2019过半,中国车联网终于走出元年

从2016年的遇冷到2019年的再次火热,车联网经历了技术与市场的双重变革。AI技术提升了交互体验,5G技术满足了数据传输需求,汽车市场颓势促使厂商加大投入。腾讯车载、华为底层技术和奥迪驾驶协同模式成为三大发展方向。

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车联网技术,可以说是技术发展波动中的一个典型了。在最近的CES Asia上,汽车行业足足占据了两个场馆,有奥迪、本田、福特这样的海外汽车厂商展示本地车联网生态,也有百度Apollo这样的本土科技企业发布《网联汽车规范》。向前回溯,我们还能看到腾讯发布了全语音交互的车载微信,以及华为建立了智能汽车BU,在大湾区中,大量和车联网有关的企业正如雨后春笋一般涌出。


车联网的概念并不新鲜,但2019年却格外火热。相信很多人还记得,就在两三年前,这一技术还常常被冠以“概念炒作”和“难落地”之名。


“每一年都是中国车联网元年”


2016年,随着曾经高调布局车联网的滴滴、百度、腾讯、阿里都没有展示出足够市场化的产品,以拍普为代表的一众车联网创业企业也开始倒闭,一度饱受热捧的车联网开始遇冷。甚至有一种嘲讽的说法是,从2010年提出车联网概念以来,每一年都是“中国车联网元年”。


这一说法虽然有些夸张,但也不是毫无根据。BAT此前推出的路宝、Wedrive等等一系列产品,在落地上迟迟没有普及,用户体验也并不好,甚至有时还会遇到汽车开出半公里,车联网系统还没完成开机的状况。其他创业厂商也由于商业化困难,很多都开始下沉到产业链下游,不做技术研发开始卖起了车载娱乐屏幕。


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其背后的原因,我们可以通过技术和市场两个层面来分析。


从技术层面来说,车联网技术的成熟过程不仅缓慢,而且需要跨越很多沟壑。


比如驾驶场景中人很难分出心神来处理其他设备,交互技术不够强大,车联网的应用价值就一直难以发挥作用。以及车联网的关键字“网”,数据上传下行的速率不够强大时,车联网的作用就只能停留于车内控制+娱乐,很难与更广泛的场景形成联动。


同时由于车联网厂商和汽车厂商联系不够紧密,车联网的功能开发一直不够原生化,很难真正实现通过车联网系统操控汽车中的某些功能。


从市场层面来看,和汽车厂商联系不够紧密也导致了车联网在推入市场时困难重重。


最首要的,当车联网由科技企业独立推动时,这一成本就只能被科技企业自己硬吃下去或转嫁给消费者。数据显示,在汽车上架设一套车载娱乐+电话通信+部分故障检测的车联网系统,消费者要支付几千至上万的费用。这种价格在购置汽车时可能不会引起消费者的敏感,但要说在购买汽车之后再出这个价格去购买一套“装备”,恐怕在消费者承受度和期望值管理上都会遇到障碍。


而因为用户量少,网络连接不稳定等等原因,车联网在应用生态也很贫瘠,无法触碰到服务端口,车联网也很难进行生态变现。除了硬件本身之外很难找到其他获利渠道。


如此以来,车联网一直停留在元年也并不让人意外了。


变量乍现:

谁是车联网2019的推手?


那么从2016年的遇冷,到2019年的再次火热,这中间究竟出现了哪些变量?


其实让车联网再次产生进展的一方面今年来整体的技术进步,另一方面是汽车细分领域中的变化。


近年以来AI技术和5G技术的飞速发展,实际上都与车联网技术息息相关。


AI技术带来的,是交互技术的全面进化。对于语音、手势甚至表情的清晰理解,可以改变以往驾驶者无暇顾及车载交互问题。同时AI技术的普及使算法应用和计算芯片的成本不断下降,让更多设备都可以智能化。这其中就包括汽车内部可以添加更多传感器,让车联网系统的控制范围扩大,而出行过程中的信号灯、停车场、充电桩等等一系列设备和产品也可以通过智能化和车联网系统相连接。


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至于5G技术的凶猛来势,以强大的数据承载量和传输速度满足了出行数字化过程中产生的海量数据需求,而网络速度的提升,也保证了人与车、车与车、车与路之间信息流通的及时性,让车联网技术不仅仅可以满足娱乐需求,也能更多的参与到驾驶本身上。


而汽车领域本身的变化,也让资源纷纷向车联网领域倾斜。


首先是汽车市场本身的颓势,在这几年间愈发明显。对于汽车厂商来说,尽快向消费者展现变化,是一项重要任务,自然汽车厂商对于车联网领域的参与就会更加积极。同时因为在自动驾驶领域探索的艰难,汽车领域的技术投入也会向更容易落地的车联网领域倾斜。像奥迪的connect互联系统,可以控制车辆从音量调节到车辆设置等一系列功能。除了自研,更多汽车厂商选择和科技企业合作,例如本田选择和阿里和科大讯合作,共同开发第三代HONDA CONNECT;福特则与百度合作开发拥有AI技术的新SYNC系统;阿里的斑马智行则是上汽荣威的合作伙伴。


汽车厂商的深度参与对于车联网来说,会极高地提升体验。在汽车的组装生生产甚至设计端就开始对车联网进行规划,例如可以通过在方向盘中加设麦克风阵列,提升收音的准确程度,进而提升语音识别能力。


技术变量和市场变量之下,我们才看到了2019年车联网领域的又一波浪潮。


老选手再入场新环境,

车联网正在走出元年


在车联网的新浪潮年代,我们可以明显发现车联网未来发展的三种模式。


第一类是以腾讯车载为代表的应用生态模式。


虽然腾讯此前也曾发布过车载QQ,但由于种种限制,这一产品一直相对鸡肋,只有车与车之间共享位置这一相对实用的用途。但现在通过语音交互的提升,和车载微信专用方向盘按键以及车载微信导航功能的设置,车载微信的存在显然可以发挥出更多作用。


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以微信这个国民级App为平台,汽车和手机终端可以实现服务的无缝衔接化。例如微信好友通过聊天推荐餐厅、商场等等的位置信息,用户在汽车端可以通过语音交互实现直接导航。以及跨OS的开发平台腾讯小场景的存在,也可以让开发者将手机端的产品移植到汽车端。让用户通过车联网交互与停车场、充电桩、汽车养护等等服务的联系更加紧密。


如此以来,车联网就拥有了流量变现的可能。


第二类,是以华为为代表的底层技术服务模式。


相比很多与软件生态联合更紧密的科技互联网企业,华为这类出身于ICT的厂商更多优势还是在于软硬件的技术之上。例如华为提出的很多车载计算平台和智能驾驶子系统解决方案、4G/5G车载移动通信模块和T-BOX及车载网络等等,都是服务于车联网的更加底层的技术。


换句话说,车联网、智能汽车、自动驾驶、车路协同等等概念都能应用上这些技术。可以说随着技术步步升级,汽车包括整个出行领域都会需要ICT、硬件系统和软件平台上的提升。未来针对这些底层需求,也一定需要厂商来补充服务。


第三类,是奥迪为代表的驾驶协同模式。


和上述模式相比,仍然有汽车厂商和科技厂商在车联网协同驾驶方面努力。像是奥迪就一直在研究C-V2X模式的车联网,通过对信号灯的智能化与汽车互联,让驾驶者可以在仪表盘上看到下一个信号等的状态和倒计时,从而调整驾驶速度。


客观来说,C-V2X的车联网在建设成本上非常高昂,除了汽车本身以外,还要与其他终端进行信号层面的底层互联。但一旦突破了终端设备改造的成本限制,就可以对驾驶体验进行极大的提升。


目前看来这三种模式互相并不存在重叠,一个在呼唤开发者开发“车端小程序”,一个在陪着汽车厂商改造汽车,另一个则是执着的在各个信号灯、充电桩和停车场中加入传感器。


其实这些玩家中,有很多都是车联网领域的“老玩家”了。或许在技术环境和市场环境的成熟之下,老玩家们能将自身技能和经验优势一齐发挥起来,让车联网在跨出元年之后,还能再往前迈向一步。

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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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