车辆设备中的数据采集
数据采集智慧应用优秀案例
数据采集智慧应用优秀案例1. 智能交通系统智能交通系统利用数据采集技术，通过车辆传感器、摄像头等设备收集交通流量、车辆速度、车辆类型等数据，并通过智能算法进行分析，实现交通信号灯的智能优化，提升道路交通效率。
这种应用可以减少交通拥堵，提高通行速度，提供更加便捷和安全的交通环境。
2. 智慧农业智慧农业利用数据采集技术，通过传感器、监测设备等实时采集农田土壤湿度、温度、气象数据等信息，结合农作物生长规律和需求，进行精准的灌溉、施肥和病虫害预警等农业管理措施。
这种应用可以提高农田利用效率，减少资源浪费，提高农作物产量和质量。
3. 智慧医疗智慧医疗利用数据采集技术，通过医疗设备、传感器等收集患者的生理参数、病历数据等信息，并结合医疗专家的知识和经验，进行医疗诊断、疾病预测等。
这种应用可以提高医疗效率，减少医疗事故，改善患者治疗体验，提高医疗质量。
4. 智慧能源管理智慧能源管理利用数据采集技术，通过智能电表、传感器等设备实时监测能源使用情况，包括用电量、能耗峰谷等信息，通过智能算法进行能源分析和优化，实现能源的节约和合理利用。
这种应用可以提高能源利用效率，降低能源消耗，减少能源浪费。
5. 智慧城市管理智慧城市管理利用数据采集技术，通过传感器、监控摄像头等设备收集城市交通、环境、安全等数据，通过数据分析和智能算法进行城市管理决策，如交通流量优化、环境污染监测和预警、城市安全监控等。
这种应用可以提高城市管理效率，改善居民生活质量。
6. 智慧零售智慧零售利用数据采集技术，通过传感器、RFID等设备收集商品销售、库存、用户购买行为等数据，通过数据分析和智能算法进行商品定价、库存管理和用户推荐等。
这种应用可以提高零售业务效率，提供个性化的购物体验，增加销售额。
7. 智慧物流智慧物流利用数据采集技术，通过传感器、GPS等设备实时监测货物运输过程中的位置、温湿度等信息，通过数据分析和智能算法进行路线规划、运输效率优化等。
交通信息采集技术
交通信息采集技术本文档详细介绍了交通信息采集技术相关的内容，包括技术概述、采集设备、数据处理方法、数据分析和应用等方面。
1.技术概述交通信息采集技术是指使用各种传感器、设备和算法等手段，对交通运输系统中的车辆、行人、道路等进行信息采集、处理和分析的技术。
通过采集交通信息，可以实现交通流量监测、拥堵预测、路径规划、交通信号优化等应用。
2.采集设备2.1 车载设备车载设备是指安装在交通工具中的采集设备，可以通过车载传感器、摄像头等采集车辆位置、速度、加速度、车辆型号等信息。
常用的车载设备包括GPS定位装置、车载摄像头、CAN总线数据采集器等。
2.2 道路设备道路设备是指安装在道路上的采集设备，可以通过地感线圈、摄像头等采集车辆流量、车速、车道占用等信息。
常用的道路设备包括交通信号灯、地感线圈、摄像头、气象传感器等。
2.3 行人设备行人设备是指用于采集行人活动信息的设备，可以通过红外传感器、摄像头等采集行人数量、行走速度、停留时间等信息。
常用的行人设备包括红外传感器、摄像头、脚踏板传感器等。
3.数据处理方法3.1 数据采集数据采集是指将采集设备获取到的原始数据进行收集和整理的过程。
对于车载设备和道路设备，可以通过无线通信、有线接口等方式将数据传输到数据中心。
对于行人设备，则需要使用无线通信或存储介质将数据传输到数据中心。
3.2 数据预处理数据预处理是指对采集到的原始数据进行清洗、去噪等处理，以提高数据质量和准确性。
常用的数据预处理方法包括数据过滤、数据插值、异常数据剔除等。
3.3 数据存储数据存储是指将预处理后的数据保存到数据库或文件中，以便后续的数据分析和应用。
常用的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、文件存储等。
4.数据分析4.1 交通流量分析交通流量分析是对采集到的车辆和行人数据进行统计和分析，以获取交通流量、流速、流密度等信息。
常用的交通流量分析方法包括平均速度计算、车流量计算、交通流状态识别等。
道闸数据统计与分析方法
道闸数据统计与分析方法引言道闸是常见的车辆出入场控制设备，广泛用于停车场、小区等场所。
随着信息技术的发展，道闸设备的智能化和自动化程度不断提高，同时也产生了大量的数据。
对这些数据进行统计和分析可以有效帮助管理者做出决策。
本文将介绍道闸数据统计与分析的一些常用方法和技巧。
数据采集为了进行数据统计和分析，首先需要获取道闸设备产生的数据。
传统的道闸设备通常会记录车辆进入和离开的时间，车辆的类型等基本信息。
在智能化的道闸设备中，还可以获得更多的数据，比如车牌识别结果、车辆颜色等。
这些数据一般通过道闸设备上的接口或者网络接口获取。
基本统计1. 车辆进出数量统计可以将道闸数据按时间间隔进行统计，得到每个时间段内进出的车辆数量。
这可以帮助了解车流量的变化趋势，在管理停车场等场所时可以根据统计结果进行资源调配。
2. 车辆停留时间统计车辆停留时间是另一个重要的指标，可以了解车辆在停车场内的平均停留时间，帮助评估停车场的利用率和服务质量。
此外，还可以将停留时间按照不同的时间段进行统计，例如按天、按小时等，以观察车辆停留时间的分布情况。
3. 车辆出入类型统计根据道闸数据中的进出时间和车辆类型等信息，可以统计不同类型车辆的出入情况。
例如，可以统计出每日进出的机动车和非机动车的数量，了解不同类型车辆的分布情况，为管理者提供决策支持。
4. 车辆出入频率统计可以根据道闸数据统计每辆车的出入频率。
这可以帮助管理者了解车辆的出行规律，从而可以根据车辆出行频率进行停车场的管理。
例如，可以根据车辆出行频率制定不同的停车费率或者优惠政策，从而吸引更多的车辆停靠。
数据分析除了基本统计，还可以通过数据分析方法挖掘更深层次的信息。
1. 车流量预测利用道闸数据的时间序列特性，可以使用时间序列分析方法对未来某一时间段的车流量进行预测。
这可以帮助停车场管理者合理安排资源，并提前做好准备。
2. 车辆停留模式分析通过对车辆停留时间数据的聚类分析，可以发现不同类型的车辆在停车场内的停留模式。
交通数据采集总结
交通数据采集总结交通数据采集是指通过各种手段和技术获取并记录交通相关的信息，以便分析和应用于交通规划、交通管理和交通安全等方面。
本文将总结交通数据采集的方法和技术，并探讨其在实际应用中的重要性和局限性。
一、交通数据采集方法1. 交通摄像头：在重要交通路段安装监控摄像头，通过图像识别车辆，可以统计车流量、车速和车道占用等信息。
2. 交通雷达：利用雷达原理探测车辆的运动状态，可以测量车辆的速度、距离和密度等。
3. 交通地磁：通过地下埋设的地磁传感器，感知车辆的经过和停留情况，可以用于统计车流量和平均速度等信息。
4. 电子收费系统：通过收费站、电子标签等技术，获取车辆的通行信息，可以用于统计车流量和通行时间等数据。
5. GPS定位系统：利用卫星定位技术，追踪车辆的位置和轨迹，可以获得车辆的行驶速度、行驶路线和行驶距离等信息。
二、交通数据采集的重要性1. 交通规划：通过分析交通数据，可以了解不同时段和路段的车流量、拥堵情况和瓶颈点，为交通规划提供依据，优化道路布局和交通组织。
2. 交通管理：交通数据采集可以监测交通违法行为，如超速和闯红灯，提供证据和依据进行交通执法和处罚。
3. 交通安全：通过交通数据分析，可以了解事故发生的原因和模式，为改善路况和道路安全设施提供依据，并制定交通安全政策和措施。
4. 减少拥堵：通过交通数据采集，可以实时监测道路通行情况，及时调整交通信号灯、路口设计等，减少交通拥堵，提高交通效率。
三、交通数据采集的局限性1. 隐私问题：交通数据采集涉及到车辆和驾驶员的隐私，需要合理规范数据使用和保护，防止个人信息泄露和滥用。
2. 数据质量：交通数据采集可能受到天气、设备故障和操作误差等因素的影响，导致数据质量不准确或不完整。
3. 数据处理和分析：交通数据采集的原始数据庞大且复杂，需要借助高效的数据处理和分析技术，才能提取有用的信息和结论。
4. 成本问题：交通数据采集需要投入大量的人力、物力和财力，设备维护和数据存储成本较高。
车辆维修设备及获取车辆维修设备中的维修数据的方法的制作技术
本技术提供车辆维修设备，包括维修设备本体，该维修设备本体包括获取维修设备本体作用于车辆而产生的车辆数据的数据获取部件，以及二维码生成系统，所述二维码生成系统包括：数据获取子部件，其设置成从所述维修设备本体获取待生成二维码的数据；二维码生成部件，其将所获取的待生成二维码的数据生成二维码；输出部件，其输出所生成的二维码。
本技术还提供获取车辆维修设备中的维修数据的方法。
本技术的车辆维修设备可将与维修有关的数据转换成二维码。
技术要求1.一种车辆维修设备，包括维修设备本体，其特征在于，该维修设备本体包括获取维修设备本体作用于车辆而产生的数据的数据获取部件，以及二维码生成系统，所述二维码生成系统包括：数据获取子部件，其设置成从所述维修设备本体获取待生成二维码的数据；二维码生成部件，其将所获取的待生成二维码的数据生成二维码；输出部件，其输出所生成的二维码。
2.如权利要求1所述的车辆维修设备，其特征在于，所述车辆维修设备为车辆诊断设备或检测分析设备。
3.如权利要求2所述的车辆维修设备，其特征在于，所述数据获取子部件设置成从所述维修设备本体的数据获取部件所获取的数据中取得待生成二维码的数据。
4.如权利要求2所述的车辆维修设备，其特征在于，所述数据获取子部件设置成从所述维修设备本体获取所述维修设备本体自身的故障数据中取得待生成二维码的数据。
5.如权利要求1到4中任意一项所述的车辆维修设备，其特征在于，所述二维码生成系统还包括设置界面，以供用户设定所述数据中的哪些数据为待生成二维码的数据。
6.如权利要求1到4中任意一项所述的车辆维修设备，其特征在于，所述二维码生成系统还包括用于用户进行数据输入的输入部件，所述输入部件包括输入界面与图像上载界面中的任意一者或该两者。
7.如权利要求1所述的车辆维修设备，其特征在于，所述维修设备本体包括网络传输部件，所述数据获取部件所获取的数据的部分或全部通过所述网络传输部件向预设目的地传输。
交通实时数据的采集与分析技术
交通实时数据的采集与分析技术随着城市化进程的加快，城市交通问题也日益成为人们关注的热点。
对于交通状况的实时监测和数据分析，不仅可以为城市交通管理提供重要的依据，还能够对交通状况进行及时调整，优化城市路网和交通系统的运行效率。
交通实时数据采集和分析技术的发展，成为了现代城市交通管理的重要支撑。
一、交通实时数据的采集在交通领域，交通实时数据的采集是实现数据驱动交通管理、智慧交通的关键步骤。
目前常见的交通实时数据采集方式主要有以下几种。
1、传感器设备通过各种传感器设备获取道路交通现场的实时数据，这是当前应用最广泛的一种方式。
比如，借助于车辆计数器能够获取通过某一路段的车流量；悬挂在路灯杆上的视频监控设备，则能够采集交通流速、道路运行的速度等方面的数据。
其他如地磁、红外等传感器设备，分别可以用来实时采集汽车停靠、红绿灯运行、人行道等方面的交通数据。
2、GPS定位使用GPS定位技术可以获取汽车的实时位置、速度等信息。
由于智能手机的普及，GPS定位数据的采集也变得比较容易。
通过对GPS数据的分析可以获取路段的通行时间、拥堵情况等详细信息。
3、交通监测站交通监测站通过对交通流进行在线监测，能够获取交通信号、天气、路面状况等数据。
这种采集方式需要搭建监测站，相对于传感器设备、GPS定位等采集方式来说，难度与投入更高。
二、交通实时数据分析交通实时数据的采集只是数据分析的开始。
如何将采集到的数据变成有用的交通信息数据，引导交通管理部门进行决策管理，实现可持续发展的目标，需要进行数据分析和可视化。
1、数据清理和处理数据清理和处理是数据分析的第一步，通过对原始实时数据进行初步处理和筛选，将不规则数据进行清理和标准化，避免因为数据不规范而造成误解。
同时，为了方便后续分析，通常需要将不同数据源之间的数据进行整合和转化。
2、数据可视化通过可视化手段，将数据转化成图表、动画等形式，更容易被工作人员理解，同时为交通管理提供决策支持。
自动驾驶数据处理流程
自动驾驶数据处理流程随着科技的不断发展，自动驾驶技术逐渐成为现实。
而实现自动驾驶的关键之一就是对海量的数据进行高效的处理和分析。
在自动驾驶的数据处理流程中，涉及到数据采集、数据存储、数据预处理、数据标注和数据训练等环节。
1. 数据采集自动驾驶车辆通过各种传感器（如激光雷达、摄像头、雷达等）采集道路和周围环境的数据。
这些传感器会实时地生成大量的数据，包括图像、点云、惯性测量单位（IMU）数据等。
2. 数据存储采集到的数据需要进行存储，以便后续的处理和分析。
通常会使用高性能的存储设备，如固态硬盘（SSD）或者云存储。
3. 数据预处理在进行数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、纠正畸变、归一化数据等。
例如，对图像数据进行去噪处理、对点云数据进行滤波处理、对IMU数据进行校准等。
4. 数据标注为了训练自动驾驶系统，需要对采集到的数据进行标注。
数据标注是将数据与对应的标签关联起来，以告知系统这些数据代表了什么。
例如，对图像数据进行目标检测和语义分割标注，对点云数据进行地面分割和障碍物检测标注等。
5. 数据训练标注完成后，需要使用标注数据进行模型训练。
训练过程中，会使用各种机器学习和深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
模型训练的目标是使得自动驾驶系统能够准确地理解和解析道路和周围环境的信息。
6. 模型验证在模型训练完成后，需要对模型进行验证和评估。
验证过程中，会使用测试数据集来评估模型在不同场景下的准确性和鲁棒性。
如果模型表现不佳，可能需要重新调整模型的参数或者重新标注数据进行训练。
7. 模型部署经过验证的模型可以部署到自动驾驶车辆中，实现实时的道路和环境感知。
在实际应用中，自动驾驶系统会不断地从传感器中获取数据，并通过模型进行处理和分析，以做出相应的决策和控制。
总结自动驾驶数据处理流程包括数据采集、数据存储、数据预处理、数据标注、数据训练、模型验证和模型部署等环节。
车联网数据采集要求
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。
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车辆设备中的数据采集
Kvaser公司的市场总监Michael Odalv, Kvaser 在与Kvaser合作伙伴网络各成员交流中指
出汽车领域数据采集服务供应商有必要关注目前汽车行业正有将数据采集设备及应用推向
新高度的趋势。
数据采集，简称DAQ，是一种广义的概念，其实质上指的是收集和存储来自各种数据源（通
常指的是模拟或数字传感器等数据源）的数据用于后续分析的行为。当然，数据采集普遍应
用于不同的行业，且往往贯穿行业项目的全过程，主要运用于电控系统，尤其是汽车系统的
测试阶段。
就车辆，包括油电混合型汽车，公共汽车，卡车，摩托车，工程或挖掘设备，农机或海洋机
械等的动力系统而言，数据收集设备用于对新设备的研发过程中的验证，批量生产前一系列
测试，现场测试以及质量认证测试，零部件使用寿命测试以及使用性测试等的应用。数据采
集主要为满足政府日趋严格的车辆尾气排放量、燃油经济性等方面的监测要求，同时也为满
足客户本身对车辆耐久性标准，包括对换档，加热，通风和空调（HVAC）系统的测试。
数据存储
所记录的数据来源于遍布车身的电控单元（ECUs）以及传感器网络，往往这些数据将被直
接导入PC电脑。然而，数据存储及处理的地方则取决于测量目的以及获取的数据量。正如
Kvaser 合作伙伴CSM（公司网址：www.csmproductsinc.com ） 的产品主管Christoph
Mühleis先生所说：“通常来说，对汽车零部件测试数据进行直接处理并获得即时结果，而对
于一些长期测量，如使用性或耐久性测试等，则需要将测试数据下载到本地并随时通过无线
电进行传输。
出于其他原因需要将数据下载到本地或进行本地存贮。Cyrilla Menon女士Accurate技术有
限公司(公司网址：www.accuratetechnologies.com)的市场总监/应用工程师指出：“通常我
们的数据记录仪使用者所处的环境往往无法让PC电脑很好的运行，如摩托车（在摩托车上
根本无法安装PC电脑），采挖机械设备，或者一些存在间歇性错误的情况下（如工程师无
法持续呆在一个地方）。”Kvaser的硬件经理 Kent Lennartsson先生补充道：“在这些情况
下，有更大主板存储器的数据记录仪可以实现本地存储更多数据，然后传输到PC电脑进行
后期处理。 ”
DAQ处理
当今的汽车集成多个带有控制器局域网络（CAN）的电控单元（ECU），数以百计的传感
器网络，决定了需要对汽车更多的物理和电气参数进行检测和监测。这即意味着需要有通道
数更多，速度更快，精度更高的测试设备。“即使在移动应用中，通道数和采样率在扩大。
这一趋势决定了对高速现场总线系统的需求，如基于像EtherCAT这样的以太网技术”，
Mühleis说。Kvaser的技术合作方New Eagle（公司网址：www.neweagle.net）从高端校
准用户中同样看到了这一需求， 而IPETRONICK公司（公司网址：www.ipetronikl.com）
已通过开发一个带有12个控制器局域网络（CAN）的数据记录仪对这一趋势作出回应。
Kvaser 也通过其独有的已取得专利的Magisync技术在几个Kvaser Leaf Professional 接
口之间实现自动且精确的时钟同步，以应对持续上升的对多通道DAQ的需求趋势。
Accurate技术公司的Menon女士指出：“对新型汽车（如油电混合，电驱动，高性能传输
等类型汽车）而言需要高采样率以准确反映各类参数数据。然而用户总是试图在对数据的需
求与相应的成本之间寻求平衡，另外还会出现收集到太多难以分析的数据的情形。”为抵销
产生大量数据带来的负面影响，用户只需最大限度的寻求所收集数据间的关联性，即只采集
有用的数据。一个典型的例子就是使用集成高性能微处理器的数据记录仪，如可针对汽车过
滤器和复杂的触发条件进行编程的Kvaser的Eagle产品接口和数据记录仪。这就使得Eagle
接口可对系统进行持续的检测，且仅收集针对某些特定情况，如故障等情况下的数据。
移动测量
数采硬件曾是数据采集领域所面临的瓶颈。然而，根据摩尔定律所揭示的信息技术进步的速
度来看，随着目前所运行的绝大多数的电子元器件的性能和速度的提升，再叠加上飞速发展
的存储技术，用户现在所面临的最大挑战不再是数采硬件而是在数据收集后的阶段，尤其是
如何将所收集的数据发送处理是目前所面临的问题之一。因此，无论是环境监测还是远程设
备诊断，对可独立操作且实现无线数据传输的工具的需求与日俱增。
CSM的Mühlei提到：“我们注意到在数据流量允许进行无线电传输的情况下对测试中车辆
的在线监测正成为一种发展趋势。例如，很多此类的测试是通过与客户合作进行以达到了解
客户的车辆使用习惯。 ” 美国New Eagle公司也注意到随着使用性能测试要求不断提升，
对有远程信息处理能力的数采的需求也大幅增长。New Eagle的销售工程师Tom Dougan
说：“这类需求的目的就是优化车辆的使用性能，如燃料使用情况的可见性，行程的管理，
设备的安全性，如臂举，以及对车辆的诊断等。”IPETRONIK的Ottofuelling也同意远程数
采是一项重要的新趋势，他指出“我们通过不同的调制解调器将所收集的数据从数据记录仪
中下载下来，而使用哪台调制解调器完全取决于车辆位于全球路面的位置。”
Accurate技术的Menon女士指出“远程”可有不同的定义：“最常见的应用是在测控机测试单
元内部安装数采硬件，而将PC电脑安装在单元外部。对非同地协作的数采项目（如位于两
地的楼宇或国家），远程数据获取可分为两类—实时获取和非实时获取。对我们的客户而言，
他们并不需要实时关注远程数据，然而他们需要将大量数据转移到服务器上以便进行后续分
析。”这将是一大挑战，CSM的Mhüleis先生 就此的解释为，“目前高性能网络如UMTS或
LTE的覆盖率还相当有限。然而，随着移动互联网在客户层面越来越广泛的应用，这些领
域在未来将有大力度的推进。”
一个相关的趋势就是测量数据的移动访问，这也正是Kvaser工程师们为Kvaser的黑鸟
（Blackbird）无线总线分析仪连接到USB接口开发可应用于平板电脑安卓系统API的原因。
IPETRONIK开发的数采 产品也考虑到了这一趋势。据Ottofuelling先生说：“我们开发了一
款带有从控制器局域网络连接到无线局域网网关的新的平板电脑应用程序，这款应用使查看
到车辆的实时数据成为可能，它能让用户在对车辆进行路面试驾前检查车辆一切运行良好。”
此外，IPETRONIK也看到了对云存储以及云计算需求的提升。“我们正不断扩大将数据加载
到云端的服务。我们已经开始提供数据托管服务，此外从2014年3月起，我们的IPEmotion
数据采集软件已经可以通过访问存储于云端的数据进行分析和报告。”
数采工具的未来
从软件的角度来看，CSM将关注点放在混合型及电动型汽车开发工具链解决方案上，然而
New Eagle公司则致力于为市场带来专门针对数采解决方案的新的应用。该公司正开发一
套可与已有的和开发中的Matlab/Simulink和MotoHawk（该公司的软件工具套件）模式实
现无缝对接的数采系统。
Ottofuelling先生还指出了一个对硬件功能有重大影响的趋势：“我们发现数据采集仪现在越
来越多地在不同系统间充当„数据网关‟以实现系统间交流。”Kvaser的Lennartsoon先生也
同意这一观点，同时他指出：“一个带有WiFi功能的交互界面或数据采集仪可将分离的系统
连接起来。一大趋势就是永久安装此类设备，只要被测试系统到达某一访问热点，存储在交
界面的数据就会被传输到位于全球任一位置的计算机端进行分析。”
IPETRONIK研发部关注到了Flexray总线技术在一些车辆上应用的兴起，伴随而至的则是
客户对高速信号，即非常高的采样率以及“大数据”的采集记录要求。Menon女士还指出
Accurate技术公司最新发布的软件就能通过提升数据处理能力来满足硬件不断提升的需
求。从Kvaser的未来发展来看，这将包括高速控制器局域网络（CAN-FD）以及以太控制
器局域网络等的解决方案。总结Lennartsson先生的观点来看：“这两大趋势将大大增加需
要进行存储的数据的量，进而迫使用户行为习惯发生改变。未来对数据的存储和分析不再是
只能单纯地在某一特定的中央处理器进行处理，相反，随着服务器/云存储技术不断成熟，
数据的存储和分析将是随时随地的。”
“用户总是试图在对数据的需求与相应的成本之间寻求平衡，另外还会出现收集到太多难以
分析的数据的情形。”Accurate技术公司的 Cyrilla Menon女士如是说。
“我们注意到在数据流量允许进行无线电传输的情况下对测试中车辆的在线监测正成为一种
发展趋势。 ” CSM的Christoph Mühlei如是说。