隨著車聯網的迅猛發展，基於行駛資料的大資料分析正在變得越來越火。今天，我們就來聊聊其中的駕駛行為分析及其應用的話題。
什麼是駕駛行為？個人認為它就是駕駛員駕駛汽車行駛過程中的一系列行為組合。它涉及環境因素、心理因素、性格因素等方方面面。
為什麼要做駕駛行為分析？說白了，就是通過及時發現並干預不良的駕駛行為，來避免可能造成的交通危害。
那麼，對於主機廠來說，我們怎麼做駕駛行為分析？
首先，要做資料採集。而要採集資料，就需要有軟體硬體的支援。所以，在你的智慧型座艙中，是否預設了可採集的硬體設施？如攝像頭？各類感測器？在ivi系統中是否有提前規劃行為埋點？另外，你的t-box協議中是否寫入了相應的資料採集指令（如採集週期，上傳頻率等）。
有了軟硬體支援後，接下來就要定義需要採集哪些資料了？先撇開駕駛員基本資訊（性別、年齡等）這些內容，我們的資料採集要包括（但不侷限於）如下資訊：
圖1：駕駛行為資料採集舉例
現在，我們採集到了資料。接下來，就要將這些資料構建成駕駛行為模型。關於具體怎麼做資料建模，就不在本文討論了。最終，建模的結果是可以對使用者駕駛風險進行**，並將**結果轉化為評分系統，為後續b2b/b2c業務奠定基礎。
圖2：駕駛行為模型建模過程示意
經過來駕駛行為資料建模的過程，我們得到了想要的資料。但是，接下來該怎麼應用這些資料，使其產生商業價值？（當然，對於主機廠來說，這些資料還能有助於不斷完善相應軟硬體設計，提公升車輛安全效能和駕駛樂趣，bla bla bla......）
和保險公司合作，退出定製化車險產品，這個產品包括各類商業險和出行險。
結合車況檢測包括，與4s店、維修站提供專享的維保服務。
行駛過程中的疲勞駕駛干預和提醒，降低行駛風險。
圖6：愛馳汽車的dms監控
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