2 года назад мы начали вести блог на Habr, стартанув с обзорного текста о том, что мы делаем, какие технологии используем и куда движемся. С 2017 года многое поменялось, и сегодня мы расскажем как делаем свое решение – глобальную платформу управления Connected Cars, которую используют как многие пользователи, так и компании самого разного уровня. Материал разбит по процессам, от постановки проблемы до деплоя.

В прошлой статье мы рассмотрели алгоритм скоринга, основанный на резких ускорениях и торможениях. Результаты скоринга по такому алгоритму слабо коррелируют с вероятностью ДТП. В этой статье мы обратимся к более продвинутым алгоритмам анализа стиля вождения, основанным на значениях скорости, оборотов двигателя и показателях акселерометра.

Каршеринг, несмотря на свою молодость, — одно из самых активно развивающихся направлений в автобизнесе России. С момента запуска первой компании прошло 5 лет, и сегодня на рынке работают более 25 операторов, специализирующихся на краткосрочной аренде. С развитием каршеринга накапливаются данные о пользователях, и вот уже у каршеринга, как у банков, появляется некая система скоринга клиентов. Она также опирается на возраст, пол, стаж вождения, однако здесь рассматривается не история ваших кредитов, а история поездок. Одной из целей такого скоринга, помимо платежеспособности, валидации водительского удостоверения, штрафов, является предсказание вероятности ДТП для конкретного водителя.



В этой статье мы разберем логику работы алгоритмов скоринга пользователей каршеринга, которые будут опираться только на возраст и стиль вождения. Помимо этих параметров, и для получения более точных результатов, могут быть использованы — социальный статус, поездки с детьми, активность в социальных сетях и информация с камеры в салоне автомобиля. Однако, сегодня остановимся на двух базовых — возраст и стиль вождения.

Отметим, что в статье мы продемонстрируем логику работы скоринга на примере водительской активности 50 000 пользователей и 260 000 поездок. Все данные были анонимизированны. Кроме того, мы использовали данные по 220 ДТП, совершенных с Москве и МО.

Любой измерительный прибор, будь то аналоговый или цифровой, показывает результат с определенной погрешностью и шумом. Погрешность GPS сенсора определяется погрешностью самого датчика и такими факторами как: ландшафт, скорость движения, количество и положение спутников.

В нашем приложении мы предоставляем пользователю возможность детально просмотреть маршруты его поездок. И если отображать сырые, не отфильтрованные данные, то получится, что маршрут проходит не по дороге, а через здания или по воде, некоторые точки маршрута сильно удалены от соседних или даже отсутствуют куски маршрута.

Думаю, ни для кого не секрет, что на рынке есть решения, которые предоставляют сервис Map matching. Он выполняет обработку координат и в результате выдает координаты, привязанные к дороге. Однако, ни один сервис не будет понимать специфику ваших данных, а результат обработки сырых данных может быть не самым лучшим. В связи с этим нами было разработано решение, которое позволило максимально отфильтровать и наложить на дороги данные с датчиков.

В начале января на Всемирном экономическом форуме в Давосе были озвучены самые серьезные глобальные риски 2018 года. В четверку, сразу после рисков, связанных с экстремальными погодными явлениями, стихийными бедствиями и деградацией окружающей среды, вошли кибератаки. Сегодня они вызывают наибольшую озабоченность у предпринимателей в странах с развитой экономикой. Обеспокоенность кибербезопасностью обусловлена зависимостью людей от цифровых технологий. К 2020 году эксперты ожидают, что человечество будет пользоваться 20 млрд подключенных устройств, что безусловно расширяет возможности для кибератак. Сегодня CISO компании Bright Box Николай Агринский рассказывает о том, как избежать кибератак на свой подключенный автомобиль и как обезопасить клиентов автопроизводителей и автодилеров.

Автомобили получили широкое распространение в начале XX века, но за это короткое время они успели кардинально измениться. Мы ждем беспилотные и летающие автомобили, а подключенные автомобили, оборудованные интернетом, ездят по дорогам уже сегодня. Эта статья представляет небольшую серию переводов материалов из свободных источников об истории появления такого явления как «подключенные автомобили», плюс некоторые наши данные о работе на этом рынке в течение 5 лет — какие решения доступны на новых моделях авто уже сегодня и чего ждать от машин с умной «начинкой» завтра.

IHS Automotive предсказывает, что к 2020 порядка 152 миллионов «подключенных» машин будут ежедневно генерировать до 30 терабайт данных. И бизнес, который сумеет грамотно воспользоваться этим богатством, очевидно, окажется «на коне». Поговорим о том, какую информацию можно использовать и что для этого нужно.

Нет ничего нового в том факте, что мобильные приложения, предназначенные для повышения эффективности рабочих процессов и коммуникаций, — весьма эффективный инструмент продаж. Но сколько бы ни разрабатывалось универсальных теорий продаж, мобильные приложения в каждой отрасли имеют свою специфику. Сегодня мы поговорим об автомобильном сегменте на примере платформы Dealer Mobility. В данный момент ею пользуются 700 автодилеров и более 500 000 автовладельцев.



В отличие от ИТ-рынка, автомобильный сегмент не привык к постоянному обновлению технологий. Это достаточно инертный рынок, внедрение ИТ-решений, как правило, долго согласовывается на всех уровнях — от дилера до представительства автоконцерна или даже центрального офиса где-нибудь в Корее. Клиентам до сих пор предлагают установить в автомобиль  мультимедийные системы с CD-чейнджером, и дилерам удается продавать эти системы за большие деньги. Поэтому  продвигать  что-то новое приходится осторожно, со здоровым консерватизмом. Как найти тот единственный путь, который приведет разработку к успеху на авторынке, — вопрос весьма интересный.

Работа на стыке инженерных технологий и программирования — это будущее. Уже сейчас множество стартапов объединяют в своих командах разработчиков и технарей, чтобы конструировать, например, роботов и дронов.

Немного в стороне стоит автомобилестроение, в котором в основном преобладают консервативные настроения. Исключением, наверное, является только Tesla Илона Маска. Бренды не пускают сторонних разработчиков к своим технологиям и развивают их внутри компаний, справедливо опасаясь промышленного шпионажа.

Однако, уже сейчас существуют стартапы, которые тратят много времени и сил на разработку устройств, увеличивающих возможности автомобилей.