汽车行业我们经常讲的四化，智能化、网联化、电动化、共享化，这四个关键词无一不是跟数据有关。
如果将车辆数据分类，可以分为操控、使用、性能、用户、环境、工况6个分类。如下图：
1.操控数据
加速、制动、驻车、档位、远近光/雾灯/位置灯、车窗、安全带、方向盘转角、方向盘转速、空调、音乐/FM/蓝牙、碰撞等级、碰撞检测。
2.使用数据
里程、生命周期、行驶路段、行驶时间、行驶方向、行驶时段、行驶频次、单次行驶时长、拥堵时长、畅行时长、乘坐人数、进度/维度/海拔、翻滚角/俯仰角/横摆角、胎温/胎压、倒车雷达测距、探头、空调、车速/加速度、雨刷器状态。
3.性能数据
油门踏板开度、制动踏板百分比、制动踏板状态、发动机转速、瞬时油耗、百公里油耗、剩余油量、百米加速。
4.用户数据
POI、兴趣、住址、公司、是否有育儿家庭、是否有差率人群、自驾游人群、通勤族、自由职业、吃货、加班族、早九晚五、驾驶安全等级、不良行为频度、行程分析、常用路线、活动范围。
5.环境数据
天气、道路类型、道路状况、道路限速、拥堵情况、POI、平顺\拥堵\爬坡\颠簸。
6.工况数据
动力蓄电池电压电流温度、电机电压电流温度状态、发送机转速、发动机状态、怠速状态、节气门绝对位置、平均点火角度、主缸压力、进气温度、冷却液温度、ABS状态、EBD状态、ESP状态、车身稳定性控制状态、牵引力控制系统状态、警告信息。
总结：我们从原始数据能得到相当多的数据指标，从而让这些数据指标为我们所用。首先是“看见”用户在用车过程中的使用习惯和车辆性能，接着在数据中去“发现”车辆有哪些可以改进。最后，我们希望在“看见”“发现”之后，我们能有预测和预警。