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中交兴路车联网应邀出席中国下一代商用车联网系统研讨会

中国邮政 2015-12-23 18:04:51

 

    2015年12月15日由Intel和杭州鸿泉数字设备有限公司联合主办的中国下一代商用车联网系统研讨会在杭州举行。此次盛会旨在携手共进,共商商用车联网前行之路,业界权威企业均受邀参加此次盛会。北京中交兴路车联网科技有限公司(下称“中交兴路车联网”)两位副总裁李艺丛纹�出席此次会议与行业伙伴共享商用车车联网建设思路心得

 

 

    接近年底,《道路运输车辆动态监督管理办法》(5号部令)部署落实所带来的市场变化,让商用车提供商、主机厂等企业,已从观望、摸索的状态中,逐步稳定下来。在风云变幻的市场形势下,新的合纵连横正悄然上演。主机厂如何建设商用车车联网?被奉若珍宝的大数据该如何利用?很多迫切待解的问题已摆在面前,如何破解?与会的各位权威人士给出各自的良方

 

    中交兴路车联网副总裁李艺在其题为主机厂车联网的大数据应用》主题报告中指出,近日中交兴路车联网着力开发的UBI(Usage Based Insurance)车险产品是大数据应用很好的典范。据李艺介绍中交兴路凭借着自身拥有的多项大数据平台处理知识产权,承担起多项国家级车辆管理平台的开发建设、维护和服务工作。其中2012-2013年,中交兴路配合交通运输部和总装备部联合实施的“重点运输过程监控管理服务示范系统工程”,在贵州、陕西、宁夏等示范省份完成北斗/GPS双模车载终端的安装服务。同时,中交兴路承担完成了示范工程中重点项目 “全国道路货运车辆公共监管与服务平台”的建设任务,于2013年1月1日正式投入使用,随着5号部令的落地实施,平台入网车辆日增量达到8000-10000辆。截至2015年12月上旬平台入网车辆总数已接近240万。日趋完善的大数据技术,使得货运行业乃至整个产业链的精细化运营成为可能。货运平台所获取的海量车辆动态及静态数据,通过数据建模,有助于全面客观地甄别车辆的风险系数,定制基于司机驾驶行为的差异化车险。除协助保险公司改善成本控制、风险控制外,具有良好驾驶习惯的车主可获得更大的保费折扣;由此形成的正向激励,亦有助于督促司机安全驾驶,从整体上改善车辆驾驶环境。

 

    李艺表示车联网作为移动互联网时代下产物,无论是车辆的接入监管还是服务的精准性,都离不开大数据。大数据技术还将持续应用于深耕主机厂商车辆各类数据(如运输方式、运营范围运输习惯、平均工作率衍生出需求预测、精准营销、渠道优化、网点建设多维功能,融合物流、金融、油品、维保、环保等产业的进程中大展身手,推动商用车车联网由政策驱动型、资本驱动型发展转向生态驱动型发展。

 

    同时,在研讨会上作为神秘嘉宾出场的前乐视车联网副总裁,现任中交兴路车联网副总裁丛纹�则通过无颠覆不出手,跨界玩转车联网主题演说,不仅引领大家回顾车联网的前世今生,更深入浅出地向大家阐释了车联网的大同之路。他表示从技术角度来讲,车联网的发展不分商用车和乘用车。二者都是以车为中心,以效益最大化为目的。车联网的发展包含三个阶段①“车与人联”,这里的“包括服务商、内容提供商等人群②“人与人联”,比如说滴滴打车,创建了人与人的联系;③“车与车联”在这一阶段,车辆将具备感知功能,车感知到边上的车将拐弯或加速,就会自动避让。目前,车联网第一阶段的发展已基本成熟,并且在第二阶段有所拓展,但第三阶段的自动化智能化还处于概念中。

在丛纹�看来,与其说是互联网+行业”不如说是“行业+互联网”。传统货运行业的互联网化其实就是以模式,通过创新科学技术及资源开放共享,整合产业链上下游的资源,如物流资金流信息流等,这种“颠覆以往商业模式新玩法中提升监管效率促进安全生产打造优质服务,助力包含金融、营销、油品、车后服务在内的产业链的百花齐放,实现政府、行业、企业、用户的多边共赢

 

    据了解作为国内领先商用车车联网的运营和服务商,中交兴路车联网致力为中国1400万辆营运货车及其背后4000万司机与车主提供工作和生活的全方位服务。该公司旗下的核心品牌“车旺迎来全面更新与升级。今年11月12日,“车旺大卡”APP正式上线,打造基于位置的业务工具及货运行业的社交平台,连通司机、车主、物流企业、车厂及相关货运行业各类人群,构建货运行业互联网生态圈。“车旺享运”也将在近期推出,为小微物流企业提供管理工具。未来,中交兴路车联网还将进一步拓展车联网服务市场,重塑人、车、路、货、网与司机工作、生活的融合方式,为社会提供廉价而有保障的运力资源,持续推动中国货运行业乃至全产业链的更新升级和快速稳步发展。

                                                                                                             

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