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决策控制数据：实现完全自动驾驶的关键
随着科技的不断发展，智能网联汽车逐渐成为汽车行业的新趋势。智能网联汽车利用车联网技术和决策算法实现智能驾驶，智能驾驶的实现又导致相关产业服务的诞生，在这样的产业格局下，智能网联汽车的大数据应用大致分为四类：决策控制数据、网联化交互数据、评价测试数据和产业服务数据。
决策控制数据是智能网联汽车最关键的一部分，它实现了网联辅助信息交互、网联协同感知、网联协同决策与控制，从而实现完全自动驾驶。智能网联汽车行驶过程中所处的环境场景进行了大体量数据信息的采集，这些数据将交付给其中央决策系统，即可对多种类、多维度数据进行准确高速处理的车载中央处理器，通过实时的数据分析、判断并结合一定的处理机制，将这些数据转换加工成可为智能网联汽车各类执行器所接收的控制数据，从而驱动无人驾驶汽车。
网联化交互数据助力城市监管，汽车的网联化应用以远程信息交互为主，主要解决出行过程中的信息娱乐、交通信息发布与交通管理等问题。随着智能网联体系的不断完善，环境数据的获取渠道更丰富、数据采集准确性更高，车联网也将在智能交通系统甚至物联网系统中更好地发挥作用。对车联网体系与物联网体系交互数据的深入挖掘，可以开发出更多的应用场景与功能，实现智能网联汽车网联化系统的快速迭代与持续进步。
评价测试数据是智能网联汽车发展的基础，只有不断积累和处理大量的数据，才能不断优化和完善智能网联汽车的算法和决策系统。智能网联汽车仍在不断的发展，以自动驾驶作为表征，自动驾驶成熟度要真正达到L4级，对汽车的要求包括对可靠性、安全性、环境适应性的要求等会非常高。需要智能网联汽车在实际应用过程中积累的大数据，足够多大数据的积累才能提高算法迭代的效率。也即通过大数据建立智能汽车测试评价体系及测试基础数据库，实现道路测试技术及验证工具，实现多层级测试评价。
智能网联汽车的产业服务数据，助力提供个性化、针对性的多样化服务。智能网联汽车的产业服务数据，智慧工厂以及个性化发展、精准营销等都是以大数据为背景开展的工作，需要对所获得的丰富的信息资源进行搜集、利用。其能够帮助智能联网汽车形成更加完善的数据体系，高效的对其进行应用。
在销售服务环节，通过智能网联汽车所分享的用户信息、车辆信息，结合大数据分析技术可以实现精准营销。基于车主信息、消费习惯、驾驶行为、车辆状态等数据，经销服务商能够完成客户画像，有针对性地推送服务信息。在后市场服务环节，从维修保养、汽车保险到汽车租赁、停车指引、二手车销售及回收，均可受益。
除了上述四类大数据应用之外，智能网联汽车还有很多潜在的应用领域，比如智能交通、智慧物流等。这些应用领域都需要大数据的支撑，才能实现更加精准、高效的服务。因此，智能网联汽车产生的大量数据将成为未来智能交通领域中的重要资源，同时也为数据分析、人工智能等技术的发展提供了巨大的机遇和挑战。
总之，智能网联汽车的大数据应用为智能交通领域的发展提供了有力支持。通过大数据的处理和分析，智能网联汽车可以实现更加精准、高效的驾驶，同时也能够为产业服务、城市管理、客户营销等方面提供更好的解决方案。未来，随着智能网联汽车技术的不断发展，我们有理由相信，它将为我们带来更多的惊喜和改变。
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