如今的互联汽车可以每小时处理高达 25 千兆字节的数据量，而这只会越来越高。这种种类繁多的回传数据可帮助制造商开发更好的车辆和车内体验，减少能耗，并提高安全性。它还支持全新的收入流，例如按需订阅模式，并为车队和物流提供商提供定制工具，帮助他们显著提高效率和盈利能力。

但对于许多传统的汽车制造商和原始设备制造商而言，这是未知的领域。他们实现了锁定在驾驶员和车辆数据集中的价值，并且了解提供定制驾驶体验和功能的重要性。但是，为了有效实施这些新的运营流程和业务模式，整个汽车价值链的利益相关方必须开展协作，并整合新的技术知识流。协作的一部分包括集中存储和管理大量不同的交易和使用数据，以及依赖基于 AI 的解决方案和分析，以实现所有这些数据的全部功能和业务潜力。

互联汽车数据源

现代汽车配备了数百个传感器，它们是互联汽车数据的主要来源。但是，增强的连接性和高容量计算意味着有各种其他地方可以产生该数据。以下是连接汽车数据的三个主要来源：

车辆远程信息处理 由设备（如 GPS、车内传感器和控制单元）组成，换言之，所有用于接收和记录互联汽车中数据的工具。

V2X 通信 代表“车辆到一切”，是车辆与任何可能影响（或受车辆影响）的实体之间的实时通信。V2X 实际上是一个上级术语，由七个不同的 车辆到事物 通信集组成：

• 车辆到网络 (V2N) 使用现有蜂窝网络（LTE、4G、5G）连接车辆。从本质上讲，汽车本身就像一台设备，可以与其他车辆和其他设备进行交互，就像手机一样。
• 车辆到基础设施 (V2I) 是车辆与公路基础设施之间的双向交换，包括摄像头、红绿灯、通道标记、路标、停车表等。
• 车辆到车辆 (V2V) 使用专用的短程通信 (DSRC) 频率，允许范围内的车辆共享其速度、位置或航向。
• 车辆到云 (V2C) 利用 V2N 访问宽带网络在云中交换数据。制造商通常使用此工具远程执行软件更新和车辆诊断。还可用于与用户选择连接的其他 IoT 设备进行通信。
• 例如，车辆到行人 (V2P) 可以连接到轮椅或滚筒上的传感器，以警告其临近。更复杂的系统还可以学习发现和识别即将到来的行人或儿童在公路附近玩耍。
• 车辆到设备 (V2D) 通常由蓝牙连接供电。例如 Google Android Auto 或 Apple CarPlay 系统，允许智能手机、平板电脑和可穿戴设备与汽车的信息娱乐系统进行交互。
• 车辆到电网 (V2G) 以“电网”为电网，V2G 提供 EVs 和智能电网之间的双向数据交换。该技术有助于优化电力使用，甚至支持“产消者”销售或重新分配多余的 EV 电池功率。

汽车信息娱乐系统 旨在通过触摸屏显示屏和音频/视频界面提供信息和娱乐。与智能手机集成服务搭配使用时，驱动程序可以免费访问文本、电子邮件和音乐库等内容。它们还经常支持流媒体视频服务来招待后座的乘客。

利用车辆数据：说起来比做容易

互联汽车制造商面临的风险很高。没有只有 大部分 时间才能发挥作用的智能技术市场。对于无法展示即时实用性和强大安全协议的服务，客户也不愿意支付费用。当今汽车制造商正在努力克服的一些障碍包括：

• 缺少基础架构： 数十年来，移动电话提供商一直致力于实现“覆盖任何地方”的最终目标，同时稳步提高其网络的能力，以应对日益增长的速度和更大的数据量。互联汽车制造商也面临着类似的挑战，而且，由于“相当可靠”的互联程度还不够好，因此风险同样很高。随着用户对车辆连接的依赖程度更高，随着更多服务的开发和销售，连接的损失为驾驶员带来了成倍的不便和问题。大多数汽车制造商都希望将 5G 作为可靠连接的明显选择，但这还不完全在包中，因此行业仍然牢固地种在绘图板上，大量投资到技能和研发；D 用于未来的连接技术。
• 落后于网络安全： 为了提高互联汽车技术的相关性和竞争力，汽车制造商正从用户那里获取越来越多的个性化数据。这可以包括生物识别、偏好、常用目的地以及到其他设备和个人应用程序的门户。然而，令人惊讶的是，仅 10% 的汽车行业安全专业人员表示，他们的企业拥有集中的网络安全团队，这相当于在产品开发流程成熟时为其提供支持。随着消费者更精通数据，他们越来越要求所有物联网和互联设备（包括汽车）采用透明、强大的安全协议。
• 复杂的数据和订阅模型： 处理和管理不断增加的互联卡数据是一项挑战，每年都会增加成本和复杂性。为了使互联汽车功能保持可行性和盈利能力，汽车制造商必须定义许多影响连接成本的变量，以及如何以有意义的方式回收这些成本，并为消费者增加价值。

数据源、汽车地理位置、可用基础设施和性能要求都对可实际提供的订阅类型产生重大影响。例如，虽然所有互联的汽车司机都期望无论身在何处，都会有无缝服务的预期，但对消费者信息娱乐服务的中断可能有些容忍，而紧急车辆，或事故或故障的受害者对连通性的波动有着更加零容忍的态度。从制造商和客户的角度来看，与订阅服务相关的面向用户的成本应保持可预测性。为了应对这一挑战，汽车网络服务提供商必须明确定义其功能和限制，以便用户了解预期内容。

• 提高客户忠诚度的竞争激烈： 在速度、用户体验、功能和可用性方面，智能手机将棒条设置得非常高。对于汽车制造商而言，这意味着他们不仅必须开发真正有用且实用的车内应用，还必须使其像驾驶员的智能手机一样直观、易于使用。这实际上是一项非常艰巨的任务，而互联汽车制造商正在竞争中脱颖而出。燃料效率和零到六十评级等长期标准现在被与“直观界面”一起称为新汽车中的竞争特征。

借助新的移动出行服务，实现汽车数据货币化

麦肯锡在 2020 年开展的一项调查发现，平均而言，多达 60% 的受访者将更换汽车品牌，提高互联性。同样，39% 的消费者对购买车辆后解锁更多数字功能感兴趣。这意味着到 2030 年，汽车数据货币化带来的潜在全球收入高达 7500 亿美元。随着汽车制造商从颠覆性的几年中恢复过来，最具创新力和韧性的汽车制造商和 OEM 正在探索如何增加更好的客户服务产品和增加新收入的机会。以下是一些新的收入方法：

• 通过定制功能和服务来解锁对其最重要的功能，从而 生成直接收入。例如，城市司机可能重视有助于他们查找和支付停车费的数据，而农村用户可能更喜欢使用传感器来监控驾驶员的疲劳或获得现场道路条件。更老的驾驶员可能希望获得先进的安全选项，而更年轻的司机或家长可能更看重信息娱乐和视频流。从本质上讲，一辆新的互联汽车就是一件空白的事情：只有最基本的互联数据才能包含在云端，但要开启云中的附加功能，驾驶员必须选择并支付他们需要的特定功能。
• 通过提供互联解决方案，帮助驾驶员节省资金和提高效率，为现有产品 增加价值。例如，与保险公司合作，利用驾驶员数据提供个性化的保险和保修计划，奖励良心驾驶员。或者分析驾驶模式和常用目的地，提供量身定制的时间表和路线规划服务，帮助驾驶员节省定期通勤的燃料和时间。此外，独立拥有的 MaaS（移动即服务）车队也实现了巨大增长，如 Uber 和 Lyft、城市送货网络以及点对点汽车共享网络。虽然这些网络都由移动连接提供支持，但借助定制化的互联汽车数据洞察，它们还有巨大的潜力能够变得更简单、更高效、更具盈利能力。
• 优化物流网络，满足日益增长的当天和次日交付需求。亚马逊效应改变了供应链和订单履行物流的形状。随着消费品从一个或两个中央仓库原子化到数百个区域分销中心，企业面临着保持最后一公里交货车队顺畅运行的挑战。当互联的汽车数据满足 AI 支持的分析时，物流经理可以优化路线，降低维护成本，并减少故障和延迟的频率。
• 降低风险和损失 是任何车队经理的主要关注点，无论其车辆类型或服务的性质如何。互联汽车数据系统可以定期诊断车辆，警告即将出现的问题，并提醒必要的维护。传感器还可以帮助评估驾驶员行为，以确保安全、周到的做法，并有效利用路上的时间和停机时间。这些只是各种可定制商业数据订阅服务的几个示例，有助于降低风险和为客户和制造商增加价值。

汽车数据隐私和汽车网络安全

在现代互联汽车中，日益增长的个人数据和其他物联网和移动设备的集成构成了明显的安全威胁，并使互联汽车成为黑客攻击的诱人的目标。

2021 年，与联合国欧洲经济委员会 (UNECE) 合作开发了 WP.29：车辆网络安全管理系统。该文件将互联汽车的潜在脆弱性视为网络攻击的目标。WP.29 的目的是使网络安全成为整个互联汽车生态系统的组成部分。很快，OEM 需要在任何给定互联车辆的整个生命周期内实施经过认证的网络安全管理系统 (CSMS)。

目前，许多网络安全公司正在与供应商和其他行业参与者合作，共同采用 CSMS 协议。这包括使用加密技术（如格式保护加密 (FPE)）保护设计和开发阶段，以及使用虚拟专用网络 (VPN) 隐藏原始数据和通信网络的特征。这是制造商和 OEM 为满足整个供应链中的安全要求而采取的一些关键步骤，同时仍允许收集和处理重要数据。这种平衡对于实现互联汽车数据的全部潜力至关重要。

互联的汽车数据：我们从何处着手？

除了互联汽车技术日益普及，世界资源研究所报告称，自 2015 年以来，电动汽车客车销量也每年增长约 50% 。如果这一增长速度持续下去，EV在 2026 年前可以占汽车销量的 50%，到 2028 年接近 100%。虽然专家表示，我们离真正自主的汽车还有几年时间，但先进的驾驶辅助系统 (ADAS) 正在迅速变得更加精进、更具竞争力。

那么，这对汽车行业意味着什么？一方面，在短时间内吸收是巨大的变化，这意味着需要与许多新的技术重型 OEM、开发人员和安全合作伙伴合作。但另一方面，这是一次复兴，为行业带来真正的颠覆性创新，在数字化时代之前，该行业在 50 年内并未改变所有这些变化。最后，数据支持并通知所有新技术。驾驶员的行为方式、车辆的运作方式、人员去往的地点以及他们希望如何到达那里……数据提供了所有这些问题的答案。通过将这些数据整合到基于 AI 的敏捷数据枢纽中，进行分析和管理，企业能够获得强大的可据以采取行动的洞察，帮助汽车企业顺应驱动因素，迈入数字化时代。