周六的早上，你从梦中醒来，一看时钟，已然十点，但今日是周末，无早起的理由。窗外阳光明媚，微风吹着树叶徐徐作响，偶尔冒出几声清脆的鸟鸣，真是没有比美没有问题一天。你当然不会忘记今日与漂亮女友的约会。洗漱完结，坐上车子，你说出了目的地，车子前挡玻璃上显现出已规划没有问题最好线路，询问你能否确认，你发觉这条线路却非最短距离，对着中央控制系统台你说出了你的疑问，车子叮嘱你今日出游的人较多，这是最快线路。收到指示后车子发动直奔目的地，你躺在车上百没有聊赖，因而你发出指示：播放有趣新闻，汽车内部音响回荡起全世界各地的趣事，并在玻璃上显现着相干相片。听了会儿新闻，你发觉前面有辆流线感很强的某车企新型车型，你询问这辆车的型号，遮风玻璃上显现着车型、参数、到市场时间、价值等相干消息，你心想甚么时刻也搞一台。快到女友人家时你忽然想给她一种惊喜，你又询问周边的花店，玻璃上又显现着周边花店的消息……

　　或许有人会感觉上面的设想只存留与科幻电影中，但随着车联网的进行，这点设想正好渐渐成为现实。Google探讨的没有人驾驭车子早在2012年就曾经在快速道路上行进了40多万千米，近期正考量在都市街道上测试。特斯拉的智能车子也曾经在华夏到市场。这点效果都预示着车联网正好渐渐变得老练，但要实现文中开头的设想，赫然另有一段距离，这取决于车联网相干技艺的进行水平。

　　车联网是多个技艺的概括，此中包括传感技艺、通信技艺、数据料理技艺、自动操控技艺等，诚然，对相干公司而言，这点技艺的老练却非一旦一夕所能促就，须要岁月的积累沉淀，可是，有一样是当下就能着手的事业，那便是数据建造。

　　数据，看起来稀松通常，咱们每天都会发生大批数据，但它关于车联网而言，意义非凡。其要紧性最重要的表现在之下几个方面：

　　其一：公路数据

　　公路数据存留于车子导航体系中，其数据对真正公路的反映水平干脆打算了自动驾驭的智能水平，其要紧性不言而喻。

　　其二：交通数据

　　交通数据存留于都市交通体系中，若能实现共享，其关于最好行进路线规划而言极端要紧，例如规避塞车，抉择相对顺畅线路等。

　　其三：环境数据

　　环境数据能否丰富干脆打算了汽车主人学习新事物的能力，对陌生环境的感知能力，其对大家汽车内部生活能否便捷的作用也是打算性的(如第一段中的车型、花店)。

　　这点数据的采集相较于其余不业余技艺而言，其科技含量其实不是太高，但它而是未来车联网生活必不可少的要求之一。

　　这点数据体量之大，非是某几私人，某几家公司就可以达成的，但假如相干公司发掘本身产业相干的数据并构建本身的云端数据库(比如善领的DSA数据，高德门牌采集等)，那末这点汇集各行各业的数据定能造成车联网所须要的相干生态，待其它相干技艺老练之时，定是这点数据大放光彩之日。