摘要：在智能汽车发展的新阶段，市场对产品核心竞争力多元化提出了更高的要求，基于数据价值驱动下的汽车AIOT生态建设成了未来汽车产业发展的重要手段。如何充分挖掘AIOT生态中各个设备包含的数据价值，实现数据价值闭环将成为车企长期的战略要地。在此前提下，对AIOT设备中的数据采集成为我们最为急迫的工作。
关键词：智能网联汽车；AIOT设备；数据采集
0引言
汽车行业正面临自建立以来最大变革，汽车数字化、网联化、智能化的发展趋势不可阻挡。在此趋势下同样推动着汽车产生的数据也在呈指数级不断递增，因此如何对汽车数据进行价值分析，并完成对数据的分类，采集也就成了重中之重。当对汽车数据完成合理的采集，对数据价值的挖掘，将成为未来的汽车产业的新的盈利模式。相比传统汽车销售模式，不再是以汽车驶出4S店为终点，对汽车数据采集并挖掘，将我们与客户的形成长期联结，为客户提供前所未有的智能化体验，进一步加强与用户粘性，实现对数据的经营以及增值。这样就完成一个完美的闭环，形成一个完整的数据生态，从而全生命周期服务客户。
1智能网联汽车
智能网联汽车同时具备智能化、网联化特征，通过搭载先进的智能传感器、线控底盘技术、千兆以太网电子架构网络，依靠超高算力芯片和高速无线网络，实现“车-人-路-云”的信息交互共享，基于对外界复杂环境进行精确感知形成决策链路并最终控制车辆横向和纵向运动，实现车载智能系统代替人类进行部分工况或全部工况的接管，从而实现释放人的自由。 据专业机构预计，道2035年全球智能驾驶汽车销量将超过一千万辆，在此前景下，各国纷纷出台相关政策鼓励发展智能网联汽车产业，从国家战略层面将智能网联汽车的建设定义了重要发展方向。
2数据采集
大数据时代的来临，是数据不断延伸各行各业的集中体现，是宏观价值体系的一次重大变化。以业务为导向的数据价值挖掘是每一个主体需要研究和探索的重要课题。不同领域、不同场景下的数据应用，其产生的意义也各不相同。实际上对数据的挖掘与分析的本质，是通过对生产经营活动中产生的信息进行解析，已期望带来更新、更大的价值。
智能网联汽车作为客户使用的终端设备，在法律许可的范围内，天然拥有采集用户信息的特殊优势。基于其掌握的海量数据，一跃成为私域流量的主导者和管理者。如何进行有效深度对数据进行采集，形成完善的汽车生态，将会是一个长期而深刻的探索过程。
在互联网行业飞快发展的今天，数据采集已经被广泛地应用于互联网以及分布式领域，数据采集的领域已经发生了重要的变化。首先，分布式控制应用场合中的智能数据采集系统已经在国外得到了长足的发展。其次，总线兼容型数据采集插件的不断增多与个人计算机兼容的数据采集系统也在增加。国内外各种数据采集机先后问世，将数据采集带入了一个全新的时代。
数据采集又称喂数据获取，它是利用一种装置，从系统外部采集数据，并输入到系统内部的一个接口。数据采集技术广泛应用在各个领域。例如摄像头、麦克风等，都是数据采集工具。被采集数据是已被转换为电信号的各种物理量。例如温度、水位、风速、压力等等。它可以是一个模拟量，也可以是一个数字量。一般是固定的采样方式，间隔一定时间对同一点的数据重复的进行采集。采集的数据大多是瞬时的值，也可以是某段时间内的一个特征的值。准确的数据测量是数据采集的基础数据采集的含义很广，包括对连续物理量
的采集，在计算机辅助制图 测图 设计中，对图形、图像数字化过程也可以称为数据采集。此时被采集的就是几何数据了。
大球泥
数据采集的三大要点：1、全面性·数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。2、多维性·数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。3、高效性·高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。
数据采集的宏观目标：完成企业所需各类数据源的采集，并建立各种接口，将数据引入企业大数据平台。从业务系统采集的数据，主要是满足业务抽象出来的数据需求。
大数据采集的方法：（1）数据库采集：关系型数据库、NoSQL数据库（2）系统日志采集：离线大数据分析系统、在线大数据分析系统。满足高可用性、高可靠性、高可拓展性。 系统日志采集工具均使用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。（3）网络数据采集：通过网络爬虫或者网站公开API等方式从网站上获取数据信息的过程。将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来。（4）感知设备数据采集：通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获取数据。对结构化、半
餐具包装结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理。
高压数据存储方式：
结构化数据：来自业务系统关系数据库、大数据平台Hive、MaxCompute、统一仓库建模，划分层次、主题。
半结构化数据：来自日志，网络、大数据平台Hive，MaxCompute，NoSQL数据库、解析抽取出结构化信息，进入数据仓库。
非结构化数据：来自网络、检测设备。分布式文件系统HDFS，OSS，MongoDB等。识别抽取出结构化信息，进入数据仓库。
3汽车数据采集生态建设模式
物联网时代的到来，将联接从人与人之间进一步扩展到了人与物、物与物之间，数字化和智能化的浪潮开始席卷制造、交通、公共事业等各行各业。在汽车制造工厂领域，很多典偏光膜
型的工业场景对边缘计算存在着天然的需求，边缘计算为设备提供了“贴身”计算服务，预测性维护等应用能够根据实时数据做出最佳决策，让数据的价值得以最大程度的释放。 汽车的后时代增值模式，必将是在深耕“四化”的前提下，充分有效挖掘数据价值，提供汽车外的产品服务来实现企业价值体系链的延展与变革。在整个产品链体系重塑过程中，数据作为汽车在智能化过程中的重要产物，其生态规划与建设尤为重要。
3.1汽车数据采集生态规划
汽车数据采集，就是在汽车数据采集系统市场调查获得的各种信息和资料的基础上，运用科学的预测技术和方法，对影响汽车数据采集系统市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见汽车数据采集系统发展趋势，掌握汽车数据采集系统市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。
当前数据采集现状：在过去的小数据时代，车辆数据仅限于整车厂的研发和测试团队和一些小范围的网联应用所使用。比如通过专业的数据采集设备在几百台规模的试验车上采集几个小时的信号数据（GB规模）用作整车和零部件的研发与测试，或者将低频率的部分信
液体速凝剂号实时上云统计，出具功能使用报告等。数据量少，采集和分析成本高，周期长。而随着智能汽车的发展，数据传输需求迅速变化：1、数据规模：部分信号→全车信号，数百辆→万辆→百万辆（GB→PB→ZB）。2、数据精度：采集频率从秒级→毫秒级转变。3、数据维度：总线信号、传感器内部状态、软件埋点、用户行为、道路和环境感知数据等，维度越来越多。4、数据质量：解决传统模式下丢失、乱序、跳变、延时等严重影响业务分析数据的问题。
为了提高管理的科学水平，减少决策的盲目性，需要通过汽车数据采集系统发展前景预测来把握经济发展或者未来汽车数据采集系统市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，使决策目标得以顺利实现。
汽车数据采集发展大致包含以下几个步骤：
1、确定目标
明确目的，是开展汽车数据采集系统发展前景预测工作的第一步，因为预测的目的不同，预测的内容和项目、所需要的资料和所运用的方法都会有所不同。明确预测目标，就是根
据汽车数据采集系统企业经营活动存在的问题，拟定预测的项目，制定预测工作计划，编制预算，调配力量，组织实施，以保证汽车数据采集系统发展前景预测工作有计划、有节奏地进行。
2、搜集资料
进行汽车数据采集系统发展前景预测必须占有充分的资料。有了充分的资料，才能为汽车数据采集系统发展前景预测提供进行分析、判断的可靠依据。在汽车数据采集系统发展前景预测计划的指导下，调查和搜集预测有关资料是进行汽车数据采集系统发展前景预测的重要一环，也是预测的基础性工作。
立体交叉桥 3、选择方法
根据预测的目标以及各种预测方法的适用条件，选择出合适的预测方法。有时可以运用多种预测方法来预测同一目标。预测方法的选用是否恰当，将直接影响到预测的精确性和可靠性。运用汽车数据采集系统发展前景预测方法的核心是建立描述、概括研究对象特征和变化规律的模型，根据模型进行计算或者处理，即可得到预测结果。
4、分析修正
分析判断是对调查搜集的资料进行综合分析，并通过判断、推理，使感性认识上升为理性认识，从事物的现象深入到事物的本质，从而预计汽车数据采集系统市场未来的发展变化趋势。在分析评判的基础上，通常还要根据最新信息对原预测结果进行评估和修正。
5、编写报告
汽车数据采集系统预测报告应该概括预测研究的主要活动过程，包括预测目标、预测对象及有关因素的分析结论、主要资料和数据，预测方法的选择和模型的建立，以及对预测结论的评估、分析和修正等等。
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