用户怎么说？
Posted: Mon Jan 27, 2025 8:31 am
损坏信息也可以以同样的方式传输到车辆。因此，通过让导航系统计算替代路线，这些数据可用于避开造成严重损害的热点地区。另一种可以想到的方法是在路线的危险路段上行驶时向车辆用户发出声音警告，并且还推荐低于最大允许速度的推荐速度。这些措施可以让驾驶员有足够的时间做出反应并避免即将发生的碰撞。
如果这种智能数据方法得到进一步发展，这些数据将来可以用来影响部分或完全自动驾驶背景下的车辆控制。这样，无论是否安装了辅助系统，这些也有助于避免事故。这可以通过降低速度或增加制动压力来实现，从而有助于避免事故。
保险业总协会 (GDV) 在 2017 年的一项研究中已经讨论了使用辅助系 活动策划者电子邮件列表 统的节省潜力有多大。假设到 2035 年，相应辅助系统的汽车市场渗透率平均约为 70%。仅考虑了停车、制动和车道控制系统等经典辅助系统，不包含外部数据源。因此，GDV 预计机动车辆保险的索赔费用将减少 7% 至 15%。
该研究还得出结论，通过连接所有可用的传感器和有关车辆周围环境的信息，系统的整体效率显着提高。换句话说：如果开发并使用额外的数据源来影响交通，则预计可以更大程度地降低损失成本。假设节省 10% 的潜力，这意味着以上述野生动物造成的损失为例，损失成本将减少约 7500 万欧元。相反，这意味着：数据越广泛，对辅助系统的影响就越大，从而对驾驶行为的影响就越大。
然而，使用数据时一个重要且不可忽视的点是用户的接受度。
问题在于，驾驶员对感知损失（时间、未知路线、额外成本、权衡是否信任新路线过程中的认知努力）的重视程度是否大于事故风险降低所带来的收益。后者目前对于车辆用户来说客观上是无形的，所以我认为这取决于服务的潜在消费者的基本态度。例如，如果是时间压力下的现场员工或卡车司机，则可以假设安全性的提高可能对他们起次要作用。他几乎肯定会有意识地承担风险，因为他想尽快完成任命。此外，只要假设纯粹是金属板损坏，他就不会因为使用公司车辆而遭受任何经济损失，因此避免损坏的动机将发挥次要作用。
对于老年人来说，情况就完全不同了。众所周知，这个用户群体对安全性有更大的需求，或许还有更多的时间储备。同样，事故也会对这群人产生直接的经济影响，因为他们通常使用自己的车辆。因此可以假设，这群人很可能决定绕过事故热点，并愿意接受相关的时间损失以换取更高的安全性。另一件需要考虑的事情是，上述人群发生事故的风险通常较低，这应该会对节省潜力产生积极影响。
如果这种智能数据方法得到进一步发展，这些数据将来可以用来影响部分或完全自动驾驶背景下的车辆控制。这样，无论是否安装了辅助系统，这些也有助于避免事故。这可以通过降低速度或增加制动压力来实现，从而有助于避免事故。
保险业总协会 (GDV) 在 2017 年的一项研究中已经讨论了使用辅助系 活动策划者电子邮件列表 统的节省潜力有多大。假设到 2035 年，相应辅助系统的汽车市场渗透率平均约为 70%。仅考虑了停车、制动和车道控制系统等经典辅助系统，不包含外部数据源。因此，GDV 预计机动车辆保险的索赔费用将减少 7% 至 15%。
该研究还得出结论，通过连接所有可用的传感器和有关车辆周围环境的信息，系统的整体效率显着提高。换句话说：如果开发并使用额外的数据源来影响交通，则预计可以更大程度地降低损失成本。假设节省 10% 的潜力，这意味着以上述野生动物造成的损失为例，损失成本将减少约 7500 万欧元。相反，这意味着：数据越广泛，对辅助系统的影响就越大，从而对驾驶行为的影响就越大。
然而，使用数据时一个重要且不可忽视的点是用户的接受度。
问题在于，驾驶员对感知损失（时间、未知路线、额外成本、权衡是否信任新路线过程中的认知努力）的重视程度是否大于事故风险降低所带来的收益。后者目前对于车辆用户来说客观上是无形的，所以我认为这取决于服务的潜在消费者的基本态度。例如，如果是时间压力下的现场员工或卡车司机，则可以假设安全性的提高可能对他们起次要作用。他几乎肯定会有意识地承担风险，因为他想尽快完成任命。此外，只要假设纯粹是金属板损坏，他就不会因为使用公司车辆而遭受任何经济损失，因此避免损坏的动机将发挥次要作用。
对于老年人来说，情况就完全不同了。众所周知，这个用户群体对安全性有更大的需求，或许还有更多的时间储备。同样，事故也会对这群人产生直接的经济影响，因为他们通常使用自己的车辆。因此可以假设，这群人很可能决定绕过事故热点，并愿意接受相关的时间损失以换取更高的安全性。另一件需要考虑的事情是，上述人群发生事故的风险通常较低，这应该会对节省潜力产生积极影响。