数据的重要性不用再说了，关键是如何使用。在2-3年对汽车联网的各种解释中经常看到类似的话。车连接到互联网后，不再是信息孤岛，而是有多种可能性。
因而，杀手级的应用，就变成了大家的竞逐之点。从车联网的实现角度来说，要让车辆不再是「孤岛」，具备联网功能仅仅只是个开始，要达成「无限可能」，那么首先要解决两个问题：和谁联，联上之后做什么。而关于这两个问题，每家汽车制造商、服务供应商都有自己的想法。
在上周与奥迪的德国慕尼黑之行中，车云菌除了与VR眼镜各种近距离接触得知自己有点儿晕3D之外，还了解了一下奥迪目前Car-to-X通信项目的一些进展。奥迪将会从今年开始在奥迪Connect服务中加入Car-to-X服务，首先在A4/A5和Q7等车型上搭载。从今年年中，奥迪将开始收集各项信息，并建立数据库，等到数据库达到一定规模，奥迪将会在年底首次发放数据供用户使用。这项服务会首先在德国推出，中国推出这一服务的时间尚未提到。
3项数据共享功能
在这次展示的Car-to-X技术中，云端是连接的第一站，也是数据的集散地，不同的数据会有不同的流向。数据在车辆端收集到之后，通过车内网络上传到云端，再通过云端传送到其他奥迪车辆之上。目前奥迪正在搜集的数据和开发的功能有三种：
1.通过交通标志信息预设驾驶模式
通过车载摄像头识别交通标志信息，并上传到云端。上传到云端的数据需要经过验证才会被发布，验证的标准是上传这个信息的汽车数量。只有当足够多数量的车上传这一信息之后，才会通过验证进而其他车辆和导航系统之中。
这种信息更新方式，对于自动驾驶和现阶段的预测性ACC系统会更有意义。届时，车辆会根据系统中的各项交通信息来预设驾驶模式，比如针对限速信息，提前改变车速。
2.采集和共享车辆危险信息
目前危险信息包括两类信息：一是奥迪品牌的汽车发生了事故或者故障；二是周围环境可能会影响到安全驾驶，比如湿滑路面或者因为大雾和大雨带来的能见度降低。
△演示系统实时采集到的车辆故障信息
前者当车主激活了车辆上的eCall紧急呼叫系统，或者当安全气囊被激活之后，车辆会自动发出事故报告；而针对后者，则需要对具体影响信息进行评估和验证，比如会通过车辆上的雨水和光传感器接受到的数据，以及雨刷器的运行模式来对车外能见度进行评估，经过验证的危险信息才会通过云端共享到其他车辆。
3.路边停车位信息共享
在汽车行驶时，车辆会通过超声波传感器或者摄像头来识别路边的免费停车位和停车位的占用信息，并上传到云端。
△演示系统实时采集到的停车位信息
路边停车位信息的共享包括两个方面，一方面，系统会对车辆的驱动系统位置、转向角度和速度等参数进行分析，从而判断出车辆是否在进入和离开停车位，如果发现是，则会自动向云端服务器发送报告。这类即时信息可以实时其他奥迪的车辆中。
另一方面，根据历史收集到的数据与实时数据，建立统计模型，然后可根据当前时间计算出现在可能存在的免费空停车位数据，以此作为驾驶员寻找停车位的指导信息。
在这之中，不仅需要车辆上的传感器能够及时的接受与分析数据，也需要数据基础足够大。如何跨越品牌的界限是目前各家车企都在考虑的问题，此前奔驰提到过Car-to-X将向其他品牌开放，但是并没有提出具体措施与实施时间。
2种功能验证方式：模型车与PCC
在云平台，每秒种都可以获得大量的数据，这些数据应该和谁联结？奥迪给出了两种不同的验证方式。一种是通过模型车来对正在研发中的技术和项目进行验证，另外一种则是通过奥迪一项名为PCC（Personal Company Car）的项目，以实际车辆来载体，对已经量产的技术进行验证。
△奥迪Q5 1：8模型车
这就是奥迪现在用于测试的模型车。模型车以Q5为模型，比例是1：8，由电动马达驱动，最高速度能够达到40公里/时。这辆车上安装有两个摄像头——一个单目一个立体，与十个超声波传感器——五个在前方，三个在后方，两边各一个，可以检测车道线、交通标志、障碍物与停车位等。另外还有加速度传感器能够记录模型车的变化方向。在车内，有一个四核处理器的高速电脑，这个微型电脑的构造与在奥迪自动驾驶车上用的zFAS是相同的。车上的数据能够通过Wi-Fi实时传递到后台的云端。
△模型车正在进行功能演示
在现场，这辆模型车分别演示了三项功能。从演示效果来说，信息的上传和分发实时性很高，对于临时「突发」状况——为了检测车辆避障功能而进入场地的避障工作人员，也能够提前识别并绕行。不过，这种模型车的方式更适用于验证技术的机制和原理，而对于信息传输速度、突发事件这类在真实环境中影响因素颇多的考察，则要依赖于真实环境中的测试。PCC项目就是基于这个目的产生。
从2015年中开始，奥迪开始PCC项目测试。截止到今年年中，已经有70位奥迪经理加入到这个项目，去测试互联与数据共享功能。根据奥迪工程师的介绍，德国对于个人隐私数据保护的法规要求严格，因而奥迪专门组建了一个车队来进行这项功能的测试，并且，对于参与测试的人员来说，在度假或者其他不想被采集数据的时候，可以提前提出申请中止测试。奥迪表示，所有被收集的数据都是匿名的。
目前，这70辆车已经进行了63万公里的测试，收集到了超过400G的数据，系统每秒大概能从每辆车上收集到500条信息。信息收集到之后，会经过加密，通过移动网络发送到数据后台。根据数据类型，奥迪将其分为实时数据和可评估数据，分别送入到不同的分析模型中。据介绍，这套处理、存储和分析数据的后端软件是奥迪自己开发的，因而对于需要采集、分析何种类型的数据，奥迪可以根据情况灵活调整。目前，这套软件就不会收集车辆上的所有数据，而是根据测试功能，选择了其中850个ECU的节点数据进行采集与分析。
△基于PCC数据对用户喜欢的广播电台分析
对于奥迪来说，这个项目是为了去评估和优化这些互联与数据共享功能在实际使用时的表现，不过，现在对于数据的后期评估和分析显然让奥迪有了更多的灵感。根据工程师的介绍，在收集的数据中，除了常规的地理位置、行驶速度和油耗之外，用户喜欢的广播电台、手机信号强度和对于车内按键的使用情况等也会被同时收集。车内按键使用情况可以用来优化中控台设计，但是广播电台和手机信号强度这些则可以提供给对应的服务提供商，便于他们优化产品。
也就是说，此前TSP费尽心思希望为车企提供的功能，奥迪通过PCC这个项目，可以自己做了。而且，随着采样样品规模的增大，奥迪完全可以让这些数据为其带来额外的价值。诚然，采集数据量级的变化，更加繁杂的数据，会对存储和分析提出新的要求，但是从某种程度上来说，这已经是车企自己做TSP的一个成功小案例。
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