车联网数据的分类

发布网友发布时间：2023-01-22 03:33

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热心网友时间：2024-12-12 00:30

数据，数据时代最重要的资源，蕴含着全面提高资源配置效率的巨大能量。随着消费者对车联网的期望越来越高，各大整车厂对互联网的态度与从前已大不相同。转型拥抱互联网，通过车联网运营为消费者提供更好的服务体验，同时从此过程中创造新的价值，甚至创造新的商业模式，已成为汽车行业的发展趋势。

作为物联网技术范畴内的车联网技术，其数据量是惊人的。
车身CAN总线上的数据传输速率可达1Mbps（每秒1,000,000 bits），这使得车身信号可以达到毫秒级的响应。根据需求不同，信号采集的频率可为秒级、十秒级等等。对于精度需求的信号（例如安全相关信号，自动驾驶信号），往往采用100ms级采集的频率。

假设数据采集的频率为每秒一次，也就是1Hz，按每天一个小时平均使用时长来计算，那么每辆车每年采集数据1,314,000次。可采集的CAN信号有数百个，如果只假设每次采集100~200个不同信号，每次采集的数据量按1KB计算，那么一辆车每天产生3.5MB数据，每年产生1.25GB。100万辆车每天产生的数据量达3.35TB。这还是比较保守的估计，并且没有算入平台接受tbox上传的数据后，对数据进行解码、转义后得到的入库数据。

对车联网的数据分类，目前很难说得上有一个公认的标准。个人认为，按照人、人车交互、车身、环境四部分进行分类是一种比较合理的思路。

一般用户相关信息来源于用户上传。应用数据、操控数据、工况数据、环境数据都来自车机或手机APP采集上传。性能数据稍有不同，一些零部件本身自带诊断功能，在出现问题是会像CAN上发送故障信号，这部分信号可直接采集上传。而还有一些根据业务需要而定义的指标，也算作性能数据范围内，这部分数据需根据采集的车身数据计算得到。