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
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