车联网OBD模块wifi版
EST527 OBD模块wifi版的上市，蓝牙版的新私模已经开始批量生产，现有OBD硬件模块再次升级，具有记录开始行驶时间、结束时间、总油耗（怠速油耗、行驶油耗）单次行驶里程、怠速耗油量、行驶耗油量、当次燃油费用、当次平均车速、当次转速、车速等驾驶行为习惯及故障检测等功能，广泛用于车联网。
车联网涉及互联网、物联网、云计算、大数据，涵盖应用层、功能层和底层硬件，一种是针对车的，一种是针对互联网的，在OBD车联网模式下，相关数据在2013年增加了256倍，拿这些数据干吗?如果你只是分析用户的保费，你占那么大的存储划不来，关键是从这些数据里要知道发生了什么事件。这也是我们经常讲的还要用这些知识进行决策，也就是现在大家说的大数据，我们能够把传感器的数据进行多角度的分析、多层次的信息分析、多边的优化。我采集了车联网的数据，我可以给你金融部门去使，也可以给你交通运输部门，也可以给物流公司使用，也可以自身使用。
车联网系统可以采集所有联网车辆的行驶数据，经过大数据分析后，就可以得出几乎每个路段的实时拥堵情况及路面情况，为用户做出合理的路线规划。根据用户个人的驾驶习惯，系统还会智能分析出驾驶途中用户可能会犯的错误及容易出问题的车况路况，并及时向用户发出提醒，限度地提升行车安全系数。我们连的不光是车，车上有人，有货，车是在道路上跑的，这个整个连接的是一个整体，第三个我们讲的车联网产业，汽车，运输，安全，物流，金融，道路，和信息服务，都和车联网有关，而且它也会带来巨大的直接效益，这些直接效益有的我们看看到，有的还没看到。
车联网整个产业升级，信息化深度转化，同时推动我们自己转型，推动物联网和云计算非常重要的基础设施，这里我们讲目前车联网已经实现了很多的功能，比如说实时获取道路流量汽车和有道信息，车辆信息实时追踪和远程监控，车辆的运行状态实时报告和运行控制，事故紧急状态处理，车辆运行实时控制，那么对驾驶人来说车辆安全和舒适的驾驶，这是我们目前的功能。
长远看我们看到它要影响我们大量的产业，最里面的汽车制造业和车联网服务业本身是要被改变和创新的，更重要的是什么？它要改变我们汽车，车辆的驾驶会改变，车队的管理会改变，我们有很多的商业车队，汽车队，公交车队，出租车队，运输车队，车辆的维护方法会因为有车联网而改变，救助也会改变。
车联网的强大生命力和市场影响力在进入汽车服务业的时候，颠覆模式将远远超过我们的想象，它的发展也会越来越好。
通过数据中心，可掌握车主的消费习惯，车主的活动范围、车主的生活习惯及车主商旅情况(订票、订酒店、订餐、订鲜花)，车主的消费心理。如车主在生
活消费过程中,在日常购买行为中的心理活动规律及个性心理。消费需要问题，消费时间与消费习惯问题，物质消费与精神消费问题，通过大数据的分析，从而有效 地制定相应的营销策略及营销话术。
OBD硬件合作方案：可与以下等产品植入、组合用
电子狗
GPS定位
PMD导航
胎压监测
后视镜导航
行车记录
车联网公司
车载影音
等等
功能
● 读取实时车况信息：蓄电池电压、发动机冷确液温度、车速、发动机转速等
● 安全行车提醒：故障提醒、限速设置、超速设置等
● 高精度油耗显示：瞬时油耗、百公里油耗、本次旅程油耗等
● 读取历史保养记录：车辆保养设置、保养提醒、记录历史保养记录等
● 读取车辆故障码信息：故障解析、清除车辆故障码等
● 记录开始行驶时间、结束时间、总油耗（怠速油耗、行驶油耗）单次行驶里程、怠速耗油量、行驶耗油量、当次燃油费用、当次平均车速、当次转速、车速等驾驶行为习惯。
大数据的定义和特征
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
我们从权威的定义可以看到，大数据的特征有四点，分别为：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;数据类型繁多。提到的网络日志、视频、图片、
地理位置信息等等。，价值密度低，商业价值高。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。处理速度快。1秒定律。
车联网的大数据在预测方面可以发挥到。如，预测交通堵塞的地段，实时交通信息，主动安全，公交的排班。驾驶者驾驶行为分析。
大数据的核心在于预测，这在车联网行业非常有用，例如，对于交通流量的预测，就非常需要大数据。对于交通流量，目前我们的仿真系统更加重视交通流量 大，拥堵的原因，而大数据时代，不再在乎因果关系，而重视相关性，也就是不去分析产生拥堵的原因，但确实某个时段某个路段会发生拥堵。也可以根据车联网的 大数据对车友的兴趣进行分析。
大数据在商用车领域已经有相当多的应用，如公交领域的运营排班管理、出租车领域的浮动车数据，物流行业的大物流。
如何解决公交企业面临的三大问题：运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少?如何分析各时间段、各站点的客流分布情况呢?如何实现运营的安全智能化、运营排班的智能化?在公交行业，以上问题普遍存在，
通过车联网的大数据，可以解决公交行业所面临的这些问题。根据各个时间段，各站点的客流量大小，线路配备的运营车辆数、线路配备驾驶人员、线路长 度、车辆运行速度等大数据，可确定一条线路各个时间段的配车数及发车间隔，从而解决运力配备最少、车辆运行距离最短、驾驶员作业时间最少三大问题。
根据客流量、节假日、气候、节气、自然灾害、道路、车况事故、历史同期数据、售票方式、居民小区建设等条件建立计划模型，从而用最快的速度对这些影 响运营计划的因素做出反映。比如增加线路，增加车辆，增加司机，有效地制定公交运营计划。同时可对于运营排班管理，可通过大数据可以自动排班，对行车 作业计划进行优化，并快速地对运行线路进行调整和优化。
自从菜鸟网络公司出现以后，大物流的概念终于被业界提及。什么叫大物流呢?是指企业的自有物流系统(由车队、仓库、人员等组成)，和第三方物流企业的配送信息与资源进行共享，从而能充分地利用各方面资源，减少物流总支出、降低运营成本。
目前物流行业随着业务的扩大，车辆数日益增多，而且型号众多。很多企业还是采用手工方式进行车辆管理，工作量大，对车辆运营数据统计分析比较困难， 统计结果相当滞后，不利于公司的决策管理;同时在车辆行驶过程中没有进行全程的监控，对司乘人员的违法违规行为无法进行及时预警，也无法对司乘人员的求助
及时进行反应。
如何改善物流企业在管理上较为落后的现状，达到货主“高服务质量、严格的准时率、极小的货损率、较低的物流成本”的要求?
如何解决物流行业运行信息反馈滞后、运营高成本、货运车辆的高空驶率、司机作弊给货物和车辆的安全带来的极大隐患?
如何快速、高效的为用户提供可靠的物流服务?
如何的利用运力资源提高整体业务运营效率?
这些是目前物流行业迫在眉睫的问题。
对以上问题，车联网技术正好可以解决车主迫在眉睫的问题，通过透明化的运输过程管理，合理调度车辆，根据车辆行驶的大数据，对车辆行驶的线路畅通情况进行预测，规划出一条安全畅通的行驶路线，减少由于交通原因而引发的在途等待时间。
通过车辆运行的大数据，可以快速地分析出相同路线的油耗情况，事故多发路段的提前预警，分析计算车辆的行程，提高了企业的信息化水平，随时了解 到货物的运行状态信息及货物运达目的地的整个过程，确保了运输过程的透明化管理，使企业的运行管理智能化、服务准时性，提高可预见性。
同时，通过车辆运行的大数据，可获取高速、国道、省道的实时路况，同时对司机的驾车规律的分析，为加油站、维修站、服务站的选址提供了参考数据。
另一方面，物流的成本有很大一部分属于仓储成本。通过车联网技术，对?Ａ康氖萁蟹治黾扑悖侠淼氐鞫龋档统盗镜目帐宦剩岩贫械拿苛净醭悼梢宰魑桓隽鞫牟执⒖占洌岣吡瞬执⒖占涞闹茏剩佣镏笠到档筒执⒊杀尽?/span>