车联网数据采集要求
车联网管理平台需求 - 远程控制
车联网管理平台需求 远程控制
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1 系统描述 平台作为数据汇聚和应用的中心，一是能够通过广泛的接入能力进行人、车、路数据的汇聚，实现数据的高效采集。二是能够借助计算能力实现海量数据的实时智能处理，支撑数据的计算应用。三是能够基于平台上的算法和模型实现数据的精准分析，挖掘数据价值，构建创新应用。
平台边界图 1.1.1 平台/TBOX与周边件的关系图如下所示。
1.1.2 平台/TBOX应用服务系统 第2页 共 21 页
2 需求描述 本章从平台化及迭代开发产品的角度，尽可能将所有与平台/TBOX相关的需求搜集整理， 功能性需求 表1：基本功能需求
ID 需求描述、说明 需求来源
1 满足国标要求：周期性上传车辆CAN总线采集数据 国家监控法政策规需求
2 满足国标要求：周期性上传车辆CAN总线采集数据（地方性政策要求数据项） 国家监控法政策规需求
3 满足国标要求：数据补发 国家监控法政策规需求
4 满足国标要求：报警数据发送 国家监控法政策规需求
5 满足国标要求：数据存储功能 国家监控法政策规需求
6 被盗车辆追踪：在平台端可以发起车辆状态查询，并在平台可监控车辆移动轨迹 市场应用需求
7 拖车报警：当车辆在下电，车CAN总线休眠，TBOX处于休眠状态时，TBOX获取的重力加速度超过某一阈值，会唤醒TBOX并将报警信息上传平台 市场应用需求 8 防盗入侵报警：当车辆在下电，CAN总线休眠，若是非法进入车内(不是使用钥匙开门)，BCM判定为入窃，则TBOX可上传入窃报警至平台 市场应用需求 9 电子围栏报警（LBS）：车辆超出设置好的位置区域围栏，则会向平台发送电子围栏报警 市场应用需求 10 电子围栏报警（TIME）：车辆超出设置好的限定使用时间，则会向平台发送电子围栏报警 市场应用需求 11 ICALL：车主在车上通过TBOX和TSP平台通话，获取信息查询等资讯 市场应用需求 12 BCALL：当车主在驾车过程中遇身体不适等紧急情况,可按下BCALL按键，向呼叫中心求助 市场应用需求 13 ECALL：当车辆遭受事故，安全气囊受损或者被弹出时，可被动启动ECALL市场应用需求 第3页 共 21 页
基于机器学习的智能化车联网系统设计与实现
基于机器学习的智能化车联网系统设计与实现随着人工智能技术的快速发展，智能化车联网系统在交通领域中扮演着越来越重要的角色。
本文将重点介绍基于机器学习的智能化车联网系统的设计与实现。
一、引言智能化车联网系统是将车辆、道路和交通管理系统等各个部分互相连接并进行智能化管理的系统。
它通过采集车辆、道路和交通管理系统的各种数据，进行数据分析和模型训练，从而实现交通流量优化、行车安全预警等功能。
机器学习作为人工智能的一个重要分支，可以为智能化车联网系统提供强大的数据分析和模型训练能力。
二、系统设计1. 数据采集与传输智能化车联网系统的基础是数据采集与传输。
通过安装在车辆上的传感器，可以实时采集车辆的位置、速度、加速度等信息，并将其传输到云端服务器进行处理。
同时，还可以通过道路上的监控摄像头、交通信号灯等设备获取道路和交通管理系统方面的信息。
数据的采集和传输需要实时、可靠和高效，以保证系统的正常运行。
2. 数据处理与分析采集到的数据需要进行预处理和分析，以便提取有用的信息。
首先，需要对数据进行清洗和校验，剔除异常数据和错误数据。
然后，针对不同的应用场景，可以使用机器学习算法进行数据分析，例如聚类分析、分类分析和回归分析等。
通过机器学习算法的应用，可以挖掘出隐藏在数据中的规律和潜在的关联性，为后续的模型训练提供依据。
3. 模型训练与优化为了实现智能化车联网系统的各项功能，需要建立相应的模型进行训练。
通过机器学习算法的应用，可以根据历史数据和实时数据来构建模型，并进行训练和调优。
例如，可以使用监督学习算法来预测交通拥堵的可能性，或者使用强化学习算法来优化交通信号灯的控制策略。
模型训练需要充分考虑数据的时效性和可扩展性，以保证模型在实际应用中的准确性和效果。
4. 系统应用与部署经过模型训练和优化后，智能化车联网系统可以实现各种功能。
例如，可以根据交通实时数据提供导航建议、交通拥堵预警等服务；或者根据车辆实时数据进行驾驶行为分析和安全预警。
车联网中的实时数据共享机制
车联网中的实时数据共享机制在当今数字化、智能化飞速发展的时代，车联网作为汽车与信息技术深度融合的产物，正逐渐改变着我们的出行方式和交通生态。
其中，实时数据共享机制是车联网的核心要素之一，它犹如车联网的“神经中枢”，让车辆、道路基础设施和其他相关实体之间能够实现高效、准确的信息交互，为智能交通系统的发展提供了强大的支撑。
要理解车联网中的实时数据共享机制，首先得清楚车联网是什么。
简单来说，车联网就是通过车辆内部的传感器、控制单元以及通信设备，将车辆与外部世界连接起来，实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）以及车辆与网络（V2N）之间的通信和信息交换。
而实时数据共享机制，则是确保这些通信和信息交换能够及时、准确、安全地进行。
在车联网中，实时数据的类型丰富多样。
车辆的位置、速度、行驶方向等基本行驶信息是最基础的数据。
此外，还有车辆的状态信息，比如发动机工作状态、轮胎压力、燃油量等。
而道路基础设施方面的数据，如交通信号灯状态、道路拥堵情况、施工信息等也至关重要。
这些数据的实时共享，能够让驾驶员提前做出预判和决策，优化行车路线，提高交通效率，减少交通事故的发生。
那么，车联网中的实时数据是如何实现共享的呢？这离不开一系列关键技术的支持。
首先是传感器技术，车辆上安装的各种传感器，如GPS 传感器、惯性传感器、摄像头等，能够实时采集车辆自身和周围环境的信息。
这些传感器采集到的数据经过处理和编码后，通过通信技术传输给其他车辆或基础设施。
通信技术在实时数据共享中扮演着关键角色。
目前，车联网主要采用的通信技术包括专用短程通信（DSRC）和基于蜂窝网络的 CV2X 技术。
DSRC 是一种专门为车联网设计的短距离通信技术，具有低延迟、高可靠性的特点。
CV2X 则是基于现有的蜂窝网络，包括 4G 和 5G 网络，能够实现更广泛的覆盖和更高的数据传输速率。
数据处理和分析技术也是不可或缺的一环。
车联网中的实时数据传输
车联网中的实时数据传输在当今科技飞速发展的时代，车联网已经成为汽车行业的一个重要发展方向。
车联网能够实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与互联网之间的实时通信和数据交换，为驾驶者提供更加便捷、安全和智能化的出行体验。
而在车联网中，实时数据传输是至关重要的一环，它直接影响着车联网系统的性能和用户体验。
车联网中的实时数据传输涉及到多个方面的技术和挑战。
首先，我们来了解一下车联网中的数据类型。
这些数据包括车辆的位置、速度、行驶方向等基本信息，以及车辆的各种传感器采集到的数据，如胎压、油温、车内环境等。
此外，还有来自外部环境的信息，如交通路况、天气状况等。
这些数据需要在车辆之间、车辆与基础设施之间以及车辆与云端服务器之间进行实时传输，以便实现各种功能，如导航、自动驾驶辅助、远程车辆诊断等。
为了实现实时数据传输，车联网采用了多种通信技术。
其中，最常见的是蜂窝网络，如 4G 和 5G 网络。
蜂窝网络具有覆盖范围广、传输速度快的优点，能够满足车联网中大部分数据传输的需求。
然而，在一些偏远地区或者网络信号不稳定的情况下，蜂窝网络可能会出现延迟或者中断的情况。
为了解决这个问题，车联网还采用了短距离通信技术，如 WiFi、蓝牙和 Zigbee 等。
这些技术可以在车辆之间或者车辆与附近的基础设施之间建立直接的通信连接，实现快速的数据传输。
此外，卫星通信技术也在车联网中得到了应用，特别是在一些特殊场景，如沙漠、海洋等没有地面通信网络覆盖的区域。
在车联网的实时数据传输中，数据的安全性和隐私性是不容忽视的问题。
由于车联网涉及到大量的个人和车辆信息，如果这些数据被泄露或者被恶意篡改，将会给用户带来极大的安全隐患。
因此，车联网采用了多种加密和认证技术，确保数据在传输过程中的安全性和完整性。
同时，相关法律法规也在不断完善，加强对车联网数据的保护和管理。
实时数据传输的稳定性和可靠性也是车联网面临的重要挑战。
车辆在行驶过程中，会不断地穿越不同的网络覆盖区域，网络信号强度和质量可能会发生变化。
《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》
《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》前言嘿，朋友们！现在汽车可不再是简单的四个轮子加个壳子了。
随着科技的飞速发展，智能网联汽车就像个超级智能的移动终端，逐渐走进了我们的生活。
那为了让这个新兴的领域发展得更加有序、安全、高效，《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》就应运而生啦。
它就像是一个规则手册，告诉车企、相关企业还有咱们这些使用者，智能网联汽车应该遵循哪些标准，这样大家心里都有数，在这个新领域里玩得转，还能保障大家的安全呢。
适用范围这个标准适用的范围可广啦。
首先呢，在汽车的研发制造环节。
比如说，车企在设计智能网联汽车的时候，要考虑这个标准。
你想啊，如果没有个统一的标准，每个车企都按照自己的想法来，那这汽车的智能网联功能可能就五花八门，互相之间还不兼容呢。
就像你买个手机，有的充电器是圆头，有的是扁头，多麻烦呀。
其次，在智能网联汽车的使用场景方面也适用。
不管是在城市里的拥堵道路上，汽车要和周围的车辆、交通设施进行信息交互，还是在高速路上自动驾驶辅助功能的使用，都得遵循这个标准。
例如，当汽车使用自动紧急制动功能的时候，这个功能的反应速度、制动距离等参数都要在这个标准规定的范围内，这样才能保证在不同品牌、不同型号的汽车之间，这个功能都能正常发挥作用，不会出现有的车刹得住，有的车就刹不住的情况。
再者，对于相关的服务供应商也适用。
像那些提供车联网云服务的企业，他们的数据存储、数据传输安全等方面也要符合这个标准。
你可以想象一下，如果云服务的数据传输不安全，就像你的手机网络老是被黑客攻击，那你的个人信息、汽车的行驶数据都可能泄露，多可怕呀。
术语定义咱们先来搞清楚几个关键的术语。
智能网联汽车：简单来说呢，就是汽车加上了很多智能的东西，并且能够联网。
它不仅仅是有个车载电脑可以听歌、导航这么简单，还能和外界进行信息交流。
比如说，它可以和交通信号灯“聊天”，知道什么时候红灯要变绿灯了，提前做好启动的准备；也能和其他车辆分享自己的速度、位置等信息，这样就可以更好地避免碰撞等危险情况。
车联网行业的挑战与解决方案
车联网行业的挑战与解决方案一、车联网行业的挑战车联网是指将汽车与互联网相连接，通过车载设备实现数据交互和智能化服务的技术。
随着科技的不断发展和大众对智能出行的需求增加，车联网行业迅速兴起并蓬勃发展。
然而，该行业面临着一系列挑战，包括网络安全性、技术标准化、用户隐私保护以及系统可靠性等。
1. 网络安全性挑战随着汽车与互联网之间数据交互的增加，网络安全性成为了一个重要的问题。
黑客入侵汽车控制系统或者窃取个人信息有可能导致灾难性后果。
因此，确保车辆网络的安全是至关重要的，需要开发更强大且高效的防护措施。
2. 技术标准化挑战车联网涉及到多个厂商、多个产品类型以及多种技术平台，因此缺乏统一的技术标准化成为了一个问题。
缺乏统一标准会导致不同系统之间无法兼容、信息交流困难以及资源管理混乱等问题。
3. 用户隐私保护挑战车联网需要收集大量的用户数据，如驾驶行为、位置信息等。
然而，这些用户数据的获取和使用涉及到个人隐私问题。
保护用户隐私成为了一项关键任务，同时也是车联网行业必须解决的挑战之一。
4. 系统可靠性挑战由于车辆系统需要长时间稳定运行且承担重要任务，因此系统可靠性非常重要。
然而，在现实世界中，车辆面临着复杂多变的路况、天气条件等影响因素，这给系统的稳定性带来了巨大挑战。
二、解决方案为了克服车联网行业面临的各种挑战，需采取相应措施并提供有效的解决方案。
1. 加强网络安全防护措施确保网络安全可以通过加密技术、入侵检测和防护系统等手段来实现。
制定和执行严格的监管政策和法规也有助于减少黑客攻击和数据泄露事件发生。
2. 推进技术标准化工作各相关企业和组织应积极合作，共同制定统一的技术标准和协议。
这有助于不同车载设备和平台的互操作性，提高系统的稳定性和可扩展性。
3. 加强用户隐私保护制定合理的法律法规来规范车联网行业中个人数据的采集、使用和共享。
同时，加强数据加密技术，限制第三方对个人隐私的滥用，并要求企业严格遵守相关政策。
车联网中的数据加密与隐私保护技术研究
车联网中的数据加密与隐私保护技术研究随着物联网的快速发展，车联网作为其中的一个重要领域，改变了人们的出行方式和交通管理方式。
然而，车联网的发展也面临着数据安全和隐私保护的难题。
为了保护车联网中的数据安全以及用户的隐私，研究人员们开始积极寻找数据加密和隐私保护的解决方案。
数据加密是保护车联网数据安全的一种重要手段。
在车联网中，大量的车辆数据和用户隐私信息需要进行传输和存储，例如车辆位置、车辆状态、驾驶行为等。
这些数据一旦被恶意攻击者获取，不仅会造成用户隐私泄露的问题，而且可能会对车辆的安全和交通管理造成严重影响。
因此，采用数据加密技术对车联网中的数据进行保护，成为了一项重要的任务。
在车联网中，可以使用多种数据加密算法来对数据进行加密处理。
常见的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法。
对称加密算法使用相同的秘钥对数据进行加密和解密，速度较快，适合对大量数据进行加密。
而非对称加密算法使用一对密钥，公钥用于加密，私钥用于解密，安全性相对较高。
车联网系统可以根据具体需求选择合适的加密算法来保护数据安全。
除了数据加密，车联网中的隐私保护也是一项重要的任务。
隐私保护涉及到保护用户的个人信息和行为数据，防止其被滥用和泄露。
在车联网中，用户的行车数据和个人信息需要得到妥善的保护，以免被未经授权的第三方获取并进行滥用。
为了实现隐私保护，车联网系统可以采用一些隐私保护技术。
差分隐私是一种常用的隐私保护技术，其通过在车联网中增加随机噪声，来保护用户的个人信息和行为数据。
差分隐私可以通过在数据采集过程中添加噪声、对数据进行匿名化处理等方式来保护用户的隐私。
同时，差分隐私还可以对数据进行统计分析，并提供有限的数据访问，以保持数据的实用性。
这样一来，即使在数据被攻击者获取的情况下，也无法还原出用户的个人信息。
另外，还有一些匿名化技术可以用于车联网中的隐私保护。
这些技术可以对用户的个人信息进行去标识化处理，以防止用户身份的暴露。
车联网及大数据分析报告
车联网及大数据分析报告在当今数字化和智能化的时代，车联网及大数据正以前所未有的速度改变着我们的出行方式和交通生态。
车联网作为物联网在汽车领域的重要应用，通过车辆与外部环境的互联互通，实现了车辆信息的实时采集和传输。
而大数据分析则为这些海量数据赋予了价值，为汽车行业的发展提供了有力的支持和决策依据。
一、车联网的概念与发展车联网，简单来说，就是将车辆与互联网相连接，使车辆能够与外部的设施、其他车辆以及云端服务进行通信和数据交换。
其发展可以追溯到早期的车载导航和远程诊断系统，但随着通信技术的不断进步，如今的车联网已经涵盖了车辆的远程控制、智能驾驶辅助、车辆状态监测、交通信息服务等多个领域。
车联网的实现依赖于多种技术，包括传感器技术、通信技术（如4G、5G）、卫星定位技术以及云计算等。
通过安装在车辆上的各种传感器，如速度传感器、温度传感器、摄像头等，可以实时采集车辆的运行状态、环境信息等数据。
这些数据通过通信网络传输到云端服务器，经过处理和分析后，再反馈给车辆或相关的应用服务，为用户提供更加智能化和个性化的服务。
二、大数据在车联网中的应用1、车辆故障诊断与预测通过对车辆传感器采集的数据进行分析，可以及时发现车辆潜在的故障，并提前进行预警和维修安排。
例如，分析发动机的运行数据，可以预测发动机部件的磨损情况，提前进行维护，避免故障的发生。
2、智能交通管理车联网产生的大数据可以为交通管理部门提供实时的交通流量、路况等信息，帮助优化交通信号灯控制、改善道路规划，提高交通运输效率，缓解交通拥堵。
3、个性化保险服务基于车辆的行驶数据，如行驶里程、驾驶习惯、行驶区域等，保险公司可以为车主提供个性化的保险方案，实现更加精准的风险评估和定价。
4、智能驾驶大数据对于智能驾驶的发展至关重要。
通过分析大量的道路数据、车辆行驶数据和其他相关数据，可以训练自动驾驶算法，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
三、车联网大数据分析面临的挑战1、数据安全与隐私问题车联网涉及大量的个人和车辆敏感信息，如车辆位置、驾驶行为等。
关于智能网联汽车的数据安全分析及应对措施
130Internet Security互联网+安全在车辆逐步智能化的今天，车辆产生的各类数据，如车辆传感器、摄像头采集的数据，行驶过程中记录、产生的数据，如何进行数据分类并明确数据权属？如何防止数据被篡改？哪些政府部门应该监管数据的使用？这些问题，不仅关系到车主切身利益，还将制约智能网联汽车产业乃至数字经济产业、国家数字化建设领域的高质量发展。
本文主要对智能网联汽车行业中数据处置相关问题进行了阐述，并从推进立法、加强监管、技术创新、制度保障等四个方面给出了建议。
一、智能网联汽车的数据存储、使用过程中存在的问题1.1车辆数据是否属于个人数据，车主是否拥有数据的知情权？发生在2021年4月的特斯拉车主“维权事件”中，车主曾多次向特斯拉索要车辆的行驶数据，但特斯拉拒不提供。
后经郑州市场监督管理局的多次协调，特斯拉向当事车主提供了事故前30分钟的车辆数据，并将其中1分钟的数据发送给了媒体。
根据常理，用户一旦购买了某产品，一般情况下，即拥有该产品有形、无形的所有权和使用权。
车主对于自己的车辆行驶所产生的相关数据和信息的应有基本的知情权。
同时，监管部门已经明确车主对车辆行数据拥有知情权，但在实际处置过程中，部分智能网联汽车生产企业（以下简称“车企”）可能基于自身利益而以各种理由搪塞车主甚至拒绝提供或者仅提供部分数据。
1.2如何确保行驶数据的真实性、可用性？根据此次车主“维权事件”中特斯拉的说法，行驶数据是传回特斯拉自己的数据库中，然后再从数据库中抽取出来公布提供给车主及媒体。
但是，如何保障车企数据库中的数据是从汽车实时获取并传回到车企的数据库，并且保障在传递过程中的数据真实性？目前，从特斯拉数据流转的方式来看，没有任何机制、技术来确保其提供的汽车相关数据是真实的、原始的、非篡改的。
从数据监管的角度来看，这一领域目前是缺失的。
特斯拉公司公布的行驶数据和刹车数据等，是否满足交通事故判定的需要，是否还应该加入其它的辅助数据？当前，车企之间未形成统一的标准，监管部门暂未制定国家或行业标准规范。
车联网技术与服务平台综合实施方案
车联网技术与服务平台综合实施方案第一章综合实施方案概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 实施原则 (2)第二章车联网技术概述 (3)2.1 车联网技术发展现状 (3)2.2 车联网技术架构 (3)2.3 车联网技术发展趋势 (4)第三章平台建设方案 (4)3.1 平台架构设计 (4)3.2 关键技术选型 (5)3.3 平台功能模块划分 (5)第四章系统集成方案 (6)4.1 系统集成原则 (6)4.2 系统集成流程 (6)4.3 系统集成关键环节 (7)第五章数据管理与分析 (7)5.1 数据采集与存储 (7)5.2 数据处理与分析 (7)5.3 数据安全与隐私保护 (8)第六章网络安全方案 (8)6.1 安全策略设计 (8)6.1.1 设计原则 (8)6.1.2 安全策略内容 (9)6.2 安全防护措施 (9)6.2.1 网络安全防护 (9)6.2.2 系统安全防护 (9)6.2.3 数据安全防护 (9)6.3 安全事件应急响应 (9)6.3.1 应急响应流程 (9)6.3.2 应急响应措施 (10)第七章应用场景开发 (10)7.1 车载信息服务 (10)7.2 智能交通管理 (10)7.3 自动驾驶辅助 (11)第八章项目实施与验收 (11)8.1 项目实施步骤 (11)8.2 项目验收标准 (12)8.3 项目风险与控制 (12)第九章运营管理方案 (13)9.1 运营模式设计 (13)9.2 运营团队建设 (13)9.3 运营监控与优化 (13)第十章持续发展策略 (14)10.1 技术更新与迭代 (14)10.2 政策法规遵循 (14)10.3 产业链合作与拓展 (15)第一章综合实施方案概述1.1 项目背景我国经济的快速发展，汽车产业作为国民经济的重要支柱，正面临着转型升级的压力。
车联网技术作为新一代信息技术与汽车产业的深度融合，已成为推动汽车产业转型升级的关键因素。
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本标准依据 GB/T 1.1-2009 给出的规则起草。 请注意本标准的某些内容可能涉及专利，本标准的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本标准由中国智能网联汽车产业创新联盟提出。 本标准由中国汽车工程学会批准。 本标准与中关村车载信息服务产业应用联盟联合发布，该标准在中关村车载信息服务产业 应用联盟的标准编号是：T/TIAA 100-2018。 本标准起草单位：彩虹无线（北京）新技术有限公司、上汽乘用车有限公司、广汽集团汽车、 众泰控股集团汽车、北京猎豹汽车研究院有限公司、观致汽车有限公司、惠州德赛西威汽车电 子股份有限公司。 本标准主要起草人：黄亮、周扬、张莹、宋立彬、汪世赓、贺思聪、高庆。
ICS 35 240.50 L 67
团
体
标
准
T/CSAE 100 － 2018
车联网数据采集要求
IOV insurance innovation & data intelligent application related data collection requirement
（报批稿）
在提交反馈意见时，请将您知道的该标准所涉必要专利信息连同支持性文件一并附上。
6 数据包的结构和定义............................................................... 3 7 数据流编码规则................................................................... 4
III
T/CSAE 100 － 2018
车联网关于保险创新和数据应用数据采集要求
1 范围
本标准给出了车联网数据的应用领域，并规定了数据采集周期、数据流编码规则、周期性数据 采集项、事件触发性数据采集项等要求。
本标准适用于 T-Box、OBD、行车记录仪等车载设备的数据采集。
2 规范性引用文件
通过监控车辆在持续运行一定周期后的油耗、发动机扭矩输出等关键指标，评价整车性能衰减
2
的曲线，帮助研发部门改进车型的整车性能。
T/CSAE 100 － 2018
4.2.4 客户特征分析
通过分析驾驶人员的出行时间、行驶区域、驾驶风格、驾驶规范性等相关维度，对其进行精确 的画像，辅助市场营销和售后部门为其提供个性化、精准化的产品和服务。
1
T/CSAE 100 － 2018 4 应用领域 4.1 保险创新 4.1.1 风险识别
通过分析驾驶人员的驾驶行为和出险之间的关系，量化其驾驶风险，包括出险率以及损失率等。 4.1.2 UBI 产品定价
根据行驶里程和驾驶行为制定差异化的定价策略，使得车险价格和实际风险相匹配。 4.1.3 主动报案
XXXX-XX-XX 发布
XXXX-XX-XX 实施
中国汽车工程学会 发 布
T/CSAE 100 － 2018
目 次
前言.............................................................................. III 1 范围............................................................................. 1 2 规范性引用文件................................................................... 1 3 缩略语........................................................................... 1 4 应用领域......................................................................... 2
3 缩略语
下列缩略语适用于本文件。 CAN：控制器局域网络（Controller Area Network） OBD：车载诊断系统（On-Board Diagnostic） T-Box：车载资通系统盒（Telematics BOX） TSP：车联网服务提供商（Telematics Service Provider） UBI：基于驾驶行为的保险（Usage-Based Insurance） VIN：车辆识别码（Vehicle Identification Number） BDS：北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System） GPS: 全球定位系统（Global Positioning System） GNSS: 全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System） PDOP：位置精度强弱度（Position Dilution of Precision） GMT：格林尼治时间（Greenwich Mean Time） AES：高级加密标准（Advanced Encryption Standard）
4.2.5 客户分布热点分析
通过分析售出车辆的停靠区域、行驶区域，了解客户的分布热点，从而为经销商的布局以及零 部件的库存调度提供依据。
பைடு நூலகம்
4.2.6 主动维修
通过监控车辆的数据流，实时分析车辆的潜在风险，及时提醒车主进行检修，降低故障率和损 失程度。
4.2.7 零部件需求预测
通过分析故障的整体发生情况、车型分布情况、区域分布情况，从而预测相关零部件的更换需 求，为整车厂备货和物流配送提供依据。
6 数据包的结构和定义
4.1 保险创新..................................................................... 2 4.1.1 风险识别................................................................. 2 4.1.2 UBI 产品定价.............................................................. 2 4.1.3 主动报案................................................................. 2 4.1.4 远程查勘................................................................. 2 4.1.5 理赔反欺诈............................................................... 2
下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本 文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB 16735 道路车辆 车辆识别代号（VIN） GB/T 1988-1998 信息技术信息交换用七位编码字符集 JT/T 794 道路运输车辆卫星定位系统 车载终端技术要求 JT/T 808-2011 道路运输车辆卫星定位系统终端通讯协议及数据格式
7.1 周期性数据编码............................................................... 4 7.1.1 周期性数据编码基本规则................................................... 4 7.1.2 数据流分类............................................................... 4 7.1.3 数据源代码............................................................... 5
基于车联网数据建立碰撞识别模型，分析车辆碰撞的发生和严重程度，达到特定级别时，自动 将相关信息传递给保险公司，实现主动报案。 4.1.4 远程查勘
通过对于车联网数据的分析，辅助保险公司对出险车辆进行查勘，提供出险时的车况、驾驶环 境、驾驶行为等数据。 4.1.5 理赔反欺诈
通过对于车联网数据的分析，辅助保险公司进行车险理赔的欺诈风险识别，为其提供判断依据。 4.2 数据应用 4.2.1 零部件质量分析
5 数据采集周期..................................................................... 3 5.1 周期性数据采集............................................................... 3 5.2 事件触发性数据采集........................................................... 3
通过分析车辆在实际使用环境、使用场景下的零部件失效或故障情况，计算零部件的真实使用 寿命，同时分析其失效模式和关键因素。 4.2.2 驾驶行为分析
通过分析车辆的运行环境和驾驶人员在车辆启动、加速、稳态行驶、减速、转弯等工况下的操作行为， 精确定义驾驶人员对于车辆的性能需求，从而为下一代车型研发过程中的技术参数标定提供依据。 4.2.3 整车性能衰减评价
5 数据采集周期
5.1 周期性数据采集
在车辆的运行过程中，数据按照一定的周期循环进行采集，采集的周期分为高频采集和低频采 集，应满足：
——高频采集周期为 1s； ——低频采集周期为 15s。
5.2 事件触发性数据采集
当特定事件发生时，触发相关数据的采集、上报动作。 如：当车辆启动时，采集点火钥匙状态信息并上传。
7.2 事件触发性数据代码........................................................... 5 8 变量代码结构.................................................................... 13