如何從汽車數據「金礦」里掘金？

　　數據，已經成為新能源汽車智能化下半場競爭的關鍵。

　　“汽車數據不僅是一個新業(yè)態(tài)，也將變成一個新‘產業(yè)’，比汽車制造業(yè)更有吸引力。”這是在7月28日舉辦的 “如何推動汽車數據創(chuàng)新應用及更好流通”研討會(下簡稱“研討會”)上，中國電動汽車百人會理事長兼秘書長張永偉的最新判斷。

　　目前看來，汽車數據這一產業(yè)的市場規(guī)模將十分巨大。

　　早在2018年，德勤就在《未來汽車行業(yè)價值鏈-2025年以后》中預測，到2025年，汽車行業(yè)20%的利潤將來自移動出行及數據管理。

　　汽車數據產業(yè)當中，僅僅基于汽車數據的UBI車險市場這一項，市場規(guī)模就達到數千億。興業(yè)證券的研報曾經假設過，如果車險費率市場化全面放開，UBI的滲透率在2020年將達到25%，市場規(guī)模將接近3000億元。

　　另外，汽車數據存儲等，離不開汽車云，據《2021年中國汽車云市場追蹤報告》顯示，2021年汽車云行業(yè)整體市場規(guī)模高達335.2億元;預計到2026年，這一數字將扶搖直上，達到800億元。

　　或許是看到汽車數據產業(yè)的潛力，馬斯克表示，未來特斯拉將零利潤售車，其利潤將全部來源于基于汽車數據的軟件服務。摩根士丹利分析師也認為，未來，特斯拉經常性軟件收入價值可能會超過其硬件業(yè)務的價值。而我國蔚來等車企也已經成立數據公司，瞄準的就是這部分不菲價值。

　　未來能分享汽車數據產業(yè)這杯羹的，不僅是汽車及相關行業(yè)，而且涉及到很多行業(yè)。張永偉曾經指出，跨界玩家很有可能成為未來汽車行業(yè)的頭部玩家。可預估的是，這一論斷，在汽車數據這一產業(yè)，亦然成立。

　　譬如，云計算廠商，在汽車數據的存儲過程，就能獲得不少商機;數據處理企業(yè)若參與處理與分析汽車數據，也能增加很多營收。大數據技術的戰(zhàn)略意義，不僅在于掌握龐大的數據信息，而且在于數據的“加工能力”，即通過“加工”實現數據的“增值”。

　　本文試圖圍繞汽車數據產業(yè)這一全新的概念，回答以下幾個方面的問題：

　　1、汽車數據的重要性體現在哪?

　　2、汽車數據應用具體表現在哪里?

　　3、面對汽車數據這座“金礦”，具體該怎么“分杯羹”?

　　01 汽車數據和鋰礦一樣重要

　　目前，汽車數據有不同的定義。

　　環(huán)球時報采訪相關專家后，將汽車數據定義為，為保障車輛正常行駛、服務功能正常運行所采集和產生的數據。這些數據一般存儲于車內系統和云端(汽車云)。而《汽車數據安全管理若干規(guī)定(試行)》中，則將汽車數據定義為包括汽車設計、生產、銷售、使用、運維等過程中的涉及個人信息數據和重要數據。

　　汽車數據數量巨大。據車百智庫、智能汽車與智慧城市協同發(fā)展聯盟合作的研報《智能網聯汽車發(fā)展若干重大問題》，一輛 L4 自動駕駛的智能網聯汽車，每日通過車內外傳感器采集的行駛數據、環(huán)境數據和行為翻據等，已達到 10TB的量級，是傳統汽車的 5-10 倍。

　　保守估算，千輛自動駕駛汽車一年會產生近 11EB(萬億兆)的數據，是 2016年全球互聯網數據傳輸量總和(3EB)的 3.5 倍。

　　對于這些汽車數據，小康集團創(chuàng)始人張興海將其分為五類：

　　一是用戶數據，蘊含個人偏好、經濟狀況、工作生活以及人際交往等隱私信息;二是物資數據，基于智能電動物流車服務信息，可以勾勒出精準的社會資源調配圖;三是車輛數據，與設計、生產、服務一體化的企業(yè)智能制造大體系直接聯通;四是交通數據，與公路運輸管理與城市治理能力緊密關聯;五是能源數據，與能源供需設施配置和能源流動網絡相互交融。

　　在智能化下半場的當前，汽車正由典型的機械產品，轉化為數據決定體驗、軟件定義功能的智能移動終端，汽車數據的重要性，將會越來越強。目前，汽車數據已經成為繼汽車芯片、汽車操作系統之后行業(yè)焦點之一。

　　集度CEO夏一平此前就認為，2023年是新能源汽車智能化競爭元年，相較于電動化，在新能源汽車智能化的競爭中，數據的作用巨大，是驅動智能汽車發(fā)展的新燃料。而據車百智庫、智能汽車與智慧城市協同發(fā)展聯盟合作的研報《智能網聯汽車發(fā)展若干重大問題》也認為，隨著汽車智能化的不斷發(fā)展，智能網聯汽車會像依賴化石燃料、電力一樣依賴數據。

　　如今，人工智能、大模型爆發(fā)，已經在智駕、座艙領域有很好的實踐。在此基礎上，整個智能網聯汽車的開發(fā)，由原來基于規(guī)則的驅動變成了由數據驅動，汽車數據已經成為訓練模型至關重要的要素。

　　至于汽車數據的價值，四維圖新CEO程鵬表示，汽車數據和鋰礦一樣具有極高的價值。而夏一平則認為，從某種意義上看，汽車數據比鋰礦的價值更大。他認為，智能網聯汽車賽道上一決勝負，需要比拼的核心是數據的動態(tài)量以及對數據的處理和應用能力。汽車數據作為土地、勞動力、資本、技術并列的生產要素，被當成了一種資產。

　　在研討會上，張永偉表示，目前，汽車數據已經由原來的輔助角色，慢慢變成了一個價值創(chuàng)造者的重要角色，而且創(chuàng)造的價值是過去看不到、想不到的，是新價值，可以成為獨立的產業(yè)環(huán)節(jié)，將加速我們汽車產業(yè)智能化、數字化轉型，并培育新的產業(yè)增長點。

　　02 數據用于智駕與UBI

　　在智能化的今天，汽車數據的應用越來越廣泛，其中一個重大應用，就是高階智能駕駛。

　　目前，高階智能駕駛功能落地，*阻礙就是無窮無盡的Corner Case(邊角案例)所帶來的安全隱患。解決這么多“問題”，就需要在線下測試、仿真測試中，不斷搜集各種場景下自動駕駛的數據，尤其是極端情況下的數據，豐富場景庫，形成數據閉環(huán)。

　　其具體環(huán)節(jié)包括數據采集、數據回傳、數據標注、模型訓練和仿真測試等。

　　這些環(huán)節(jié)中的仿真測試，本身就是大數據的一種應用。行業(yè)普遍認為，為了保證自動駕駛技術安全可靠，車企需采集110億英里的測試數據。如果完全通過線下測試，即使100輛自動駕駛汽車以時速40公里每小時的速度、24小時不間歇測試，也需要500多年的時間才能完成。因此，自動駕駛模擬仿真平臺的出現，提供了一個新的解決思路。自動駕駛模擬仿真平臺就是大數據的一種應用。

　　總之，數據閉環(huán)是實現高階智能駕駛落地的前提。而且，即使高階智能駕駛量產后，也需要不斷獲取更多有價值的數據，不斷迭代，從而推動數據閉環(huán)體系持續(xù)不斷地高效運轉。

　　在如今新能源汽車的“內卷”之年，高階智能駕駛的量產化交付能力，已成為車企或Tier1之間競爭的關鍵，而是否具備高效的數據閉環(huán)體系也是評判量產交付能力的重要參考指標。可見，汽車數據對高階自動駕駛領域應用，具有決定性的作用。

　　另外，汽車數據還將用于車險的創(chuàng)新。

　　2021年10月15日，已經擁有險企的特斯拉在美國官網上開售車險產品，該產品做到了“千人千面”，不同的車主，車險定價不一樣，定價的基礎是車主的實時駕駛行為數據，這種車險模式就是UBI(Usage-basedinsuranCe)。

　　圖源：狗熊會

　　車百智庫、中汽智檢、中國汽研聯合發(fā)布的研報《智能電動汽車后市場新機遇與新挑戰(zhàn)》(后稱后市場研報)表示，UBl將成為未來解決新能源汽車保險痛點的有效手段。UBl能夠帶來的益處包括創(chuàng)新產品、精準厘定費率、降低賠付率、提升客戶服務等。

　　UBI有一個*的問題，就是非常考驗險企的數據收集與處理能力。新能源汽車相較于燃油車，對汽車數據的搜集做得十分到位。在數據賦能下，做定制化的UBl，可謂水到渠成。

　　興業(yè)證券的研報曾經假設過，如果車險費率市場化全面放開，UBI的滲透率在2020年將達到25%，市場規(guī)模將接近3000億元。

　　03 汽車數據的其他變現

　　智能化下半場，汽車數據覆蓋人、車、路三個維度，除了智駕與UBI外，變現價值其實很多。后市場研報就表示，智能汽車的后市場服務，高度依賴汽車的全生命周期數據。

　　譬如，新能源汽車的數據，一般記載著車輛的性能、狀態(tài)和故障情況，以及充電頻率等，這可為車企提供銷售線索，以及提升用戶的忠誠度，并且支持主機廠為電動車設計配套的充換電服務，也看用作電池技術的發(fā)展參考。

　　新能源汽車的數據還記錄了司機、乘客相關的數據，包括出行習慣、導航偏好，以及車載影音娛樂系統的使用習慣。這些數據可以用于幫助車廠用于產品的設計，以及對新車產品的銷售進行定位。車內監(jiān)測系統甚至能夠監(jiān)控駕駛員及乘客的身體狀況，這都為額外的增值服務，如智能健康座艙，就提供了巨大的商機。譬如，嵐圖基于車內數據設計的智能健康座艙，其廣告語就是“坐下就不想起身”，這也成為其汽車產品的特色。

　　汽車的外部的環(huán)境數據，比如通過汽車行駛中的輪胎和懸架數據收集路面坑洞等道路信息，以及利用攝像頭和激光雷達識別并收集路牌、車道、甚至井蓋信息，此外通過溫度和濕度之類的感應器還可以搜集天氣信息。這些信息可以滿足第三方諸如智慧城市等垂直領域的需求。譬如數字孿生技術，在精準導航，“治堵”等交通管理方面，都有應用。目前，已經有越來越多的車企、城市管理部門等，意識到“智慧的車、聰明的路”帶來的數據價值。

　　關于汽車數據的應用，不能不提如今的大模型。

　　大模型上車，已成趨勢。大模型可以處理海量數據，可以提供更精準、更全面的數據分析和預測能力。不斷優(yōu)化升級大模型，就可以提高自動駕駛的準確性和可靠性。商湯絕影智能車艙產品創(chuàng)新高級總監(jiān)邵昌旭就表示，通過大模型向自動駕駛和智能座艙提供賦能，實現我們的駕艙一體和人機共駕駛這樣*的駕乘體驗。

　　大模型還將對車企的研發(fā)方式和商業(yè)模式產生新的影響。在研發(fā)方式方面，由于AI高效的標注能力有目共睹，過去需要很長時間的數據標注任務現在只需要幾小時即可，研發(fā)的時間成本大幅壓縮，而且大模型可以處理多模態(tài)的豐富數據，如語音、手勢、視覺等，這可以助力車企深入改善總體研發(fā)效能，降本增效。而在商業(yè)模式上說，目前的大模型普遍能說會道，集成到車載系統之后，人、車、機之間就可能從“雇傭關系”發(fā)展到“陪伴關系”，大模型通過機器學習能力也會逐步了解人的喜好和習慣，進而衍生出全新的商業(yè)價值。

　　大模型就與汽車數據之間有著千絲萬縷的關系。大模型是指具有大量參數和復雜結構的機器學習模型，大模型的訓練依靠巨量的汽車數據，從而不斷迭代，而發(fā)模型也直接通過處理海量的汽車數據產生應用。

　　研討會上，有代表總結了汽車數據的相關應用

　　04 給跨界企業(yè)帶來商機

　　汽車數據這一產業(yè)的市場規(guī)模將十分巨大。

　　馬斯克表示，未來特斯拉將零利潤售車，其利潤將全部來源于基于汽車數據的軟件服務。摩根士丹利分析師也認為，未來特斯拉經常性軟件收入價值可能會超過其硬件業(yè)務的價值。而我國蔚來等車企也已經成立數據公司，瞄準的就是這部分不菲價值。

　　未來汽車數據產業(yè)這杯羹的，不僅是汽車及相關行業(yè)，而且惠及很多跨界企業(yè)。張永偉曾經指出，跨界玩家很有可能成為未來汽車行業(yè)的頭部玩家。可預估的是，這一論斷，在汽車數據這一分支行業(yè)，亦然成立。

　　譬如，在汽車數據科技產業(yè)中，數據處理企業(yè)，參與處理與分析汽車數據，就能獲得不少機會。這是因為，大數據技術的戰(zhàn)略意義，不僅在于掌握龐大的數據信息，而且在于數據的“加工能力”，即通過“加工”實現數據的“增值”。

　　研討會上，就有代表指出，目前處于大模型時代，只有高質量的數據，才能訓練更好的大模型。要獲得高質量的數據，就離不開數據的清洗和校驗，對無效數據進行清理，對有效數據進行二次計算，得到有用的結論。而這項重要的工作，就屬于數據處理企業(yè)的業(yè)務范疇。

　　另外，數據挖掘與處理離不開云的支撐，算力也來源于云計算，汽車云成為智能化下半場的關鍵所在。

　　目前，有些車企，譬如小鵬，自建私有云，但是，未來隨著旗下智能汽車持續(xù)批量上市，將面對越來越大的數據存儲和高算力需求，就不得不不斷擴容私有云，對硬件和資源的迭代要求大，勢必又要追加投入。而強勁的算力，數據管理能力強大的公有云，以性價比的優(yōu)勢，成為很多新能源車企的重要選擇。國內的云服務廠商，主要是“BATH”(百度、阿里、騰訊、華為)四家企業(yè)，均不是來自汽車行業(yè)。

　　據《2021年中國汽車云市場追蹤報告》顯示，2021年汽車云行業(yè)整體市場規(guī)模高達335.2億元;到2026年，這一數字將扶搖直上，達到800億元，三年上升近3倍。

　　注：LaaS、PaaS、SaaS是汽車云的三種服務形式

　　再例如，自動駕駛模擬仿真系統，通過一系列汽車相關數據，營造高逼真的環(huán)境，讓自動駕駛汽車在虛擬環(huán)境進行完整的場景測試。自動駕駛汽車在模擬環(huán)境測試得非常好，運行得非常平滑和穩(wěn)定后，最終在實地進行測試，就更為簡單。這也使得原本從事游戲開發(fā)的騰訊，通過游戲研發(fā)技術，跨界進入汽車數據產業(yè)，分一杯羹。

　　總之，在汽車數據產業(yè)中，還存在著一系列的問題，譬如汽車數據安全問題、權責劃分問題、標準化問題，以及缺少公平數據共享機制，變現路徑不清晰等問題。對于這些問題，可以通過機制、政策、法規(guī)的適配建設，建立常態(tài)化的交流平臺，與全球相關機構合作，開展重大研究，獲得共同認知與準則，逐漸加以解決，從而使得該產業(yè)獲得較快發(fā)展。汽車數據產業(yè)發(fā)展的潛力及吸引了，并不弱于汽車制造產業(yè)。

　　【全文參考】

　　[1]《讓大數據創(chuàng)造大價值》，人民日報

　　[2]《釋放智能網聯汽車數據全生命周期價值潛力》，麥肯錫

　　[3]《了解汽車數據安全，這一張圖就夠了》，環(huán)球時報汽車周刊

　　[4]《自動駕駛下半場競爭的關鍵：數據驅動+車云一體》，焉知汽車