世纪高通 车厂企服案例集-0318-2102

世纪高通车厂企服案例集2019年03月目录CONTENT车辆大数据挖掘平台网约小巴运营预研充电服务聚合解决方案车辆安全云服务外业数据采集与分析0102030405目录CONTENT车辆大数据挖掘平台车辆大数据挖掘平台实时监控（RTM）是工业和信息化部（MiiT）要求的新的国家标准，旨在确保新能源汽车的安全。根据MiiT要求，RTM系统将实时车辆数据传输到企业和政府后端。实时监控（RTM）系统RTM

System空间范围：城市时间维度：车型、城市、省份、特征日时间颗粒：天（平均值）常去地点分析：省级、市级、居住地分析、工作地分析、POI分析（商圈、文体、教育、医疗等）车辆大数据挖掘平台空间范围：车覆盖城市空间维度：全国空间粒度：城市车主画像分析车辆大数据挖掘平台空间范围：车覆盖城市空间维度：城市空间粒度：城市时间维度：节假日，周末，工作日时间粒度：天（对应日期特征的平均值）与网约车通勤规律对比车辆大数据挖掘平台空间范围：车覆盖城市空间维度：全国空间粒度：城市CarService使用情况统计分析车辆大数据挖掘平台空间范围：城市空间粒度：区域用户可达性分析：商业选址等车辆大数据挖掘平台空间范围：省，城市：城市可选全部城市，也可按按一线，二线，三线空间粒度：城市，省份时间粒度：年车销售量分析：与当地GDP/人口/汽车保有量车辆大数据挖掘平台目录CONTENT网约小巴运营预研网约小巴运营预研乘客通过智能手机APP提交订单，指定上车和下车地点，由运营方动态的调度小巴来接送乘客，为其提供“点到点”的交通服务。与网约拼车服务相比，网约小巴容量更大。一方面需要综合考虑多位乘客的出行满意度，另一方面也要合理安排线路保证载客率以优化运营利润。运营策略网约小巴运营预研通过Cennavi自有数据积累，辅以大数据汇聚处理，将海量数据整合清洗至满足网约小巴运营预研需求的数据单元。根据高频上下车地点数据，人流数据及OD分析，挖掘各时段用车需求。站点选址目录CONTENT充电服务聚合解决方案多种对接方式二次开发多服务自由组合API:功能服务接口URLAPI:嵌入式服务界面地图组件手机SDK:Android、IOS基于服务列表的定制组合不同对接形式的组合不同语言版本服务调用基于数据内容的定制基于特定需求的服务开发充电服务聚合解决方案充电服务聚合解决方案充电运营服务访问在线监控和分析充电订单和支付管理车辆位置监控和调度车辆历史轨迹存储和数据分析为后续的充电站选址和大数据产品提供数据基础面向客户提供其专属服务运营管理平台目录CONTENT车辆安全云服务车辆安全云服务对于车厂价值安全、安心、“零事故”目标：通过安全警示提醒、安全路径规划、ADAS介入等服务方式，大幅提高用户驾驶的安全程度，降低车辆事故概率，使得车辆更加安全，用户更加安心，更接近车厂的“零事故”目标。CN安全云服务服务全景LocalHazardWarning基础设施预警动态标识标牌提醒道路施工提醒红绿灯倒计时车内显示道路颠簸坑洼提醒道路收窄前方陡坡前方急转弯高速出口距离红绿灯过近前方事故提醒（实时）事故高发地提醒（历史统计）前方急刹车提醒前方车辆异常缓行提醒周边车辆超速提醒周边车辆未开灯提醒前方故障提醒道路湿滑提醒道路积水提醒能见度降低恶劣天气提醒缓行队尾提醒高速停车高速倒车提醒前方车辆逆行提醒行人/非机动车密度提醒对向车辆远光灯开启提醒事件检测基于离群点挖掘的事件检测模型，通过基本逻辑筛选出疑似事件。疑似事件中包含了很多常规拥堵，通过离群点检测将事件与常规拥堵识别开来。车辆安全云服务初步筛选事件识别车辆安全云服务事故多发地统计利用海量的事故数据，进行多维度的事故多发地统计，从而得到不同维度的事故多发地数据（精确到RTICLink级别）：工作日/节假日早晚高峰/平峰/夜间事故多发地输入路径引擎中，使得引擎规划路径考虑道路安全性，提高行驶安全，节约行程时间。当用户接近事故多发地点时，提醒用户前方为事故多发地，请提前减速，谨慎驾驶。事故多发地数据交互系统路径引擎当用户接近事故多发地点时，提醒用户前方为事故多发地，请提前减速，谨慎驾驶事故多发地输入路径引擎中，使得引擎规划路径考虑道路安全性，提高行驶安全，节约行程时间CNCloud车辆安全云服务实时急刹车行为检测实现方式：车辆Sensor回传。实时Sensor数据实时Sensor数据实时急刹车数据交互系统ADAS系统通过语音或方向盘震动等方式提醒用户前方有车辆急刹车，请提前减速，谨慎驾驶。ADAS系统主动制动，降低车辆行驶速度，避免发生紧急刹车。急刹车常发地点抽出实现方式：①车辆Sensor回传，海量Sensor数据统计分析。②基于海量轨迹数据挖掘急刹车行为，并进行统计分析。急刹常发地点数据交互系统ADAS系统当用户接近急刹常发地点时，通过语音或方向盘震动等方式提醒用户前方为急刹常发地点，请提前减速，谨慎驾驶。ADAS系统主动制动，降低车辆行驶速度，避免发生紧急刹车。历史急刹行为聚合急刹车常发地点抽出CNCloudCloudCNCloud事故预测AI模型构建基于外部环境信息、车内信息和历史事故信息构建交通事故预测模型，对某时某地事故发生的概率进行预测。交通事故预测AI服务某时、某地查询条件事故发生概率返回结果数据源车外信息车内信息历史事故应用场景自动驾驶时需要判断道路安全状况是否适合自动驾驶，车辆只在事故发生概率低于阈值的路段进行自动驾驶，当驶出这些路段后，即进入事故发生概率高于阈值的路段时，车辆靠路边停车，切换至人工驾驶。服务优势系统从已有事故数据中自主学习事故发生时的各类环境特征、车内特征等，从而当车辆行驶至任意地点时，即使该地点历史上从未发生过事故，系统也可利用已学习到的事故特征来匹配当下环境、车内等特征，从而完成对该地点是否发生事故的概率计算。车辆安全云服务目录CONTENT外业数据采集与分析外业数据采集与分析通勤车辆数据城市：北京、上海；道路：高速路、