用更为人性的语言与汽车发生直接的联系,但更为重要的是,互联网公司期望通过服务黏住用户,并利用地图数据资源产生更大的价值。


在行业历经一系列“整合收编”之后,BAT(百度、阿里巴巴和腾讯)已将地图业务成为一项平台化的基础设施,可以开放给更多的应用和服务场景所使用。这样的商业故事已经在多个垂直互联网领域得以验证。


腾讯地图业务不仅支持了QQ、微信等整个腾讯公司的产品,还对大众点评、滴滴打车的导航定位提供服务。其中,仅用户产生的定位数就已经超过200亿次,马喆人相信,这样的数据本身就具有商业开发的价值。


不过,值得思考的是,人和汽车的关系改变后,如何真正的利用数据。显然,汽车不应该只是O2O的一个工具。


叫车软件可优化交通规划


叫车软件已经成为消费者出行的重要工具,其背后的数据数据的价值愈发为人所认知。


《大数据时代》一书的作者维克托·迈尔·舍恩伯格日前在一次公开演讲中表示,打车软件已经成为一个关于移动信息的数据搜集平台,它能够基于数据重新分配资源,从而提高汽车的使用率,有利于环境和缩短交通时间。


滴滴快的技术副总裁、商业事业部总经理朱磊也正在为这个隐形的数据生意而努力。日前滴滴快的推出了大数据移动智能出行平台“苍穹”,支持北京、上海等10个城市的数据收集整理和分析。


朱磊表示,“我们可以拿到整个出行数据,包括城市分时迁徙和拥堵情况,以及用户打车平均里程、时长和费用等,覆盖整个交通基础设施和用户出行行为”。


已公开的数据显示,目前滴滴快的出租车业务已在全国覆盖361个城市,日均订单为300万单以上;专车业务覆盖150个城市,日均为400万单以上;顺风车覆盖338个城市,每天订单峰值可达223万单。


朱磊称,这些数据将在多个维度产生价值:可以支持政府进行城市交通规划的优化升级;帮助企业优化运力时间和成本;为用户提供优化的出行方案参考。


更为重要的是,在大数据系统建设中,对数据采集到数据联动的设计,后者将对交通出行与物联网支持对接,从而为滴滴快的商业进行行业拓展奠定基础。


未来:改变整个公路交通运输


菜鸟网络的概念已经提出数年,其希望通过大数据,对现有的快递运输资源实现更为合理的调配。这是目前对数据在交通行业发展的远景之一。业界相信,大数据的应用将使得预测更具可操作性和确定性。


虽然距离实现这样的目标,仍相距甚远,但一些通过数据改变交通运输的尝试正在开始。在英特尔的帮助下,研发建设“全国道路货运车辆公共监管与服务平台”中交兴路的数据中心已经建立,已经具备数据存储的能力。夏乐蓓表示,接下来要做的事情就真正地获取数据。


目前,英特尔与中交兴路已经将一个远程通信盒子安装在中交兴路全国行驶的每一台卡车上。通过对驾驶员、油耗以及车辆相关数据的收集,以及对是否发生紧急情况的分析,中交兴路的业务得以改善。


中国科学院深圳先进技术研究院多媒体集成技术研究中心主任汤晓鸥表示,大数据技术的意义不在于掌握规模庞大的数据信息,而在于对这些数据进行智能处理,从中分析和挖掘出有价值的结构化的信息。


环球贸易中心大厦门前的三环路一直以来是北京最为拥堵的路段之一。修建时,只是考虑了当时的周边配套需求,而十多年时间,北京发展迅速。北京市社科院管理研究所公共管理专家张耘表示,“设计的时候缺乏前瞻性导致后面一系列问题。”


或许,大数据的应用将会成为改变这一问题有效手段。



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