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摘要：随着科学技术的不断发展，智能网联汽车逐步出现在人们的生活当中，为人们的日常出行带来了极大的便利。相比于传统的汽车驾驶，智能网联汽车能够更加高效便捷的处理大量路况信息，实现车路云协同驾驶，最大程度上避免汽车出现的信息无法共享等问题，从而提升交通数据分析处理效率和效果，将交通事故发生的频率降到最低。基于此，本文通过对智能汽车云平臺的研究，探寻了计算机大数据在智能网联汽车中的应用。
关键词：计算机;大数据;智能网联汽车
引言：
当前，车联网服务市场迅速扩张，2018年该市场规模已经达到245亿欧元，伴随该市场迅速发展的还包括有关车联网软件服务市场，该内容依托用户需求开展定制化服务，并且通过对用户行为分析产生的大数据内容来进行盈利。由此可以看出，大数据是智能网联汽车发展的重要支柱，也是现代智能交通系统迅速发展的重要内容，同时还是减少交通事故发生频率、保障人民生命财产安全的重要技术。一般来说，智能网联系统需要利用计算机大数据对车辆运行状态、道路信息以及交通环境等内容信息进行动态收集、分析和处理，并且利用大数据系统自带的存储分析功能为驾驶员的驾驶行为提供最科学的信息支持，从而保障其驾驶行为的安全规范，避免交通事故发生的可能性。
一、在智能网联汽车中应用计算机大数据的意义
如今，汽车及其相关设备已经或正在进行数字化转型，汽车产业生态系统迫切需要大数据技术来处理数据，使其产生真正可见的价值。技术上包括大数据的采集、转换、存储、分析、共享、可视化、应用集成等领域。需要收集各系统终端生成的结构化和非结构化数据，对数据进行分析和挖掘，建立相关模型，以满足客户和行业的需求，如行为分析、个性化推荐服务等。在业务方面，涉及车辆安全、车辆控制、车辆维修、保险服务、资本服务、娱乐和信息服务。在智能网联汽车中运用计算机大数据时，技术人员需要掌握端到端技术和跨界的业务能力，相关企业必须利用云端协同的大数据平台，收集、分析和处理驾驶员、道路状况以及网联汽车的运行信息，并且结合实际情况，为用户提供最有价值的信息服务。在这一背景下，用户能够通过网联汽车有关平台进行全方位的视图获取，提高在驾驶过程中的安全性能。除此之外，有关企业还必须不断拓宽平台服务的深度，挖掘更多的智能网联汽车资源，提高自身产品的竞争力。在使用计算机大数据过程中，个人用户除了能够实现安全驾驶之外，还可以实现车辆精准定位、娱乐资源获取、辅助驾驶功能以及出行诱导等服务;而企业用户则可以利用计算机大数据平台实现对车辆的科学管理，优化车队配置、及时排查车队故障、做好车队出行的成本控制等工作。
二、计算机大数据在智能网联汽车中的应用前景
（一）面向场景类
大数据云计算技术可以根据车辆在特定道路环境中的行驶特点、不同的交通因素以及不同领域驾驶员的驾驶需求，自适应调整车辆危害预警阈值和驾驶策略，使预警效果更好地满足相应领域和状态下驾驶员的安全需求。通过对地图大数据信息的挖掘和分析，可以根据路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、减少驾驶疲劳的驾驶方案。根据存储和管理技术，可以在线监控智能网接入车载系统的交互数据和控制系统数据，提供车辆启动时的数据稳定性和可靠性检查，并提供车载控制系统级安全性的在线检查。
对于商用车的管理，大数据技术的应用可以为特定区域的不同车辆设置准人类分类，并设置电子围栏，如在队列管理场景中协调和控制车辆进出队列。收集、存储和分析物流等高强度作业车辆的位置、故障信息、驾驶时间、持续时间和路线驾驶信息，判断高风险作业车辆是否存在违章和疲劳驾驶行为，并通过智能联网车辆的远程控制功能，根据大数据分析结果，采取碰撞前紧急制动等安全防护措施。对于突发性交通事故，大数据技术可以通过有效调度交通管理、医疗、保险等资源，大大提高道路安全救援和实时道路管理的管理效率。
（二）面向行业类
智能互联车辆售后业务的发展需要对驾驶行为数据、车辆性能数据、从车辆开发到销售的一系列数据、车主肖像等进行处理、分析和挖掘，通过大规模机器学习和深度学习以及基于互联车辆等数据的互联网行为，提取数据中包含的不同行业的有价值信息和知识，使数据智能化，通过建立模型寻求个性化保险等解决方案，并且对个性化销售和流程优化进行预测，进而推出更多个性化的产品，提高市场占有率。
三、结论
综上所述，智能网联汽车的发展正处于起步阶段，政府有关部门和相关企业对智能网联汽车的探索也正在逐步深入。在这一背景下，必须强化计算机大数据在智能网联汽车中的运用，整合相关技术和产业链，确保大数据技术能够在智能网联汽车当中实现有所用、有所成，提高智能网联汽车的产业化能力，为人们日常生活和交通出行提供一个更加便利的条件。
参考文献
[1] 吴浩， 陈金鹰， 丁松柏. 智能网联汽车发展及应用研究[J]. 通信与信息技术， 2020， No.245（03）：46-48.
[2] 刘凯. 关于推动智能网联汽车发展的若干思考——以武汉智能网联汽车发展为例[J]. 福建质量管理， 2020， 000（003）：255，228.
关键词：计算机;大数据;智能网联汽车
引言：
当前，车联网服务市场迅速扩张，2018年该市场规模已经达到245亿欧元，伴随该市场迅速发展的还包括有关车联网软件服务市场，该内容依托用户需求开展定制化服务，并且通过对用户行为分析产生的大数据内容来进行盈利。由此可以看出，大数据是智能网联汽车发展的重要支柱，也是现代智能交通系统迅速发展的重要内容，同时还是减少交通事故发生频率、保障人民生命财产安全的重要技术。一般来说，智能网联系统需要利用计算机大数据对车辆运行状态、道路信息以及交通环境等内容信息进行动态收集、分析和处理，并且利用大数据系统自带的存储分析功能为驾驶员的驾驶行为提供最科学的信息支持，从而保障其驾驶行为的安全规范，避免交通事故发生的可能性。
一、在智能网联汽车中应用计算机大数据的意义
如今，汽车及其相关设备已经或正在进行数字化转型，汽车产业生态系统迫切需要大数据技术来处理数据，使其产生真正可见的价值。技术上包括大数据的采集、转换、存储、分析、共享、可视化、应用集成等领域。需要收集各系统终端生成的结构化和非结构化数据，对数据进行分析和挖掘，建立相关模型，以满足客户和行业的需求，如行为分析、个性化推荐服务等。在业务方面，涉及车辆安全、车辆控制、车辆维修、保险服务、资本服务、娱乐和信息服务。在智能网联汽车中运用计算机大数据时，技术人员需要掌握端到端技术和跨界的业务能力，相关企业必须利用云端协同的大数据平台，收集、分析和处理驾驶员、道路状况以及网联汽车的运行信息，并且结合实际情况，为用户提供最有价值的信息服务。在这一背景下，用户能够通过网联汽车有关平台进行全方位的视图获取，提高在驾驶过程中的安全性能。除此之外，有关企业还必须不断拓宽平台服务的深度，挖掘更多的智能网联汽车资源，提高自身产品的竞争力。在使用计算机大数据过程中，个人用户除了能够实现安全驾驶之外，还可以实现车辆精准定位、娱乐资源获取、辅助驾驶功能以及出行诱导等服务;而企业用户则可以利用计算机大数据平台实现对车辆的科学管理，优化车队配置、及时排查车队故障、做好车队出行的成本控制等工作。
二、计算机大数据在智能网联汽车中的应用前景
（一）面向场景类
大数据云计算技术可以根据车辆在特定道路环境中的行驶特点、不同的交通因素以及不同领域驾驶员的驾驶需求，自适应调整车辆危害预警阈值和驾驶策略，使预警效果更好地满足相应领域和状态下驾驶员的安全需求。通过对地图大数据信息的挖掘和分析，可以根据路况、车辆性能、驾驶员操作习惯等因素，提供节能减排、减少驾驶疲劳的驾驶方案。根据存储和管理技术，可以在线监控智能网接入车载系统的交互数据和控制系统数据，提供车辆启动时的数据稳定性和可靠性检查，并提供车载控制系统级安全性的在线检查。
对于商用车的管理，大数据技术的应用可以为特定区域的不同车辆设置准人类分类，并设置电子围栏，如在队列管理场景中协调和控制车辆进出队列。收集、存储和分析物流等高强度作业车辆的位置、故障信息、驾驶时间、持续时间和路线驾驶信息，判断高风险作业车辆是否存在违章和疲劳驾驶行为，并通过智能联网车辆的远程控制功能，根据大数据分析结果，采取碰撞前紧急制动等安全防护措施。对于突发性交通事故，大数据技术可以通过有效调度交通管理、医疗、保险等资源，大大提高道路安全救援和实时道路管理的管理效率。
（二）面向行业类
智能互联车辆售后业务的发展需要对驾驶行为数据、车辆性能数据、从车辆开发到销售的一系列数据、车主肖像等进行处理、分析和挖掘，通过大规模机器学习和深度学习以及基于互联车辆等数据的互联网行为，提取数据中包含的不同行业的有价值信息和知识，使数据智能化，通过建立模型寻求个性化保险等解决方案，并且对个性化销售和流程优化进行预测，进而推出更多个性化的产品，提高市场占有率。
三、结论
综上所述，智能网联汽车的发展正处于起步阶段，政府有关部门和相关企业对智能网联汽车的探索也正在逐步深入。在这一背景下，必须强化计算机大数据在智能网联汽车中的运用，整合相关技术和产业链，确保大数据技术能够在智能网联汽车当中实现有所用、有所成，提高智能网联汽车的产业化能力，为人们日常生活和交通出行提供一个更加便利的条件。
参考文献
[1] 吴浩， 陈金鹰， 丁松柏. 智能网联汽车发展及应用研究[J]. 通信与信息技术， 2020， No.245（03）：46-48.
[2] 刘凯. 关于推动智能网联汽车发展的若干思考——以武汉智能网联汽车发展为例[J]. 福建质量管理， 2020， 000（003）：255，228.