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阿里妈妈目前还是处在菜市场阶段

来源:新华网 罗开晚报

为什么我们的车玻璃不能是完全一体化;为什么车油漆那么脏,我们可以防脏的;为什么车内的设备不能是两块非常大的柔性屏幕;为什么我们的抽烟用户,不能点一个烟,还要开窗;为什么喂孩子的时候座位不能转过来;为什么车上不能有巧克力的香味;为什么很多的原材料同样是手工的,不能是大别山的工艺慈善机构做的,我们在消费的时候没有罪恶感。汽车是一个愚蠢的时代,这个时代在 18 年 -20 年会被革命掉。博泰悦臻 CEO 应宜伦 应宜伦连续用七个为什么表达了对智能汽车未来的展望,在他的愿望中,汽车应该是更智能的,能将使用者从现在刻板、机械的操作中解脱出去,汽车将不再是单纯的代步工具,而是舒适生活的延伸。随着大数据时代的到来,智能汽车已经从概念变为现实,但研发出产品是一回事,批量生产使用是另一回事。试想一下,坐在一个封闭的盒子里,盒子里有块大大的柔性屏幕,可360°调节的座椅,感应式自动天窗,空气循环系统,美妙的音乐,还有一个便携冰箱,有美酒还有美食……这种感觉当然不错,可是,究竟谁来开车呢?人被解放出去,那车能自己开吗?所以就有人琢磨出了无人驾驶技术。 无人驾驶技术仅靠汽车制造技术的创新升级是不够,汽车上安装再多的传感器,也难以应对路上复杂的交通状况,对交通状况的实时分析才是智能汽车革命的关键,车联网的开发利用更是关键中的关键。苹果CarPlay,微软Windows in the Car,谷歌Android Auto,百度CarNet,阿里全资收购高德,腾讯玩起路宝入股四维图新。国际互联网巨头公司和国内互联网巨头公司纷纷入局车联网,让原本已经就已经相当热闹的车联网市场更加扑朔迷离。 车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约定的通信协议和数据交互标准,在车-X(X:车、路、行人及互联网等)之间,进行无线通讯和信息交换的大系统网络,是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络,是物联网技术在交通系统领域的典型应用。与车联网最具对应关系的是VANET(Vehicle Ad-hoc Network)维基百科将其翻译成车载随意行动网络 ,部分国内高校将其翻译成车载自组网 ,史美林教授是国内自组网研究领域的先驱。 史美林(清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师,曾为计算机系计算机网络研究所学术带头人、责任教授)在《车载自组网的现状与发展》中曾指出:车载自组网是专门为车辆间通信而设计的自组织网络,它创造性地将自组网技术应用于车辆间通信,使司机能够在超视距的范围内获得其他车辆的状况信息(如车速、方向、位置、刹车板压力等)和实时路况信息。车载自组网的设计目标是建立一个车辆间通信的平台,不仅提高交通效率,还为司机的通行带来可靠安全和多重便利,使旅行者更加舒适。 将ad-hoc点对点自组网理论应用于车联网领域,成为解决车车、车路、车人之间庞大的数据运算和传输问题,自组网是一种无线分布式结构,强调的是多跳、自组织、无中心的概念。自组网的这种特点可使一定通信范围内的车辆交换速度、位置等信息和车载传感器存储的实时路况数据,并自动建立移动的网络。节点的单跳通信范围只有几百米到一千米,每一个节点(车辆)不仅是一个收发器,同时还是一个路由器,因此采用多跳的方式把数据转发给更远的车辆,为车辆准确、安全的行驶提供技术支持,籍此实现车车相连、车路相连、车人相连的以车联网为主导的智能汽车梦想。 ad-hoc点对点自组网理论在车联网领域的应用除了惊喜,更多的是启示。大数据时代已经如潮水般席卷而来,大数据应用展现出提升生产效率的作用非常可观,但在许多领域都被庞大的基础大数据困扰,被天文数字的运算次数吓倒。比如,在招聘领域,个人简历数据、职位数据都是相当庞大的,如果想做到车联网一样车车相连、车路相连、车人相连,靠人和计算机去识别分类、匹配,是非常复杂且难以实现的。 因此,为什么不能借ad-hoc点对点自组网理论进行职位大数据分析呢?目前搜前途科技有限公司做了在线招聘领域的颠覆创新,尝试将ad-hoc点对点自组网理论应用于精准招聘。这一现象不只是存在于在线招聘领域,未来还将衍生到更广泛的行业中,而ad-hoc点对点自组网原理也将给人们带来更加便捷的生活。 搜前途是中国首家依托职位胜任力模型、基于ad-hoc点对点自组网原理,独家研发大数据spider算法进行职业体检,从而实现精准招聘的网站,将为人们提供便捷的求职体验。 521 322 567 590 946 867 651 100 486 465 177 174 872 503 893 598 191 879 808 452 414 222 142 273 687 68 542 957 808 309 57 242 919 556 356 949 611 352 627 521 602 948 356 206 995 196 875 399 370 675

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