1.搭建数据存储处理架构，每天可处理百亿条数据。

2.整理所有系统聚集数据项算法逻辑，搭建算法聚集架构；完成业务所需数据项算法的开发、自测工作。

3.基于地图数据，融合车辆运行数据，车辆动态数据自动匹配路网信息算法开发。实时调用离线路网数据，不受并发量、调用次数的限制，支持TB级数据分析。

4.与科研院所合作，基于市场需求，完成国六标准油品监测算法模型、路况分析、服务站选址等应用算法开发，并实现业务应用。

1.搭建数据存储处理架构，每天可处理百亿条数据。

2.整理所有系统聚集数据项算法逻辑，搭建算法聚集架构；完成业务所需数据项算法的开发、自测工作。

3.基于地图数据，融合车辆运行数据，车辆动态数据自动匹配路网信息算法开发。实时调用离线路网数据，不受并发量、调用次数的限制，支持TB级数据分析。

4.与科研院所合作，基于市场需求，完成国六标准油品监测算法模型、路况分析、服务站选址等应用算法开发，并实现业务应用。

联合开发。

公司累计存储近90万辆车、1300+GB数据，实现全量车的数据计算，支撑业务平台查询和应用。

完成地图基础数据部署，正在进行应用接口开发。

投入算法设计2人，当前正在预研的算法有国六标准油品监测算法、路况分析、趟次分析等；其中国六标准油品监测算法计划本年度完成开发，实现小批量应用。

融合高校汽车工程、机器学习等专业技术，希望与高校（如：长安大学、西安电子科技大学、西安交通大学等）就自称重算法、趟次分析等算法进行合作、研究。

与西安康明斯发动机有限公司、陕重汽技术管理部、销售公司等合作就国六标准油品监测算法进行研究。