恩智浦对话 | 享受车联网“数据红利”，你准备好了吗？

为了深刻洞察这些变化，来自知名自动驾驶市场研究机构Navigant Research的高级分析师与恩智浦半导体的专家进行了一次深入的对话，围绕车联网数据，以及支持其创新应用的车载网络技术，进行了全方位的探讨。

我们将在接下来的微信系列专题文章中，分三期刊登这次“高峰对话”的全部内容，本文是第一期。希望能够帮助大家找准风口，提前布局，充分享受车联网带来的“数据红利”！

• 第一期：车联网数据的创新应用

• 第二期：数据与未来汽车安全

• 第三期：新技术释放车联网数据潜能

【主持人】

【对话嘉宾】

Ray，我们先探讨一下车辆数据概况。车辆数据现状如何？我们将如何利用车内的所有传感器及其他信息来源产生的众多数据？

这个问题提得很好。如今的车内数据主要还是留在车辆内部，但展望未来，在云端服务器访问和处理这些车辆数据，变得更加重要，但安全处理数据以及确保将适当的数据发送至云端服务器至关重要。如今的车辆其实会产生巨量数据。设想一下车内的所有传感器和信息，其中部分信息来自ADAS系统，我们可以将这些巨量信息进行智能化处理，并根据数据了解车辆所处的环境。

如今的车辆实际产生了多少数据？未来的车载数据量会有多高？听说部分自动驾驶原型车辆配备三四十个传感器，用于探测车辆周围的环境，这些传感器会产生多少数据？

如今，车内产生的可用车载数据量约为每辆车每小时4TB，这个数据量已经非常可观了，但其中的部分数据是不可用的。我们不一定要将所有数据都发送至云端，但其中已包含很多有价值的信息。如今，车内的传统架构与传统网络正在发生巨变，车辆基础设施不断现代化，让人们更轻松地处理并使用数据。

现在已经有很多联网车辆上路行驶，最早的是通用汽车公司于90年代末期发布的安吉星信息服务（OnStar）。过去十年来，车联网服务飞速发展。如今装运的联网车辆有多少？车联网的未来预期发展态势如何？

根据近期发布的数据，我们发现在2018年左右，联网车辆占车辆装运总数的40%。但到2025年左右，我们预计车联网占比将增至70%或75%左右。现有车辆的总体联网率很可观，但数据与信息水平及访问程度相对有限。车辆连接的主要是信息娱乐系统，而我们如今探讨的是所有车内信息的联网。

人们现在还没有意识到，我们乘坐的车辆其实正在识别和监测一些简单的数据，比如所处位置的确切温度与压力。车上配备雨水传感器，相当于是拥有了一个世界一流的云端气象站。车内还安装了很多其他传感器，比如你提到的ADAS传感器，还有高度智能的胎压传感器，它们能为驾驶者提供行驶道路的详尽信息。

这些车辆具备哪些类型的联网技术？汽车制造商面临的挑战之一在于和很多消费电子产品相比，汽车的研发周期相对较长，新车型上市大概耗时三至五年。与典型消费电子产品相比，汽车的使用时间也长得多，我们不会像更新智能手机那样，每两年就换辆新车。我们目前使用的是哪种类型的联网技术？变化趋势如何？

如今的车内通常采用标准总线结构是CAN网络，已经在汽车上使用好多年。但随着车内数据量不断增长，人们逐渐开始用以太网传输车内数据。车外联网使用的应该是5G或某种形式的V2X互联互通应用，我们会发现传统网络正在与更现代化的千兆以太式车内网络整合。

开始探讨如何实现车辆网的深度技术详情前，我们先讨论一下我们为什么要使用车辆数据？这对消费者和制造商有何益处？数据将如何改变客户体验？特别是现在的车辆整体品质极高，从单纯的产品角度出发，很难再找到糟糕的车辆，因此汽车制造商重点关注客户体验方面。请向大家介绍一下我们将如何利用数据改善客户体验。

访问数据能给我们带来多种不同益处，比如车辆的可升级性益处。正如你刚刚说的，人们不会在购入新车几年后，仅仅因为车辆功能已经过时而抛弃旧车。因此，需要具备大幅升级车辆软件以及高效向车辆发送大量更新数据的能力。不仅是信息娱乐系统，而是车辆整体，让制造商能制造出不易过时的车辆。

而且，汽车制造商也能从车辆反馈的信息中受益，包括预测性维护、可用功能以及实际获取大量数据的能力，以便离线研发并测试新功能。由此可见，汽车制造商和消费者可以享受到诸多益处。Brian，你能补充介绍一下消费者可以享受到的部分益处吗？

我们看到有个非常明显的趋势是，OEM车厂希望能够实现差异化。我们认为这对他们而言十分关键，他们始终能够照驾驶者和行人的使用模式不断调整车辆。因此，能持续地更新车辆，使之更具智能化，带来更多的私人化功能，势必会给用户带来更多价值。他们还需要获取与驾驶者偏好相关的信息，当驾驶者在不同车辆间切换，比如从私家车换成租赁汽车或其他车辆时，此信息就可发挥作用。驾驶者了解自己的座椅位置，知道自己喜欢哪些音乐和电台，这些是消费者可以享受到的益处。

另一个益处是让他们知道自己的车辆始终处于最新安全状态，不需要将车辆送往修车厂检查，因为车辆送修对很多人而言都是件麻烦事。还有一个很有趣的益处是驾驶者可以监测路况，你可以根据各种不同数据判断自己是否撞到了路面坑洼。我们可以累积所有车辆中的此类信息，供交通部或负责道路维修的部门访问。只需参考流式传输至云端的数据，就能维护道路并确定维修优先顺序。

是的，我觉得大数据还有其他益处，如果大量车辆都配备真正的EBS系统传感器，就相当于有了动态控制传感器。有些先进的智能轮胎传感器真的能“聆听”路况。接着如果能将数据传输至云端，就能对周边道路进行极其深入的路况分析。正如Brian所说的，设想一下……尤其是我们目前所在的以路况复杂著称的底特律。

如果你觉得当前天气不佳，你可以等几个小时再出发。

是的，气候变化会对道路产生巨大影响。如果有多辆车行驶过坑洼路面时，车上的几个传感器会作出响应，接着可以将信息上传到云端。这些传感器甚至还能检测路面坑洼的严重程度。当地城府和市政府就会表示：“我们必须开始维修这条道路，因为我们今早获取了从500辆汽车上采集到的数据，发现路面存在大型坑洼。”这些信息会自动传输至云端。

当你开始在冰上驾驶时，新型智能轮胎传感器也能检测到相应状况。因此，你刚开始驾驶，车内数据就会被传输至云端，表明此处路面已结冰。接着，你可以向附近的所有车辆发出警告。车内会产生大量数据，车辆会了解很多信息，并为附近的其他人提供宝贵信息，这些都是数据能够发挥的重大作用。

我还想介绍一下另一个大家比较感兴趣的用例，那就是基于驾驶行为的保险，现在人们在方向盘下方安装的安全加密狗其实就是发挥这个作用的。美国最大的保险公司发布的一份报告称，由于使用了这些安全加密狗，70%受保汽车的保险费率都有所降低。一般的平均保险费率大概是14%或15%，这相当于节省了实际成本。它能根据你的驾驶行为，降低你的保险费率。

有趣的是，由于现在的数据全都累积存储，因此OEM车厂能够实际介入的其实并非售后安全加密狗，你会发现部分OEM车厂要么直接参与保险，要么与核保公司合作以提供保险。所以我们可以想象一下，未来人们只需支付一笔会员费，就能享受到各种优质服务，以及会员服务长期提供的不同更新。人们按月支付会员费，也有可能车贷本身就包含保费，这些服务都涵盖在月费中。

获得每月收入流对OEM车厂具有极大的吸引力。这并非车辆的一次性销售，而是长达10年的月收入流，因为汽车的平均使用寿命……我几天前看到美国的汽车平均道路使用寿命是10年。

我觉得现在的汽车使用寿命大概接近12年。

是的，使用寿命变高了。

汽车的使用寿命延长了。Ray刚刚也说过长期看来，我们对可升级车辆展开了很多讨论。长年累月的更新对车辆升级十分关键，能在长达十年的车辆使用寿命中大幅增加新功能数量。如果通过软件升级或软件定义汽车，就能在长达十年的整个车辆使用寿命中切实改善用户体验，那人们就不会想要驾驶一辆10年车龄的汽车。

特斯拉在六七年前发布了Model S和后续车型，令消费者享受到了更多益处。人们能在购车后获得附加功能，这一点深受特斯拉客户的喜爱，这些功能仿佛是魔法般自动出现的。这种技术应用方式能惠及用户体验和客户体验，让客户成为多次购车的回头客。

的确如此，关键在于忠诚度。我们刚刚说过OEM车厂想培养客户的忠诚度，如果能提供这些功能……特斯拉就是这方面的典例。如果你和特斯拉车主交谈，他们会表现得很热情，有时候他们会……我不确定特斯拉是否称之为电子撞击，但他们会获得一些新功能。就像每天都能获得一件礼物一样，他们会获得某种新功能。

或是在车内的中央屏幕上玩小行星游戏。

没错，这很有趣，特别有趣……车主充满热情，并成为品牌的忠实客户。我们认为OEM车厂也是如此，在车内提供这些功能，就能提高客户黏性，从而创造价值。如果制造商投资支持这些功能的基础架构，他们就会占据领先优势并脱颖而出。

互联性带来了众多有趣功能，其中之一是制造商能收集汽车的遥测数据，从而了解并预估数据与车内可能出现故障或损坏的部件之间的相关性有多高。稍微展开一下，如果你拥有这类数据，你能做些什么来惠及消费者或车队运营商？

我认为这其实是车辆数据最有趣的应用之一，因为这不仅有益于OEM车厂，也有益于驾驶者、消费者或车辆本身。当你掌握了所有数据，你就能够访问各种不同的传感器。可以同时在边缘和云端采用智能技术，如果汽车出现任何损坏，你能及时发现异常。当你知道某个部件可能快要损坏时，你可以查看那辆汽车的数据，也可以将这辆车的数据与整个车队的数据进行关联分析。你可以据此决定是否存在影响整个车队的问题，这或许是召回问题，这样就能预防出现代价高昂的召回事件。如果你知道有些部件可能出现故障，你可以将数据及信息用于OEM车厂的商务智能之中，因为车厂拥有并维护着由所有制造、销售和保修信息组成的大型数据池。

如今，这类数据成为了供应链上的重要信息。当制造商知道某个部件即将被淘汰时，他们可以确保部件的可用性，确保经销店备有部件存货。这样就能提供良好的用户体验，因为部件问题无法在线修复。如果你必须去修车厂更换实体部件，那里应该备有可用部件，你无需等待数天，等着从其他国家或地区运来的部件。

还有其他潜在应用，比如如果你把自己的私人信息和车辆帐户或日历等车主帐户关联起来，当它检测到某些部件需要维修或需要定期保养时，就会给驾驶者发出提示信息，“您好，请问您是否想预约维修？”它能在日历中找到一个合适的时间段，并自动完成预约。

没错，一切的重点在于让用户享受更多便捷，对吗？正如我说过的，车辆数据具有重大价值，不仅对OEM车厂如此，对最终用户也是一样，这就是一个很好的例子。我们希望尽可能让生活变得更轻松顺畅，减少人们去修车厂的次数。正如我之前说的，过去我得花半天时间完成更新，如今在线就能完成更新，重点在于方便用户。

我还知道一个例子，如果某个汽车制造商发现了一些奇怪的问题，也检测到了数据。过去，他们会召回车辆并重新编程，因为他们知道可以根据软件调整磨损机制。如果制造商能在线修复问题，用户其实压根不会体验到任何问题。可以在后台修复问题，车辆在整个生命周期都可在路上安全行驶，无需返回经销店检修。这种预测性维护以及通过软件更新能在人们意识到问题前就修复问题，这种便捷性对车主用户和汽车公司而言都是一项巨大的益处。

还可以举个例子，我买了辆配备新型九挡自动变速器的汽车，这种车型刚发布时有很多问题，制造商在发布这个车型时也知道会出现这些问题。20,000辆车都停在停车场上，直到解决软件问题才能交付。甚至在车辆出售后，变速器还是出现了问题，根因都是软件。制造商其实可以利用车辆数据实时监测全球各地的变速器，关注异常和问题，然后切实优化变速器的性能。

这能让车辆换档更顺畅，并提高性能和燃油经济性。这些优化都能在幕后完成，用户无需去修车厂，从而获得更好的用户体验。我觉得变速器换挡没有预期得顺畅不是什么大问题。还有一个很好的例子，我思考过在客户来电投诉并去修车厂对工作人员说“我车上的变速器有问题”前，可监测数据并了解情况，通过云端动态修复潜在问题。

制造商可以了解人们在真实环境中的车辆使用状况，这会产生很多益处。他们会发现在测试过程中没有考虑周全或没有发现的事项、情况或场景。这些数据也可以反馈给产品研发流程，改进未来和当前制造的产品。

完全正确，制造商其实可以给车辆添加功能，并用实时数据测试新增功能。如果有一百万辆车在路上行驶，而制造商想测试部分功能，那让一百万辆车四处行驶可以说是最佳的测试方式。制造商立即就能获得这些车辆产生的直接数据，这一点很棒。我们负责车内的嵌入侧，但在整个云端基础架构方面，我们与很多云提供商合作，以了解云端能完成多少工作量以及如何获取数据，利用机器学习进行演练，研发人工智能，然后将结果重新用于汽车。技术的发展方向以及人工智能的各种突破对汽车的积极影响都令人感到振奋。

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