信息技术
以车辆、驾驶行为、道路环境和时间等真实信息为基础,对分散信息进行采集、整理、关联与结构化处理。
- 多维信息采集
- 信息关联分析
- 数据结构化处理
以《TIRIA行车安全信息理论》解释车辆风险信息与主动预防方法。
通过公开统计、长期调查、实验与模拟数据验证研究判断。
从真实事故案例中还原风险形成过程,沉淀可复用的预防启示。
把研究、数据与技术转化为客户可阅读、可咨询、可办理的报告服务。
DSIT 首页不是单一业务广告,而是帮助读者在较短时间内建立一条完整理解路径:先看理论与证据,再看技术方法,最后进入适合自己的业务选择。
了解行车安全信息理论的研究对象、核心规律与主动预防思路。
→02DATA查看公开统计、实验数据和模拟计算资料如何支持研究判断。
→03CASES从真实事故案例中理解风险信息如何形成、变化并被预防。
→04INFORMATION TECHNOLOGY了解车辆、驾驶、时间和行车环境等多源信息如何被采集、整理与关联。
→05DSRC SIMULATION查看动态车辆信息模型如何通过多环境、多周期模拟形成可解释结果。
→06MAIN BUSINESS筛查与辅助预警帮助客户建立和补充车辆行车安全预警信息。
→07EXCLUSIVE BUSINESS节点、选号与勘测面向进一步的信息需求,由客服协助确认适用资格。
→这一部分帮助客户看清:业务报告并非简单经验判断,而是基于真实信息整理、建模、模拟计算与结果解读,把复杂的行车安全信息转化为可以阅读和咨询的服务结果。
把模型计算结果转译为客户能够阅读、咨询和使用的业务语言。
以车辆、驾驶行为、道路环境和时间等真实信息为基础,对分散信息进行采集、整理、关联与结构化处理。
基于动态车辆数据模型,在不同环境与周期中模拟信息变化,形成可供理解和使用的计算结果。
车辆、驾驶与行车环境信息
建立动态计算与分析模型
分析不同环境与周期中的信息变化
输出预警数据、评价建议与业务报告
主要业务帮助客户建立车辆基础预警信息;专享业务面向进一步的信息需求,并采用专享资格机制。
通过信息采集与 DSRC 智能模拟计算,确定车辆风险等级与车辆风险度标注,为客户了解车辆基础行车风险提供主要预警数据。
计算轻中度事故频次区间、事故等级区间与车辆安全度区间三项辅助预警数据,对筛查业务提供的主预警数据形成补充。
计算车辆的危险敏感时间节点及节点预警级别,为驾驶者在特定时间段采取更谨慎的驾驶策略提供辅助预警数据。
对客户拟选或正在使用的车牌号码进行信息敏感度模拟计算与评分,帮助客户在候选号码中进行比较。
通过 DSRC 智能模拟计算,对指定车辆易出现破损的部位进行信息勘测,为客户理解车辆相关敏感信息提供辅助参考。
选择一项业务,查看适用对象、交付结果与价格概览,再进入详情页阅读完整说明。
通过信息采集与 DSRC 智能模拟计算,确定车辆风险等级与车辆风险度标注,为客户了解车辆基础行车风险提供主要预警数据。
全部业务从咨询、填表和支付到接收报告均通过微信完成,客服会在每一步协助核对。
说明车辆与希望了解的问题。
客服协助确认主要、辅助或专享业务。
按要求提交真实完整的车辆信息。
确认业务组合、资格、费用与周期。
通过微信接收业务报告与使用说明。
无需提前掌握专业名词。说明车辆情况与需求,客服将协助判断适合的业务组合。