车联网创新离不开大数据
基于大数据的智慧车联网技术研究
基于大数据的智慧车联网技术研究随着人工智能和大数据技术的不断发展，智慧出行也成为了一个备受关注的领域。
其中，基于大数据的智慧车联网技术是当前研究的热点之一，它涉及到车辆之间、车辆与道路之间以及车辆与交通管理中心之间的信息交互，可以为交通运输提供更加高效、便捷、安全的服务。
本文将从以下三个方面对基于大数据的智慧车联网技术进行探讨。
一、大数据在智慧车联网技术中的应用大数据为智慧车联网技术提供了强有力的支撑。
通过分析车辆和道路的历史数据，智慧车联网系统可以及时准确地判断车辆行驶路线、道路状况和车流量等信息，从而实现交通流畅和事故预警等目标。
此外，大数据还为车辆之间的通讯提供了基础。
利用大数据技术，车辆可以通过互联网络实现实时沟通和信息共享，提高了车辆的行驶安全性和效率。
二、智慧车联网技术的发展趋势智慧车联网技术正朝着更加智能化、个性化和人性化的方向发展。
其中，自动驾驶是未来的一个发展重点。
自动驾驶技术的核心是实时感知和智能决策。
而大数据技术可以为自动驾驶提供准确的车辆位置、路线规划、路况状况等信息，从而实现精准的自主驾驶。
此外，智慧车联网技术还将向着集成化、智慧化的方向发展。
未来的智慧车联网系统将融合多个智能设备和服务，如车辆自动导航、汽车健康监测、智能家居控制等，营造出更为便捷、舒适的智能出行环境。
三、智慧车联网技术的应用场景智慧车联网技术已经在多个领域得到了应用。
其中，交通流量监测是一项常见的应用。
通过智慧车联网技术，交通管理中心可以获取实时的交通流量信息，并根据情况采取相应的措施来优化交通流畅。
另外，智慧停车系统也是智慧车联网技术的一个应用领域。
该系统可以通过感知这个区域停车位的数量，然后通过车辆导航、语音控制等方式指引司机停车，从而实现便捷的停车体验。
此外，智能车辆健康监测和车辆状况诊断也是智慧车联网技术的一个重要应用领域。
总之，基于大数据的智慧车联网技术是未来智能出行发展的一个重要方向。
通过大数据的应用，智慧车联网系统可以实现车辆之间的实时通讯和信息共享，从而提高了车辆的行驶安全性和效率。
基于大数据技术的车联网应用研究
基于大数据技术的车联网应用研究随着科技的进步，汽车已经不再是单纯的交通工具，而是兼具安全、智能、舒适等功能的高端产品。
同时，车联网技术逐渐成熟，近年来也在社会各个领域得到广泛的应用。
本文将以基于大数据技术的车联网应用为主题，探讨其发展现状以及未来可能的发展趋势。
一、车联网的发展现状车联网技术是将车辆、道路和交通管理系统实现互联互通的一种技术。
通过对车辆、路况、交通信号等数据进行采集和传输，实现对车辆的追踪、监控和管理，并为车主提供智能化、定制化的服务。
目前，车联网技术主要应用于车辆安全、车辆管理、车辆信息娱乐等方面。
例如，车辆安全方面，车联网技术可以为车辆配备安全系统，帮助车主预测和避免事故的发生；车辆管理方面，车联网技术可以帮助车主实现对车辆的远程监控、远程启动、远程锁车等功能；车辆信息娱乐方面，车联网技术可以为车主提供音乐、视频、社交等相关服务。
二、大数据技术在车联网中的应用随着数据量的不断增加，如何对这些数据进行有效的分析和利用，已经成为当前车联网技术发展的重要问题。
而大数据技术则可以为车联网提供强有力的支持和保障。
大数据技术可以对车联网数据进行实时分析和处理，并根据分析结果提供相应的服务。
例如，通过对车辆驾驶行为数据的分析，可以制定出更为科学、合理的驾驶规范和安全标准，从而降低交通事故的发生率；通过对车辆GPS数据的分析和处理，可以实现对城市道路拥堵情况的监测和预测，并为车主提供最优化的路线规划。
同时，大数据技术还可以通过数据挖掘和机器学习等方式，实现对车辆信息的智能分析和判断，为车主提供智能化的服务。
例如，在车辆故障检测方面，通过对车辆传感器数据的实时监控和分析，可以预测车辆故障的发生，并提前通知车主进行维修。
三、基于大数据技术的车联网发展趋势随着大数据技术在车联网中的应用不断深入，未来车联网可能会向以下方向发展：1.智能驾驶。
大数据技术可以实现对车辆驾驶行为的智能识别和分析，帮助车主更好地掌握车辆状态，提高驾驶安全性和舒适性。
车联网应用中的大数据分析
车联网应用中的大数据分析随着全球信息技术的飞速发展，人类社会进入了一个数据爆炸的时代，海量的数据给我们带来了机遇和挑战。
车联网作为新一代的智能交通系统，已经越来越普及，车联网的应用在车辆安全、驾驶服务、车辆维护等方面，极大地提高了交通运输的智能化水平。
然而，车联网庞大的数据量，离线与在线数据的复杂性，数据的异构性，都成为制约数据分析的主要问题。
因此，大数据分析成为解决这一问题的有效方式。
一、车联网中的大数据分析车联网是一种信息通信技术，可以使车辆和道路等交通基础设施相互连接，通过传输和处理车辆和设施的数据，提高交通安全，减少交通拥堵，提高交通效率等。
车联网系统包括以下几个部分：车辆、道路基础设施、互联设备、网络传输和数据管理等。
这些部分的数据构成了车联网系统的数据基础。
车联网中需要进行的数据分析工作有：车辆驾驶状态监测、车辆安全预测、交通流量控制、道路安全评估等。
车联网的大数据分析需要解决以下几个问题：（1）数据量庞大：车联网的数据量非常庞大，需要分析海量的车辆驾驶和道路信息，进行全面的数据收集和处理。
（2）数据质量问题：车联网中的数据质量非常重要，数据分析的结果将直接影响到行车安全。
因此需要对车辆和设施的数据进行质量控制。
（3）数据集成和共享问题：车联网中需要对不同类型的数据进行集成，然后对数据进行分析和处理，同时实现对数据的共享和开放，以便于制定更加有效的交通政策。
（4）数据分析技术问题：针对车联网的特殊性质，需要选择适合的数据分析技术，如机器学习、数据挖掘、统计分析等。
二、车联网大数据分析的应用车联网的大数据分析在交通领域的应用非常广泛，包括以下方面：（1）车辆安全：利用大数据分析技术对车辆行驶状态进行监测，如刹车、加速、转向等信息，预测车辆的安全状态，提醒驾驶员注意行车安全。
同时，可以根据车辆驾驶数据，进行驾驶员行为分析，对危险驾驶行为进行监督和预警。
（2）交通流量控制：通过分析交通流量数据，可实现对交通流量的有效管控，避免交通拥堵。
大数据在汽车行业中的应用与创新
大数据在汽车行业中的应用与创新近年来，大数据技术的发展和普及在各个行业都产生了巨大的影响。
在汽车行业中，大数据不仅提供了更准确的预测和决策支持，还为创新带来了更多机会。
本文将探讨大数据在汽车行业中的应用与创新。
一、大数据在汽车行业中的应用1. 数据驱动的行车体验升级在车载设备中搜集和分析的大数据可以为车主提供更加安全、便捷、智能的行车体验。
例如，通过分析交通拥堵数据，导航系统可以为驾车提供最佳路线选择，减少行车时间和燃料消耗。
此外，车辆诊断系统也可以通过实时监测数据来预测潜在故障，并提醒车主进行维修保养，提高车辆的可靠性和耐用性。
2. 智能化的制造与供应链管理大数据的应用使汽车制造商能够实现智能化的生产和供应链管理。
通过对生产线上的数据进行监控和分析，汽车制造商可以及时发现生产中的问题，并进行调整，提高产品质量和生产效率。
同时，供应链中的各个环节也可以通过大数据的分析来实现精细化管理，减少成本和库存。
3. 营销与售后服务的个性化大数据技术为汽车企业提供了更准确的市场洞察和个性化服务。
通过分析用户的购买偏好和行为数据，汽车企业能够向潜在用户提供更精准的营销推送，提高销售转化率。
同时，通过对车辆使用数据的分析，汽车企业可以为车主提供个性化的售后服务，提高用户满意度和忠诚度。
二、大数据在汽车行业中的创新1. 数据共享与合作大数据的应用促使汽车制造商和智能交通系统供应商之间的合作趋势增加。
通过共享车辆使用数据、交通情报数据等信息，各个参与方可以进行更加准确和高效的决策。
例如，汽车制造商可以借助智能交通系统的数据来优化车辆设计和驾驶体验，智能交通系统供应商也可以借助汽车制造商的数据来提升交通管理效率。
2. 智能驾驶技术的推动大数据的应用为智能驾驶技术的发展提供了持续的动力。
通过搜集和分析大量的车辆行驶数据，智能驾驶系统可以不断学习和优化，提高行车安全性和舒适性。
此外，大数据的应用也为智能驾驶技术的验证和规范提供了依据，促进了智能驾驶技术的商业化推广。
车联网中的大数据处理与分析技术研究
车联网中的大数据处理与分析技术研究在当今的数字时代，汽车已经不再仅仅是一种交通工具，而是成为了信息技术与工业技术的结合体。
车联网作为新兴技术，其能够实现车辆及其周边设备之间的信息交互，以及车辆与外界之间的信息交换，使得车辆具备了更高的智能化程度。
而在这种情况下，车联网中的大数据处理与分析技术也愈加重要。
一、车联网的应用场景在车联网下，传感器、摄像头等设备能够采集大量的数据，包括车辆的状态数据、交通信息、路况信息、天气信息等。
而且，这些数据都可以被实时处理和分析，以实现数据的高效利用。
举例来说，交通管理部门可以通过数据分析获悉道路的拥堵状况和交通疏导情况，从而进行合理的交通管理和路况预警。
二、车联网数据的特点1. 大量车联网中数据量非常大，这主要包括车辆状态、交通信息、路况信息、天气信息等等。
这些数据每天都在增长，并且逐渐形成固定的数据流。
2. 复杂车联网中的数据包括结构数据和非结构数据，其中非结构数据往往具有不确定性和难以预测性。
同时，车辆的状态也会因为各种各样的因素而产生不同的变化。
3. 多源车联网中的数据来源多样，除了车辆本身的传感器，还包括交通控制设备、气象传感器、道路监控设施以及社交媒体等。
这些数据来源的不同也导致了数据处理的复杂度不同。
三、车联网大数据处理与分析技术在以上特点的基础上，车联网的大数据处理与分析技术主要包括以下几个方面：1. 数据采集针对车联网中的大数据特点，需要采用高效、快速、稳定的数据采集方案。
这可以通过传感器、卫星图像以及社交媒体等多种方式实现数据的获取。
2. 数据存储车联网中的大数据处理需要有高效的数据存储系统作为基础。
而且，在不同的应用场景下，数据的实时性、可靠性、持久性等方面也有不同的要求。
3. 数据清洗车联网中的数据质量不能保证，因为数据的来源和采集方式各不相同，所以需要进行数据清洗和去重。
这其中涉及到数据格式的验证、异常数据的筛选、数据规范化等操作。
4. 数据挖掘与分析数据挖掘技术是车联网中的大数据处理的核心内容。
基于大数据技术的车联网优化研究
基于大数据技术的车联网优化研究近年来，车联网逐渐成为了人们生活中不可或缺的一部分。
作为人工智能与物联网技术的结合，车联网让车辆能够随时随地进行状态监测、数据传输和智能控制。
而大数据技术也正是车联网发展的推动力之一，利用大数据技术对车联网进行优化能够帮助我们更好地管理车辆的状态和行驶状况。
一、大数据技术在车联网中的应用在车联网中，大数据技术可以分两种应用：一种是数据管理，另一种是数据分析。
数据管理是指对车辆信息的采集、处理、存储与分发，其数据量较大、格式给错，需要高速、高容量的信息技术支持。
这一应用波及到的范畴涵盖设备、平台、系统等方面。
例如，汽车物联网数据收集平台、车载传感器、互联汽车系统等，这些都需要通过大数据技术来实现。
而数据分析则是对车辆本身及其周边大环境数据进行分析。
这些数据包括车辆机头、避障传感器、GPS位置方向传感器、车速传感器等。
从数据分析中可以获取车辆性能、行驶路线和客户服务等多重信息。
数据分析能够更准确地预测车辆的劣化，以及用户的需求，使得驾车体验更为智能化。
二、车联网优化的局限性然而，车辆数据共享的限制性和业界标准的不一致，是大数据技术在车联网优化中遇到最大的瓶颈问题。
因为每个汽车生产商都有自己的车联网服务，相互之间没有规定的共享标准或结构，并且汽车生产商通常害怕其他汽车制造商窃取其技术。
同时，设备和服务的互操作性也是问题。
汽车制造商都有自己各自版本的操作系统和网络技术，这使得新的汽车应用程序开发成为一项令人沮丧的任务。
三、过载问题的解决如何应对数据量的增大，也是车联网优化中的一个难点问题。
当数据加载过程中，车辆信息会产生大量的定位、运动、加速、引擎转速等信息，再加上地图信息绑定，将会形成大量的数据，如何处理这些数据，将这些数据高效的传输过去，是目前车联网亟待解决的问题。
解决数据传输过载的问题，主要有以下几个措施：1. 增加网络容量：通过升级网络设施、加快传输速度、提高容量来解决网络传输的瓶颈问题。
大数据在汽车行业的应用有哪些创新
大数据在汽车行业的应用有哪些创新在当今数字化的时代，大数据已成为各个行业创新和发展的关键驱动力，汽车行业也不例外。
随着汽车技术的不断进步和消费者需求的日益多样化，大数据在汽车行业的应用正带来一系列令人瞩目的创新，从生产制造到销售服务，从智能驾驶到用户体验，都在发生着深刻的变革。
在汽车的生产制造环节，大数据的应用显著提高了生产效率和质量控制水平。
通过在生产线上安装大量的传感器和监测设备，实时收集生产过程中的各种数据，如设备运行状态、零部件质量、工人操作等，企业可以对生产流程进行精准的监控和优化。
例如，当发现某一零部件的次品率上升时，系统可以迅速分析相关数据，找出可能的原因，如原材料问题、生产工艺缺陷或设备故障，并及时采取措施加以解决，从而减少次品的产生，提高产品质量。
同时，大数据还能帮助企业实现精准的供应链管理。
汽车生产涉及到成千上万的零部件供应商，通过大数据分析，企业可以准确预测零部件的需求，优化库存管理，降低库存成本。
而且，在供应商的选择和评估方面，大数据也能发挥重要作用。
企业可以根据供应商的交货准时率、产品质量、价格等多维度的数据，进行综合评估和比较，选择最优的合作伙伴，确保供应链的稳定和高效。
在汽车的研发设计阶段，大数据更是功不可没。
利用大数据收集消费者的偏好、需求和使用习惯等信息，汽车制造商能够更有针对性地进行产品设计。
比如，通过分析用户对汽车外观、内饰、配置等方面的反馈数据，了解不同年龄段、地域、收入水平的消费者对于汽车的喜好差异，从而设计出更符合市场需求的车型。
此外，大数据还可以帮助研发团队在车辆性能优化方面做出更科学的决策。
通过收集车辆在实际使用中的各种数据，如油耗、动力性能、悬挂系统表现等，工程师们能够找出潜在的问题和改进空间，不断提升汽车的性能和可靠性。
智能驾驶是当前汽车行业发展的热门领域，而大数据在其中扮演着至关重要的角色。
自动驾驶汽车需要依靠大量的数据来训练和优化算法，以实现对各种复杂路况的准确识别和应对。
车联网行业如何利用大数据进行驾驶行为分析
车联网行业如何利用大数据进行驾驶行为分析随着科技的快速发展，车联网行业逐渐崭露头角，成为汽车行业的一大趋势。
车联网技术通过连接车辆与互联网，实现了车辆之间的通信和数据交换，为驾驶者和行业提供了更多的便利和安全保障。
而利用大数据进行驾驶行为分析，不仅可以为车主提供个性化驾驶服务，还能够帮助行业更好地理解和应对驾驶行为问题，实现智能驾驶的目标。
一、数据采集和存储要进行驾驶行为分析，首先需要进行数据的采集和存储。
车联网系统通过车载传感器、摄像头、GPS等设备，不断地收集车辆和驾驶者的各种数据，如驾驶行为数据、行驶路线数据、车辆状态数据等。
这些数据将被传输到云端数据库进行存储，形成海量的原始数据集。
二、数据预处理和清洗由于数据的采集来源多样，而且可能存在噪声和不完整的情况，因此在进行驾驶行为分析之前，需要对数据进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和一致性。
预处理包括数据规范化、去除异常值等操作，清洗则是对数据进行去重、去噪声、填补缺失值等处理，以提高数据的质量和可用性。
三、数据特征提取和建模在驾驶行为分析中，通过对采集的数据进行特征提取和建模，可以帮助我们更好地理解驾驶者的行为习惯和驾驶风格。
特征提取是将原始数据转化为可供机器学习算法处理的特征向量，常用的特征包括驾驶速度、加减速度、转向行为等。
建模则是基于提取出的特征，使用机器学习算法构建模型，以预测和分析不同驾驶行为。
四、驾驶行为分析与优化通过对驾驶行为进行分析，可以为驾驶者提供个性化的驾驶建议和服务。
比如，根据驾驶者的驾驶习惯，系统可以提供节油驾驶的指导，优化行车路线，提供实时道路拥堵信息等。
同时，行业可以根据驾驶行为数据，开展相关的市场分析和产品改进，提高整体的驾驶安全性和舒适性。
五、隐私保护与数据安全在利用大数据进行驾驶行为分析的过程中，隐私保护和数据安全是非常重要的问题。
车联网企业应当严格遵守相关的法律法规，保护用户的隐私，合理使用和处理用户的数据。
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车联网创新离不开大数据
IBM公司是大家公认的做IT、信息技术的传统企业。
而车联网技术中的数据管理、搜集都需要用到云计算，需要用到大数据的技术来管理。
因此，IBM也一直在跟汽车行业伙伴、车联网制造商、服务商以及主要的动力和传感设备供应商一起做研究项目。
来自IBM中国研究院的资深研究总监孙伟从汽车产业本身、车内的传感技术、控制技术等方面，家介绍了从车上搜集信息以后，IBM如何对数据动态的、精准的分析信息技术，把车辆通过云平台真正的联网起来，并通过辅助驾驶服务或自动驾驶服务来实现。
记者：IBM在车联网中承担了那些工作？
孙伟：从汽车产业角度讲，车联网是一个纯设备产品的业务，是研究产品价值的模式。
车联网自然带来了很多的新服务，如自动驾驶服务、电子商务，或者是定餐以及其他娱乐功能。
比如在汽车保险行业里，如何利用汽车的车联网更好地降低客户驾车的风险，如何进行分析和掌握，之后做出更精准的客户群细分，是汽车保险行业客户一个非常重要的需求。
IBM公司最近在跟保险行业的客户合作，虽然有一系列的传感器可以捕获驾车人的驾车行为，但驾车人在什么样的情况、什么样的天气驾驶汽车，把信息融合之后如何更精
准地进行细分，正是IBM在做的工作。
记者：IBM如何理解车联网？
孙伟：今天在谈车联网和十年、十五年以前是不一样的。
十年、十五年以前不叫车联网，叫Telematics，那时不细分单向、双向、依靠、并靠为主题的服务形态。
在过去十年里不断发展演化，今天的车联网已经被赋予了完全不同的含义。
国内联网在飞速发展，但是真正意义上的车联网的车车、车路结合，深度服务的价值，才是其真正的内涵。
我们在和一线的TM1的OEM交流车联网的话题时，发现他们在关注一个非常重要的题目，即如何搜集到车联网的信息后，对他们服务的客户有更深刻的理解。
比如在国内，很多买车人和驾车人不是同一个人，一辆车不止一个人在开。
最近我们的一个客户就提出一个课题，如何提高车联网的数据，用来识别到底有几个人在开这个车，开车的人的行为到底有什么样的差别。
基于这些信息，他可以更容易地去做定向的客户服务、维修服务。
特别是商用车，对于物流行业，商用车是用户的工具，如何降低物流运输成本，非常重要的环节就是如何更好地了解司机的驾驶行为，在不同工况下、不同负载情况下优化价值，如果对采集来的数据做到合理的分析与综合理解，再加上合理运用车辆主动控制功能，就可以很好地解决此问题。
此外，我们要降低汽车对生态环境的影响，也要使车辆
联网。
但如果没有一个有效的方法去搜集和管理车辆的移动信息，那么车联网中的大部分服务就会遇到阻滞。
今天车联网创新的目的是要把车辆和各种各样的基础设施关联在一起。
这个关联需要物联网的技术，不管是车内的传感器、道路、交通管理、路旁的交通设施、路旁微波交通监控设备，这些收集来的信息都需要综合，需要一个大的网络。
这个网络能够把车辆和互联网上的天气、交通状况等其他信息整合在一起，透过云平台，开发出创新服务的生态环境。
这是车联网一个非常重要的话题。
记者：您认为车联网最大的问题是什么？
孙伟：最大的问题就是如何合理利用收集来的大数据。
按照将来一辆车一天搜集的数据是15～30兆，那么一天一个平台收到的数据量非常大。
把车辆本身的信息综合在一起，就可以利用大数据的数据分析出很多有用的信息，甚至可以对司机的行为进行理解，如他的驾驶行为、出行模式，他在驾驶过程中对不同服务请求和需求的意见模式。
对于一些商用车的车队，车辆的车况诊断、故障的识别和预警以及道路情况，也都能够发掘出更多更深层次的动态。
除了辅助自动驾驶，大数据的应用对汽车维修也有很大的帮助。
如果对于车辆的故障模式、车辆行驶的工况、驾驶员的习惯有深入了解，我们会对这个车辆在什么时候发生故障有一个预测性维修的模式。
客户如何驾驶这个车辆，走在什么样的工况
模式下，以及对车辆本身的设计升级、下一步不断演化，都能得到大的改善。
另外一个非常重要的问题是高精度地图。
没有高精度地图我们的自动驾驶就不能实现，我们要定位到厘米量级，道路信息要精确到这个时刻的路况。
如果要做到这一点，高精度地图是不可或缺的。
一方面我们可以基于第三方地图商给我们提供的数据，另一方面，车辆搜集来的信息也可以作为动态数据地图的补充，叠加之后可以形成一个时刻更新的高精度地图。
基于这些数据的分析和挖掘，我们对司机、车队、车辆、地图信息有深度的了解之后，可以做很多不同创新的服务。
在高精度动态地图的支撑方面，国内高速公路动态限速不是很普遍，在欧洲和美国高速公路会有动态限速，这是非常有效的交通管理手段。
如果车辆有了车内动态限速识别的设备，就可以很好地避免这个问题，例如，当前限速是75公里，你把这个信息叠加到动态地图上，形成一个高精度地图，并利用这个高精度地图的信息，得到实时精准的通知。
这就是高精度地图的一个简单的应用，要实现这一功能，后台需要有非常强大的大数据支撑。
此外，汽车对地形和道路感知的优化、智能停车、导航服务等都离不开动态高精度地图。
记者：车辆如何通过云平台做车车协同呢？
孙伟：车车协同并不单是车辆和车辆之间的相互通讯，
车车协同在一定范围内也包括主机厂协同的问题、政府推广的问题。
如何实现车辆到云平台再到车辆的通讯，车辆在路上通过传感器识别到了路滑、路面积水等特别的路况，或者利用车辆转速的差别、ESP报警的信号以及车内其他类型的车速、刹车信号系统，通过视频捕获到的信号，把它同步到互联网的云平台上。
同步之后在路网上去找到哪些车辆订阅了我的服务范围，快速地通知、协同、导航，使驾驶者可以做一些辅助的控制，以避免交通事故，降低出行拥堵。
解决这些问题需要有一系列的技术作为支撑。
如果车辆从传感器搜集数据到互联网平台、云平台同步的频率比较低，一秒钟同步一次，那么十万车联网一个小型平台，一秒钟就需要十万次的数据传递，每一次传递几十项。
此外不光是传输本身，传输这些数据需要在非常低的延时范围内处理。
要把信息非常快地同步到其他车辆，这都需要大量实时的流数据处理，需要关键的技术作为支撑。
记者：作为一家IT企业，IBM在这个领域有哪些特长？
孙伟：IBM在这些领域有一些特长，对于大数据的传递，车辆高速、高频的传感速度和在云平台做同步和传输时，IBM 利用MQTT技术在数据高速传输的过程中，提高传输速率，对带宽的占用也低几十倍。
数据在非常快速的搜集了以后，要去做加工处理，从车内搜集的数据和天气、路况等其他信息很多数据都需要融合，融合之后要做识别。
如这个地方出
现了交通事故，那个地方有湿滑，这些信息需要在一个非常短的时间内做加工处理分析。
所以从技术支撑的角度，我们可以非常好地应用到流计算。
由于拥有这样一个流计算，我们从来源的数据搜集到之后，可以在非常短的时间内指导车辆行车服务，也可以在非常短时间内了解这个车辆的驾驶者。
针对这样一个领域，IBM还有一个非常好的研究成果。
它结合高德、四维、谷歌、百度等基础地图，在车辆驾驶和其他类型的行车服务过程中，整合很多从车内、单一车辆、众多车辆搜集的在复杂路网下实时的交通状况、工况。
这需要有地图多维度数据的融合。
融合之后，我们可以对车辆行车的线路进行分析，对车辆驾驶人的行为进行分析，对于车辆行驶的工况，下雨、降雪等微观的天气情况，有一个非常好的管理和掌握。
从IBM的角度来讲，虽然我们是一个IT企业。
但我们一向和行业内的客户和合作伙伴共同来做各行各业创新的
尝试。
从IBM服务能力来讲，我们从业务的规划到设计、到平台的搭建，到后期的云平台，都可以为大家提供各种技术。
车联网也是我们特别期待和感兴趣参与的一个市场，IBM希望和合作伙伴共同推进车联网的发展。