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【汽车零部件】车联网蓝皮书(数据赋能)(2024年)

原文出处: 中国信通院   贡献者:研报专业户

车联网数据概述


(一)车联网数据的范畴和特性


当前,我国车联网产业正处于新应用蓬勃发展、新模式落地推广的发展关键期,车联网数据作为新型生产要素,是产业价值创造的重要源泉,深入理解车联网数据的范畴与特性,是充分发挥车联网数据要素乘数效应的重要基础。参考国家数据局对数据领域常用名词解释,车联网数据是指车联网环境下,在生产活动中所采集、汇聚、整理、加工而成的数据。具体地,车联网数据按产生主要来源可分为车端、路端、云端、网络端4大。


1.车端数据


根据《智能网联汽车数据通用要求》《智能网联汽车数据分级分类实践指南》及车企在实践中的分类统计,车端数据可分为以下几类:①基本数据,即车辆本身硬件配置的数字化信息,如车辆型号、车架号、软件版本号等数据;②感知数据,即车辆通过车载的感知和通信设备收集到的外部环境数据,如视频、激光点云数据、时空定位信息、融合感知结果、车车协同消息等;③决策操作数据,即人类驾驶员和车辆自动驾驶系统对车辆进行的各类操作数据,如油门踏板开度、方向角度等;④车辆运行数据,是车辆在运行中所产生的各类电子化数据,包括车辆各类工况、零部件状态、故障等数据,如电池电量、胎压、加速度、空调状态等;⑤驾驶员和乘客数据,是车辆通过车内传感器采集的驾驶员和乘客各项数据,包括图像、语音指令、驾驶员面部表情等。车辆数据是车辆行驶和使用过程中产生的最直观的数据,在自动驾驶研发、用户偏好分析、车辆功能研发等方面具有较高的价值,同时通过统计分析还可用于交通态势感知、交通管理、车辆后市场等场景,具有极高的价值潜力。


2.路端数据


通过路侧基础设施的建设部署,路端具备多维的感知能力和敏捷的边缘计算能力,能收集并处理各类数据,具体包括以下几类:①基本数据,包括路侧设备的编号、位置、运行状态等基本信息;②原始感知数据,是路侧系统通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达、信号灯采集器等感知设备所收集的原始数据,包括视频、激光点云、信号灯相位等数据;③融合感知数据,路侧通过边缘计算能力,对原始感知数据进行处理后形成的结构化目标物数据,如目标物的轨迹、速度、角度等数据;④交通状态数据,路侧基于不间断的道路环境监控,依托路侧计算能力形成单个路口的交通状态数据,如车流量、平均排队长度、平均车速等;⑤应用服务数据,即路侧系统通过直连通信为车提供的各类服务数据,如地图消息(MAP)、信号灯相位消息(SPAT),以及如拥堵提醒、恶劣天气提醒等数据。路侧数据具备连续和全面的特性,通过路侧感知设备24小时不间断地采集,能实现覆盖区域内事件信息的全面记录,数据具有极大的潜力,但对应的筛选、标注等处理成本也较高。


3.云端数据


云平台是车路云系统的数据汇聚核心,车、路、网的数据均在云平台完成汇聚,并通过云平台的分析处理能力形成新的数据。同时,云平台通过强大的存储、计算以及互联互通能力,承载海量数据,服务于不同业务场景,具体包括以下几类:①车辆服务类数据,云平台为车辆提供的各类服务类信息,如信号灯下发、拥堵提醒、限速预警等数据;②智驾辅助类数据,在协同辅助驾驶/自动驾驶场景下,云平台对车辆发出的控制类数据,如协同变道、匝道汇入汇出、绿波车速引导等数据;③交通管理类数据,通过汇聚路侧单个路口交通状态数据,形成重点路段或区域内的交通状态统计数据,再通过计算形成支撑面向交通管理和优化的各类数据,如车流量特征、信控路口优化方案、路网交通状态等数据;④地图信息,云平台存储的各类地图数据,可为不同应用和系统提供服务,包括静态和动态地图数据、高精度地图等;⑤车辆监控数据,智能网联汽车安全监测平台接入的网联自动驾驶车辆测试数据,包括事故数据、接管数据、车载音视频数据、车辆决策数据等,是智驾能力评估、智驾算法研发的重要参考数据;⑥管理数据,包括用户、设备、车辆等管理数据,如用户账号、设备台账、车辆台账等数据。云平台虽然不直接产生数据,但通过其强大的计算存储和互通汇聚能力,可根据需求对多源数据开展处理分析,产生新的高价值数据。


4.网络端数据


通信网络是连接车路云的通信链路,承载着各要素间的信息流通,在业务过程中也会产生各类数据,具体包括以下几类:①基本数据,即网络本身的资源数据,如网络带宽、IP地址、工作频段等;②网络状态数据,即网络本身的状态情况数据,包括网络丢包率、网络时延等监控数据;③网络用户数据,即用户使用网络时产生的各类状态和统计数据,如计费数据、用户位置数据等。网络数据能多维度地反映通信网络的状态,帮助用户判断数据和应用的可靠性,其用户数据通过脱敏后与其他数据融合,可用于用户画像分析、产品开发等。


基于以上分析,可见车联网数据相较于其他数据,具有涉及主体多、数实融合、多重价值、数据资源丰富等特点。


涉及主体多。车联网数据包括了来自用户、车辆、路侧感知系统、交通交管系统、高精地图等多方面的数据,涉及的数据权属主体众多,数据权属复杂,涉及的业务条线众多,跨专业、跨系统特征明显,例如常用的信号灯数据一般来源于交警,获取和使用都需要经过交警部门的授权;路侧和车辆的感知数据一般来源于路侧运营商和车企,由于数据内包含如人脸、车牌、道路状况等敏感数据,企业虽然持有这些数据,但受限于权属、合规等问题,在数据的使用、流通过程中会有所顾虑。此外,高精地图数据归属自然资源部管理,路网、道路标识标志牌等数据则归交通、公安部门管理,给数据的汇聚和融合应用带来了一定的挑战。


数实融合。不同于其他行业数据,车联网大量数据都来源于传感器对真实环境和目标的采集,是真实物理实体的数字化数据,例如车辆与路侧感知设备所采集的大部分数据,包括视频、点云数据、雷达数据等。这类数据一方面对前端感知设备的性能要求很高,例如路侧感知系统通常要求64线以上的激光雷达,车端摄像头也多采用双目或者雷视融合方案,尽可能提升原始数据采集质量;另一方面,这类数据的处理和使用对于硬件性能、模型算法效率、准确度等提出了很大的挑战,例如视频图像数据需要算法识别出其中的车辆和行人,激光点云数据需要极高的算力去解析和融合,以还原真实道路交通状况。


多重价值。同一份车联网数据可在不同主体、不同环节、不同位置上多次参与生产和管理过程,从而发挥多重价值。如车辆的行驶数据既可以为车企分析驾车习惯和规律提供帮助,同时也可以为交通部门和城市规划部门的管理提供数据支撑,甚至还可以为车主提供个性化的导航和路线建议提供帮助;路侧数据既可为车辆提供预警信息,也可以经过进一步分析加工,形成驾驶场景库为自动驾驶和车企赋能,还可提供给交警进行交通状态分析,从而释放多重价值。


数据资源丰富。广泛部署的路侧感知系统,以及车载端越来越多的感知设备,产生了海量的车联网原始数据。如一辆自动驾驶车辆一天能采集10TB数据,一个标准十字路口一天能产生约200GB的数据等。云平台则汇聚路侧和车端所产生的数据,同时还汇聚有交通、交警等部门的数据,以及运行过程中产生的各类管理数据等,一般城市级平台设计存储容量为PB级别。


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等同于暂停IPO!本周一(3月25号),大盘或将继续下跌?

低空经济概念,估计炒不了多远。
1、民用无人机,强如大疆,一年也就300多亿产值,和卖10万台30万的汽车差不多,也就是这个行业总规模也就相当于一个理想汽车。
2、飞行汽车,一个试验性的细分行业。
3、通用航空,在美国规模挺大,咱们有遍地的高铁和高速公路网啊,民航飞机还是弱项,机场也不多,发展天花板太低。
低空经济发展是要发展,预期可撑不起爆炒股票,挣点钱得了,憋着你信进去了

开局本来是不错的,但金融三马车,石油,酿酒,电信运营等巨无霸一发力,
双创直接被绿,而大盘也随着人气的回落而翻绿,
低空经济,AI模型,短剧游戏依旧是涨停的主力

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