大制造汽车领域的行家里手，通常都知道汽车都有远程信息控制单元，即TCU，Telematics Control Unit）。而另外，车联网系统作为未来实现网络互联和车辆智能控制的核心，它是底层硬件入口以及完成数据采集和网络传输的关键载体。在我国，车联网终端市场主要有前装TCU系统和OBD/CAN总线网络后装系统组成，分别为由汽车厂商或互联网企业主导。
所以今天的话题，就围绕TCU展开讨论有关大数据分析在汽车行业的应用场景。
TCU前装系统作为汽车设计的一部分，融合了通信、汽车传感、控制单元等多项技术，与汽车本身的连接更加紧密，有利于实现更加丰富的车联网应用和功能。同时其开放性的嵌入式系统也有助于车联网终端标准的统一，将是未来车联网的核心硬件。在了解上述背景后，我们就知道TCU的状态管理和监控将对汽车设计、生产、监控、售后等环境带来深远影响。
- TCU可以用于车辆故障监控，读取整车故障情况，显示对应故障内容与故障出现的原因；
- TCU可以用于车辆远程控制，通过蓝牙或Wifi或移动网络，实现与与车辆的远程开门、空调控制等管理；
- TCU可以用于车辆电池管理，针对新能源汽车的电池使用与维护情况进行实时监控；
- TCU可以用于车辆运行检测，对发动机、三电系统数据采集和检测，了解车辆的架势轨迹和用户的操作习惯；
- TCU可以用于车载安防系统，基于对车辆运行状态的检测，对车辆异动进行自动监测与报警；
- ……，当然这些知识TCU的应用场景的九牛一毛，在更多领域，如智慧交通、数据加密、紧急救援、车辆位置、语音导航等方面都可以运用TCU实现现代化车辆的智能管理。
在这样的背景下，我们就知道可以充分运用TCU的能力去捕捉数据并进行一定业务领域的预处理和建模，从而实现高效的管理。它的业务价值就是：减少车辆宕机时间，提高维修成功率，提高客户满意度。
数据采集就不多说了，无非就是各源系统的数据捕获过程，除了采集周期外，还需要进行一定的存储固化，并且要保证数据质量。在图示所例，我们可以通过TCU获取汽车胎压信息、燃油喷射的油耗信息、发动机功率转速、温度等，这些信息可能具备车辆故障分析的基础建模。
然后可以建立一定的变量，变量可能需要数据科学家和汽车业务专家共同参与，执行特征选择并运用机器学习的高级分析能力，执行A/B测试。充分使用传感信息数据，确定某车辆运行故障的根本原因，例如（燃油泄漏、涡轮增压故障）。
通过上述方法，似乎就实现了汽车故障原因的识别和分类，从某种意义上讲，可以辅助车辆故障定位和售后维修，提高客户的服务满意度。试想一下，现在传统的车辆维修一般通过技师的专业经验去维护。故障车到4S店，主要是通过故障检查、故障定位、备件替换等方式进行。这种模式太过于依赖人的能力，一方面整个周期处理慢、效率低；另一方面，如果技师没有时间，则长时间的等待固然会影响客户满意度。但运用大数据分析，则可以通过80%自动化的能力去实现预先判断，即便准确率只有70%，则这种方法也会大大提高售后服务效率。
分析会导致几十分钟的延迟，但整个过程却会带来质的变化，从某种角度讲就能提高客户满意度。这就是汽车制造领域大数据分析的典型场景。车联网技术标准的空白，也将会对行业未来发展产生深远影响，给行业的各个关键部件设计者和供应商带来了不确定因素，并对公司业务造成部分影响。
汽车故障原因不能仅凭借技师经验，大数据时代要依赖于数据分析！
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