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汽车大数据应用模式与挑战分析

发布时间:2021-11-20 17:03
  随着车联网技术的不断演进,人、车、路、云全方位连接,催生出了大量应用服务,覆盖汽车生产制造、汽车产品网联化、汽车后服务、智能出行服务等多个环节。这些应用的核心是海量的汽车联网数据。对汽车大数据的有效利用可能成为未来汽车产业转型升级的重要突破口。为了推进车联网场景下汽车大数据的应用,文中对相关工作进行了综述。从汽车大数据的内涵与架构出发,对汽车大数据的数据源及相关应用进行了详细分析,介绍了汽车大数据支撑的各类应用,包括汽车产业类应用、网联类应用和后市场服务类应用,从数据采集、数据处理与分析、计算资源、隐私保护4个方面分析了汽车大数据的关键技术,并从政策法规和技术两个层面加以探讨,分析其发展现状,并展望未来的应用趋势。 

【文章来源】:计算机科学. 2020,47(06)北大核心CSCD

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

汽车大数据应用模式与挑战分析


汽车大数据架构

【参考文献】:
期刊论文
[1]Efficient Task Completion for Parallel Offloading in Vehicular Fog Computing[J]. Jindou Xie,Yunjian Jia,Zhengchuan Chen,Zhaojun Nan,Liang Liang.  中国通信. 2019(11)
[2]面向生产管控的工业大数据研究及应用[J]. 赵颖,侯俊杰,于成龙,徐皓,张伟.  计算机科学. 2019(S1)
[3]大数据时代汽车消费者个人信息保护研究[J]. 徐海涛.  湖北汽车工业学院学报. 2018(01)
[4]车联网环境下行车主动服务质量的5维定量评价方法研究[J]. 梁军,兰国辉,张婉婉,陈旭.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(01)
[5]车联网对汽车行业的影响[J]. 刘华,乔成磊,张亚萍,李碧钰,樊晓旭.  上海汽车. 2016(01)



本文编号:3507765

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