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車聯網搭配大數據 激發智慧交通應用活水
縱觀智慧交通的內涵,個中最為關鍵的技術既是車聯網,藉由布建在汽車或道路的大量傳感器持續匯集數據,繼而透過大數據分析,轉化為有效信息,接著經由通訊徐彤實時串聯人、車、路三方,改善彼此互動關系,終至提高運輸系統的安全、效率與舒適性。
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根據美國專業研究機構預測,直至2020年36%車險都可望轉為UBI(Usage Based Insurance)形態,即依據個別駕駛人的駕駛習慣計算保費的客制化車險模式。有人形容其破壞性創新程度,堪比Uber、Zipcar等量齊觀;單憑比例,足見「車輛網+大數據」堪稱是含金量極高的商機題材。

縱觀智慧交通的內涵,個中最為關鍵的技術既是車聯網,藉由布建在汽車或道路的大量傳感器持續匯集數據,繼而透過大數據分析,轉化為有效信息,接著經由通訊徐彤實時串聯人、車、路三方,改善彼此互動關系,終至提高運輸系統的安全、效率與舒適性。

今日,車聯網結合大數據的力量,已不僅止于開創眾多智能交通應用,亦連帶促使汽車設計重新定義,甚至進一步催生諸多嶄新商業模式。

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(車聯網結合大數據不僅可以開創眾多智能交通應用,亦連帶促使汽車設計重新定義,甚至進一步催生客制化車險等嶄新商業模式。)

車聯網興起 重新定義汽車設計思維

新漢車載產品規劃處經理邱德杰表示,諸多汽車制造業的創新趨勢正在發酵,可為智能汽車應用大大加分。首先,汽車搭載的傳感器的數量、種類急速攀升,加上偵測技術的長足進步,準確度大幅提升。以加速度傳感器為例,拜感測精度改善所賜,以及對溫度變化的高安定性,加上陀螺儀輔助,可更精準計算出車體擺動的角速度,進而提升運動感測與控制的精確度。

其次,搭配運用車內傳感器、鏡頭,可為先進駕駛輔助系統(ADAS)提供車速、距離等信息,繼而在意外瀕臨時,透過系統適時介入煞車,將過往的被動安全模式,提升到事前預防的主動安全新境界,以期大幅減少意外發生幾率。

邱德杰解釋,以介入煞車的時機點為例,ADAS經由「半主動」模式,會先提出警告,駕駛人未采取行動,才會強制處理。但是介入煞車的時機點學問很大,有賴于傳感器與鏡頭聯袂搜集車速、路面平整度、天氣等眾多因素,再據此計算出適合介入的時間點。在ADAS應用的實驗模擬過程,新漢的車載計算機多次承擔支撐邏輯演算開發的任務,即使跳脫一般自用車范疇,礦場所使用的大型采礦卡車,亦已藉由新漢車載計算機,孕育類似于ADAS的應用實例。

由于礦場幅員遼闊,再加上采礦卡車體積大、零件大,故障調修費時,一旦采礦卡車在場區內任何角落出現意外,都是嚴重事故,因此必須借助車載計算機計算安全距離。此外,結合傳感器隨時偵測駕駛人的瞳孔、眼皮,及仰頭或低頭角度,判斷駕駛人精神狀態,一旦駕駛人疑似進入瞌睡狀態,車載計算機便啟動座椅震動器,協助駕駛人重拾注意力,也屬廣義的ADAS應用型態之一。

更有甚者,新漢車載計算機也觸及農耕車應用,主要任務為確保無人駕駛的農耕車,在農地穿梭時能依照業主規劃路線,筆直而準確地行駛于所有田間道路,避免誤傷農作物,并確保農耕車精準執行整地、插植、施肥、灌溉、噴藥等作業;某種程度上,此項應用亦帶有近似于ADAS的內容和含義。

催生新商業模式 硬件商躍為加值服務提供商

論及車聯網、大數據聯手催生的新商業模式,邱德杰認為最明顯的例子,仍然莫過于UBI,UBI是經由解析車上診斷系統(OBD)的信息,推導出駕駛人的行為慣性,依據對應的風險系數產生保費定價,大幅顛覆了傳統僅透過駕駛人年齡等靜態紀錄來計算保險的模式。然而由保險公司自行推動的UBI應用,不僅徒增軟硬件購置成本,而且成效不佳,較適合由第三方公司,來提供完整的軟硬件方式并居間承做,最終才提供相關數據給保險公司。而此處所謂的第三方公司,便足以衍生新興商業模式。

除了此刻正在風起云涌的UBI外,邱德杰預期其他新興商業模式仍會不斷應運而生,其中最值得留意的是「產品即服務」(Product as a Service),譬如提供車隊管理、出租車多媒體服務等相關車內裝置的公司,有機會轉換角色,從硬件產品供貨商搖身變為加值管理服務的提供者,藉以賺取細水長流的維護性收益,跳脫硬件裝置市場殺價競爭的紅海困局。


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