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OK车险曾祺:探索车联网大数据的创新
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2017-02-24 11 07

当下,大数据如何创新的话题引起热议。OK车险副总裁曾祺在GIEC2016全球互联网经济大会给我们带来了解读。


她说:“今天很荣幸能够来这里参加全球互联网经济大会,我做的是车联网大数据的创新,今天刚好跟大家来分享一下,在这一块研究的干货。我自己对于大数据的理解,原来在学习,在做博士论文研究的时候,做了一个旅游大数据的研究,旅游怎么会跟车有关?因为在空间地理学的视角上面来说,旅游跟车绝对的相关性在于人的移动性。我们公司对于车联网大数据的研究,探索了很久,因为目前车联网大数据有一些行业上面的问题。


我们今天主要谈论的是四个部分,首先是车联网大数据目前遇到的问题,我们在做车联网大数据的时候,发现有些问题是在技术的发展现状所产生的,之后因为研究车联网大数据,我们开放了另外一个手机来做车联网新的数据产品叫OKdrive,在这方面有其他的子产品做其他方面的应用。


目前车联网大数据的问题跟痛点,车联网大数据的问题,我们可以看车联网前装跟后装,前装指现在直接买了一辆新车,这个新车可以从车商那里把车载的装置装跑了,这样称之为前装,前装的车商品牌非常多,提高市占率需要更长的时间,都有车联网行为驾驶数据的标准,现在市场还没有形成标准化的体系。第二个是后装的问题,大家会常听到的OBD,OBD就是一个车载硬件的诊断,OBD它的发展时间相当长了,一直到现在,还没有建立一个比较有效的单位经济模型,比较成熟的商业模式,而且OBD的后装在数据的采集上受到车商前装数据的影响,会影响一些数据的收集。在前装跟后装这两个车载硬件,前装跟后装这两个东西都是需要用户自己去花费一定的成本,做一些车载的前装。除了他们需要自己花费这些成本之外,用户还需要做一些其他的维护,车载硬件有一些连不上网络的问题,不像有手机或者家里有wifi,随时随地把数据上传到后台的服务器和云端。


根据前面前装跟后装的问题,我们自己发现,手机是用来获取驾驶行为数据的一个比较好的载体,现在在有些国家手机的使用率达到七成以上,尤其是智能手机。现在手机对我们来说已经算是最好的智能终端,平常在外面做一些日常生活消费的时候或者是在工作上的应用,以及我们可以用手机来操控的智能家居,手机在生活上已经离不开了。现在每个月甚至每个季度都会有一些新的手机迭代,手机里面内载的智能硬件以及数据的精确性是相当高的,跟刚刚提到的前装、后装的车载硬件比起来,手机的应用比车载的接受度还会更加高,因为它其实不需要用户再花更多的成本去维护这些车载硬件,让用户比较方便大家推广,它的应用程度也比较高。


我们根据手机车联网的开发跟应用,我们研发出了一个产品叫做OKdrive,这个OKdrive主要是一个用手机来获取驾驶行为数据的一个方式我们利用手机里面的内载的传感器和GPS,这传感器包括了加速传感器、地磁传感器,我们通过这些传感器把这些数据上传到这些上面,传感器跟GPS一起找出来的急加速、急刹车和急转弯,在开车时候是不是使用手机的事件,可以知道这两个数据搜集起来的数据采集。


从上面这些步骤找出用户他们在每一段行程里面的一个分数。这个分数主要组成有三个部分合成的,控制力、注意力和警惕性,这会有用户驾驶行为的分数。这些数据的获取维度主要有五个方向,首先是用户他们驾驶的频次,一般一个月开车多少次,每周开车多少次或者每天都是开车上班的,当我们计算出来你驾驶的使用频次,在路线的目的地,刚才提到一般的上班族,一般上班的路线跟目的地会是相当固定的,在平常工作日的时候,目的地跟路线一定会是一个很规律的情况,在周末的时候会有不同的路线跟目的地。用户的驾驶习惯,有一些开车行为不好的用户,可能会习惯抢快,所以会有一些急刹车或者急加速的情况发生,所以这些都会采集在我们的后台数据里面。最后一个就是环境的影响,一般我们判断,如果是一个驾驶很规律,每天的行程跟路线是很固定的用户,其实他的事故发生率比较低,而就是说一般行程规律的用户上,他对于环境的熟悉程度是相当高的,我们一般开车出去外地旅游,到其他城市的时候对那边的环境是不熟悉的,但开车在不熟悉的环境有可能外在的小变化会影响用户他们在驾驶的时候,一些行为操控的能力,事故的发生率比熟悉环境驾驶的时候,事故发生率较高。


我们这个OKdrive技术优势不需要每次在使用的时候想要计算你自己的驾驶行为的时候打开APP,在手机使用的电池耗电量是低于3%,关于数据上传,我们把它设定只有在WIFI环境上,才会大量上传数据,每小时低于一兆,手机使用量每小时低于200K。


我跟大家介绍一下OKdrive分了三个小的子产品,OKdrive是我们OK车险在国内首家研发的手机车联网数据的SDK,同时支持了IOS跟安卓的系统,其中OKdrive有一个可视化的管理后台,可以去统计跟查询用户的驾驶行为,也具备行程回访的功能。OKdrive的API可以了解用户的行程起止,驾驶视频事件的标记。总体来说,OKdrive的发展从去年4月份的时候上线了一些基础的功能,在去年6月跟10月份分别开始在安卓版跟IOS版,在APP里面有一个行程管理的功能,去年10月份的时候,依据OKdrive开发了一个手机API的产品,参加了上海开放数据应用大赛的比赛,当时获得了最佳商业价值奖。


在去年12月份的时候,推出了一个这个产品,用户购买了之后,在驾驶过程当中遇到了堵车的情景,我们会给一些相应油费的补贴作为回馈。怎么样算是遇到堵车呢?我们在系统上面的判断是当用户在驾驶的时候时速低于20公里,持续超过5分钟,我们就会知道他现在遭遇的是一个堵车的情况。大家可能会说,有可能他是不是在走路或者说他在骑车,或者在搭车,我们后台有一个应用其他的地理围栏的功能标识用户现在的位置,我们可以看到他到底是不是在开车。


在今年1月份的时候,我们的OKdriveSDK上线了,在4月份的时候,我们跟国内大学成立了驾驶行为数据的实验室,这个手机车联网的技术是以手机来去监测用户的驾驶行为数据,在国家的专利初审上面刚刚通过,进入下一个阶段。


详细说一下刚才说的驾驶行为分数的评分原理,注意力、警惕性和控制力三个部分,开车时长部分不是很建议用户有疲劳驾驶或者是开车时间过长,因此,只要你开车时长跟里程是超过了一定的时间,在这三个分数上面有减分的作用。平均速度、最高速度还有急加速、急刹车、急转弯,这两个地方的数据采集是相互参照的,在这三个部分的评分,依据情况有不同的加分和减分的作用。在紧急变道上面,对于用户开车时候的警惕性有减分的作用。


我们现在是用来了解用户的情况,没有加入整个评分的标准体系里面,主要是因为我现在在用导航或者看地图的时候,是一个平面的,我们看不出来这段路路面是不是有坑洞或者工人正在修路,不明白当时路况怎样,所以目前这些数据我们现在采集之后做一些算法的优化,日后会推出一些跟汽车相应的产品。


在技术使用原理上面,GPS单独用来做一个开车时长里程,平均速度、最高速度的计算,其他像事件,如急加速、急刹车、急转弯、紧急便道、使用手机、颠簸事件,跟其他这四个传感器加在一起的数据有一个算法,判断出用户现在目前遇到的情况是什么。


在APP里面的界面有综合分数的呈现,这样的用户在那段行程开车的起止时间,还有开车的总里程数,其中遇到开车时候的事件情况,这些事件发生了多少次。在行程捕捉里面,其中可以看到,每段的事件都会有特殊的说明,这段事件急减速发生在哪里、在哪个路段以及时间。这都是OKdrive手机车联网技术怎么样应用在我们自己的APP上,怎么获取到这些用户的数据。


获取到这些数据之后又能干什么呢?我们可以拿它来做什么?最近可以看到,其中里面有一个事件就是使用手机,目前在国内外很多报道都已经说了一些分心驾驶还有盲驾的情况,这些情况在事故发生率里面,以使用手机比一般驾驶事故率高出好几倍,在台湾还有这样的案例,一直在使用智能手机的人叫低头族,看手机的时候都不会关心外在环境的变化,他们在走路的时候,在开车的时候或者在吃饭、在搭车的时候都是一直在看手机,这种低头族,他们最危险容易发生事故的场景,  他们在行动的时候,一边做其他的动作,一边看着手机,最常发生事故就是走路和开车的时候。


我们在使用手机的事故里面挖掘出了相关的数据可以让大家参考一下。首先在性别部分,我们发现女性用户比男性用户使用手机更加贫乏,年龄段来区分,25岁到30岁之间的用户,他们使用手机也是最频繁的。在不同车主里面凯迪拉克的车主使用手机的比例是最高的,以城市来区分,北京的用户他们在驾驶的时候使用手机的比例是最高的。最后以时间段来区分,下午5点到晚上9点在驾车的时候石油手机的高发时段,紧接着是下午1点到下午5点,我们得到这些数据希望让用户知道怎么样可以提高他们自己驾驶的安全感知,也希望用户可以达到一个教育的效果,让他们知道怎么样的驾驶行为是比较安全的,可以提高他们自己对于安全驾驶的理解。


我们依据刚刚提到的驾驶行为的数据采集,在最近会推出一个新的产品叫做OKScore就是驾驶的分值,每个驾驶都有一套评分标准的体系。这个评分标准包含了五个维度,像身份特征、行车规律、驾驶习惯、消费历史、安全记录,安全记录主要是像违章或者是车险的事故发生情况。从这五个维度里面可以得出相应的分数,最后有一个总分,我们希望通过这样的分数,可以让用户未来在汽车信用市场的消费更加便利,而且应用更加广泛,我们在买车险或者做二手车、甚至汽车贷款,这些产品其实是类似的,在同一个行业里面,但是被分开,有些数据可以应用到一起的。所以我们希望这个产品未来可以让大家在汽车金融消费更加便捷。”

 

温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

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