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      海量數據價值將逐步凸顯,成為車聯網企業的核心資產

      2024年2月20日 07:17  CCTIME飛象網  

      飛象網訊(易歡)日前,IDC指出,在當今的汽車行業中,電動化、網聯化、智能化技術迅猛發展,車企的角色正在經歷深刻的轉變。車企正在從傳統的燃油車制造企業(OEM),轉變為混合動力汽車的制造企業,部分企業已經過度到智能網聯汽車提供者的角色,并在未來有望成為以移動出行和數據業務作為主要定位的公司!斑@一轉型過程中,海量數據的價值將逐步凸顯并成為企業的核心資產。未來,車企不僅需要掌握制造技術,還需要在數據管理和分析方面具備強大的能力,這將成為其在變革中取得優勢的關鍵!

      此前,中國信通院發布的《車聯網白皮書(2023)》也曾指出,以智能網聯汽車為核心載體產生的數據要素資產迅速增長,其中不僅包含了車輛運行狀態、駕駛員行為習慣,還包括了道路交通、城市情況等眾多方面信息,數據已經成為汽車、交通創新發展的基礎要素。充分發揮數據要素的乘數效應,不僅可為汽車產品優化和交通效率提升提供有力支撐,還是賦能汽車、交通產業變革和數字時代新經濟發展的必然選擇。

      據IDC預測,稱2027年全球車端網聯數據量將達到33,297EB。如果以每部電影1GB計算,那么33,297EB的數據可以存儲超過33億部電影。與此同時,車端產生的數據也將被用于車輛維修售后服務、移動出行、汽車營銷、媒體宣傳、保險服務等多個方向,助力車企完成服務拓展、業務增長、數據增值等目標。海量且具有高價值的車端網聯數據,未來將成為企業的核心資產。

      依據中國信息通信研究院《數據要素白皮書(2022 年)》,數據要素投入生產的途徑可概括為三次不同的價值釋放過程。具體到車聯網的數據領域來說,一次價值體現在業務貫通層面,通過實體的數字化、數據的標準化和車路云的全方位連接,實現汽車、路側、云端的全線業務貫通;二次價值體現在數智決策層面,通過對各類數據的深度挖掘和分析,產生超出原始數據以外的新信息,提升車輛和交通的各類決策的效率及科學;三次價值則是體現在數據流通層面,通過數據在主體之間的流動,讓數據流通到需要的行業和企業,實現數據要素價值更大釋放。

      數據貫通,車路云典型應用規;茝V。數據的業務貫通價值是指通過數據實現車輛、路側與云端的業務打通,達到車路云系統內部各主體的貫通,從而實現各類車聯網典型應用。車與路的業務貫通,數據承載著信號燈信息、交通感知信息,由路側通信系統下發給網聯車輛,使車輛能及時獲取相關的信息,從而實現各類安全、效率類應用。車與云的業務貫通,車輛數據承載著車輛狀態信息、位置信息、圖像信息等,通過網聯系統上傳至云端后,使云端平臺可以實時掌握車輛狀態,實現車輛狀態的監控;同時,云平臺可將調度數據、地圖數據等通過無線通信傳輸給車輛,實現遠程調度、導航等應用。路與云的業務貫通,路側設備將感知數據和設備狀態數據上傳給云平臺,實現設備的遠程監控,降低運維成本;同時,云平臺可將配置數據下發給路側設備,實現設備的遠程控制,如遠程調整監控設備的角度,也可以將感知算法推動給路側MEC,實現遠程升級。

      數智決策,支撐汽車與交通智能化能力升級。通過對數據的加工、分析和建模,提取大量數據中蘊含的深層關系和規律,從而產生新的價值和信息,推動智能網聯汽車產品和智慧交通服務升級。汽車廠商依托汽車電氣架構和遠程升級功能,在售賣產品后持續收集用戶使用和反饋數據,快速迭代車輛各類功能。路側運營企業深入挖掘交通數據,賦能智慧交通,助力“雙碳”實現。但是車端數據和路側數據的匯聚和分析,也對企業的數據挖掘、模型分析、數據篩選等能力提出了更高的要求,產生的應用相比一次價值釋放更為聚焦和專業。

      數據流通,賦能跨行業協同共建產業新生態。數據異質性使得相同數據在不同使用者和不同場景下存在較大價值差別,通過有效的數據流通和交易手段,在前兩次基礎上可以進一步釋放數據價值。車端方面,供應鏈數據流通降低生產階段管理成本。德國由寶馬、博世等企業牽頭成立的 Catena-X 數據空間,用于各供應鏈企業間數據安全流通交換,實現碳足跡追蹤、零部件質量管理等應用,提升了整個汽車供應鏈的協作水平。路端方面,路側感知數據多維賦能多個行業。百度聯合清華,發布了基于路側感知數據的DAIR-V2X 車路協同數據集,為自動駕駛和車路協同解決方案商提供車路協同模型的研發和訓練;德清城市運營主體利用路側的感知數據,為交警、企業等提供道路事件監控等服務,并成功上線大數據交易所。云端方面,車聯網數據與交通云、交管云、城管云等融合,在交通管理、城市治理等方面拓展應用。

      雖然產業各方針對車聯網數據要素釋放開展了許多有益探索,但目前仍存在路側數據采集質量差異較大、可信數據流通架構和新型基礎設施尚未建成、數據運營和交易機制尚不完善、安全合規準線尚不明晰等方面的問題,影響數據流通和應用的發展,制約數據價值的進一步釋放。

      同時,IDC也指出,在數據的收集分析過程中,車企面臨多重挑戰,如網聯數據構成復雜、數據來源散亂、數據處理與分析工具相對割裂、數據在不同部門重復處理等。這些問題嚴重影響了車企對數據的利用效率,也限制了數據增值的可能性。為了有效應對這些挑戰,技術提供商開始提供高效的車聯網數據平臺。IDC認為,車聯網數據平臺是指提供車輛聯網數據的收發、處理、存儲、分析的一站式平臺,助力車企為用戶提供優質及時的網聯服務。

      編 輯:章芳
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