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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態，也將變成一個新‘產業’，比汽車制造業更有吸引力。”這是在7月28日舉辦的“如何推動汽車數據創新應用及更好流通”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，汽車數據這一產業的市場規模將十分巨大。

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

汽車數據產業當中，僅僅基于汽車數據的UBI車險市場這一項，市場規模就達到數千億。興業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年汽車云行業整體市場規模高達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。

截圖于企查查

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

汽車數據和鋰礦一樣重要

目前，汽車數據有不同的定義。

環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展聯盟合作的研報《智能網聯汽車發展若干重大問題》，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，是驅動智能汽車發展的新燃料。而據車百智庫、智能汽車與智慧城市協同發展聯盟合作的研報《智能網聯汽車發展若干重大問題》也認為，隨著汽車智能化的不斷發展，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，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，由原來基于規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造者的重要角色，而且創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環節，將加速我們汽車產業智能化、數字化轉型，并培育新的產業增長點。

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，最大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。

其具體環節包括數據采集、數據回傳、數據標注、模型訓練和仿真測試等。

這些環節中的仿真測試，本身就是大數據的一種應用。行業普遍認為，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，從而推動數據閉環體系持續不斷地高效運轉。

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、中國汽研聯合發布的研報《智能電動汽車后市場新機遇與新挑戰》（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有一個最大的問題，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%，市場規模將接近3000億元。

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。車內監測系統甚至能夠監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新高級總監邵昌旭就表示，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極致的駕乘體驗。

大模型還將對車企的研發方式和商業模式產生新的影響。在研發方式方面，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，研發的時間成本大幅壓縮，而且大模型可以處理多模態的豐富數據，如語音、手勢、視覺等，這可以助力車企深入改善總體研發效能，降本增效。而在商業模式上說，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

給跨界企業帶來商機

汽車數據這一產業的市場規模將十分巨大。

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。

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

譬如，在汽車數據科技產業中，數據處理企業，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的業務范疇。

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，均不是來自汽車行業。

據《2021年中國汽車云市場追蹤報告》顯示，2021年汽車云行業整體市場規模高達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，營造高逼真的環境，讓自動駕駛汽車在虛擬環境進行完整的場景測試。自動駕駛汽車在模擬環境測試得非常好，運行得非常平滑和穩定后，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的騰訊，通過游戲研發技術，跨界進入汽車數據產業，分一杯羹。

總之，在汽車數據產業中，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、法規的適配建設，建立常態化的交流平臺，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，從而使得該產業獲得較快發展。汽車數據產業發展的潛力及吸引了，并不弱于汽車制造產業。

參考資料：

• [1]《讓大數據創造大價值》，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

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