出行智慧：互联汽车数据如何推动可持续出行

通过挖掘互联汽车数据背后的行为意义，我们可以获得其真正的价值。分析这些数据有利于帮助优化城市基础设施和完善互联汽车服务和产品。同时，还可以得到与汽车出行方式、时间和地点等相关的信息。这吸引了市场上众多参与者的注意力。那么这些数据究竟如何赋能汽车制造商并促进可持续发展？我将会在下文对此进行探讨。

如何将互联汽车数据转化为可用的信息和服务

在WirelessCar，我们与汽车制造商合作，为其量身定制数字产品和解决方案，共同释放互联汽车的力量。简而言之，就是分析利用原始的汽车数据（比如进行数据清洗和匿名化），为汽车制造商及其用户提供服务。

通过分析汽车（或车队）使用情况数据，我们能够更好地帮助汽车制造商提高运营和业务交付水平。这些数据分析是具有描述性的，它们可以描述已经发生的事件和行为，并向汽车制造商展示学习和提高的过程。

从长远来看，数据分析可以为汽车行为预测或是规范性分析的发展提供准备条件，这意味着未来我们可以提前预测某些汽车的运行模式和轨迹，并提前做出反应。得益于数据集和机器学习的快速发展，我们能够对汽车运行进行更多更具体的分析。

汽车数据何时能转化为有价值的互联汽车服务？

我们如何判断这些数据是否具有价值；是否可以利用这些数据创建或优化互联汽车服务？以下是我们与汽车制造商进行数据分析时需要考虑的四个主要参数，以及从出行和可持续发展的角度来看这些数据意味着什么：

互联汽车数据为出行难题的解决提供建设性意见

互联汽车数据分析为汽车制造商（以及他们的客户）带来诸多益处，有利于促进移动出行和可持续发展。但最重要的是，数据分析能使汽车制造商和驾驶者更全面地了解移动出行。而这也表明了互联汽车服务具备的巨大潜力：满足市场需求、创建可持续出行解决方案。

数据分析其中一个例子就是汽车位置服务。如果我们能将这些数据用于更大的生态系统中（在驾驶者同意的情况下），那么这将有利于移动出行的服务化发展(MaaS)。另一个例子是电动汽车位置服务和充电状态查询（SoC）。基于收集的数据信息，我们可以为驾驶者规划充电位置和时间。通过这些数据，驾驶者和车队可以选择最佳充电方案，电网和充电桩可以实现优化运营。