DriveWell应用程序在智能手机的后台运行，收集驾驶行为的数据。司机会收到从1到100分的分数，路线图和改进建议。分数还可以用于保险折扣，或与朋友和世界各地的其他司机竞争。(资料来源:剑桥移动信息技术公司)
基于移动的远程信息处理技术——测量驾驶行为的应用程序和硬件——可能是更安全道路的未来。人们越来越多地使用这些技术来改善自己的驾驶习惯，而保险公司则利用这些数据为安全司机提供奖励和折扣。
剑桥移动远程信息处理(CMT)是这个市场上最著名的公司之一，也是最早的公司之一。CMT于2010年由麻省理工学院(MIT)教授哈里•巴拉克里什南(Hari Balakrishnan)和山姆•马登(Sam Madden)共同创立，开发了基于激励的安全驾驶应用程序，这些应用程序正在全球范围内使用，目的是让司机更好，让道路更安全。
CMT的旗舰应用DriveWell基于麻省理工学院多年的研究，在智能手机的后台运行，收集数据来检测道路类型、驾驶平顺度、超速、手机分心和其他因素。司机们会得到从1到100分的分数，以及路线图和改进建议。在与世界各地的朋友和其他车手比赛时，分数可以用于保险折扣和奖品。
在南非，该应用程序的一个版本已被用于一场全国性的安全驾驶比赛，数万名司机在比赛中争夺奖项。结果显示，在比赛期间，安全驾驶提高了30%以上。
麻省理工学院富士通电气工程和计算机科学教授巴拉克里希南说:“许多人指责手机导致了事故，但我们正在证明使用智能手机使驾驶更安全的可能性。”
根据世界卫生组织(世卫组织)的数据，全球每年约有125万人死于交通事故，另有2000万至5000万人遭受非致命伤害。世界卫生组织还估计，如果不采取行动，到2030年，交通事故可能从全球第9大死亡原因上升到第7大。
多年来，CMT收集了关于这款应用的有效性和司机安全总体上的有前景的数据。这家初创公司在8个国家拥有用户，现在与一些主要的保险公司和服务提供商合作，包括南非的Discovery保险公司、加拿大的Desjardins保险公司、希腊的Hellas Direct保险公司和韬睿惠嘉。
这家初创公司还开发了一种可选的硬件组件，称为DriveWell标签，它可以附着在汽车的挡风玻璃上，增强智能手机的数据。该标签还提供实时碰撞检测和路边援助。当标签检测到事故时，它将数据传输到手机，然后传输到CMT的服务器。呼叫中心的接线员随后与司机联系，提供帮助。
南非的挑战
CMT与领先的远程信息处理保险提供商Discovery Insure合作，于2014年和2015年在南非发起了安全驾驶比赛。
“这对我们来说是一个巨大的挑战，我们很享受这个挑战，因为南非是世界上事故率最高的国家之一，”Balakrishnan说。
世界卫生组织报告称，南非每年每10万居民中有31.9人死于交通事故，是世界上有记录的最高比率之一。
去年有超过65,000人参加了南非为期四个月的比赛，这款应用成为该国下载量最高的iPhone应用之一。司机可以通过安全驾驶获得积分，并将这些积分输入每周奖励和大奖的抽奖中。
在比赛开始时，81%的司机说他们是安全的司机，但最初的数据表明，实际上只有33%的人是安全的。在两周内，CMT和Discovery发现，最危险的参与者中不安全超速的比例下降了40%到50%。参与者还将急刹车、过弯和使用手机的次数减少了一半。“这款应用帮助司机提高了水平;数据显示，得分较低(低于50分)的司机在短短两天内提高了40%。这表明安全司机是后天养成的，而不是天生的。”
Balakrishnan说，这款应用的有效性在于激励机制——不仅仅是保险折扣，还有社交游戏、对司机的反馈、排行榜、徽章和友好的奖品竞赛。通过这种方式，CMT希望开创积极的行为激励机制，承认并奖励个人的安全驾驶行为。例如，该应用程序的许多用户已经可以将他们的驾驶分数定期更新给保险提供商，并实时接收调整后的报价。
获取信号
CMT是卡特尔(CarTel)的衍生产品，卡特尔是电气工程和计算机科学教授马登(Madden)和巴拉克里什南(Balakrishnan)在2005年发起的一个项目。然后在麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)，研究人员的目标是使用移动传感和数据分析来改善道路交通。
2005年至2009年间，卡特尔项目在波士顿的许多汽车和出租车上安装了小型车载计算机，这些计算机可以无线交换有关延误、交通堵塞、坑洼和危险路况的数据。这为司机提供了最新的交通状况，并提供了实时的替代路线。
随着预装GPS和用于运动、振动和速度的传感器的智能手机的兴起，教授们看到了将他们的卡特尔算法集成到每个人都在携带的设备中的机会。
2011年，通过麻省理工学院工业联络计划，两位教授与一家大型美国保险公司取得了联系，该公司对CMT基于智能手机的远程信息处理技术进行了广泛的现场测试。当时，保险公司正在车载诊断系统中试用加密狗，用于基于使用的保险(UBI)项目。Balakrishnan说:“我们认为我们可以通过手机来匹配软件狗的测量结果。”“但最初人们担心产生不准确的数据和电池消耗。”
然而，这款应用很快就在多个试点项目中证明了自己的实力，并引起了全球众多保险提供商的注意。
马登补充说，这款应用的准确性和低电池消耗是麻省理工学院和CMT在信号处理和机器学习方面的关键创新的结果。创新包括通过智能手机传感器准确估计车辆的动态，确定用户是司机还是乘客(或者根本在车里)，以及实时检测碰撞等等。
目前，CMT的技术已通过论文、现场测试和国际发布的验证，它正专注于快速增长。马登说:“CMT的下一阶段是将我们的产品和应用程序带给数百万司机。”
了下:M2M(机器对机器)
