车联网大数据的特点主要包括以下几点：

海量性：随着车辆数量的不断增加，车联网系统所收集的数据量也在迅速增长。这些数据包括但不限于车辆运行数据、驾驶员行为数据、道路交通数据等。
多样性：车联网数据涵盖了多种类型，如结构化数据（如车速、油耗等数值数据）和非结构化数据（如视频、图像等）。
实时性：车联网数据是实时产生的，因此需要实时处理和分析，以便及时反映车辆和交通状况。
高价值性：通过对车联网数据的深入挖掘和分析，可以揭示出车辆运行规律、驾驶员行为习惯以及道路交通状况等有价值的信息，有助于优化交通管理和提升驾驶安全。

在设计车联网大数据平台架构时，需要注意以下几个方面：

数据接入与处理能力：由于车联网数据量大且实时性强，平台需要具备高效的数据接入和处理能力。这包括采用海量数据采集技术、边缘计算技术以及分布式存储和计算技术等，以确保数据的及时收集和快速处理。
数据治理与管理能力：平台应提供一套完整的数据治理和管理工具，支持多种不同种类数据的整合、清洗、存储和处理。这有助于确保数据的质量和准确性，为后续的数据分析提供可靠的基础。
数据安全与隐私保护能力：随着车联网数据的增多，数据安全问题日益突出。平台需要采用先进的安全技术和管理措施，确保数据的安全存储和传输。同时，也要严格遵守相关法律法规，保护用户隐私。
灵活性与可扩展性能力：车联网技术和应用不断发展，平台需要具备灵活性和可扩展性，以便根据实际需求进行功能扩展和升级。
高效的数据分析与挖掘能力：平台应支持高效的数据分析和挖掘功能，能够从海量数据中提取有价值的信息，为交通管理、智能驾驶等应用提供有力支持。
可靠性与容错性能力：确保系统的高可用性和故障恢复能力，通过数据备份、冗余设计和故障切换机制减少服务中断风险。
资源优化与成本控制能力：合理利用云计算资源，通过自动化运维、负载均衡等手段优化资源使用，控制运营成本。

车联网大数据的特点及设计车联网大数据平台架构时需要重点关注的几个点