
2大目标市场:智慧城市与交警

核心问题:互联网大数据应用场景何在?
甲方手中有大量的能力与手段,为什么还要购买互联网的大数据能力与服务?

笞案:互联网大数据能力有5大独有优势

成本优势
左图为目前行业流行的全息道路、交通感知解决方案释义图;右表为我方在北京总部大楼建设设备的采购列表,按一条道路架设双向[来、去]计算,一组硬件设备成本最低40万元,覆盖范围为1-1.5公里。

成本优势
以下仅为对重点道路、重点路口的覆盖情况;若甲方想对城市整体形成全局性的态势研判与分析能力,成本只会更高;即以传统硬件方式寻求对全市、全域交通态势进行感知与研判分析存在巨大的成本黑洞,完全不经济,这就为互联网大数据能力提供了市场空间与机会。

全域时空优势

历史数据优势
可以查看历史数据、通过分析历史数据来构建道路、路段、路口的特征工程。

弹性适配优势
区域适配:甲方可根据业务的实际需要自由施画区域[涉密除外]并生成对应的数据结果;交付适配:除5aa5方式外还可按Paa5方式提供接口进行交付。

扩展与迭代优势
平台由4大Saas模块+PaaS接口组成

自定义路网配置

自定义路网配置
甲方可根据业务的实际需要自由施画区域[涉密除外]

自定义路网配置
甲方还可以通过上传经纬度的方式生成围栏、自定义配置路网数据

区域监控:城市与区域拥堵概览

区域监控:城市与区域拥堵概览

城市/区域24h交通指标变化

道路感知:城市/区域道路拥堵排名

道路感知:道路态势监控

道路感知:道路态势监控

路口态势监控

路口态势监控

PaaS类接口服务

多元丰富的交通大数据能力
车流大数据能力的来源

腾讯大数据能力的来源
通过自研数据底座对外提供服务

平台有3个客观存在的短板

竞品积累出了壁垒

竞品积累出了壁垒

竞品积累出了壁垒

竞品定义商业规则:功能篇

数据覆盖率问题

数据覆盖率问题

市场对互联网大数据能力的反馈

数据延时问题

总结下短板问题

用4个动作形成1组独特组合
数据创新:车的数据+人的数据

应用模式创新

实战案例:深圳与其他城市关联度分析

实战案例:惠州市有车一族分布

服务模式创新
保持合理的利润空间
总结下我方的动作组合



