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海量数据价值将逐步凸显,成为车联网企业的核心资产

2024年2月20日 07:17  CCTIME飞象网  

飞象网讯(易欢)日前,IDC指出,在当今的汽车行业中,电动化、网联化、智能化技术迅猛发展,车企的角色正在经历深刻的转变。车企正在从传统的燃油车制造企业(OEM),转变为混合动力汽车的制造企业,部分企业已经过度到智能网联汽车提供者的角色,并在未来有望成为以移动出行和数据业务作为主要定位的公司。“这一转型过程中,海量数据的价值将逐步凸显并成为企业的核心资产。未来,车企不仅需要掌握制造技术,还需要在数据管理和分析方面具备强大的能力,这将成为其在变革中取得优势的关键。”

此前,中国信通院发布的《车联网白皮书(2023)》也曾指出,以智能网联汽车为核心载体产生的数据要素资产迅速增长,其中不仅包含了车辆运行状态、驾驶员行为习惯,还包括了道路交通、城市情况等众多方面信息,数据已经成为汽车、交通创新发展的基础要素。充分发挥数据要素的乘数效应,不仅可为汽车产品优化和交通效率提升提供有力支撑,还是赋能汽车、交通产业变革和数字时代新经济发展的必然选择。

据IDC预测,称2027年全球车端网联数据量将达到33,297EB。如果以每部电影1GB计算,那么33,297EB的数据可以存储超过33亿部电影。与此同时,车端产生的数据也将被用于车辆维修售后服务、移动出行、汽车营销、媒体宣传、保险服务等多个方向,助力车企完成服务拓展、业务增长、数据增值等目标。海量且具有高价值的车端网联数据,未来将成为企业的核心资产。

依据中国信息通信研究院《数据要素白皮书(2022 年)》,数据要素投入生产的途径可概括为三次不同的价值释放过程。具体到车联网的数据领域来说,一次价值体现在业务贯通层面,通过实体的数字化、数据的标准化和车路云的全方位连接,实现汽车、路侧、云端的全线业务贯通;二次价值体现在数智决策层面,通过对各类数据的深度挖掘和分析,产生超出原始数据以外的新信息,提升车辆和交通的各类决策的效率及科学;三次价值则是体现在数据流通层面,通过数据在主体之间的流动,让数据流通到需要的行业和企业,实现数据要素价值更大释放。

数据贯通,车路云典型应用规模化推广。数据的业务贯通价值是指通过数据实现车辆、路侧与云端的业务打通,达到车路云系统内部各主体的贯通,从而实现各类车联网典型应用。车与路的业务贯通,数据承载着信号灯信息、交通感知信息,由路侧通信系统下发给网联车辆,使车辆能及时获取相关的信息,从而实现各类安全、效率类应用。车与云的业务贯通,车辆数据承载着车辆状态信息、位置信息、图像信息等,通过网联系统上传至云端后,使云端平台可以实时掌握车辆状态,实现车辆状态的监控;同时,云平台可将调度数据、地图数据等通过无线通信传输给车辆,实现远程调度、导航等应用。路与云的业务贯通,路侧设备将感知数据和设备状态数据上传给云平台,实现设备的远程监控,降低运维成本;同时,云平台可将配置数据下发给路侧设备,实现设备的远程控制,如远程调整监控设备的角度,也可以将感知算法推动给路侧MEC,实现远程升级。

数智决策,支撑汽车与交通智能化能力升级。通过对数据的加工、分析和建模,提取大量数据中蕴含的深层关系和规律,从而产生新的价值和信息,推动智能网联汽车产品和智慧交通服务升级。汽车厂商依托汽车电气架构和远程升级功能,在售卖产品后持续收集用户使用和反馈数据,快速迭代车辆各类功能。路侧运营企业深入挖掘交通数据,赋能智慧交通,助力“双碳”实现。但是车端数据和路侧数据的汇聚和分析,也对企业的数据挖掘、模型分析、数据筛选等能力提出了更高的要求,产生的应用相比一次价值释放更为聚焦和专业。

数据流通,赋能跨行业协同共建产业新生态。数据异质性使得相同数据在不同使用者和不同场景下存在较大价值差别,通过有效的数据流通和交易手段,在前两次基础上可以进一步释放数据价值。车端方面,供应链数据流通降低生产阶段管理成本。德国由宝马、博世等企业牵头成立的 Catena-X 数据空间,用于各供应链企业间数据安全流通交换,实现碳足迹追踪、零部件质量管理等应用,提升了整个汽车供应链的协作水平。路端方面,路侧感知数据多维赋能多个行业。百度联合清华,发布了基于路侧感知数据的DAIR-V2X 车路协同数据集,为自动驾驶和车路协同解决方案商提供车路协同模型的研发和训练;德清城市运营主体利用路侧的感知数据,为交警、企业等提供道路事件监控等服务,并成功上线大数据交易所。云端方面,车联网数据与交通云、交管云、城管云等融合,在交通管理、城市治理等方面拓展应用。

虽然产业各方针对车联网数据要素释放开展了许多有益探索,但目前仍存在路侧数据采集质量差异较大、可信数据流通架构和新型基础设施尚未建成、数据运营和交易机制尚不完善、安全合规准线尚不明晰等方面的问题,影响数据流通和应用的发展,制约数据价值的进一步释放。

同时,IDC也指出,在数据的收集分析过程中,车企面临多重挑战,如网联数据构成复杂、数据来源散乱、数据处理与分析工具相对割裂、数据在不同部门重复处理等。这些问题严重影响了车企对数据的利用效率,也限制了数据增值的可能性。为了有效应对这些挑战,技术提供商开始提供高效的车联网数据平台。IDC认为,车联网数据平台是指提供车辆联网数据的收发、处理、存储、分析的一站式平台,助力车企为用户提供优质及时的网联服务。

编 辑:章芳
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