汽车数据挖掘_汽车数据挖掘大赛作品ppt
欢迎大家加入这个汽车数据挖掘问题集合的讨论。我将充分利用我的知识和智慧，为每个问题提供深入而细致的回答，希望这能够满足大家的好奇心并促进思考。
1.汽车企业缺失的数据管理及应用
2.百度新一代自动驾驶云产品发布 助力开启智能驾驶量产时代
3.「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能驾驶双向奔赴
4.利用数据挖掘怎么对数据进行分类
汽车企业缺失的数据管理及应用
汽车企业缺失的数据管理及应用
缺乏明确的数据管理和应用系统性规划
虽然中国汽车行业在近年呈现出爆发性的增长态势，汽车产业成为国民经济的绝对支柱型产业，但广大的汽车企业普遍缺乏对数据管理和应用的系统性规划，即便是大型的汽车集团企业和合资企业，在这个方面也没有特别出色的表现。
究其原因，主要有以下几点：缺乏对数据管理和应用价值的深入认识，“科学决策，精细化数字管理”的道理谁都能明白，但是了解其核心价值和方法论的却寥寥无几。产业超常规的发展，企业的运营管理也始终处于未稳定状态，计划往往赶不上变化，朝令夕改的局面也限制了数据管理和应用的规划和落实。企业内部信息流的管理远比资金流和物流管理复杂，而数据管理，究其根本是人、系统、管理体系三者的结合，缺一则废。重商主义的风潮往往导致企业运营的结果导向，数据管理和应用的过程管理价值很难进行精确的测度，也限制了企业级规划的大规模推进。
汽车企业需要建立短、中、长期的数据管理和应用规划，并在企业文化、流程制度和系统建设上加以配合。落实到具体的内容上，便是数据的整合和质量管理，数据分析、挖掘和商业智能，以及在经营决策和具体业务环节（如营销）上的实例应用。
信息系统众多，但信息孤岛化严重
信息系统众多，源自原始系统规划的自发性；而信息孤岛则源自于传统分工式管理的劣根性，相关的概念和解决方案已在世多年，但仍然无法在汽车企业大规模地得以改善。汽车企业各个职能业务所使用的CRM、财务、HR、ERP、SCM等业务系统，经销店端使用的DMS系统，以及销售、售后、市场，财务、汽车金融等各部门的业务子系统等（如大客户管理、金融保险、二手车、保修、零部件系统），在诞生伊始就背离了“整体规划、分步实施”的大原则，功能和应用相互独立、技术和平台兼容性差，使得系统之间数据的共享和整体应用成为难题。
随着企业规模的不断扩大，诸多的IT系统将成为企业级的负担，相关的投入也会呈现出滚雪球般的增长。更为要命的是，企业的各级人员都无法从单一的视角来维护、管理和利用相关的数据；业务部门间的数据壁垒大量存在，跨业务主题分析和研究操作难度极大，经营决策不能做到及时和准确，具体的业务应用也不能呈现出完整的科学效应。
忽视长期的数据质量管理
任何的数据系统都不应只是一个IT系统，它们需要人的管理，需要流程制度的配合，才能充分发挥其潜在价值。缺乏了后两者，数据的质量也无从保障，数据也仅仅是“垃圾和黄金的混合物”。大多数汽车企业对于数据质量的管理尚未达到一个可持续发展的程度，仅有的一些数据质量管理项目也往往是“头痛医头、脚痛医脚”。
具体到实际业务，汽车企业往往缺乏：企业级的数据整合和主数据管理，长期的数据质量评估，针对经销商（作假）数据的管理，大规模的数据整理、清洗、维护和保鲜。
这里特别强调一下经销商的数据管理：一方面是经销商出于各种目的（如获得更高的满意度得分）而对原始销售和售后数据作假，汽车企业必须通过一定的手段对这种现象进行判别和规制；另外一方面是经销商集团的不断成长和壮大，往往要部署多个厂商的业务系统，经销商集团内部也需要对自己的数据进行企业级整合和数据质量管理，目前行业内罕有成功案例。
数据分析不能支持经营决策和业务应用
由于汽车企业针对数据分析和应用的目的性不强，缺乏必要的人才、平台和分析方法论，导致其在经营决策和业务应用的科学性方面，远远落后于IT、电信、金融等主流行业，数据分析流于大量的、重复的、简单体力劳动式的、应急性的业务报表。
在这个方面，汽车企业普遍缺乏科学决策、数据说话的企业文化内核，数据和信息还没有渗入到日常的工作与管理当中去；普遍缺乏企业级的和部门级的管理决策支持系统，或者商业智能系统，不能实现数据的有效、及时汇总和分析，更谈不上深度的业务模型应用了；同时，汽车企业也无法像电信、金融等行业一样，针对海量数据进行大规模的数据挖掘工作，进而建立针对不同业务主题（尤其是营销主题）的模型应用了。
数据的业务应用流于简单和形式
由于以上诸多内容的缺失，导致中国汽车企业的数据业务应用普遍简单而粗放，以汽车营销应用为例：CRM的理念尚无法深入贯彻到汽车企业营销链条当中，这一方面是由于经销商销售模式的限制，一方面是由于相关的数据和应用体系尚未完善，更重要的是相关的理念和业务应用还未被广大的汽车营销人深入认识。针对外部数据，汽车企业往往愿意通过数据库营销的方式简单地获取销售线索；而针对内部客户数据，汽车企业则常常采取定期的直邮、EDM、SMS等方式来维护客户关系。这些应用不过是客户关系管理当中的一些环节应用，而如何进行客户数据的整合、分析建模，如何甄别处在不同客户生命周期（如潜在客户、购买客户、成熟客户、摇摆客户、流失客户、挽回客户等）当中的客户需求，如何针对特定客户群落设计精准的营销和维系方案并进行规模化的实施，才是今后汽车营销人重点考虑和业务方向。
在整体业务规划、系统和整合、数据质量管理、经营决策支持、业务应用这五个方面，中国的汽车企业还有诸多的缺失和不足，还有很长远的道路要走，以迎接一个基于数据的科学化管理和应用时代的到来。
百度新一代自动驾驶云产品发布 助力开启智能驾驶量产时代
一、信息网络技术信息联网技术主要是在传统的车机系统中增加能够实现无线联网功能的相关硬件，并与车机的软件功能相匹配。硬件方面，需要一个5G网络终端、CPU、通信单元和GPS定位模块。在软件方面，将网络功能与车辆功能融合，使车辆具备网络定位、网络控制、网络数据采集等功能，从而进一步丰富车辆的软件功能。
二、自动控制技术
为了提高智能联网汽车的可控性，应进一步增加现代汽车中的电子控制装置，丰富电子控制系统的功能。智能网联汽车所需的自动控制功能包括自动驾驶、自动转向、自动刹车、速度调节、档位调节、驾驶风格调节、悬架调节、汽车座椅调节、方向盘调节等。可编程技术和算法技术的运用，使得车辆的自动控制功能更加合理。
三、环境感知技术
环境意识是车辆独立获取周围驾驶位置信息的能力。智能联网车辆的环境感知技术包括视觉识别技术和雷达检测技术。视觉识别是在车身上布置一个360°覆盖的摄像头模块，实现对车身周围环境(包括底部)信息的全面实时采集。视觉技术的应用使得智能联网车辆能够实现车道保持功能、路况检测、全景导航等。雷达技术主要用于车辆的前部、后部和侧面。雷达的主要技术类型有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。雷达技术可以有效实现主动刹车和自适应巡航功能；它将视觉识别技术、雷达探测技术与网络技术、卫星定位技术相结合，还可以利用定位和大数据信息实现自动超车、自动驾驶、出行优化等。
四、智慧云与大数据技术
智能云和大数据技术是车联网之后的重要技术。智能云平台架构使车辆具备全面的网络交互功能，使智能车辆成为网络化的驾驶工具，并可结合大数据技术实现网络数据交互、数据检索存储、数据分析、数据挖掘等功能，对飞机的综合控制性进一步提升。借助大数据，车辆的高精度导航、辅助定位、智能路线决策、驾驶计划优化等将得到显著提升。
「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能驾驶双向奔赴
易车讯 日前，我们从官方渠道获悉，百度正式发布了新一代自动驾驶云产品——Apollo Cloud 2.0。Apollo Cloud 2.0是一款面向车企提供智驾量产全流程云服务的产品，具有精准合规、多模态大模型、城市级仿真三大核心优势，为用户提供量产域的自动驾驶云服务，助力车企智驾业务跨越产业鸿沟，实现快速量产。 百度智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理高果荣表示：“百度是国内最早布局自动驾驶核心技术研发的企业，一直关注汽车智能化进程中车企的深度需求，Apollo Cloud 2.0的推出，将助力车企用户攻坚关键的长尾难题，开启智能驾驶量产时代。” 汽车新四化正在快速演进，以电动化为代表的上半场发展速度远超市场预期，加速智能化时代的到来。根据相关市场报告显示，2021年中国市场乘用车新车整体辅助驾驶上险量超过800万辆，渗透率达到40%。其中，L2级ADAS搭载量为390万辆，同比增长77%。麦肯锡发布的调研报告也指出，智驾已经成为消费者购买决策的选择因素之一。 据百度方面预测，2026年，高阶智能驾驶终端用户的渗透率将超过15%，届时智能汽车将跨过发展临界点迎来大爆发。未来3年，没有自动驾驶能力的汽车或将失去竞争力。车企提前布局量产研发至关重要，成为决胜智能驾驶市场的关键。 目前行业大部分自动驾驶云产品，主要支持自动驾驶功能“从无到有”的研发，无法应对量产阶段面临的合规、效率、体验、成本等长尾问题的挑战，而这些长尾问题决定智驾量产的成败。百度在自动驾驶领域拥有丰富的研发和落地实践经验，攻坚智驾长尾问题上优势显著。Apollo Cloud 2.0的成功推出，实现了从研发工具链到智能生产线的里程碑式进化，为车企搭建了一条车辆智能化开发生产线，提供智驾量产的全流程云服务。 Apollo Cloud 2.0具备文心大模型、仿真引擎、自动标注、模型训练、数据回放、无限里程、难例挖掘、工作流引擎等12种核心技术，配套海量数据资源，赋能车企量产阶段数据合规、海量数据挖掘提纯、城市级仿真、算法研发、车辆运营监管等应用场景。通过整合式的服务，让自动驾驶开发变得更智能、更高效、更简单，助力车企自动驾驶“从有到优”，实现数据闭环、合规闭环和场景闭环，抢占智驾服务市场先机。 Apollo Cloud 2.0具备精准合规、多模态大模型和城市级仿真服务三项核心服务能力，是解决智驾长尾问题、助力推进量产进程的关键。 “精准合规”是Apollo Cloud 2.0率先提出的创新策略，既避免了“过度合规”造成的资源浪费，又杜绝了“按需合规”头痛医头、脚痛医脚的弊端，能更好满足智驾业务发展需求。“精准合规”有效保证了成本和合规的平衡，全方位保障自动驾驶数据闭环的合规管控，能实现原始数据不出车、测绘数据不出云、测绘成果不关联、资质图商全管控。 百度“精准合规”服务能力的构建，首先源于丰富的测绘地理信息数据处理经验，其次是对合规要求目的和底线的深刻理解，最后是对车企业务和需求的洞悉。百度拥有行业内唯一支既懂合规，又懂安全，还精通自动驾驶业务的合规团队：由测绘安全团队、信息安全团队、自动驾驶合规业务团队构成的测绘安全委员会，能够提供全生命周期安全服务与多部门的“会诊”服务，为车企的智驾发展保驾护航。 在海量数据中快速、准确地挖掘出有价值的信息，是影响智驾迭代速度的关键。传统的人工标注工序复杂，效率低，已成为行业瓶颈。Apollo Cloud 2.0的“多模态大模型”，让数据服务从“流程式”升级为“检索式”，运用文心大模型能力，建立自动驾驶版的“数据智能搜索引擎”，实现数据挖掘的“大海捞针”，能在海量数据中快速、准确地挖掘出有价值信息，有效提高智驾迭代速度。过去通过人工标注进行一次特殊场景数据挖掘任务，需要一周时间开发，现在车企可以一键获取。 众所周知，测试车可以在城里跑，但量产车需要跑出城。对于缺乏数据积累的智驾研发车企，如何以低成本的方式快速进行自动驾驶的研发、测试、运营，高精度、多场景的城市级仿真运用是关键。 Apollo Cloud 2.0为车企提供超过百城的真实路网、千万公里的场景数据，支持日行千万公里的大规模仿真测试。百度多年来已积累了海量的自动驾驶场景数据，这些数据一方面来源于百度地图大规模路网生成的孪生城市；另一方面来源于Apollo千万公里路测里程积累的海量场景。在Apollo Cloud 2.0帮助下，车企在云端就可轻松验证不同城市、不同场景下的自动驾驶能力，解决因地理环境、路况差异带来的“智车出城难”问题，释放Apollo百亿价值数据，让车企快速积累测试里程，大幅降低研发成本，研发效率提升10倍以上。 百度一直致力于推动汽车产业的智能化发展。在高果荣看来，智能汽车即将迎来真正的大爆发，量产需求愈发旺盛，Apollo Cloud 2.0提供的“管家式”云服务，能够切实解决智驾量产面临的诸多挑战。百度也期待和行业伙伴一起，共同攻克自动驾驶技术难关，抓住增长机遇，共赴智驾量产新时代。 上易车App首页点击销量排行，查看最全面的周销量数据。利用数据挖掘怎么对数据进行分类
开年以来 ChatGPT、GPT-4 的相继面世再度掀起计算机科学领域通用人工智能（AGI）研究热潮，也不断刷新我们对 AI 的认知。作为具有人类水平表现的大型多模态模型，GPT-4 被视为迈向 AGI 的重要一步，标志着创新范式的深度变革和生产力的重新定义，也必将带来更多元的产品迁移。
截至目前，全球已经有超百万家初创公司声称使用这一秘密武器来创造新产品，而这些产品将彻底改变从法律到股票交易，从游戏到医疗诊断的近乎一切领域。
尽管其中很多是营销泡沫，但与所有技术突破一样，总会存在炒作周期和意想不到的远期效果。
事实上在另一边，进入 2023 年智能汽车领域同样十分热闹。
智能化已然成为上海车展全场关注的最大焦点，除了激光雷达等关键传感器的单点式突破，各大巨头也纷纷展示智能驾驶全产品矩阵，城市场景辅助驾驶量产落地加速推进。
更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等计算机热词正在与自动驾驶、行泊一体、城市 NOA 等智驾焦点火速排列组合，颇有相互交融、双向奔赴的味道。
在这背后，一方面是近年来智驾、智舱持续升级对 AI 在汽车场景落地的数据、算法、算力不断提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已将触角伸向智能汽车，将其视为实现闭环应用的重要场景，很多企业布局已经相当高调。
日前，商汤科技 SenseTime 举办技术交流日活动，分享了以「大模型+大算力」推进 AGI 发展的战略布局，并公布该战略下的「日日新 SenseNova」大模型体系。
在「大模型+大算力」加持下，本次上海车展商汤绝影驾、舱、云一体产品体系已全栈亮相，近 30 款合作量产车型集中展出，商汤也再度分享了智能汽车时代的 AGI 落地新思考。
本次上海车展亮相的部分绝影合作车型展示
01、算法：AI 正式步入大模型时代
如商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一个强大的多模态基模型，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，从而更高效地解决海量的开放式任务。」
通用大模型并非为自动驾驶而生，或为满足自动驾驶的特定任务需求而设计。但智能驾驶开发的诸多新需求已在推动算法从专用小模型向通用大模型快速演进。
首先是应对海量数据处理和 Corner Case 问题的迫切需求。
对于感知系统低频出现但至关重要的小目标及带来的潜在安全隐患，算法开发需要面对海量数据，传统的 AI 小模型将难以同时处理大数据量和高复杂度的任务。通用大模型则可用在长尾目标的初筛过程，并叠加语料文字处理得到很好的效果。
再比如智驾算法开发对自动化数据标注、降低人工成本的诉求。相比于人工标注，通用大模型将自动化对海量数据完成标注任务，大幅降低标注数据获取的时间成本和本身的金钱成本，从而缩短研发周期、提升成本效益。
处于类似的考量，近年来国内外巨头企业已围绕大模型纷纷展开各自智驾布局。
继 Google 于 2017 年提出将 Transformer 结构应用在 CV 领域图像分类，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等当中不断证明实力，特斯拉率先站台 Transformer 大模型征战图像视觉。
国内企业也紧随其后：
毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为DriveGPT，百度表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型运用到数据挖掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」即将对外上线。
作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓乘风破浪，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。
商汤「日日新 SenseNova」大模型体系背后是大模型研发中深厚的积累。商汤有自己的全栈大模型研发体系，其中就包括针对大模型的底层训练及实施过程中的各种系统性优化。
例如，商汤近期向社区发布的用于真实感知、重建和生成的多模态的数据集 OmniObject3D 中包含 190 类6000 个物体，数据质量非常高。
再比如，商汤在 2019 年就已首次发布 10 亿参数的视觉大模型，到 2022 年参数规模已达到 320 亿，这也是世界上迄今为止最大的视觉模型。
此外，商汤也在智驾领域持续展示大模型能力。2021 年开发的 BEV 感知算法在 Waymo 挑战赛以绝对优势取得冠军，2021 年 BEV Former 的 Transformer 结构至今仍是行业最有影响力的 BEV 工作，今年开发的 UniAD 是业内首个感知决策一体化的端到端自动驾驶解决方案。
在技术实力的另一端是量产进度。商汤也给出了自己的智能驾驶量产公式：
自动驾驶技术能力=场景数据 x 数据获取效率 x 数据利用效率? =场景数据 x 数据获取效率 x 先进算法 x 先进算力。
而先进的算法大模型不仅将通过跨行业数据汇聚提升驾驶场景数据资源，通过数据闭环开发模式和自动数据标注提升数据获取效率，更将大幅提升感知精度和感知丰富度进而成倍提升数据利用效率。
依托原创 AI 算法和模型积累，商汤领先的 BEV 感知算法推进国内首批量产应用，并采用 Domain Adaption 算法有效解决跨域泛化问题。商汤首创的自动驾驶 GOP 感知体系将目标数据获取的人力成本降低 94%，实现低成本的车端模型开发，目前也已投入量产应用。
02、算力：智能汽车时代的重要基础设施
随电子电气架构技术由分布式不断向集中式演进，大算力芯片成为新型电子电气架构实现的物理基础。
近年来车端芯片算力发展突飞猛进，如英伟达规划中的 Atlan 单颗芯片算力超 1000TOPS，THOR 单颗算力超 2000TOPS，将大幅提升单车感知决策能力。
而在云端，AGI 在自动驾驶、网联等场景的泛化应用将提出比车端指数级更高的算力要求——从数据标注到模型训练，从场景仿真到算法迭代。
算力将是智能汽车时代的新型基础设施。
在此背景下，近年来主流企业纷纷开启双线并行探索，车端自研算力平台，云端建立超算中心。而进入大模型时代后，数据量随着多模态的引入也将大规模增长，因此必然也会导致 AGI 对算力需求的剧增。
可以看到，英伟达车端云端同步布局并将提供端到端的全栈式 AI 加速计算解决方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月发布自研云端超算中心 Dojo。
据近期报道，埃隆·马斯克也将成立一家人工智能公司来与 OpenAI 竞争，已购买数千个英伟达 GPU 并一直招募 AI 研究人员和工程师。
国内方面，吉利、蔚来、特斯拉、毫末智行、小鹏等企业也已跟进布局云端算力集群，投入巨大以提升智驾开发算力储备。
对于商汤来说，如果说大模型将是支撑智能驾驶的上层建筑，那么大算力就是数字基座。
商汤科技董事长兼 CEO 徐立表示，目前大模型对基础算力、基础设施的需求非常旺盛，基础算力对并行效率的要求也非常高，但真正好用的基础设施其实十分稀缺。
出于这一原因，商汤历时五年自建了业界领先的 AI 大装置 SenseCore，完成 2.7 万块 GPU 的部署并实现 5.0 exa FLOPS 的算力输出能力，是亚洲目前最大的智能计算平台之一，可同步支持20 个千亿规模参数量的超大模型同时训练。
位于上海临港的 AIDC 人工智能计算中心将为智能汽车的数据存储、标注、脱敏、仿真训练、算法迭代到部署的闭环提供算力支持，打通基于数据驱动的算法生产全流程，加速高级别智能驾驶技术的 AI 模型生产和持续迭代，推动实现规模化量产。
在 AIDC 的基础上，AI 大装置也将提供支持大模型生产的一系列服务：
处理大模型需要的自动化数据标注，将使智能标注效率提升百倍；大模型推理部署，使得推理效率提升 100% 以上；大模型并行训练，最大 4000 块卡并联的单集群，可训练参数量超 5000 亿的稠密模型，可训练超万亿参数；大模型增量训练，增量微调成本降低 90%；开源模型和大模型训练开发者工具，大规模提升开发效率。如此规模的算力设施即使特斯拉同期也尚难以望其项背，也必将推动大模型的高效闭环。
03、「大模型+大算力」推动智能汽车行业整体进程
汽车行业正在面临百年未有之大变革。尽管此次以「大模型+大算力」推进 AGI 发展是商汤提出的战略布局，但事实上，这一理念早已在行业层面达成共识。
基于感知、决策规控和AI 云三大核心能力，商汤「大模型+大算力」已赋能绝影驾、舱、云三位一体产品体系量产落地：
除智能驾驶领域的全栈能力和行泊一体量产解决方案外，「大模型+大算力」也正在助力商汤打造智能座舱跨场景生态。
车展期间，与商汤「日日新 SenseNova」大模型体系深度融合的绝影未来展示舱升级亮相，语言大模型「商汤商量 SenseChat」以及 AIGC 文生图平台「商汤秒画 SenseMirage」也已上车，多点融合重构人车交互方式，打造第三空间。
以「商量」为例，作为千亿级参数的自然语言处理模型，其使用大量数据训练并充分考虑中文语境，展示出出色的多轮对话和超长文本的理解能力。
商汤也展示了语言大模型支持的诸多汽车场景创新应用，如在行车过程中化身「邮件助手」自动提炼关键信息，作为「会议助理」自动生成会议纪要，大大节省用户行车时处理工作的时间和精力，为未来出行的应用场景拓展带来丰富的想象空间。
此外，以人工智能大模型开发、生产、应用为核心，一站式
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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
好了，今天关于“汽车数据挖掘”的探讨就到这里了。希望大家能够对“汽车数据挖掘”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。