于瑜 于宏扬
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摘要：文章首先基于大数据分析角度解读了商用车的特点；其次阐述大数据平台的技术框架设计情况；最后，较为详细的探究大数据平台在商用车研发领域中的应用情况，可将该平台用于车辆产品定位、功能策略定位及试验论证阶段等。希望能和同行分享实践经验，推广应用大数据平台，最大限度的提升商用车研发的智能化水平。
关键词：大数据；平台建设；商用车；研发实践
引言
近些年，大数据理念深入人心，车辆移动互联大数据平台建设及完善性有很大提升，将其用于车辆研发行业中，将使既往很多现实问题迎刃而解，为商用车行业在运作阶段创造了很高的经济效益。互联大数据平台在车辆研发、生产制造、营销、售后运维服务等诸多环节均有涉及，实现对车辆大批量数据的综合、有效处理，基于移动互联形式实现对车辆整个生命周期的全覆盖与整体性分析。在商用车研发进程中，怎样将大数据分析平台的功能价值发挥到最大化，是行业内工程人员实践中探究的共性问题之一。
一、商用车的大数据分析
在我国社会经济快速发展及居民收入水平有明显增长的大背景下，商用车的销售量有逐年上升的趋势。基于车联网形成有批量化、快速变化、格式多元化、价值密度偏低等特征，为确保数据保值增值，应积极采用大数据分析平台，构建出重载测算、车辆故障评估、用户具体工况解读等多种模型，利用数据实现准确判别，能减少在设计研发、制造环节自身存在的车辆隐患，提高车辆的综合性能；可用在能耗规划与安全驾驶领域中，督导驾驶人员及时纠正不规范的驾驶行为，以使车辆处于安全驾驶、低能耗的运行状态中；用于车辆工况及零部件应用状况分析，参照传统设计经验，完善部件设计与选材过程，进一步提高车辆的可靠性；科学规划车辆行驶路径与配货方式，提高运输效率；快捷的获取用户群体形成的舆情信息，帮助车厂实现面向客户的产品设计研发，能够提供更多元化的增值服务。
商用车的应用场景和乘用车存在一定不同，其主要被用于公路运营、城市交通及汽车起重机及扫路车等其他专项作业车领域中。
二、大数据平台
该平台紧扣网络检索、社交媒体、电子商务、终端定位与业务交易等五大方面，全面整合了互联网有关数据资源，将“容量庞大、形式多样、分类细化、响应快速”为目标的预测数据库，以互联网数据为基础建设了指标检测预测应用平台（见图1）[1]。
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图1 大数据平台技术架构图
三、商用车研发中大数据平台的应用
（一）产品定位阶段
在市场竞争白炽化的情景下，商用车厂商给予和本行业相关的变革情况较高重视。我国汽车行业运作阶段表现出数据来源过程不顺畅、结构单一化明显、运用缺乏深入性等不足，难以较好的满足企业对数据提出的现实需求。伴随互联网、移动互联技术的普及应用，对人们的车辆采购与应用习惯形成不同程度的影响，采集、分析及应用传统的汽车数据的方式均有很大改变。精准的市场定位是成功塑造品牌的重要基础，当下使用大数据完成产品定位分析的案例不胜枚举。对于商用车而言，其面对的群体有司机，还有乘客，故而应加强对市场调研与商用车产品销量相关数据，这是设计研发商用车的基本步骤。
因商用车市场环境千变万化，研发商用车的车厂如果想获取较为全面的市场信息就会受到很大的局限性，大数据平台能协助其全面了解本行业的市场构成与特点、竞争者状况等多种因素，在此基础上提出适合自身长效发展的产品定位。和产品定位相关的大数据主要始源于行业管理部门数据、有关企业的测评报告、行业专业意见汇总与新车型的市场调查研究等，但以上数据很可能存在覆盖范畴狭窄、调研时间和产品上市时间匹配度偏低、调研样本总量较少等不足，难以为产品研发人员做出正确决策提供可靠支持。而利用大数据平台持有的数据挖掘与信息采集技术，建设大数据数学模型，实现对商用车未来市场发展的科学预测，同步提升客户群体满意度与产品竞争力；还可以通过建设市场产品的用户需求和主观评价追踪系统，对即将研发完的新车型在行业市场内做出科学定位及预测销售量。
（二）功能策略定位阶段
商用车研发实践中，对标的合理性、精准度是一个值得被重点考察的内容，其直接关系着新车型上市后用户群体对其持有的满意度、产品最后销售额度高低水平。例如，车辆启动后，若存在开启后举升门的状况，是否需要携带遥控钥匙；“无钥匙”功能是否真正迎合广大用户群体的主观需求；车辆停运时是否要对挂P档车辆进行解锁处理。以上问题均和用户的使用习惯存在相关性，以上采用的策略是否具有较高的合理性，均影响着其对某款车型接受程度的高低[2]。
在汽车设计、认证过程中，用户的使用习惯发挥重要凭据作用，在整车、系统及零部件设计及拟定测评标准方面起到基础作用。这就预示着在使用大数据平台过程中，应秉持数据即为资产、剖析实用价值的理念，建设出符合用户使用习惯的数据系统，将信息采集与分析功能聚集为一体，为分析中国商用车用户习惯创造便利条件，此时产品在研发过程也会获得更强大有力的支撑。
大数据平台系统为全面采集到汽车用户使用习惯相关数据，开发出一套功能较强大的数据采集装置，其能结合现实需求灵敏增加、删减载荷数据采集通道数目，对频率（车速、轮速）、应变及温度采集等过程发挥支撑作用。总线数据采集使用广播数据监听、诊断数据打包采集形式等，精确、全面的读获现实所需数据流。以上方法能明显减少对ECU做出的请求频次，减少ECU的新增任务量与总线负载率。针对载荷数据应用长数据传送的形式，在确保数据完整性的基础上，能明显提升数据传输的效率与速度。在采集商用车用户使用习惯相关数据过程中，要给予使用环境较高重视度，加强采样，由此生成了批量化数据，基于现存的移动网络宽带无法实现无线传输的情况，建议改进数据的采集方案，采用有损与无损压缩的形式打包习惯数据，收集到使用数据的变化特征点，而后传送至后台进行重构恢复，利用最小的传输流量捕获到用户所有的操作习惯与应用环境。
（三）试验论证阶段
当车辆研发步入至后期，会开展多种车辆道路试验，试验内容繁多、规程繁杂、标准要求较高等，以致高效率落实这一研发关卡面对较大挑战。大数据平台应用车辆总线、联合定位、无线传送及大数据分析等诸多技术，基于道路试验内容建设出具有远程下达试验项目任务、规范化实施协助、认证试验测评、进度追踪、驾驶人员技术培训与考评、路面负荷测评等多样功能的系统，能形成较优质的人机交互体验，制定出电子化的道路试验方案，研发出多类型的数据分析模型、对道路试验、车辆及人员等相关数据实现多维度分析，能够产出多种试验数据分析报表，实现了对试验认证过程的有效控制，道路试验工作效率势必会有很大提升。针对试验阶段形成的数据，可以利用移动网络将其动态化的传送到平台端，在此处理数据，并利用平台自带的实时消息服务功能进行通知、反馈，通常会采用文字或者语音滚动的形式将通知内容呈现在终端设备上。
结束语：
数据信息将会对未来世界发展过程形成驱动作用，这也预示着在后续几年的商用车研发领域中，互联大数据平台将会发挥重大作用。相关人员应加强大数据平台系统和车辆研发实践的融合利用，创新平台功能，进而为优化商用车研发质量贡献更大的力量，同时也间接的服务于我国经济发展过程。
参考文献：
[1]雷颖絜,张衡,刘伟.基于大数据平台商用车燃油经济性分析方法[J].重型汽车,2020(03):30-31.
[2]刘剑,张佳羽,王书华.基于商用车车联网的UBI车险研究与实践[J].成都工业学院学报,2019,22(01):48-53.