在不久的將來，汽車將普遍導入預測性分析技術，除了能根據前方路況主動建議最佳備用路線，還能通知駕駛何時應更換剎車片。駕駛也能直接開口要車載數字助理安排更換時間。前方車輛若突然放慢速度，儀表板也會發(fā)出警告，而能及時踩剎車。

根據IoT Tech News報導，汽車業(yè)的未來技術進步，大部分集中在連網車。有些車廠還會進一步利用連網車所產生的數據。例如，Tesla就利用連網功能來追蹤車輛所在位置和當地路況，還用預測性數據分析程序來協(xié)助改善其Autopilot自動輔助駕駛系統(tǒng)。借助數千輛在路上行駛的Tesla電動車產生的數據，來提升準確度和安全性。

研究顯示，到2020年路上行駛的汽車中有75%會是連網車。而這些連網車每天都會產生須加以管理和保護的大量數據。為管理如此驚人的數據量，車廠不僅需利用云端儲存和全快閃(All Flash)儲存等先進儲存媒介，還得依靠預測性數據分析來有效地管理數據。相同的技術也將有助于檢測和阻止連網車遭受網絡攻擊。

由于預測分析技術在辨識模式方面表現(xiàn)優(yōu)異，因此該工具將用于監(jiān)視連網車接口的授權用戶的行為。預測性數據軟件作為防止黑客入侵竊取數據，甚至控制車輛的手段，將辨識及標記任何異常行為，以進行調查及處理。

車主可借助預測性維護分析節(jié)省昂貴的汽車保養(yǎng)費。若將車載傳感器收集的數據與維修保固數據相關聯(lián)，車廠將能利用此技術預測進廠保養(yǎng)時間，而且可利用來自數千輛汽車的數據來解釋性能異常。這不僅能避免對客戶進行不必要而昂貴的維修，也能避免車廠進行成本高昂的召回。

車載傳感器不但有利于預測維護，也能用于預防車禍。透過監(jiān)測外圍汽車的活動及利用預測分析技術處理相關資料，汽車將能預測可能發(fā)生的車禍，最終可望實現(xiàn)零車禍的愿景。目前車廠已開始探索可能性。

這項技術應用最顯著的例子，就是日產汽車(Nissan)可評估前后車輛車速和距離的預測性前方碰撞預警功能。若系統(tǒng)偵測到前后車輛的行駛狀況異常、有需要踩剎車，就會警告駕駛。