汽車大數據是一筆好生意嗎？

每臺電動汽車每小時可產生數十GB的數據。搭載在車身上的傳感器、車載系統(tǒng)、OBD接口、GPS定位等，都是獲取車輛數據的方式。
　　隨著國內車輛保有量的不斷上升，汽車將會成為數據量名列前茅的行業(yè)，車企、服務公司、數據公司、維修零部件商，正在形成大數據生態(tài)鏈。
　　數據孤島問題正在阻礙這個生態(tài)鏈進一步的發(fā)展，由整車廠主導的制造和維修環(huán)節(jié)掌握了大量數據，但形成了一個閉環(huán)，無法變現(xiàn)和共享數據。售后市場雖已運用檢測設備等各種方法試圖建立標準化數據庫，卻由于無法獲取海量數據，數字化程度還是很低。
　　大數據生意究竟是一張畫得很大的餅，還是下一個價值洼地？
　　數據多，難采集
　　杭州的車主鄭先生打算把開了幾年的大眾高爾夫2012款1.6L自動舒適型賣掉，他在二手車電商平臺車置寶的網站上點擊“我要賣車”，填入汽車基本信息，車置寶為其分配一個專屬賣車顧問，根據其所在城市分派檢測人員上門服務。
　　核對了車輛信息之后，技術人員開始檢測車身問題，特別是維修情況、故障碼等影響估值的數據。
　　檢測數據由“車檢寶”移動端再上傳到后臺服務器，以檢測數據庫為基礎，形成報告，主要涵蓋車輛概況、損傷、配置、4S店維修保養(yǎng)記錄這幾方面信息，然后由系統(tǒng)生成1級－6級的車輛檢測評級。
　　最后，通過競拍中心，將車輛信息和數據報告推送到全國二手車零售端，進行競價，價高者得。鄭先生最終成交價為9.71萬元，比市面上的車商收購價高出了約3個百分點。
　　“二手車市場太缺數據了。”車置寶聯(lián)合創(chuàng)始人張煒告訴《財經》記者，他指的是售后市場可用數據太少。
　　二手車一車一況，準確獲取車輛數據很困難，每一輛車，都必須進行人工檢測才能定價。由于數據碎片化，標準也不統(tǒng)一，二手車估值還是以經驗為主，價格區(qū)間浮動較大。車置寶線下檢測團隊有400多人，每日人均客單量至少10起。
　　車置寶這種類似于招拍掛的形式，正是找準了二手車無法精準估值的痛點。
　　目前汽車市場的數據現(xiàn)狀是：海量信息分散在各個數據孤島上，龐大的數據量無法互相連接成為推動汽車全產業(yè)鏈發(fā)展的基石。
　　任何一個駕駛行為都會產生龐大的數據量，車主每踩下一次油門，每去一次4S店維修，每行駛過一個紅綠燈，哪怕只是把車安靜地停在路邊，你的車況和駕駛行為都會被記錄下來，進行存儲，繼而通過大數據分析，提煉有價值的車況信息以及駕駛行為分析。車輛本身是數據集中產生的地方，又是數據的使用者。
　　除了車況信息，人車交互產生的駕駛行為數據量也極大，由這些數據驅動的車聯(lián)網、無人駕駛技術是車企瞄準的下一個藍海。
　　汽車全產業(yè)鏈是數據的生產端，如主機廠、4S店、快修店等，又成為數據的受益者。
　　車輛從生產初期、交易、維修、老化，整個生命周期中，信息在交易行為中不斷迭代，大數據都在高速運轉著。
　　生產初期，車輛的原始數據是建立數據庫的基礎，但是原車在經過各種環(huán)節(jié)最終到達零售端的過程中，配置已有修改。力洋軟件科技有限公司開發(fā)的汽車VIN碼識別技術及車型庫，就是基于實車數據，結合人力校驗整理，而形成的基礎數據庫。數據庫有了，生意就好做了。
　　力洋數據創(chuàng)始人馬程告訴《財經》記者，公司用13萬條汽車配置信息數據、價格數據和技術參數數據，千萬條原廠配件信息和售后品牌件信息，連接了340家用戶，進而打通了二手車產業(yè)鏈上下游，包括：二手車電商、維修配件商甚至主機廠。
　　在汽車行業(yè)數字化程度較低的情況下，如能掌握數據，統(tǒng)一標準，那自然就掌握了話語權。
　　在數據量這塊大蛋糕面前，各方力量拉鋸。
　　車管所、主機廠、維修商、電商平臺，各自掌握著數據，但又徘徊在信息的孤島上。近期國家八部委出臺法規(guī)，要求公開車輛維修技術信息，以政策導向來推動碎片化的數據現(xiàn)狀。
　　反觀美國，早在2003年，為防止汽車制造端對配件和維修市場的壟斷，美國政府就已規(guī)定須開放車輛診斷、維修所必需的技術信息。
　　孤立的數據平添了汽車后市場的運營阻力。
　　馬程從2008年開始創(chuàng)業(yè)，前三年，公司不超過十個人只做一件事，每天跑二手車市場、4S店，采集數據。“先別提大數據，這個行業(yè)連基礎數據都沒完全建立好。”馬程告訴《財經》記者。
　　張煒表示，整個產業(yè)鏈中，整車廠擁有較大的數據量，通過品牌專營4S店，掌握維修信息，并形成專有零部件的市場壟斷，又通過零售端掌握銷售數據，目前這些信息都停留在車企內部。而電商平臺只能通過與OBD廠家合作，OBD即車載自動診斷系統(tǒng)，包括發(fā)動機、控制系統(tǒng)檢測等，讀取部分主機廠愿意公開的數據。
　　連接信息孤島，共享車輛維修數據只是開始。
　　SAP大中華區(qū)副總裁彭俊松博士向《財經》記者直言，限于碎片化的數據現(xiàn)狀，國內大數據具體應用，目前仍處于初級階段。
　　汽車產業(yè)數字化程度太低，主機廠的信息化建設仍然滯后，從生產端到銷售端，IT業(yè)務系統(tǒng)就先需要整合。
　　變現(xiàn)渠道少
　　大數據的核心在于預測，預測性保養(yǎng)或維修是其一。力洋數據根據車輛的使用情況，形成市場調研報告，包括：車輛問題報告、預測性維護、分析報告、售后配件市場覆蓋率報告等，反饋給客戶，電商平臺、主機廠和零部件商都在其中。
　用到數據分析的場景很多，比如：根據車輛的運行情況，預測保養(yǎng)需求。又或是，對零部件進行失效監(jiān)控和預測分析，廠商可以調度配件，提前備貨，并給出預防性維護建議，以避免保修費用和潛在的召回風險。力洋數據還統(tǒng)計了歷年新車數量，對主機廠進行上市車型分析、銷售分析。
　　數據分析的市場前景吸引了眾多公司。
　　SAP推出的SAP HANA平臺，就是大數據的分析平臺。獲取了車輛傳感器數據以后，通過后臺對大數據的分析計算，可改進汽車前端的制造質量，包括對車況數據的分析，找出產品質量問題和背后的原因，反饋給主機廠。在新車開始量產前得到快速發(fā)現(xiàn)和消除，也降低今后進行產品召回的風險。
　　IBM則通過大量原型車試駕的數據和維修商報告獲得數據。經過系統(tǒng)分析，對于重復出現(xiàn)的問題，出具數據分析的解決方案。目前已有數百個分析應用程序，為企業(yè)提供解決方案。2015年，IBM在商業(yè)分析和大數據方面的營收為200億美元。
　　本田在一級方程式比賽中，采用的就是IBM的解決方案，將包括溫度、壓力和動力水平的車輛數據直接分享到云中，從而快速高效地查看剩余燃油量，并且預估機械問題出現(xiàn)的可能性。分析快速行駛的車輛和車手數據，實時調整比賽策略，包括補充燃油的方式，這些都是比賽需要的關鍵數據。
　　精準營銷是其二。精準營銷的大數據來源主要為車企自有的數據，比如官網信息、投放的廣告等，其次是媒體和第三方提供的數據。
　　傳統(tǒng)的廣告營銷耗費了車企每年幾十億元的費用，而基于大數據分析的精準營銷對特定人群定向投放，收獲了比傳統(tǒng)方式多3倍以上的覆蓋率。
　　通過大數據分析，可以準確把握每個客戶的需求和購買預期，推送給客戶是一方面，同時客戶的購買行為也可以反饋給主機廠，幫助其更好理解客戶。車企早已意識到了精準營銷的重要性，比亞迪就專門成立了數字化營銷部門，通過新型營銷的探索，線上引導線下，這一方式占了將近50％的成交率。
　　車企的大數據邏輯在于個性化營銷和提高轉換率，使用大數據分析建立詳細的客戶檔案，以觸及很多潛在客戶。車企希望了解目標客戶的精準圖像，知曉哪個環(huán)節(jié)會提高客戶訂單，再進行定向營銷。
　　預測與精準營銷是目前為數不多已經實現(xiàn)的大數據商業(yè)模式。
　　然而，在大數據已經如火如荼地被討論了好多年后，許多困境還是沒有得到解決。比如車險的大數據運用。
　　人保車險部門相關人士告訴《財經》記者，首先是樣本太小，形不成大數據；其次，消費者認可度很低，如果基于駕駛行為得出車主事故風險較大，他多半不可能接受定制的高費率保險套餐。數據和商業(yè)模式的對接目前還是有很大距離。
　　愿景
　　停在車庫的汽車，可以啟動自動駕駛模式，開到加油站，加完油之后再自行倒車入庫。這個類似科幻小說的情節(jié)或許能在未來實現(xiàn)，得益于大數據分析運算能力的發(fā)展。
　　這一場景是以大數據為基礎，實現(xiàn)車聯(lián)網和無人駕駛技術的結合，其中大數據的采集是自動駕駛發(fā)展的關鍵。
　　沃爾沃汽車集團研發(fā)高級副總裁彼得·默滕斯（Peter Mertens）在接受《財經》記者采訪時表示，為了推進自動駕駛，整車廠需要通過傳感器采集各種各樣的數據，比如駕駛行為方式的數據，人車交互的數據、以及環(huán)境的數據，包括氣象數據、地圖數據等。經過不斷驗證迭代，了解到在特定的氣象情況或道路交通狀況下，汽車表現(xiàn)的實時數據之后，無人駕駛技術才能趨于成熟。
　　一旦打通了人與人、人與車、人與環(huán)境之間的大數據之后，數據的變現(xiàn)能力驚人。
　　福特聯(lián)手IBM，在美國推出了動態(tài)班車項目。如果班車發(fā)生故障，可以通過IBM云端和分析技術在后臺進行分析，重新調配車輛任務。此智能移動平臺還在特定區(qū)域搜集停車地點的車輛出入數據，從而預測可用停車位信息，或在交通堵塞時及時提供高效出行建議。還有平時出行使用的地圖導航，也是基于大數據的計算才能找到最便宜或距離最短的出行路線。
　　數據孤島已開始慢慢打通。
　　IBM大中華區(qū)全球企業(yè)咨詢服務部汽車行業(yè)總經理王濤告訴《財經》記者，整車廠已經逐步形成了以數據為導向的新興業(yè)務模式，大多與認知計算、大數據、移動等新技術休戚相關。
　　共享出行大熱的當口，模糊了信息的邊界，整車廠看到了數據共享對于服務客戶的利處，也倒逼著車企開始分享數據。
　　豐田與微軟近期成立了一家名為“Toyota Connected”的數據公司，主要致力于搜集和分析車況、位置信息等大數據，并將其應用于新商品和新服務的研發(fā)工作之中。目前信息的用途主要是防止交通事故、改善駕駛習慣、改良和開發(fā)新車型、將數據產品出售給保險公司、地圖公司等相關行業(yè)和領域的企業(yè)等。
　　互聯(lián)網公司技術性強，地圖道路方面的數據量多。通過合作，豐田的野心不只在做智能駕駛，甚至要插一腳打造智慧城市。
　　封閉的數據現(xiàn)狀開始改變，豐田邁出了第一步，和互聯(lián)網公司共享客戶數據，聯(lián)手做起了大數據生意。
　　在彭俊松看來，要打破數據孤島的現(xiàn)狀，最終還是需要依靠業(yè)務和數據平臺合力驅動，雙管齊下。業(yè)務導向下發(fā)展的商業(yè)模式持久發(fā)展，數據才能相輔相成，找到長足的價值。
　　王濤亦表示，平臺的打造不是集幾家企業(yè)之力就能完成的，必須整個產業(yè)鏈自上而下地改變，汽車企業(yè)在創(chuàng)新商業(yè)模式的同時，需齊力打造大數據的生態(tài)鏈，形成人、車、環(huán)境高度集成的有機生態(tài)系統(tǒng)。