[汽車之家 新鮮技術解讀] 近幾年有種新技術十分博得科學家青睞，醫學家利用它從Google瀏覽器內部數據預測出了流感再爆發趨勢；統計學家利用它成功預測過2012美國選舉結果；家電制造商通過它計算出消費者開啟冰箱的頻率，以此控制冷卻系統何時啟動。這個曾經拯救世界、改變政治格局的工具也在涉足汽車領域。不過，請小心！它在帶您規避擁堵、節省油費的同時，可能令您愛車明年保險費上調，或許還會泄露您的隱私。更可怕的是，它已入侵到您的生活，這是怎么回事兒呢？
■ 車技好倒要多交錢？
這一切要從今年愚人節那天說起，3個多月前，3家日本公司宣布合資在美國成立一家保險公司，頗為有趣的是公司名稱叫做“車載信息保險服務公司”。別誤會，它的經營范圍并非保證您車內信息。而是，將根據您平時的駕駛習慣、情況，浮動調整下一年保險費率。
換言之，按照之前一年出現次數多少作為調整保險費標準這種情況將一去不復返，取而代之的是根據車主平時駕駛習慣、狀態加之出險次數，作為增加還是減少費用標準的評判手法。這就像是此前一錘定音的應試教育變成了考察學生平時學習狀態的素質教育。
目前很多國家的保費標準與車輛的特征有著直接聯系，比如說那些高性能車型或跑車的保費通常要高于普通的家用車。如果未來真的施行了新的標準，對于那些駕駛技術嫻熟，在合理限速規定內、駕駛風格激進，且并不經常出現事故的消費者而言可能有些不公平的，因為不論他們駕駛的是高性能跑車，還是家用MPV，他們的行為都會被判定為有危險傾向，并在下一年的保費中體現；反之，駕駛技術較差、速度不高的新司機或許保費將會降低。這樣一來，會不會導致道路通行效率的下降呢？這個問題值得商榷。但不論如何，這些看似古怪事情的評判標準便來自我們今天的主角——大數據，它的職能是從海量數據、信息中，找出隱藏其中的特點、關聯性。
一方面是數據被盜，另一方面令我們擔心的是無意間泄露的信息。未來那些采集我們信息的軟件、App或許仍將在您安裝前、使用前給您提供一份隱私、服務協議。不過真的有人會耐心看完？有人能記住這份隱私協議與上一份有何不同？君不見現在各類軟件安裝前同樣有隱私協議，可幾乎沒人能夠完整看完，更別提逐字逐句揣摩研究了。這些條款卻包含了數據發送、協助使用等內容，急切使用的心情令我們往往不假思索的便點選了同意按鈕。未來，究竟是大數據還是大泄密呢？
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■ 大數據就是個搗亂的壞孩子？
隱藏在新聞事件背后，為企業提出判斷邏輯的是一項名為大數據的新技術，它可以根據車主平時駕駛產生的大量數據，以此分析出其中特點以及聯系是其擅長的。更深層次了解變會發現實際上大數據已經融入了與駕駛、汽車有關的方方面面。可怕的是，無論我們是否同意其分析我們的行為，它卻已經融入我們的駕駛體驗。不過有時候它卻是提升便利性、增加車輛安全保護的好幫手。
● 幫你縮減開銷的大數據
對于消費者而言，購車僅僅是開啟有車生活的第一步，亦或者說在日后用車過程中還將面臨更多開銷，這其中既包括了有形的金錢開銷，也會包含擁堵造成的時間開銷，大數據的應用則會幫助您削減部分想得到與想不到的用車成本。
同時，其還會考慮地形因素，在不過多增加行駛里程的前提下，為您推薦能夠更多下坡為電池組充電，躲避小鎮、擁堵點減少等待時間。此外，經與智能手機相連共享信息后，它會在設置好的紀念日時，提醒您沿途會路過一家好評度極高的禮物店，亦或者是別具一格的餐廳。
后市場方面，市面上已存在不少通過采集數據、加以分析提升車主便利性的軟件。不過相對而言，其針對性與更新頻率相對較低。未來，通過大數據分析系統，App將能提供給車主更大的便利。以一臺插電式混合動力汽車為例，其一個小時就能產生25GB的數據，大數據系統將會按照數據內容，酌情為其推薦最合適的充電設施，這個充電設施可能并非直線距離最近，但其會考慮到前進路線的紅綠燈變化情況、擁堵等綜合因素加以推薦。
未來，系統還將根據車輛現有電量情況，為低電量車型推薦相對較近的充電設施，保證其在最短時間內補充能量；對于電量仍舊較多的車型，則不會推薦其前往仍會進行較長充電作業的相關設施，以免增加車主無謂的等待時間。
通過數據，預測發動機的哪一個部件可能會發生故障。通過聲音、振動的改變，在故障發生前更換飛機零部件，避免發生空難的可能。類似HUD抬頭顯示、自動駕駛等眾多現在汽車上配備的新功能，多年前便是航空領域率先使用的。因此，大數據技術應用至汽車零部件檢測上并非遙不可及的幻想。除了這些看得見、很容易能感受到的便利性，大數據還在一些平時里我們注意不到的角落發揮著自己的能量，甚至是在挽救你的生命。