报告
汽车大数据应用发展研究报告
摘要
以汽车大数据技术为核心，在设计、制造、使用、服务等层面充分发挥大数据的优势，实现汽车产业的智能化制造和智能化服务，将为汽车产业带来深刻的变革。从汽车产业大数据的来源、数据传输、数据存储和数据使用几个层面，对汽车产业的大数据应用情况进行介绍，分析大数据在汽车产业中的应用价值和意义，并对大数据在未来汽车产业中的发展和应用进行展望。
作者
王晓明 //王晓明，国务院发展研究中心产业经济研究部第一研究室主任，研究员。主要从事制造业、能源、交通、城市化等领域的研究工作。主持的重要课题及重大项目有：“我国产业结构升级研究”、“战略性新兴产业发展战略与政策研究”、“中国汽车产业发展研究”、“中国大城市可持续发展模式研究”、“借鉴德国工业40，推进中国制造业转型升级”。
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报告目录
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一 汽车产业的大数据来源
- （一）设计层面数据来源
- 1.方案策划阶段
- 2.概念设计阶段
- 3.工程设计阶段
- （二）制造层面数据来源
- （三）使用层面数据来源
- 1.汽车本身数据采集
- 2.车辆外部数据来源
- 3.V2X（Vehicle to X）交互数据来源
- 4.车企对用户在汽车使用层面上大数据的获取
- （一）设计层面数据来源
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二 汽车产业的大数据传输
- （一）汽车内部的数据传输
- 1.传统数据网络
- 2.现时数据网络
- （二）车辆远程数据传输
- 1.车辆远程数据传输应用
- 2.保险公司对传输数据的利用
- （一）汽车内部的数据传输
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三 汽车产业的大数据存储
- （一）传统大数据存储方式
- （二）当前大数据存储方式
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四 汽车产业大数据处理
- （一）汽车产业大数据处理软件
- （二）大数据分析手段
- 1.基础数据运算
- 2.人工神经网络
- 3.机器学习
- 4.自定义数据分析工作流
- （三）移动互联数据的应用
- 1.道路导航类
- 2.安全驾驶类
- 3.远程监控类
- 4.维护保养类
- 5.在交通智能化领域的应用
- （四）车企大数据案例
- 1.奥迪云镜计划
- 2.东风日产的“跨栏跃进”
- 3.海马汽车“智联计划”
- 4.奔驰DSS决策支持系统
- 5.上海通用智能交通大数据
- 6.长城汽车布局大数据营销
- 7.宝马互联网+大数据
- 8.一汽丰田数据交通战略
- 9.吉利集团“汽车共享4.0”
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五 大数据的价值和意义
- （一）可以响应快速变化的市场环境
- （二）适应柔性的市场环境
- （三）提高管理效率
报告图片/图表
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