车联网普及之功能篇
车联网使用的软件一般泛指客户操作的管理平台，本期我们重点聊聊目前软件能实现的功能。
车辆调度与安全监控
数据是基础，软件只有根据车辆提供的数据，才能编写相应的程序将数据用于管理，现在也发展到平台对车辆进行适当调控的指令发送。上期提到，车辆数据源可以分为GPS位置数据、车内外经营增值项目数据和车辆运行数据。商业化模式最成功的是GPS数据，其次是车内外经营增值项目数据，车辆运行数据最差。下面让我们来谈谈GPS数据衍生出的车辆调度与安全监控功能。
1.车辆调度
车辆经营效益的好坏与车辆的使用率有直接关系，商用车运营商对车辆运行效率的管理由调度部门实现。要科学高效地安排车辆，就必须知道车辆的实际位置，所以GPS数据实现了调度由“算”(计算车辆运行位置)到“听”(电话确认），由“听”到“看”（GPS轨道查看、视频监控）的升级，目前GPS数据的应用已经能够完全替代传统的调度管理模式。我们以目前应用最广泛也可以说较成功的公交调度为例进行分析说明。
首先是常态智能调度。将日常班线的运营规律通过车辆轨迹及运行规律进行排班，按照这些规律编写的软件给车辆下发调度指令，驾驶人员按照指令运行车辆，调度人员通过GPS信号实时监控车辆是否偏离调度运行。然后再将车辆保养、节假日等规律性极强的常态运营特点植入调度软件，从而形成常态智能调度，实现运营线路的远程调度监控，做到调度员集中调度、一个调度员管理多条线路的高效调度。
在实现常态智能调度的同时，由于还存在包车、专车、临时调车、临时加油、应急事件的处理等非常态或突发用车情况，所以还需要灵活的人工调度，可以通过软件增加临时调度功能，由调度人员人工干预实现车辆的调配。
2.安全监控
安全监控可以分为基于GPS数据的安全监控和基于数据流量的安全监控。
基于GPS数据的安全监控。前文说过GPS数据通过时间和位置的关系可以计算出车辆的速度，所以GPS的速度值被直接用于安全管理，有效管理车辆在GPS信号覆盖下的最高车速。但由于GPS存在盲区问题，所以国家对营运车辆监控设备要求“具备行车记录仪功能的卫星定位装置”，是通过行车记录仪采集的传感器车速数据，对GPS的盲区问题进行有效弥补。以公交车为例，不仅实现了超速记录功能，还发展到超速提醒，绕道、越站的管理和提醒，被称为线路及场站的安防电子围栏。
基于数据流量的安全监控。目前电子技术的高速发展，各种声音、图像、视频的采集和记录均没有技术问题。如果要实现实时监控就需要考虑数据流量费用问题，目前车辆数据都是采用手机流量传递，而视频、图像、声音的数据量较大，费用较高。所以，由车载主机存储具有一定时效性的视频或图像数据，大大方便了管理者在日常使用中根据需要进行选择性实时回传监控管理。
GPS 数据的应用实现了各种调度方式，将车辆利用率提升至最大化。统筹调度不仅帮助运营公司高效经营，还使车辆资源充分利用，加上视频、图像等客流数据的统计，实现了运力运量的科学调配，从而减少了用车数量， 间接实现了节能减排。
驾驶行为管理和车辆机务管理
车辆运行数据衍生的功能还包括驾驶行为管理和车辆机务管理。这2 个功能对车辆运营商有着不亚于安全与经营的重要性，特别是安全，凡是车辆运行中的安全情况均是由驾驶行为响应，哪怕是被动安全状态，驾驶员也要在事发后进行反应和处理。另外，商用车行业一直强调以养代修，预防性维护，但是很难落地。如果充分利用车辆电控技术的发展，通过大数据分析可以逐步实现“以养代修、预防性维修”的目标。
1. 驾驶行为管理
目前商用车电子化、智能化的高速发展，使得驾驶员需要不断进行技术升级，驾驶行为的管理逐渐由管控向技能提升发展。电子化发展的核心技术是CAN 总线技术，只要能够电控的部件均能连入该局域网中，然后通过车联网车载终端将数据回传给后台。车辆的所有数据基本都由驾驶员操作而产生，因此通过软件将这些数据形成各种指标后，就可以用于驾驶行为技能的提升。
驾驶行为技能分为安全行为技能和节油行为技能，合称为科学驾驶技能。管理者可以通过软件收集的大数据分析每位驾驶员的驾驶习惯，将科学驾驶行为向所有驾驶员推广，使所有驾驶员都成为安全节能驾驶员，甚至可以将数据提供给商用车厂家对车辆匹配进行优化，从而生产出更适合某一使用环境的车辆。
数据是用于管理的，其客观准确性非常重要。在上期《车联网普及之数据篇》一文中，笔者论述了由于数据达不到管理量化标准而使得商用车车联网有叫好不叫座的现象。因此，如何深度挖掘车辆运行时间，并且实现有效驾驶行为管理提升是一个不大不小的瓶颈。
2. 车辆机务管理
车辆机务管理是车辆运营商的一大管理难点，花大量的资金却无法用准确的量化指标衡量。大家都知道以养代修、预防维修为主，但却苦于找不到合理的保养间隔和预防时效。笔者认为，大家受到了传统驾驶管理的惯性思维影响，没有将车辆机务管理延伸到使用端。车辆不是修坏、保养坏的，终究是用坏的。所以机务管理现在可以着眼于当下车辆电子化发展的特点，从驾驶行为入手， 科学合理地使用车辆，从而实现较长的保养间隔；从车辆数据分析车辆部件的状况，特别是发动机， 实现较合理的预防时效；然后结合常规的机务管理，通过软件完成配件、保养、维修、事故管理等，实现车辆机务管理的科学化。
大多时候大家把急加速和急减速放在安全行为进行管理，如果进行深入研究发现，急加速对发动机、变速器、后桥等部件产生极大的冲击，严重影响各部件的使用寿命，这是典型的粗暴驾驶行为，反映了驾驶员粗暴的驾驶意识。与安全驾驶技能提升一样，文明驾驶也需要从意识上提升，通过对意识表象行为的管理，把文明驾驶变成驾驶习惯，这样才能有效降低故障，延长保养间隔。
车辆数据对车况的展现，大家知道最多的是故障码，这是比较基础的车况信息收集，而且这些故障很大一部分是疑似故障，或者历史故障，对预防性维修指导意义不大，只有通过对大数据长时间的跟踪和修正才能完善这些故障码。目前还有一些大数据挖掘法用于车况判断，如传感器车速信号与GPS 信号差异加大代表轮胎磨损； 起动机对发动机进行无阻力( 拆除喷油器) 驱动，可以根据此时驱动转速快慢判断缸内密封状态；等等。
车辆各种数据的深度挖掘是一件非常有意义的事情，正是这些数据通过软件实现了具体功能，才使车联网完成了互联网+ 整车性能提升、互联网+ 商用车运营解决方案。下期我们将继续就车联网的硬件功能以及互联网+ 整车性能提升进行阐述。
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