האם Tesla נטפליקס של מכוניות? מדענים נתונים אומרים כנראה לא

אילון מוסק אינו יכול להכיל את התרגשותו. זה ברור למה הוא היה כל כך נלהב על טוויטר: מודל 3, תוכנן ו להיות הראשון בשוק ההמוני טסלה, הוא על המסלול להביא 10 מיליארד דולר במכירות של הימים הראשונים של מכירות לבד, וזה נשלח מניות טסלה עולה. הכל מרגיש כמו הרגע של טסלה.

טסלה יהיה יותר מ -300,000 מכוניות על הכביש בשנתיים הקרובות אם הכל הולך לפי התוכנית. אבל זה לא יהיה רק ​​מכוניות על הכביש, זה יהיה יותר מ 300,000 כל הזמן הזרמת איסוף נתונים התקנים לספק מידע בעל ערך חזרה טסלה להשתמש בו כרצונו.

במילים אחרות, טסלה יש את האפשרות להיות אספן נתונים גדול של עולם הרכב - Netflix של מכוניות. אם, כלומר, טסלה כבר לא מאוחר מדי למשחק.

אם טסלה עוקב אחר ההבטחה כי מודל 3 להתגלגל לא יהיה לחזור על השקת מודל X מתעכבת, הבא 10 עד 15 שנים להחזיק הרבה פוטנציאל: המכוניות שלה כבר להעביר מידע על גבי WiFi כאשר הם מחוברים, כפי שמוצג על ידי מערכת טייס אוטומטי להוריד בשנת 2015.

הבא: העברת נתונים מהמכונית חזרה לחברה, מתן המון נתונים עבור שוק ההובלה, שהוא למעשה המדבר נתונים.

"כולם מתחרים עכשיו להיות סוג של go-to חברת נתונים עבור התחבורה הסקטור, שהוא אחד המגזרים כמו בריאות ועוד כמה אחרים, כי הוא מייצר טונות טונות של נתונים, אך פועלת באופן לא יעיל מאוד," סטיבן ובר, מרצה באוניברסיטת ברקלי עם רקע בטכנולוגיית מידע ונתונים הפוך.

"זה נוגע בחיי כולם מדי יום. כולנו יושבים בפקקי תנועה ".

נתונים גדולים משמעותם הרבה דברים לחברה. מדדים על אורך הנסיעה הממוצע, ימים בין חיובים, מרחק בין חיובים, עירוני לעומת פרברי לעומת נהגים כפריים, כמה פעמים אנשים לעדכן את התוכנה, כמה אנשים לרכוב במכונית, כמה אנשים אף פעם לא להשתמש מזגן, וכמה פעמים נהגים להפעיל מצב מגוחך הם כולם בין השאלות טסלה סביר רוצה לדעת על הנהגים שלה.

נטפליקס היא חברת הנתונים הגדולה של היום שכולם מכירים. אם זה לא היה עבור Netflix איסוף נתונים, פלטפורמת הזרמת יהיה בלגן. מכיוון ש- Netflix מסוגלת לחזות את מה שאתה רוצה לצפות מיותר מ -14,000 אופציות המבוססות על ההיסטוריה שלך, האלגוריתמים המניעים את Netflix יודעים מה אתה רוצה יותר אתה יודע מה אתה רוצה.

Tesla הוא בעמדה כדי לאסוף נתונים באופן דומה. בעולם שבו טסלה עובד באופן מושלם, הנתונים שהוא אוסף יאפשר למכונית לחזות לאן אתה הולך בכל פעם ביום. אם יש תאונה בדרך שאתה לוקח בדרך כלל כל לילה בשעה 9:17 כדי לקבל כמה חטיפים, טסלה שלך, או כל חברת רכב המשתמשת זה סוג של נתונים, יכול לזהות את זה ולהציע מסלול אחר.

טסלה יהיה גם מסוגל לעקוב אחר התכונות של המכונית כי אנשים לא משתמשים. והואיל וראשי החברות ב- Netflix משתמשים בנתונים גדולים כדי להבין אילו תוכניות ימשכו לעונה אחרת, טסלה עשוי להשתמש בנתונים גדולים לתכונות מסובכות ולא מנוצלות.

נתונים גדולים חיוניים עבור כלי רכב אוטונומיים ללמוד מה לעשות ולא לעשות, קון Xie, דוקטורנט בהנדסה אזרחית ואזרחית באוניברסיטת ניו יורק, אומר הפוך. אבל דוגמאות כמו מודעות התוואי הן דרכים שבהן נתונים גדולים יכולים לשפר את חייהם של אנשים ואת בטיחותם בזמן שאנחנו מחכים גלגל ההגה להיעלם.

עם זאת, כל זה ספקולציות על נתונים גדולים ההשפעות של טסלה יכול להיות חסר תועלת. החברה נמצאת בעמדת נחיתות כי יש רק לא מספיק מכוניות על הכביש כדי לאסוף נתונים משמעותיים מהר מספיק. בטח, הנתונים עשויים להיות בעלי ערך טסלה, אבל זה יהיה בעל ערך רק אל טסלה. חברות אחרות כבר יכלו להשתלט על שוק הנתונים ההמוני עד שטורלה מצליח להשיג את כל הדוגמאות של מודל 3.

גם אם מודל 3 עונה על הסימן שלה שנתיים, זה עדיין יהיה מאחורי חברות הרכב הוקמה. זה לא להזכיר חברות כמו אובר ו Lyft, אשר לאסוף כמויות אינספור של נתוני תחבורה כל יום על הנוסעים שלה, אם כי זה סוג אחר של נתונים: נוסעים באמצעות שירות, לא נהגים המשתמשים באותה מכונית לאורך זמן.

"יש להם גבעה תלולה למדי כדי לטפס בעניין הזה, "אמר ובר. "קשה לי לראות איך יהיה להם יתרון הנתונים עמדה מול כל אחד אחר מתחרה על זה. ואתה יודע, הזמן הוא בזבוז. שנתיים זה הרבה מאוד זמן ".

יותר ויותר מכוניות חדשות על הכביש יש מעקב אחר מיקום. אם לשפוט לפי כמה אנשים מהר נוח עם איסוף נתונים אישיים מחברות כמו Netflix, אנשים לא אכפת לי את הנתונים. טסלה אוספת כי הם כבר ישמשו לוותר על זה סוג של נתונים לחברות רכב אחרות.

תחבורה מבוססת אפליקציות נמצאת במצב הטוב ביותר כדי לאסוף ולנתח כמויות אדירות של נתונים באופן המשפר את חייהם של אנשים - מנקודת מבט גדולה נתונים, אם לא נקודת מבט תעסוקתי אבר.

את הערך של נתוני תחבורה ניתן להסביר בצורה הטובה ביותר מנקודת המבט של ראש העיר או מנהל התחבורה של עיר גדולה. הצעד הראשון הוא להבין היכן שיטות התחבורה להישבר. ואז, האנשים האחראים צריכים להבין איך אפשר לתקן את הבעיה. לבסוף, מנהיגי העיר יכולים להתחיל לתקן את התשתית השבורה שמטרידה כמעט בכל מקום באמריקה. נתונים גדולים יכולים לפתור את שתי הבעיות הראשונות, ומנהיגים הולכים לחפש חברות איסוף נתונים בקנה מידה Uber ברמת, לא בקנה מידה טסלה.