大数据让驾驶更安全的三种方式

借助数据分析，驾驶员可以更好地避免事故、伤害和故障

作者 Rick Wang | 2024 年 6 月 10 日 | 全部, 汽车, 精选

随着人工智能 (AI)、机器学习、远程信息处理和数据分析等数字技术的成熟，它们对汽车和我们的驾驶方式产生了巨大的影响。虽然全自动驾驶汽车的话题最近引起了很多关注，但很明显，自动驾驶技术仍然很新，尚未发挥其全部潜力。与此同时，汽车行业一直非常忙于使当今的车辆和道路比以往任何时候都更加安全。

提高驾驶安全性的功能和能力在很大程度上依赖于大数据。让我们快速了解一下数据收集的一些方式。

联网汽车和道路及其收集的数据

在联网汽车中，数据通过多种方式收集：

车载车辆数据

如今，大多数汽车都配备了车载数据平台，由数十到数百个传感器和其他监控设备组成，它们都通过控制器局域网络 (CAN) 进行通信。这些信息用于控制车辆，且大多是技术信息，例如发动机状态、电池电量、液位、轮胎压力等。

传感器数据

车载传感器有时可安装在靠近车身表面的位置，有几种不同的类型：

- - 摄像头——包括后视摄像头和 360 度摄像头，让驾驶员可以查看外部状况和高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能。
  - 雷达——这些传感器使用无线电波来收集信息。它们用于许多防撞系统、停车辅助系统、距离控制等。
  - 激光雷达——激光雷达代表“光检测和测距”，它使用激光脉冲来创建车辆环境的综合模型。它用于帮助自动驾驶汽车“看到”其他物体。
  - 超声波——超声波传感器模仿蝙蝠使用的回声定位，发射高频声波来测量近距离物体之间的距离。这些传感器是高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的一部分，主要用于停车引导和盲点检测。

除了汽车之外，道路和其他基础设施也可以生成、收集和共享数据。其中包括：

汽车数据平台

这些平台是丰富的安全数据源，汇集了数百万辆汽车的数据，并可以提供优化路线、改善交通管理、确定预计到达时间、检测空置停车位等方面的见解。这些可用的车辆数据对于 OEM、供应商、保险公司、移动服务提供商、车队所有者等来说都是“黄金”。根据 Counterpoint Research 的说法，这些联网汽车数据提供了通过不同商业模式将数据货币化的机会。车辆数据可用于提升消费者体验、提供新服务或提高车辆性能。汽车数据的各种应用包括：

- - 基于使用情况的保险
  - 预测性维护
  - OTA 更新/升级
  - 车队的管理
  - 交通管理
  - 道路救援
  - 车载广告
  - 车内支付

道路基础设施传感器和边缘计算

许多道路沿线都布满了各种精密设备，用于监测和测量各种不同的因素。例如，在高速公路上，可能会有传感器按一天中的时间检测交通量。在城市交叉路口，可能会有配备传感器和摄像头的智能交通信号灯，用于收集有关行人和车辆交通的数据，或识别交通拥堵发生的时间或情况。借助边缘计算，这些传感器和其他系统不仅可以收集数据，还可以处理数据并根据预设参数做出决策。例如，在交通高峰时段，红灯的频率可以增加，而每个红灯的持续时间可以减少，以消除过多的等待时间并保持交通畅通。

为了提高驾驶安全性，所有这些传感器和其他监控设备必须相互通信。在许多情况下，车辆数据会被传输到外部位置进行处理并与道路基础设施的数据进行聚合。基础设施使用车辆数据，反之亦然。随着技术的发展，这种通信只会得到扩展并变得更加普遍。

以下是所有这些数据使驾驶更加安全的三个重要方式。

1）使道路基础设施更加智能

如上所述，数据可以为决策提供信息，从而让交通信号灯、电子停车标志、人行横道、铁路交叉口、公交车站甚至自行车道更加智能和高效。这些信息不仅可以让高峰时段的驾驶更加安全并减少交通拥堵，还可以识别城市或乡村中事故频发或大多数司机必须猛踩刹车的区域。这些信息可以帮助政府决策者制定法律、设置标志或采取其他措施，以降低发生事故或其他问题的可能性。

有了联网汽车，司机可以在车载仪表盘上实时收到高速公路系统的自动警报，提醒他们路上发生事故或严重减速。道路基础设施还可以收集联网汽车的数据，智能地计算出道路的繁忙程度或有多少辆车是单人驾驶的。

智能道路基础设施可以跟踪道路上每辆车的速度、方向、位置等信息，从而详细了解交通流量、道路状况、事故热点以及驾驶员对这些因素的反应。在事故发生率较高的地区，城市官员可以通过查看数据来确定事故的根本原因，并采取措施使该路段更加安全。

2）监控并影响驾驶员行为

如今，许多车辆都配备了丰富的安全功能，可协助驾驶员并促进安全驾驶。这些功能包括倒车摄像头、自动刹车、偏离车道警报、后方车辆接近时的近距离警告、盲点监视器等。一些配备驾驶员监控系统 (DMS) 的汽车甚至可以检测到驾驶员何时睡着，并发出警报将其唤醒。其他车辆可以检测路况，例如冰雪，并在能见度低时自动调整牵引力控制或开启自动变道。所有这些功能都有助于驾驶员更安全地驾驶车辆，并可显著减少事故和伤害。

保险公司正在使用车载传感器和设备来测量和跟踪驾驶行为，例如紧急刹车或超速。数据直接传输到保险公司，然后保险公司会调整风险较高的驾驶员的保险价格。商业车队经理通常还会监控驾驶员的行为，如果有人超速或驾驶不规范，他们会收到警报。

通过收集传感器和其他监控数据并进行分析，汽车制造商可以显著提高驾驶的安全性。

3）通过预测性维护帮助减少或防止故障

汽车故障可能非常危险——不仅对故障车辆的驾驶员，而且对周围的其他驾驶员也是如此。降低故障的可能性或完全避免故障有助于提高道路安全性。数据可以通过预测性维护帮助驾驶员实现这一目标。

由于车辆各处都安装了如此多的传感器，因此专用系统可以检测潜在故障或部件故障并提醒驾驶员。例如，车载系统可以监控电池电量，并在电量过低时通知驾驶员。轮胎压力或磨损是另一个易于测量的参数，可以快速修复以防止将来出现任何问题。

提前知道某个部件即将发生故障可以挽救生命。通过预测性维护，驾驶员可以避免多种类型的突发故障，避免在路上被困。如果驾驶员能够在问题造成重大问题之前处理它，还可以帮助驾驶员节省资金。

预测性维护的一个很好的例子来自丰田，其车辆配有内置的综合监控平台。当汽车的电池电压下降到某个点以下时，会自动向驾驶员当地的丰田经销商发送一条消息，经销商随后可以联系驾驶员并在电池完全耗尽之前安排更换。

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