5月9日，华为官方宣布，将携手一汽红旗、一汽解放、长安汽车、春风小康、上汽通用五菱、比亚迪、长城汽车、奇瑞控股等首批18家车企成立“5G汽车生态圈”，加速5G技术在汽车产业的商用进程，共同打造消费者感知的5G智能网联汽车。

　　而早在4月中旬，工业和信息化部发布了《2020年智能网联汽车标准化兼职要点》，对我国智能网联汽车的标准化与阶段性使命作出了批示。文件中指出，2020年是实现智能网联汽车标准体系建设第一阶段目标的收官之年，也是下一阶段兼职谋篇布局之年。

　　在政策指导和“5G”技术的助力下，智能网联汽车将迎来连接高速发展。据 统计，在2019年，可以连接三方服无平台的车辆以及融合嵌入式挪动网络的全球智能网联汽车出货量到达5110万辆，与2018年相比增长了45.4%。 预计，未来5年智能网联汽车的年出货量复合增长率为16.8%，到2023年，全球智能网联汽车的出货量将进一步增至7,630万台，年增长率为9.3%，到2035年，智能网联汽车将占全球25%左右的新车市场。

　　智能网联汽车发展非常紧张的一环即是数据处理，数据化可以使车辆信息可测、可视、可控。 调查显示，仅仅是自动驾驶汽车每秒就可产生1GB的数据量，所以智能网联汽车对体系冗余和安全性要求很高，而大数据的云存储技术与剖析研判刚好可以办理这一需求。

　　智能网联车路协同城市大脑平台框架

　　大数据云计较技术可基于车辆在特性道路环境、不同交通成分中的行驶特性和不同平台驾驶员的行驶需求，对于车辆凶险的预警阈值、行驶策略进行适应性调整，以便预警效果能够加倍符合相应平台、状况下驾驶员的安全需要。基于地图大数据信息的发掘和剖析可以基于路况特性、车辆性能驾驶员操纵习惯等成分提供节能减排、降低驾驶委靡程度的行驶方案。大数据存储及管理技术可对于智能网联车载体系交互数据、控制体系数据的在线监控，提供车辆启动时的数据稳定性与可靠性搜检、提供车载控制体系级安全性的在线搜检。

　　对于商用车辆的管理，大数据技术的软件可以针对特定区域对不同车辆设定准入分级，设置电子围栏，如队列管理场景下的车辆进出队列的协调控制。对于物流等高强度运营车辆的位置、故障信息、行驶时间、时长、路线驾驶的信息进行采集、存储和剖析，校验高危运营车辆是否出现违章和委靡驾驶行为，并通过智能网联车辆的远程控制功效，根据大数据剖析后果采取碰撞发生前的紧急制动等安全防护措施。对于突发交通变乱，大数据技术通过对交管、医疗、保险等资源的有效调剂，可以大幅进步道路安全救援、及时道路管理的服从。

　　智能网联汽车后市场业务的发展，需要通过大数据技术进行大规模机器学习和深度学习等技术，对驾驶行为数据、车辆性能数据、车辆从开发到贩卖的一系列数据以及车主人物画像、基于网联车辆的互联网行为等数据进行处理、剖析和发掘，提取数据中所包含的对不同行业有代价的信息和知识，使数据智能化，并通过确立模型寻求性格化保险、性格化贩卖、流程优化、性格化产品等行业市场的办理方案以及实现预测等。

　　现阶段智能网联汽车的发展软件还处于低级阶段，政府管理部分、车企、大数据企业及消费者之间尚未形成有效协调机制和完整的产业链。相信随着智能网联汽车大数据技术的遍及化软件，产业链上的企业将在发展中找到自己的位置、实现产业化，将会为消费者提供加倍智能、安全、便捷的出行体验。