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物联网—车联网

物联网是未来社会的发展趋势是众所周知的。

那万物互联网里的大头就是车，可以说顺势而为，中国目前大约有2.46亿私家车。而且么每年还在以2000万辆台在剧增。可以说把车连上网，对国家来说是实现了智能交通。

为什么要实现智能交通呢？我们都知道现在路面上的车祸非常多，死亡率和重伤率也非常高，因为救援不及时，因为车没有连上网，后台没有数据。

如果实现了车联网，实现了智能交通，那么这些车祸的死亡率和重伤率也就可以有效降低了！

现在发生了车祸，是要打电话报警110,120，别人才知道。而且要你说出准确位置，他才能来救援，但是这样很耽误时间，有时候说不清楚自己的位置，有时候昏迷了没有办法打电话，只能等待别人的发现。

如果能够在三五年内实现国家的十三五的一个重点计划，也就是在手机里一百度立马出来的《十三五纲要》第54条就是这个智能交通，快速构建车联网。

那想让这些车连上网就要在车的OBD数据外放端口上装一个传感器，这样才能把车上的数据上传到云端，才能把车辆连接到互联网上。这个项目现在也已纳入国家的十三五重点计划了。

这个车联网的项目制定的公司就是广州的亚美信息科技有限公司。所以发改委也把大量的资金和政策来扶持亚美公司，为什么？因为国家要做只能交通，刚好亚美在这一块非常专业。

那么亚美的专业性和优势在上面地方呢？亚美公司它是用了三年半的时间，树立了行业的壁垒。

全球三千多重车系品牌的车子，在我们国家的几乎都可以找得到。但是每一家的数据都不会对外公开，就比如说有一辆宝马车坏了，去到奔驰的4S店修，肯定是不能修的。这就是汽车行业里的一个垄断。那全球三千多种车系品牌，不同的车子，他的故障代码也不一样，数据也不一样。

亚美公司是用了三年半的时间，一家一家厂拿数据，一辆一辆车去做测试，做兼容，做匹配，所以打到了目前行业第一的兼容性，95%以上。也就是说95%以上的车，他都可以读取，都可以兼容，在是非常不容易的！

那么排在第二位的兼容性是多少呢，百分之四五十都不到，也是一家很厉害的公司，腾讯做的，叫路宝盒子。正因为它的兼容性百分之四五十都不到，就这样倒掉了！

亚美公司的优势还体现在他的三个唯一。

第一，亚美公司是国内唯一由中国机械工业联合会指定的车联网平台供应商。

第二，亚美公司拥有国内唯一的一张汽车交易中心的牌照。因为亚美公司要打造的是一个服务车主的平台，未来在平台上会卖车，所以这张执照是必须要有的，而且是非常重要的。

第三，亚美公司是唯一由中国汽车技术研究中心授权的VIN码库接口，也就是车辆识别代码，亚美是唯一拿到授权的。

此外，做这个车联网项目，亚美公司也是第一个拿到了工信部颁发的设备入网许可证。

可以说掌管汽车行业的三大部门：第一个是发改委，第二个是中国机械工业联合会，简称中机联，第三个就是工信部。现在，这三个部门都是大力支持亚美的。

亚美公司的这个车智汇设备呢也是目前唯一进入汽车零部件采购目录的，而且出厂就可以安装，那就意味着它是工业产品，在零下30度，高温75度的环境下，它都可以正常工作。

所以车联网的项目才能指定亚美公司来做，国家发改委给他资金和政策的支持也是因为他的专业性。而且现在亚美公司也由广东省抬头的高新技术企业升级为国家级抬头的高新技术企业了！

车联网关键问题

每个人对于车联网的想象都不同，关注点也不同。我们如今的车内导航系统存在很多的问题，很多车主并不喜欢用。

几年前的车内导航还需要SD卡对地图进行升级，而当今移动互联网时代下车主又偏好于使用手机内的地图app进行导航。

车主对于车内导航的不信任以及操作的不灵活性，直接导致了其利用率的降低。那么如何解决这种问题？

前几年曾有厂商做出的车载导航系统可以插入手机sim卡，以实现联网环境下的精确导航。但是语音交互一直是不能避免的问题，说出了目的地，还是要通过手指去选择精确地点，双手无法解放，谈何智能。

如果语音识别系统达到足够的智能，我们在车上只需要与导航系统进行一番简短的对话，即可精准定位目的地，这其中的对话是交流式的对话，并不仅仅是一种识别。实现语音上的交互是车联网目前的关键问题。

>>>> 第一阶段，通过车内联网设备，将汽车的部分状态信息发送到手机或者云端进行管理，并可通过手机等设备对车内的部分灯光、空调、座椅等不涉及驾驶部分的部件进行监测。实现汽车的远程监控、安防、救援，并通过网络构建新的车内娱乐环境。

>>>> 第二阶段，可通过手机或云端对汽车的发动机（变速箱、转向系统、底盘系统等进行远程操作，并结合智能传感技术实现高级智能驾驶辅助和一部分的自动驾驶功能。

>>>> 第三阶段，在自动驾驶成熟的情况下，将所有汽车全部联入网络，进行整体控制和交通规划，实现城市智能交通系统，并依靠大数据和汽车生态提供一种全新的交通模式。达到车与网、车与人、车与车之间的多维度互联互动。

>>>> 第一，用户对车联网的安全性一直没有深入的认识；

>>>> 第二，用户对智能诊断的没有很好的体验。车胎压力、刹车片磨损这些概念对用户来说接受和理解起来比较困难；

>>>> 第三，智能交通还没发展起来，数据传到指挥中心后利用率还比较有限。比如开车时导航只能根据现场具体情况告知拥堵状况，但智能交通应该要能利用大量的经验算法来进行预判提前告知。