2014年4月21日至22日，“2014中国汽车论坛”在北京召开。论坛主题为“绿色驱动，合作共赢”。着重关注新经济转型下的中国和世界汽车产业发展得趋势、挑战及应对策略”。经过2011年、2012年、2013年的成功举办，中国汽车论坛以“高端、求实、重效”的特点，已经真正成为中国汽车领域的“达沃斯”论坛，成为全面集聚世界汽车领袖、国内外行业精英、政府主管领导的中国汽车界最重要的交流与沟通平台。
以下为IBM中国研究院资深研究总监孙伟发言实录
各位在座领导、嘉宾，大家下午好，非常荣幸有这样一个机会来跟各位做汽车行业朋友做一个交流。IBM公司是被大家认为传统上做IT，做技术的企业，但是今天有车联网这样一个话题，我们车联网，车数据要搜集，需要用到云计算，从这些角度来讲，作为IBM，我们最近一段时间一直和我们行业合作伙伴，包括我们汽车制造商，或者车联网服务商，包括我们主要控制和传感的设备的供应商来做很多合作研究项目。所以今天也借这样机会跟大家做个分享，我想我的话题的重点，可能跟前面几位嘉宾讲演稍微有一点差异性，因为前面几位可能更多从汽车产业本身，从车内传感技术、控制技术这些角度加以阐述，从我的角度，更多从车上搜集了信息以后，后面怎么去加工处理分析，怎么能够去动态更精准的更新地图的信息，能够把车辆通过这样一个云平台能够真正联网起来，实现不管是辅助驾驶服务，还是自动驾驶服务技术的支撑。
谈到车联网，因为我们不光是服务汽车产业，作为IBM公司，我们服务很多化汽车相关的企业，比如保险，在我们汽车保险行业里面，如何利用汽车车联网更好去对客户，分析之后进行更精准汽车群的细分，比如最近和保险客户在合作，他们需要和需求，在传统上可能对于汽车驾驶者，虽然我们在车内可能有一系列传感器可以捕获驾车人的驾驶行为，但是驾车人在什么道路工况上行驶车辆，在哪些容易发生交通事故的路段上行驶车辆，等等等等这些额外车联网相关的信息融合之后，如何做更精准的客户细分，这是我们正在帮助汽车保险客户解决的问题。
当然车联网最主要是从我们汽车产业来讲，一方面作为汽车，从纯的设备的产品型的业务模式，变成产品加服务的模式。自然而然带来很多新的服务，可以围绕车联网能够衍生出来，不管是刚才讲到的自动驾驶服务，还是和我们将来智能电子商务，不管你去订餐也好，这些都是新服务，另外一个纬度，最近和一线OEM在交流车联网话题的时候，他们关注非常一个题目，就是如何利用车联网搜集来的信息，对于他们所服务的客户有更深刻的理解。比如我们很多在国内大家有理解，买车人和驾车人很可能不是一个人，一辆车不止一个人在开车，最近在服务汽车非常领先的客户，他提出来的课题，如何利用物联网的技术去识别到底有几个人在开车，开车的人到底行为有什么样的差别，他的行为和出行模式有什么样的差别。基于这些可以做非常定向的客户服务，这就是一个非常典型的例子，特别是针对商用车，对于我们的物流行业，我们商用车是一个运输工具，在物流行业里面，如何去降低我们物流的运输经营成本，非常重要一个环节就是如何更好的了解司机的驾驶行为，在不同的工况上，不同的天气上，不同的负载情况下优化驾驶行为，真正能够实现我们物流运输效率进一步的提升。
当然智慧城市，要解决生态环保的问题，如果我们车辆联网了，自然而然今天在讨论的，比如说按照使用收费，道路拥堵收费就变得更容易，为什么道路拥堵收费这么难，因为没有办法搜索信息。这些都是基于车联网的大的网络，可以有这样一些机会。今天在谈车联网，和15年以前是不一样的，10年、15年也是有车联网的概念，那时候不叫车联网，叫Telematics为主题的服务形态，不断在过去十年里面发生演化，今年谈物联网已经赋予了完全不同的概念，我们在国外朝着车联网的风险非常快速的发展，但是真正意义上的车联网今天在讲的车车和车路协同，包括智能辅助驾驶，这些服务是在今天谈车联网真正的内涵。为了达到车联网创新和服务的目的，我们的车辆需要和各种各样基础设施关联在一起，关联需要透过我们物联网的技术，不管是在车内传感器，还是在道路交通管理，路旁这些交通设施，不管是我们路旁微波的交通监控设备，这些信息需要通过整合起来，就需要大的物联网这样一个网络。物联网的网络能够把车辆信息，包括互联网上的天气，包括互联网上的交通状况信息发布整合在一起，投入云平台可以开发或者支撑这样一个生态环境，这是今天在谈车联网服务非常重要的话题。
谈到车联网的服务创新，从我们的角度来讲，一个非常重要纬度，就是如何利用大数据，刚才Gloria Bergquist女士也讲到，我们将来车辆，一个车辆一天搜集的数据可能是15千兆到30千兆，我们暂且不要讲15千兆，每一个车一天一兆的数据，10万辆辆车非常小的平台，一天一个平台数据就是100个，大家可以想象大数据量是非常庞大。基于这些数据，除了数据量会非常大，另外数据类别，包括我们车辆的位置信息，包括司机、车辆本身信息，和驾驶数据，包括外部数据，包括地图、天气、交通状况，这些数据，综合在一起可以利用大数据的数据分析挖掘人工智能的方法，对几个重要纬度去做深层次的挖掘，比如如何去利用这些数据更好对司机去理解，包括他的驾驶行为，他的出行模式，他在驾驶过程对不同需求请求的模式。当然对于一些商用车的车队，包括对于车辆的车况，包括车况的诊断，以及车辆故障识别和预警，这些信息和道路工况如果能够叠加在一起，能够发现更多深层次的洞察。
另外一个非常重要的纬度叫高精度地图，刚才一位嘉宾也讲到，定位要定到厘米量级，交通信息要精确到就在这个时刻的路况和工况，如果做到这一点，高精度地图是不可或缺的，可以通过第三方图商给我们提供的数据，可以本身利用车辆传感器搜来的信息作为补充，叠加之后形成时刻更新这样一个地图，后面有例子解释怎么去做它。基于这些数据挖掘，我们经过对司机，对车辆，对地图信息可以做很多创新的服务，除了今天讲的比较多的辅助自动驾驶，另外就是预防性维修，如果说对于车辆故障模式，对车辆行驶的路况，对车辆在什么时候发生什么故障，可以更精准性预测维修的服务。
我下面重点想分享一下高精度动态地图的数据分析支撑智能驾驶服务，因为这是今天大家讨论热点话题，在这个图上看到很多用例，之前几位演讲嘉宾都讲到了，这些用例都是在行业里面和客户，特别是主机厂，包括国内和国外主机厂合作得到的一些需要和需求，比如说在上面中间的部分，基于积水和路面湿滑感知车辆自动辅助驾驶的警告，或者是在我们欧洲，当然国内来讲，高速公路动态还不是很普遍，如果我们车辆有了动态限速识别设备，设备识别了动态限速信息，当前限速就是75个，如果把限速信息叠加到基础地图上，从这个纬度高精度地图，然后利用高精度地图动态信息，再实时精准通知到其他路段的车辆，这就是我们要去解决的基于高精度地图看起来非常简单，实际上非常难的，后面会有一些展示。
当然基于地形和坡度的感知优化，刚才李教授也提到，包括智能停车这些导航，包括和导航服务结合在一起，等等等等。这些都离不开我们叫动态高精度地图的分析图，刚才看到了很多用例，这个是在道路路况上，车辆如何通过云平台来做车车协同，我们讲车车协同，并不是一定要讲在进场，车辆和车辆之间相互通讯，那是非常重要，但是车车协同在一段范围内，可能会存在不同主机厂的标准协同的问题，包括我们其他类型政府推广一系列的问题。但是如何利用我们车辆和云平台，再到车辆这样调接的作用，可以实现车车协同。所以这些例子，当车辆在路况上里传感器识别到了特别的工况，比如说路滑，交通拥堵，交通事故或者积水，我们可以利用到车轮转速差别，或者车内其他类型车速、刹车信号的系统，或者是通过视频捕获到的交通拥堵的情况，等等等等，用一个非常高速同步的方法，把它同步到互联网的云平台，这是需要低延时的同步，同步之后在路网上找到哪些车辆在订阅了我的服务车辆范围内，如何快速去通知和协同到他，这样他可以做一些主动的，不管是自动化的控制，还是人为的控制，能力解决避免交通事故，降低出行拥堵这样一系列的问题。
为了解决这些问题，需要一系列技术作为支撑，如果车辆从传感器，与云平台同步，频率相对比较低，一秒钟同步一次，个小型的车联网同步，一秒钟就要有10万次信息的传递，每一项有多个传输，要把这些信息非常快同步到其他车辆，在秒量级，甚至是毫秒量级需要同步或者通知到其他车辆，这样需要大量实时流数据的处理，所以这些都是非常关键的数据，关键的技术作为支撑。我们从IBM的角度，特别是在这些领域有一些特长，比如说对于我们大数据的传递，我们车辆高频的传感数据和云平台做同步和传输的时候，我们有一个非常好的技术，包括在云端数据传输服务，或者是一个数据传输的设备，使得在高速传输时候，比普通高几十倍，对带宽占用可以低若干倍，这个对将来服务大规模车联网和高速车联网需求是非常关键的技术因素。
另外一个我们数据在非常快速的搜集了以后，要去做加工处理，我们数据要去做融合，从车内搜集数据和天气，和其他供应商做融合，这个地方出现了交通拥堵，那个地方有湿滑，这些信息需要在非常短的时间内加工处理分析，所以从我们的技术支撑角度，有一个非常好的技术叫流计算，基于这样流计算可以从不同来源数据融合之后，在非常短的延时范围内，形成真正可以指导车辆行车服务。
我们刚才谈到了很多高精准地图或者动态地图支撑平台，从我们角度来讲，我们特别针对这样领域的应用，在IBM研究院有这样非常好的研究成果，它是结合基础地图，不管我们今天是用的高德的，或者是四维，或者是谷歌、百度，这是基础地图，通常来讲这些东西比较静态，但是不管是车联网或者其他行被服务，我们需要整合更多从车内，不光是单一车辆，众多车辆在复杂路网上实时交通状况等等的信息，叠加到基础地图上，这里面需要有基于地图多纬度数据的融合，基于融合之后，我们可以对车辆行车线路进行分析，对车辆驾驶人驾车行为进行分析，对于车辆行驶工况，在路段特别的情况，比如说坡度，或者冬天下雪等等情况，之后可以基于这个平台支撑各种各样不同车联网创新的服务。
所以从IBM的角度来讲，我们做一个汇总，虽然我们是一个IT的企业，但是我们一向和行业内客户，和合作伙伴共同来做各行各业创新的方案。我们也是特别期待和参会的，不管是从不同纬度参与这样的市场，发展的合作伙伴，共同来推进车联网在整个产业里面的发展。所以从我们IBM服务能力角度来讲，我们从整个业务规划到设计，到平台的搭建，到后期的运营，都是可以提供大家各种各样的技术，或者说是服务的支撑，非常感谢大家，期待与大家会后更多的交流，谢谢！
