拉斯维加斯9888

拉斯维加斯9888商务统计与经济计量系王汉生教授于2015年12月19日在第十七届北大拉斯维加斯9888新年论坛“大数据驱动力”奥迪分论坛上颁布钻研汇报，与各人分析了对“车联网数据与贸易价值”的钻研成就。

汇报提要

随着互联网的发展和美满，数以千万级的海量数据正不休鼓起，车联网数据就是其中之一。车载设备提供的车联网大数据为分析用户驾驶行为提供了数据基础，该设备纪录了用户驾驶过程中的车辆硬件数据、地理信息数据以及司机行为数据。车辆网大数据的出现带来了新的商机，基于驾驶人行为的保险（UBI）就是其中之一。本汇报将通过车联网数据，探索影响车辆脱险的沉要成分，并据此构建相应的指标系统，对车辆将来脱险情况进行预测，从而为车险公司提供合理的评价用户脱险率的凭据。

UBI贸易模式索求

随着路路交通畅业的持续发展，我国民用汽车保有量出现逐年急剧增长的趋向。2014年底，我国汽车保有量达到15447万辆（图1），比2013年增长了12.4%。由此导致的交通变乱也更为频仍。交通变乱产生的重要原因有：汽车硬件产生故障、表界环境急剧变动、司机的不良驾驶行为。据统计，超过70%的路路交通变乱是由司机的不良驾驶行为引起的（资料起源：2014年国民经济和社会发展统计公报）。

图1我国汽车（个人汽车）年保有量

由于交通变乱频发，汽车保险产品拥有辽阔的市场。在我国，重要车险产品是由中国人保，升平洋保险和中国安然三家保险公司所提供。目前市场上的车险产品比力单一，保费的造订重要凭据前一年的脱险情况（图2）。然而，随着车联网大数据的出现，基于司机驾驶行为的分析带来了新的车险费率厘定模型，即驾驶人行为保险（Usage Based Insurance, UBI）。UBI的理论基础是驾驶习惯优良的司机应该获得保费优惠，保费取决于现实驾驶功夫、驾驶里程和驾驶习惯等指标的综合考量。更具体地，驾驶习惯能够蕴含：习惯在白日或者夜间出行；时时在山路或是城市驾车等。UBI的推广不仅可以为保险公司带来利润，还能够产生优良的幼我和社会效应，疏导司机形成优良的驾驶习惯，优化路路的安全治理方式等。

图2传统保费造订凭据：是否脱险

车联网数据也称车载数据，该类数据的采集是通过车载的能够接受信号的“盒子”，将用户的驾驶行为以二进造体式纪录下来，之后以秒为单元，通过无线信号打包上传到云端服务器进行存储。目前，有一种使用领域极度宽泛的车载系统——车载自诊断系统，简称为OBD。OBD衔接汽车内部的一个接口，通过这个接口，OBD能够返回多个汽车驾驶纪录的参数值，如车辆硬件参数：发起机转速、行驶里程数、车门开关情况、行李箱开关情况等；地理参数：当前经纬度等；司机行为参数：行驶速度、加快度、方向盘转角等。通过度析车载数据，能够实现：（1）援手司机相识其驾驶习惯和预警不良驾驶行为；（2）援手车厂实时相识车辆问题，提供安全服务；（3）援手保险公司相识司机脱险的可能性，为其造订保费提供更有力的凭据。

图3车联网系统示意图

前面提到，车联网数据的采集，重要依赖一个能够接管信号的“盒子”，即数据采集设备（图4）。车联网数据采集设备的装置，重要分为前装市场和后装市场。前装即在汽车出厂前已将数据采集设备作为车辆的一部门装置在车上；而后装的寓意是，车上有终端接口，将数据采集设备作为移动终端，在使用车辆过程中自行装置。前装市场的进入门槛相对较高，设备作为车辆的一部门，装置后难以取下；而后装市场门槛相对较低，但存在说服成本较大，分歧品牌终端竞争强烈，用户在装置后可能烧毁使用或更换品牌，导致数据网络难以持续进行的问题。对于厂商而言，前装市场使得厂商配套出产相对容易，且可保障数据的齐全性；对于用户而言，前装市场能够节俭用户自己寻找配套终端设备的功夫成本。

图4车联网“盒子”示例

UBI在国表已经有了相对成熟的索求，在国内，这部门市场也拥有极大的潜力和发展空间；诔盗笫，拉斯维加斯9888指标是索求能否通过度析用户的驾驶行为对其在将来的脱险情况进行有效预测和划分。重要的工作是通过统计分析，寻找影响脱险的沉要成分，分辨“好孩子”和“坏孩子”。

图5分辨“好孩子”（未脱险）和“坏孩子”（脱险）

脱险成分统计分析

基于车联网大数据，本汇报对于司机驾驶行为进行统计分析，沉点会商了急刹车、急加快和驾驶安稳性这三个影响脱险的指标的机关系统。这三个指标的机关，依赖于对车辆的瞬时速度和加快度的正确丈量。下面首先明确这两个指标的丈量步骤。

瞬时速度的丈量，有两种常用的步骤，一是通过距离的变动进行推算，二是通过丈量车轮的转速推算速度（图6左）。本汇报使用的数据，瞬时速度读取的是仪表盘上的时速，也就是通过丈量车轮的转速得到的。加快度的丈量，也有两种常用的步骤，一是通过加快度的公式直接推算速度的变动，二是读取车上的陀螺仪设备丈量到的加快度。本汇报使用的加快度指标，是通过陀螺仪丈量得到的加快度。在分了然这两个关键变量的丈量步骤之后，会商急刹车、急加快和驾驶安稳性这三个指标的机关过程。

图6（左）瞬时速度的丈量；（右）瞬时加快度的丈量

1、 急刹车

图7（左）是某段旅程的速度功夫序列图和加快度功夫序列图。从中能够显著看出，这段旅程出现了若干急刹车，对应的加快度取值极度幼。而图7（右）是速度的变动和加快度的散点图，左下角的点体现的就是急刹车景象。由于速度和加快度是别离通过分歧的仪器丈量得到的，因而思考将“速度的变动”和“加快度”综合成一个指标（能够通过主成分分析实现）判断急刹车。

图7急刹车的机关系统

2、 急加快

既然速度的变动和加快度可能综合反映急刹车的景象，同样也可能体现急加快。通过对车联网大数据的深刻挖掘，我们发现，另表一个指标：发起机转速（图8），同样也可能很好的反映急加快的景象。当司机瞬间猛才淄门，产生一个极大的加快度，发起机转速也会瞬间增长。因而，对“速度的变动”，“加快度”以及“发起机转速”做主成分分析，机关综合指标，判断急加快景象的产生。

图8发起机转速

3、驾驶安稳性

图9是两段分歧的旅程，从图上可能容易的判断，旅程1是相对安稳的。若何严格界说“安稳性”是一个巨大的挑战。为相识决这一问题，我们索求性的绘造了每段旅程的前后时速关系图（图10）Ｄ芄环⑾，上一秒的瞬时速度，和当前的瞬时速度出现很强的正向有关关系。这注明，“安稳”体此刻从前一秒的瞬时行为（时速）可能高度预测当前时刻的瞬时行为（时速）。推算每段旅程的前后瞬时速度的线性有关系数，作为驾驶安稳性的怀抱。

图9两段安稳性差距较大的旅程

图10两段旅程的前后时速散点图

除了以上三个指标，还能够思考好多其他的成分，好比气象、路况、司机是否疲驾临驶等。脱险成分指标系统的不休扩充和美满，可能援手我们越发正确的预测司机的脱险行为。

图11脱险成分指标系统（路况）

行业发展远景

车联网数据在推动UBI之余，在告白投放、智能交通以及车辆维建保养等多个领域也拥有辽阔的发展远景。

在告白投放方面，基于车联网数据在云端的整合，能够分析司机的驾驶行为和习惯，例如，司机的通例行驶路段，频仍出行功夫，是否存在疲驾临驶等信息；在增值服务方面，可能发现司机青睐的车辆维建网店，加油站，时时出没的商圈等；基于对数据集的分析，本汇报能够得到用户的驾驶情况与消费行为的用户画像，从而可能有针对性的对分歧用户采取告白的精准投放，为用户提供个性化的加油站推送、维建优惠服务以及价值等业务，并通过告白投放方面的贸易价值。

图12云端数据整合

在智能交通方面，当车联网得到遍及并使得路路上绝大对数车辆处于车联网中时，本汇报能够通过车辆位相信息以及车速等指标获取实时路况，从而形成智能调度系统。对交通治理部门而言，本汇报能够通过度析预测交通情况，预警交通拥挤路段，实时协助交通治理部门发现问题并造订相应的交通分流、沟通规划；对于驾驶者而言，本汇报通过对路况的分析，能够援手驾驶者合理规划线路，躲避拥挤路段，削减拥挤功夫。

图13智能调动系统

在车辆维建保养方面，基于车联网设备提供的各项车辆实时指标情况，本汇报能够援手车主发现车况问题，并为车辆维建保养机构提供问题原因以及解决规划。对于车主而言，这将援试熹提早发现车辆异常情况，实时挺行车主检建，预防潜在问题引起的突发变乱或是不用要的功夫成本；对于维建保养机构而言，该类机构可通过数据共享实时得到车辆问题，并通过在线诊断职能和在线客服，实现动态监测车辆情况，从而可在车主报建后更快锁定车辆问题，提供解决规划。

图14自主下单服务

凭据安信证券钻研中心的数据，中国汽车后市场交易额从2005年的不到900亿，增长到2015年将近7000亿的规模，将来这个市场将会进一步扩大至万亿级别。如此巨大的市场既存在着大量机遇，也有很多问题。好比，不成熟的大型市场中，市场秩序在初期较为混乱，可能存在信息不合称等问题；同时，由于市场处于草创阶段，市场不存在成熟的治理机造以及监管机构，可能将存在消费者甚至商家间不平正的景象等。但与此同时，这个市场能够包容多个利益有关方相依共存，好比车厂、4S店、保险公司、加油站等，商家间的相互合作将推进信息的传递，从而使得商家更好的相识消费者，提供更优质的服务；商家间的相互竞争也将推进优质企业进一步凸显价值，形成优良的裁减机造。而这所有的基础，就是如今的车联网数据。到底哪一方可能争取到更大的市场份额，车联网的数据将若何在分歧的业务类型下、用怎么的模式创造更多的贸易价值，这些都将是各个行业所关切的，同时也是本汇报将持续索求的方向。

合作机构简介：

北大拉斯维加斯9888-奥迪治理钻研中心：北大拉斯维加斯9888-奥迪治理钻研中心成立于2014年4月。中心以“推动面向将来的创新与刷新”为宗旨，依附拉斯维加斯9888治理学院雄厚的学术力量与一汽-公共奥迪丰硕的品牌实际经验，致力于支持和推动中国的治理学钻研。

北大商务智能钻研中心：北京大学商务智能钻研中心依附拉斯维加斯9888，关注基于互联网的大数据钻研与利用。尤其关注中文文本、网络结构、以及地位数据有关的科研课题。中心为学者提供有关数据资源，为企业提供有关分析步骤，为学者和企业合作搭建一个有效的平台。