车只要在路上跑，就可以感知到道路上的各种情况对于车辆的影响。这些数据都具有一定的特征，通过对数据特征的分析，并结合位置信息，即可得到有价值的POI信源。

近几年的新车，基本上都有智能网联功能，也就是说都在上报数据，只要在某城市的上报数据车辆达到一定规模，就相当于OEM拥有着一个规模庞大的道路采集车队。

一、拥堵路段：导航中的拥堵信息都是通过购买出租车实时位置数据，或是开启导航用户的实时上报数据计算出来的。但非陌生道路驾驶通常是不开导航，尤其街巷小路中上更是缺少上报数据的信源。

通过车辆速度，起步加速以及怠速跟车等行为特征即可分析出路面拥堵情况，不仅可以实时应用，还可以通过历史数据进行预测。

二、颠簸路段：目前导航软件中缺少道路颠簸信息，而不同车型对于坑洼路段存在不同的安全风险（飞车、剐底），雨天水面下的大坑更有着极大的陷车风险。

通过陀螺仪数据，即可分析出车身姿态，以及遇到颠簸（坑洼）通常会产生减速行为，再结合轮速差即可分析出颠簸程度或坑洼大小。

三、打滑路段：现有导航中缺少精确的打滑信息。北方地区路面打滑又严重影响交通安全，虽然天气信息对于打滑有着预警作用，但实际影响因素却是多种多样。

打滑时车辆通常会产生ESP信号，驾驶者踩刹车也会发生ABS频繁启动的现象，再结合天气及路段特征（如桥下无阳光通常会长时间结冰），就可以分析出容易打滑的路段位置。

四、积水路段：积水信息也是导航中缺少的重要内容，不同车型的涉水能力又完全不同。涉水风险不仅影响车辆，更影响人身安全。

降水量是影响积水的重要因素，而洼地深度可通过陀螺仪的角度信息去拟合（需要长期且多车数据），而遇到积水的驾驶行为特征（减速、调头等）也可以分析出哪里有积水。

以上仅是几个比较典型的场景，其实还有更多有价值的信息，比如通过胎压变化去分析哪儿容易爆胎或扎胎，哪儿可以补胎；比如通过碰撞信号去分析哪儿容易出现事故；甚至拟合交通信号灯倒数秒信息，也会比导航更具车辆规模优势！

这些与位置相关的典型数据特征，都可以归纳为汽车对于路面环境的感知，也就是我们常说的“车懂路”。到此，关于车辆数据转化为POI价值的话题算是聊得差不多了，下期我们聊聊“车懂车”的内容，看看车辆数据到底如何转化为有价值的汽车专属信息。

---

文章首发于公众号：昊叔说车

原创不易，转载请告知原作者，注明出处。