如何做好车载电子技术、大数据平台在车联网行业的应用? 硬创公开课 2018-08-24

  按:本文内容来自博创联动创始人、总经理陶伟在硬创公开课的分享,由雷锋网旗下栏目新智驾(微信号:AI-Drive)编辑整理。

  陶伟,博创联动创始人、总经理。北京航空航天大学机械电子工程专业硕士,长江商学院金融 MBA。从本科起陶伟就加入了北航机器人研究所的技术开发队伍,从事智能控制技术的开发。长期在工程车辆和大型装备行业从事智能控制和信息服务研究,15 年行业经验,先后担任多个国家 863 项目负责人。

  以下内容整理自陶伟在雷锋网硬创公开课的分享,文中略有删减,完整内容可观看上方视频。关注雷锋网旗下公众号「新智驾」,回复「PPT」可获取嘉宾完整 PPT。

  我们认为,未来的智能互联网应连接一切设备,尤其是移动设备。从总量讲,最大就是汽车。所以在这个行业里大家公认的是,未来每辆汽车都将是智能联网的。

  从现在的情况看,联网的智能汽车占汽车每年销售额不到 10%。通用、宝马等车企的车联网普及率可能高一点,但目前已经完全配装上车联网设备的自主品牌,还相对比较少。这与现在车联网缺乏刚性需求有直接关系。

  不过,随着技术快速进步(如自动驾驶技术),车联网行业面遇到了一个很好的市场机会。由于技术革新,整个车联网硬件、软件平台、云服务方面成本急剧降低。

  此外,随着新能源汽车的发展,尤其是特斯拉的出现,给业界树立了一个很好地标杆:所有的新能源汽车,就应该是智能化、联网化的车辆。

  我们总体的预计是,到 2020 年,国内市场的市场规模高达 2000 亿人民币。

  尤其是到了 2025 年,基本上每辆车都会变成标准的车联网汽车。其中最主要的方式,是通过车载系统连接的。

  所以,在全球车联网市场规模上,中国车联网应该占全球市场规模的 26% 左右。有人可能会好奇,车联网似乎到现在还没有一个明确的市场价值,那么它未来的价值到底在哪里?

  事实上,车联网是一个很大的市场范畴。它在车厂、客户、金融、保险以及大数据上,都会带来巨大的价值,而这些价值的外延则会更大。

  首先,对于车厂来讲,车联网是一个很好的了解车辆全生命周期的有效统计工具。它通过每辆车上安装的车联网硬件,以及后台运行的一套数据平台,获取到用户数据和车辆数据,可以实时地传送到车厂的监控中心。

  对车厂而言,营销部门可以看到自己销售出去的车辆使用情况;质量部门可以知道自己每辆车的故障运行情况;设计部门可以通过用户的使用情况,从而在设计方向上进行改进。

  总体而言,这一系统是非常好的一套帮助车厂收集数据,并且进行相关决策的工具。

  客户以前只能通过仪表盘、车身系统看到一些简单的信息,那么通过现在的车联网系统,客户不但能看到每一辆车的运行状态,还能够看到整体车辆长时间的状况、使用报告、驾驶行为的改进等等。

  另外,当车辆真正地出现一些故障时,客户可以实时通过车联网系统快速获得远程维护、远程诊断,从而快速有效地维护车辆。

  当然,现在自动驾驶功能也备受关注。自动驾驶的终极目标是无人驾驶。在无人驾驶里,一定会涉及到车辆的远程调度管理,远程信息服务以及远程控制功能。

  比如,汽车金融机构或者是汽车抵押贷款机构,需要一个有效的风险控制手段。在车联网系统里,我们有相应模块,这些机构能够通过车联网系统,直接看到车辆使用和运行情况,以及它所处位置。

  如果客户没有及时还清贷款,可以通过远程控制手段,去限定客户的驾驶行为,实现快速有效的回收资金的功能。

  还有保险机构,比如 UBI 保险,根据客户驾驶行为,了解客户驾驶行为,知道哪一类客户比较容易出险、赔付率比较高。

  保险公司可以通过这套系统实现对保费有效控制(提高保费或降低保费)。对保险机构来讲,未来 UBI 保险是一个很新的模式。我们也希望通过这种模式,真正改变车险行业普遍处在一个亏损或微利的现状。

  除了获取个性化的客户信息外,更重要的是车联网能够获取整个行业的大型数据,包括统计分析的有效结果,帮助政府机构了解对辆整体运行情况。

  比如新能源骗补,我们可以通过建立全国性车联网数据运行平台,对新能源车辆运行的数据进行有效监控,从而防止某些企业通过骗补方式去获取国家的非正当收益。

  综合来看,车联网对于整个行业体系里涉及到的每一个环节、每一方,都是有巨大收益。

  所以我们现在主要做的,就是希望将每辆汽车都变为智能联网汽车,将人工智能、大数据服务,导入到整个服务体系中,去升级车辆在销售、运行等各种服务。

  举例来说,你的客户到底是车厂还是终端客户?还是经由车厂,针对终端客户的服务痛点,去进行有效地解决?客户是大 C 还是小 C?大 C 这方面,你的客户是谁?比如说客户买车之后,是做客运运营车辆,帮助客户去提供整个运营管理服务?还是它的客户就是终端的每个人?

  第二,车联网产品是一个链条非常长的行业。在这里,角色非常多:质量部门、销售部门、服务部门、设计部门,有各种各样的角色。

  在这个链条里,每一方的关注点都不同。这就需要我们有一个强有力的产品设计师,对重点要解决的某一类人群的某一个痛点,要有很好的设计和实现能力。

  第三,可能很多人觉得车联网的实现很简单,无非就是在车上安装一个定位终端,采集车身数据。但是,真正“简单实现”和“完美实现”,对于客户价值体现是完全不同的。

  我个人认为,“简单实现”就像之前的后装 OBD 产品,可能解决了客户某一两个点,但不会让客户真正地、心甘情愿地为此买单。而“完美实现”,我们认为未来车联网应该在数据价值挖掘、解决客户痛点方面,包括如何去融合软、硬件,我们需要做出更多努力才能真正地做出一个让客户接受的产品。

  所以,车联网在应用的层面讲,它是细分的。从这个角度看,车联网本身是一套紧密配合的硬件加软件的服务。

  这个观点可能会有很多人不太认同。但我们认为,如果你只做软件,很可能成为某个车厂的软件项目提供方,可能一次性帮助客户设计某个软件,花了很大力气开发出一套系统,最后客户买下这套系统。

  但长远看,客户可能希望自己去运营和管理这套系统,那么你的软件价值很难得到长久的价值体现。另一方面,如果你仅做硬件,那这与做汽车车灯、汽车电子锁的企业,实际上没有任何区别。

  作为车厂来讲,它可以选择多家供应商,选择不同的提供方去实现硬件服务。从长远看,后者一定会落入到纯粹低价格竞争的行列里去,其所能提供的价值也会大打折扣。

  我们认为,真正一套好的车联网系统,应该是软件设计、系统目标与硬件紧密配合,通过软硬件来实现对价值发掘的提炼,为客户提供一整套系统化服务。

  硬件需要通过软件来提供数据分析和服务。虽然硬件是入口,但仅仅有入口是没有价值的,只有通过软件将数据分析、加工完之后,再反向地控制输出,才能真正地实现一套高性能、高附加值的软硬件服务。

  比如说,因为不同厂家、不同型号,传输参数不同,我们连接的设备也是多样的。一个厂家可能有数十个型号,传输的参数可能有上百个、千个。所以这种设备的多样性,对系统的复杂度本身来讲是很难的。虽然它的协议标准基本是固定协议,但对车联网来讲,最大的问题就是各个厂家的传输协议和要求传输的参数有巨大的差别。

  第二,传输的实时性要求。对于分发、后台的存储、计算和反馈的性能,对于软件的要求非常高。当然,这也包括管理、运维的复杂性。

  在我们的体系里,它不仅是一个整体。比如说,所有车联网一定是通过移动网络来传输的,这当中一定是有 SIM 卡——它的卡号、车载硬件设备的编号、车辆编号、用户绑定管理甚至如果用户要叠加保险,还需要增加保险单号的管理。所以,整个管理里涉及到的环节,这当中的体系组成还是非常复杂的。

  此外,包括用户的续费,如何去进行卡的充值服务、日常管理运维,如果没有很好的设计,随着规模的扩大,会拖垮整个运维体系。

  车联网硬件是汽车电子产品,这一点与普通物联网不同。在电磁兼容这方面,电源系统看要求高度复杂和设计冗余。

  比如说,我们的新能源车,从最低 12V 到高 96V,希望宽运行电压设计。车载电子设备就需要在这么宽的范围里,常规性稳定运行。

  内燃机车,发动机在启动的时候,电压会瞬间跌落会达到 9V 以下,那么一个 24V、12V 的系统还能保持在 9V 以下正常工作,本身就是一个巨大的考验。包括正向 200V 的脉冲冲击,以及负向 100 多伏的冲击。

  这对于整个系统的设计,它的电源稳定性设计要求都是非常高的。如果大家对这部分有兴趣,可以详细去查阅 ISO7637-2 对于电磁兼容这方面的检测标准。

  其次,可靠性要求。比如说防尘防水。我们很多设备可能要经受外围的洗车、喷溅的要求,起码是要达到 IP65 以上或更高的要求 IP67。

  在电路板上,普通设备不需要的三防漆,在汽车行业里是必须要具备的,当然也包括环境要求,比如说振动、冲击以及设备对于温度的承受度。

  所以,对于汽车电子产品,车联网的硬件首先要符合汽车行业要求。在汽车行业,品质要求的故障率要按 PPM 百万分之一来考核。整个生产质量体系要按照 ISO13766、ISO10949 的行业规范来进行处理。

  比如说,我们的设备要求运行后,差不多每隔 10 秒钟就会做一次数据传输,为什么要这样?

  因为车辆在移动环境中,经常性面临基站切换。在切换状态下,需要保证通讯性能的稳定,首先需要有心跳机制,就是和服务器做一些定期的信号握手。服务器检测到这台设备在线,会有一个响应。

  从设备自身来讲,它也需要一个机制能够保证和检测服务器送回的信号握手。如果一旦检测不到,在被认为服务器断开了以后,它需要有一套自动关闭重连的机制。

  此外,不同车型会面临偏远地区网络信号的问题。在车联网领域,包括道路运输车辆、工程车辆、农用机械专用的大型机械设备等等,经常有一些设备可能本身是跑在一些信号不太好、有单一信号的地区。

  在这种情况下,T-box 可以采用移动 GPRS 2G 网络来确保整体覆盖率。当然,有人可能也会说为什么不用联通和电信?

  从 3G、4G 的网络角度看,联通或电信的网络传输、信号的强度可能要更好一点。我们说在道路车辆上,这是比较好的选择,尤其是涉及到乘用车部分。但对于 T-box 监控型的设备,我们认为网络覆盖率还是第一位的。

  第三,系统快速启动和快速定位。这需要系统在移动的环境下,能够实现整个车辆系统的快速启动。

  比如说,在钥匙打开了之后,用户一定希望联网功能在几秒钟之内就能连上网络。定位的问题就是在几秒之内把导航的功能打开。所以快速启动和快速定位对于车载的 T-box 还是有较高的要求。

  首先,车联网终端是 24 小时通电的,长期运行没有复位机会。所以这套系统对于整体系统可靠性设计,就有非常高的要求。

  我们实际在开发的过程中,既要有软件看门狗,还要有复位芯片和硬件看门狗。甚至有些情况下,我们希望系统作为一个双 CPU 来运行。

  其次,系统的快速启动和快速定位问题。实际过程中,我们更多是通过内置电池确保系统低功耗运行。时钟日历芯片则配置像专用电池,保证时钟日历在掉电的情况下,仍然在稳定地运行,以确保在系统一旦上电的时候,GPS 定位或者北斗定位能采用快速的热启动的方式,来实现整个系统的定位。

  在系统低功耗设计方面,也有较高要求。比如,我们的系统在休眠状态下,应该要采用必要手段,避免车载的电瓶过放。

  有的客户要求车辆即使在没有启动的情况下,也可以通过手机端或者服务器端远程唤醒车载设备,进行位置的定位和查询。

  这种情况就意味着系统一直处在休眠态、低功耗的运行状态。这种状态下,如果我们没有开发一个有效硬件电路设计,很可能会造成车载电瓶过放。下一次启动,会出现打不着火的状态,那这种情况下就需要整个系统做一个很好的定位优化。

  举个例子,我们有一个小型系统,车并不是特别多,但是基本上每天的数据量已经达到了 900 万条。每条数据的容量大概有 600 个字节,其中包括 200 多个设备的运行参数。

  这意味着系统每天要处理的这个量级大概是 20 亿个数据参数。所有这些数据要通过解析、存储、运算、分发等一系列过程,才能实现整个参数的完整处理。

  可能有人会说,20 亿条数据并不是特别大的负载,但关键是我们还需要做后台的运算处理以及云计算来进行设备数据分析。

  比如,一台农用机械设备,每秒会上传一个位置信息点。后台需要对于大概几分钟、甚至十几分钟之内的数据进行累加和运算,这里要去除重复的位置轨迹点,最后通过去除重复的区域重叠,实现整个作业面积的计算,最后这一作业面积运算完的数据将会下发到信息终端上,显示给客户。

  整个过程中,这些数据的拆包、分析、运算、打包、再下发等一整套环节,对于后台的负载量非常大。

  传统数据库依据目前的这种数据状态,其实已经没有办法去满足整个系统的负载,必须采用一套大数据架构。但大数据架构往往带来的是高额的运行成本和人员投入。我们建议大家在做这套大数据架构的时候,可以请互联网行业专业人才。

  从动力角度讲,有汽油车、电动车,从种类讲,有小客车、物流车、专用车、环卫车等等。每一类车辆的客户,其关注点是不同的,有的是效率,有的是安全,有的是服务。

  比如说,工程机械车辆,它关注的是在单位小时内做了多少活,实际上更关注的是效率。如大客车、小客车,它关注的是运行过程中系统安全。一旦出现设备故障,系统是不是能够马上收到相关报警信息,能不能马上反馈相关指令,提醒司机注意。

  所以,车型的多样性导致客户的关注点不同,我们会抽出某一个行业的共性要求,做一个行业化的信息平台,针对每一个车厂,每个行业的客户去做定制化改造。

  这个平台架构设计的难度,比如说,它的底层,其实是非常复杂的,投入也是巨大的。

  我们的网关、服务器端的解析服务,后端大数据存储、备份服务以及整个车辆运算、反向算法下发的指令,其实都是有很大难度的。在这一点上,我们希望投入更大精力将底层数据真正做好。

  而上层平台,往往很难有一个特别标准化平台。可能每个行业有不同的平台,每个厂家又有不同的平台性的数据要求。我们常用的方法是在软件的功能上进行一定分层,将整个系统分为大数据层,接口层和应用层。

  从整个解决方案来看,最好是采用大数据层,购买好的架构予以改造。因为现在市面上,可能多数还是通用型大数据平台,包括私有云的平台。真正适合车联网的应用可能并不多,所以我们需要购买一些好的架构在专用的一些行业数据层上进行改造。

  接口层和应用层自行开发为主。一开始我们在做开发的时候,可能我们自身也不了解我们的目标需求,我们经常会面临推翻重做,包括整个系统设计的产品需求,重新设计的问题。所以在这一点讲,我们认为搭建自身队伍是比较好的一种方式。

  前台这方面,比如说,车厂可能更关注大数据统计信息,客户只关注具体车辆信息。

  我们现在的解决方案是,车厂是重点使用 PC、WEB 端的方式,终端客户如果没有特殊的运营服务、调度管理的要求,可以更多地推荐使用移动端的方式。

  实际上,真正的车联网价值应该不仅仅是采集一些车辆信息,进行一些简单的通缉分析和设置。

  未来的车联网的特性,未来的价值,其外延是非常大的。所以很多环节,很多峰值应用可以通过车联网作为一个媒介,去实现它的价值。比如说:

  一是新能源汽车的应用,包括给电动物流车,乘用车进行数据分析、金融风险的管控以及政府数据的统计分析、分时租赁等等。

  二是农机的大数据平台。我们这套系统给大概 600 万台存量的农机市场提供一个运行的管理工具,更多的是帮助购买农机的农机户,监管自己的农机手在外面作业的时提供远程管控。

  还有一个蛮有意思,我们给电动自行车做车联网系统。通过低成本联网模块,实现每台电动自行车的在线联网。客户可以通过手机管理车辆,也可以通过车联网加上保险的模式,把每个客户、每台车和厂家和我们都能够有效连接起来。

  从整个行业看,我们认为未来的大数据服务,应该是一个需要针对于市场具体细分聚焦并进行垂直应用的行业。如果泛泛而谈,很可能会落不了地。我们之前也有一些做物联网云服务的企业,他们感觉软件平台做得很好,但是一到某个具体行业上,就满足不了客户需求,又要做很大改动。

  大数据想要融入人工智能,其实并不是很容易就可以落地的。拿 UBI 保险来讲,即使在国外已经经过 20 年的运行、落地,到目前为止,我们看到的国内真正通过 UBI 方式,能够有效地把车联网保险结合起来给客户真正地节约保费,帮助保险公司有效地提升收益的模式并不多。

  我们离这大数据应用还有很远的距离。目前情况来看,即使做一个比较简单的大数据建模,只要我们能够解决基础性问题,其实就已经有足够的市场了。所以在这个领域里,我们希望落实到具体的某一个市场,建立好自己的良性商业模式。

  最后,在车联网领域,如果软硬件一起做,是需要巨大投入的。如果真的希望把大数据做好,除了需要具备真正的高超专业技能的人外,最好这个人同时也懂业务。但从整个目前国内环境来看,这部分人确实属于稀缺资源,这可能需要每一个企业花大力气去寻找。

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