车联网大数据开创众多智能交通应用
根据美国专业研究机构预测，直至2020年36%车险都可望转为UBI(Usage Based Insurance)形态，即依据个别驾驶人的驾驶习惯计算保费的客制化车险模式。有人形容其破坏性创新程度，堪比Uber、Zipcar等量齐观；单凭比例，足见「车辆网+大数据」堪称是含金量极高的商机题材。
纵观智慧交通的内涵，个中最为关键的技术既是车联网，藉由布建在汽车或道路的大量传感器持续汇集数据，继而透过大数据分析，转化为有效信息，接着经由通讯徐彤实时串联人、车、路三方，改善彼此互动关系，终至提高运输系统的安全、效率与舒适性。
今日，车联网结合大数据的力量，已不仅止于开创众多智能交通应用，亦连带促使汽车设计重新定义，甚至进一步催生诸多崭新商业模式。
（车联网结合大数据不仅可以开创众多智能交通应用，亦连带促使汽车设计重新定义，甚至进一步催生客制化车险等崭新商业模式。）
车联网兴起重新定义汽车设计思维
新汉车载产品规划处经理邱德杰表示，诸多汽车制造业的创新趋势正在发酵，可为智能汽车应用大大加分。首先，汽车搭载的传感器的数量、种类急速攀升，加上侦测技术的长足进步，准确度大幅提升。以加速度传感器为例，拜感测精度改善所赐，以及对温度变化的高安定性，加上陀螺仪辅助，可更精准计算出车体摆动的角速度，进而提升运动感测与控制的精确度。
其次，搭配运用车内传感器、镜头，可为先进驾驶辅助系统(ADAS)提供车速、距离等信息，继而在意外濒临时，透过系统适时介入煞车，将过往的被动安全模式，提升到事前预防的主动安全新境界，以期大幅减少意外发生几率。
邱德杰解释，以介入煞车的时机点为例，ADAS经由「半主动」模式，会先提出警告，驾驶人未采取行动，才会强制处理。但是介入煞车的时机点学问很大，有赖于传感器与镜头联袂搜集车速、路面平整度、天气等众多因素，再据此计算出适合介入的时间点。在ADAS应用的实验模拟过程，新汉的车载计算机多次承担支撑逻辑演算开发的任务，即使跳脱一般自用车范畴，矿场所使用的大型采矿卡车，亦已藉由新汉车载计算机，孕育类似于ADAS的应用实例。
