Исследования и партнёрства

Эта страница — точка входа для исследователей, страховщиков, операторов автопарков и государственных экологических программ, которым нужно понимать, что Odoma измеряет, как это можно встроить в исследование или пилот, и какими данными мы делимся (и какими — нет).

Технические детали детектирования и расчёта баллов — в Методологическом брифе. Live-агрегаты по эффекту — на /impact.

EU policy и регуляторный контекст

  • EU 2035 — нулевые выбросы для новых легковых автомобилей и фургонов — European Commission, Cars and vans. Технологический путь — электрификация автопарка; поведенческий путь (стиль вождения) регулирование не закрывает. Именно эту дыру и закрывает Odoma.
  • EEA — Sustainability of Europe's mobility systems 2024 — eea.europa.eu. Опорный документ о том, идёт ли ЕС по графику декарбонизации транспорта. Спойлер: пока нет.
  • EEA — Average CO₂ emissions from new passenger cars and future targets — eea.europa.eu.
  • EEA — Decomposition analysis of EU-27 passenger-car CO₂ 2000–2023 — eea.europa.eu. Сколько изменения дала технология vs активность vs интенсивность.
  • GDPR (Regulation EU 2016/679) — eur-lex.europa.eu. Все потоки данных Odoma спроектированы под Article 5, 6(1)(а), 25. См. §8 Методологии.

Эко-драйвинг — peer-reviewed и EU-funded

  • Sanguinetti, A. et al. (2020) — Average impact and important features of onboard eco-driving feedback: A meta-analysis. Transportation Research Part F 70, 80–90. Самая полезная сводка: по 17 исследованиям среднее улучшение — 6,6 %. doi · open-access · локальная копия
  • ecoDriver (FP7, 2011–2016) — €14,6 млн, 170 водителей, 7 стран. Опорный benchmark для GPS-only смартфон-приложений: 2,5 % экономии, OBD-системы — до 6 %. CORDIS 288611
  • GamECAR (H2020, 2016–2019) — €1 млн, 36 водителей, Испания. 0,59 л/100 км на эко-балле, лидерборде и челленджах (p = 0,004, Cohen's d = 1,026). CORDIS 732068
  • Baumgartner, M. et al. (2019) — Long-term effects of gamification on eco-driving behaviour. Energy Research & Social Science 57. 22-месячное BEV-исследование (n = 108): геймификация формирует переносимый навык. doi

Телематика, harsh-event детектирование и риск ДТП

  • NJIT / MDPI Vehicles 2025 — Evaluating Harsh Braking Events as a Surrogate Measure of Crash Risk Using Connected-Vehicle Telematics. Опорная работа о том, почему harsh braking — сильнейший предиктор риска ДТП в телематике. Отраслевые пороги — 0,20 g – 0,45 g. mdpi.com
  • ETSC 2019 — Telematics and Road Safety. European Transport Safety Council. Канонический EU-policy документ о переводе телематических сигналов в измеримые safety-результаты. etsc.eu · локальная копия

Контекст страхования и UBI

Те же сигналы, что собирает Odoma (ускорение, торможение, пробег, время суток), лежат в основе европейского рынка usage-based insurance. Полезные референсы:

  • Berg Insight 2025 — Insurance Telematics in Europe and North America, 9th edition. Европейские UBI-полисы: 13,8 млн на конец 2024, прогноз 20,1 млн к 2029 (CAGR 7,8 %). berginsight.com
  • PTOLEMUS Consulting Group 2025 — UBI solution provider ranking. IMS, Octo, The Floow, Cambridge Mobile Telematics, Targa Telematics, Munic, Geotab, Vodafone Automotive, Arity, FairConnect, Dolphin Technologies, Redtail Telematics. ptolemus.com
  • Mordor Intelligence 2025 — Europe Insurance Telematics Market Size. Прогноз с 0,97 млрд USD (2025) до 2,78 млрд (2030). mordorintelligence.com
  • DataBridge Market Research 2025 — Europe Usage-Based Insurance Market. databridgemarketresearch.com

Odoma — не страховой продукт. Методология и схема датасета опубликованы открыто, чтобы страховщики и автопарки могли провести аудит до начала любого пилотного разговора.

Для внешних исследований и пилотов Odoma предлагает opt-in двух-уровневый crowd-sourced датасет:

  • Tier A — non-longitudinal, анонимный по умолчанию. Per-trip агрегатная запись (без координат, без точных timestamps, все числовые признаки bucketed в дискретные корзины). Opt-in в настройках.
  • Tier B — longitudinal, explicit consent. Добавляет pseudo_id в хранилище устройства (Keychain на iOS, приватное хранилище приложения на Android), чтобы несколько поездок от одного устройства можно было связать. Нужен для исследований within-driver изменений. Отзывается в любой момент; ротация pseudo_id поддерживается.

Архитектурные инварианты:

  • GPS-координаты не уходят с устройства никогда. Только bucketed-агрегаты.
  • Точные timestamps не уходят. Только time_of_day_bucket (4 корзины) и day_of_week.
  • Сырые потоки не уходят. Скорости и частоты событий — multi-threshold CDF.
  • Прямые identifier'ы не уходят. Никаких BT MAC, BT-имён, моделей телефона, VIN, email.
  • K-anonymity guard на бэкенде с авто-повышенным k = 20 для малых стран (EE / LV / LT / LU / CY / MT и др.) для предотвращения re-identification.
  • Region-aware data residency. EU-пользователи попадают в EU-проект Firestore; не-EU — в US-проект. Маршрутизация по ISO 3166-1.
  • Версионирование схемы — аддитивное. Новые поля — nullable adds внутри upload_schema_v: 1; любая breaking semantic change → bump v2.

Полная схема и регламент её дизайна — публичные. (Документы в репозитории кода: docs/dataset_schema.md и memory/crowd_dataset_schema_rules.md; HTML-версия будет опубликована здесь после релиза uplink в v1.4.)

Атрибуция водителю и passenger mode

Практическая проблема любой смартфон-телематики — что происходит, когда телефон в такси, в общественном транспорте или на пассажирском сиденье. Сигнал акселерометра тот же — но это уже не поведение владельца.

Odoma классифицирует не-self поездки тремя уровнями уверенности:

  • High confidence — паттерн общественного транспорта. Эвристика по 8 признакам (stops-per-km, duration variance, speed P95 ≤ 80, route linearity и т. д.). Silently классифицируется как .publicTransport.
  • Medium confidence — style mismatch. Z-score против per-driver baseline, off-hours, BT mismatch. Классифицируется как .passenger с non-modal подсказкой.
  • Low confidence — один сигнал. Default .self, в Trip Detail предлагаем уточнить.

Для всех не-.self поездок эко / safety / driver-loss агрегаты не считаются и не показываются, поездка исключается из crowd-sourced uplink. Это hard guard, не UI-подсказка.

Travel Mode автоактивируется после нескольких сигналов (другая страна / несколько no-BT поездок / несколько public-transport матчей / старты вне сохранённых геозон) и смещает классификацию в сторону .passenger на 7 дней, приостанавливая эко/safety агрегаты на этот период.

Полный дизайн — 8 этических guardrails, сигналы classifier'а, override-действия и off-roadmap Tier C (taxi/transit research с отдельным consent flow) — задокументирован внутренне и будет суммирован здесь к запуску uplink.

Работа с нами

Открыты к:

  • Пилотным партнёрствам — школы, операторы автопарков, экологические НКО, университеты, государственные экологические программы, страховщики, заинтересованные в полевой валидации методологии.
  • Совместному финансированию — для масштабирования за пределы Эстонии и от одного продукта к портфолио по нашим шести уставным целям.
  • Волонтёрам — переводчики, дизайнеры, экологи, юристы, коммуникаторы.

Партнёрские запросы:

См. также: О Odoma · Методология