在数据时代，数据的价值是毋庸置疑的。汽车行业也不例外。在车联网如火如荼的当下，如何最大化数据价值并提供更高质量、更有效的数据已成为现阶段汽车制造商和服务提供商日益重要的问题。
一种是OBD和其他安装后硬件作为数据采集载体，博泰的iVoka Mini、腾讯的Lubao盒子属于OBD产品；
其次，移动APP用作数据收集方法。例如，“Zebra Driving”APP；
第三种是基于T-Box、汽车其他前装采集设备，通过汽车CAN总线读取数据。
数据采集首先需要明确数据应用的方向，根据主要方向及具体场景梳理数据采集需要。
目前常见的两大方向可以概括如下：
方向之一是车辆售后价值分析，如车辆零部件的使用情况与保险创新，基于车联网采集的驾驶行为和车况数据，在数据采集的层面帮助相关使用者构建适合其自身需求的分析模型，辅助车企或者保险公司进行产品创新和服务创新。 另一方向为数据智能应用。车企可通过整合车联网产生的驾驶行为和车况数据以及整车厂内部的MES、DMS、CRM等系统的数据，为后续的智能驾驶或者各种调研建模分析提供基础。
随着5G和车辆网联化的发展普及，越来越多的车辆具备联网功能，所以数据采集还是比较偏重第三种方式，即基于T-Box、汽车其他预装设备，通过汽车CAN总线读取数据。
未来的车联网系统可以使感知更加透彻，除了道路状况外，还可以感知各种各样的要素——污染指数、紫外线强度、天气状况、附近加油站…同时还可以感知驾驶员的身体状况、驾驶水平、出行目的…但要让这些要素通过车本身传到车联网平台，从而产生更多的运用及价值，前提还是需要有统一的数据采集规格与协议要求。
如下几点需要慎重考虑：
1、根据数据采集周期综合数据应用场景、现有技术实现能力及流量费用限制，可以将数据采集分为周期型数据采集和触发型数据采集两类。
1.1周期型数据指的是在车辆的
运行过程中，按照一定的周期循环进行数据采集。
1.2事件型数据是指当特定事件
发生时，触发相关数据的采集、上报动作。如：当车辆紧急加速时，采集车辆状态信息并上传至车联网平台。 2、根据应用需要又进一步细分
为1秒每次的高频采集和15秒每次的低频采集。高频采集主要针对驾驶行为，而低频采集则针对车辆状态信息。
数据采集项具体需要规定需要采集的变量代码、采集频率、数据项名、数据项、数据类型、长度/字节、最小计量单元、单位、参考范围和缺省值。应用标准可以快速封装、解析相关数据，定位数据。具体采集频率、长度、最小计量单元根据实际应用需要、流量限制进行了一定平衡，力争在最小的流量费用上实现更高质量的数据采集和传输。具体可以参考GB／T 32960.3-2016《电动汽车远程服务与管理系统技术规范》。
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3、数据采集是将车辆的运行数据采集到平台侧，为平台侧进行车联网数据分析和业务开展提供基础。只有将车联网数据与应用场景、需求紧密的集合，才能发挥数据的更大价值。
以较为敏感的位置数据为例：车辆在启动后，设备会周期性的上报位置信息，根据位置信息，应用能够实时获取到车辆的当前位置。这些上报的位置信息保存后，可以为后续查看轨迹提供基础数据，同时用户还可以在上报周期外主动查询车辆的实时位置，也可以提供其它一些合法的共享服务。
沐浴粉4、围绕车辆发散的采集数据
4.1按照GB32960.3国标定义，新能源车辆需要进行车辆数据上报，数据包含：常规车辆状态：速度/总里程/位置/车辆状态/SOC等常规车辆状态信息；三电相关信息：如电池电压/电流/电机转速/电机转矩/充电相关信
息等；告警信息：车辆一级/二级/三级告警，及告警时候车辆的状态相关信息；所以数据采集，并非车企窥私，而是应国家相关规定要求，保障用户相关人身安全，更多的车企一方面为了遵守相关规定，另一方面则是为了做智能相关服务更好服务用户。
4.2同时也可以结合实际应用采
集需要的数据，包括但不限于：
1.操控数据
加速、制动、驻车、档位、远近光/雾灯/位置灯、车窗、安全带、方向盘转角、方向盘转速、空调、音乐/FM/蓝牙、碰撞等级、碰撞检测。
2.使用数据
里程、生命周期、行驶路段、行驶时间、行驶方向、行驶时段、行驶频次、单次行驶时长、拥堵时长、畅行时长、乘坐人数、进度/维度/海拔、翻滚角/俯仰角/横摆角、胎温/胎压、倒车雷达测距、探头、空调、车速/加速度、雨刷器状态。
3.性能数据
油门踏板开度、制动踏板百分比、制动踏板状态、发动机转速、瞬时油耗、百公里油耗、剩余油量、百米加速。语音播放模块
4.用户数据
兴趣、住址、公司、是否有差率人、自驾游人、通勤族、自由职业、吃货、加班族、早九晚五、驾驶安全等级、不良行为频度、行程分析、常用路线、活动范围。
5.环境数据
天气、道路类型、道路状况、道路限速、拥堵情况、POI、平顺\拥堵\爬坡\颠簸。
6.工况数据
动力蓄电池电压电流温度、电机电压电流温度状态、发送机转速、发动机状态、怠速状态、节气门绝对位置、平均点火角度、主缸压力、进气温度、冷却液温度、ABS状态、EBD状态、ESP状态、车身稳定性控制状态、牵引力控制系统状态、警告信息。
当然数据采集不可避免的需要考虑数据质量与存储、使用安全。
数据质量是一切数据应用之本，如果数据错误/质量不高，数据采集就是空谈。因为现在车联网的传输都是基于无线方案，数据质量不可避免的会受以下几个方面影响：
1.数据丢失
不管是在采集，上报，数据流转环节，都可能会带来一定的数据丢失比例。这个可以对包做id标注，发了多少个包，收了多少个包，通过最终达到的包数据进行统计，得出丢包率等指标，制定相关优化方案；
2.数据乱序
在有状态的业务中，依赖数据有序，在打包、上报、流转等环节均可能出现乱序。
3.数据重复
数据重复发送，会带来计算流程的重复计算，如何降低重复数据出现概率，以及建立一定的数据去重机制。
高压智能环网柜4.数据延时大
发送出错、网络抖动、数据高峰等原因，均可造成数据延迟上报、延时处理，带来业务判断延迟的影响，建立监控、统计、筛选机制是目前比较有效的方式。
火石轮因为车联网连接的也是车上的总线数据，存储、使用安全，甚至涉及车辆的行驶安全，是数据采集的重中之重。
举个例子：假如你正以60km/h速度驾驶着汽车行驶在马路上，某个黑客在家里的一台笔记本电脑上敲几个按键，打开你的车内摄像头、监控你的行驶轨迹，再敲几个键，你的刹车失灵了，方向盘也失控了，一头向路边的政府部门或者学校学生撞去。。从传统我们驾驶能够预知完全自己掌
控的汽车，到如今各种先进的智能系统来接管最高权限，网络的应用将人们的驾驶方式变得越来越舒适，原本只有你可以控制的汽车似乎逐渐不复存在。从上个世纪90代年起，人们一路走来，经历了计算机安全、网络安全、信息安全、网络空间安全等各个时期不同的发展阶段。网络安全，已经开始从信息技术的分支、支撑，逐渐上升到与之并行的地位。而未来是一个万物互联的时代，这种数字化世
界的天然脆弱性，将会导致安全发生本质性的变化。不再只是车联网系统的安全，而是业务的安全，经济的安全，人身的安全，社会的安全和国家的安全。
车座头枕总结：无规矩不成方圆，在车联网大数据价值被逐步重视的当下，如何最大限度挖掘数据价值，提供更为准确有效的数据，成为每一个车企亟待解决的问题。而车联网数据采集思路及方案，将会为未来车联网行业发展铺路，为更加多元化的车联网服务打下基石。
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