टेंग स्टार्ट-अप इस साल के अंतर्राष्ट्रीय उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स दिखाएँ (सीईएस) एक स्वरूप पर एक छोटे से बिजली एसयूवी के लिए धन्यवाद, ताकि उपभोक्ताओं को नवीनतम उत्पादों के बारे में उत्साहित हो जाएगा। गार्टनर भविष्यवाणी की है कि 2020 तक, ऑटो उद्योग दुनिया भर में 61 लाख का उत्पादन करेगा वाहनों कार जुड़े, जबकि 2017 में उत्पादन की मात्रा केवल 21 लाख इनमें से आमतौर पर कार 'पहियों पर स्मार्टफोन' भी कहा जाता है, इसकी क्षमता केवल नहीं इकट्ठा करने और वाहन और सड़क नेटवर्क डेटा का विश्लेषण जारी रखने के लिए, और अधिक ड्राइवर प्रदान करते हैं। अच्छा अनुभव है, लेकिन यह भी डेटा यह कंपनियों के लिए दो नए लाभ के अवसर लाने के लिए एकत्र करता है क्योंकि: मौजूदा व्यवसाय उपयोगकर्ता डेटा के आधार पर नई सेवाओं और इन आंकड़ों के उपयोग को विकसित करने के संचालन में सुधार करने के लिए।
जलवायु परिवर्तन के उत्कटता के साथ, कार निर्माता कंपनियों प्रभाव को कम करने, धीरे-धीरे शून्य उत्सर्जन बिजली पेट्रोल-ईंधन कारों से निर्मित वाहनों के उत्पादन शिफ्ट कोशिश कर रहे हैं। यहां तक कि आगे स्मार्ट कार के उत्पादन के लिए कुछ कार निर्माताओं, दूसरा खोला कार क्रांति - बुद्धिमान, और यहां तक कि ऑटो-पायलट (स्वायत्त ड्राइविंग)।
बस टेस्ला (टेस्ला) को देखो, धन्यवाद टेंग (Byton) या वी करने के लिए (NIO) और एक नज़र में अन्य कंपनियों, हम अवसर वे मोटर वाहन बाजार पर कब्जा कर लिया है के बारे में बात करते हैं। इन कारों अक्सर 'पहियों पर स्मार्ट फोन कहा जाता है ', वाहन डाटा प्रोसेसिंग और पर्यावरण की स्थिति का विश्लेषण करने के मशीन सीखने का उपयोग कर स्वचालित रूप से संभावित खतरों और असफलताओं के लिए प्रतिक्रिया करने, जिसका मतलब है कि वे autopilot प्राप्त कर सकते हैं।
एशिया स्वायत्त वाहनों को गले लगाने के लिए उत्सुक
इस तरह के स्वायत्त वाहनों के रूप में टेंग पूजा। दुनिया में बड़े पैमाने पर चिंता का कारण है सर्वेक्षण Rakuten AIP, एशिया-प्रशांत क्षेत्र, चीन के 80% से अधिक के अनुसार, भारत और सिंगापुर उपभोक्ताओं वे स्वायत्त वाहनों जानता था। इसके अलावा, भारत और कहा चीनी उपभोक्ताओं अत्यधिक स्वायत्त वाहनों, जिसमें से 85% और उत्तरदाताओं का 82% ने कहा कि घरेलू बाजार में इस तरह के एक कार, वे अनुभव में रुचि रखते हैं, तो के लिए ग्रहणशील हैं।
एशियाई सरकारों ने भी ड्राइवर रहित कारों के लिए अपना समर्थन व्यक्त किया। उदाहरण के लिए, 2015 से शुरू होने के बाद, सिंगापुर ने सड़क पर उतरने की अपनी क्षमता का परीक्षण करने के लिए वन-नॉर्थ में पायलटलेस कारों का परीक्षण करने की अनुमति दी। इसी प्रकार, चीन अब देश में पंजीकृत कंपनियों को कुछ सड़कों पर और कुछ शर्तों के तहत अपनी स्वयं ड्राइविंग कारों का परीक्षण करने के लिए अस्थायी लाइसेंस प्रदान करना
विभिन्न देशों में उपभोक्ताओं और सरकारों ने स्वायत्त ड्राइविंग प्रौद्योगिकी में एक मजबूत रुचि दिखाई है, जो स्वयं ड्राइविंग कारों की लोकप्रियता को बढ़ावा देने और ऑटोमोटर्स के लिए नए खनिज जमा खोलने में मदद करेगा। यदि निर्माता अपने व्यापार मॉडल पर पुनर्विचार कर सकते हैं, और आय उत्पन्न करने के लिए कार डेटा के उपयोग पर ध्यान केंद्रित करते हुए, इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह मान पूरे नए महाद्वीप के लायक है।
वास्तविक पैसे में डेटा बारी
2025 तक "ऑटोमोटिव डेटा के मुद्रीकरण" रिपोर्ट में फ्रॉस्ट एंड सुलिवान की रिपोर्ट के मुताबिक, डेटा का मुद्रीकरण ऑटोमोबाइल निर्माताओं को व्यवसाय के अवसरों में $ 33 बिलियन लाएगा।
कार से उत्पन्न डेटा के लिए दो मुख्य मुद्रीकरण विधियां हैं: प्रत्यक्ष डेटा मुद्रीकरण और अप्रत्यक्ष डेटा मुद्रीकरण।
प्रत्यक्ष डेटा मुद्रीकरण विधि में, डेटा को आय के नए स्रोतों की खोज के लिए एक संपत्ति के रूप में माना जाता है।
ग्राहक के लाइसेंस प्राप्त करने के बाद, कार निर्माताओं ड्राइविंग कार सेंसर (जैसे कार बीमा कंपनी के रूप में) तीसरे पक्षों के साथ एकत्रित करते हैं। इस प्रकार, ऑटो बीमा कंपनी उपयोग आधारित बीमा प्रदान कर सकता है, लाभ के रिकॉर्ड के अनुसार, गति सीमा अनुपालन द्वारा डेटा साझा कर सकते हैं या त्वरण और ब्रेक लगाना शक्ति है कि क्या ड्राइवरों भी भयंकर से प्रीमियम इकट्ठा करने के लिए।
अप्रत्यक्ष डेटा मुद्रीकरण उपयोग वाहन में उत्पन्न व्यवसाय के संचालन और सेवाओं में अंतर्दृष्टि में सुधार करने के डेटा की खुदाई से।
उदाहरण के लिए, स्मार्ट कारों के प्रदर्शन को समझकर, कार निर्माता भविष्यवाणी कर सकते हैं कि वाहन को रखरखाव की आवश्यकता होती है, जिससे वाहन रखरखाव सलाह और निर्देश प्रदान करता है, और वाहन मरम्मत के बिंदु पर जाने से पहले भागों और सेवाओं को बदलने के लिए भी तैयार होता है। इससे न केवल कार निर्माताओं को रोका जा सकता है। रखरखाव श्रमिकों और हिस्सों में अधिक निवेश, रखरखाव के समय को बचाने और सेवा की गुणवत्ता में सुधार करके ग्राहकों को और अधिक संतुष्ट कर सकता है।
कोई फर्क नहीं पड़ता डेटा मुद्रीकरण रणनीति विकल्प किस तरह का, कार निर्माताओं एक विश्वसनीय मंच की जरूरत है कुशलतापूर्वक, स्टोर का विश्लेषण और वाहन के डेटा का प्रबंधन करने के लिए। इस तरह, वे समग्र दक्षता भंडारण, सुधार और अनुकूलन कर सकते हैं जिससे परिचालन लागत को कम करने। मंच भी अनुमति चाहिए निर्माताओं प्रदाताओं और अधिक आसानी से विभिन्न देशों / क्षेत्रों, उपलब्धता और नियंत्रण आवश्यकताओं में डेटा की गोपनीयता के साथ पालन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक जर्मन ऑटोमोटिव कंपनी NetApp के StorageGRID Webscale का उपयोग करता है, जल्दी से प्रासंगिक स्थानीय तक पहुँचने के लिए अपने विभिन्न देशों और विकास दल के क्षेत्रों में स्थित समर्थन करने के लिए स्थान डेटा के आवेदन से परिभाषित वितरण के उपयोग के माध्यम समाधान के डाटासेट मेटाडाटा टैग स्वचालित रूप से असाइन किया गया है, कैसे संरक्षित किया जाना या अनुपालन सुनिश्चित करने को दूर करने के लिए कि क्या।
कारों सॉफ्टवेयर ड्राइवरों पर निर्भर हो जाते हैं, गतिशीलता अब धीरे-धीरे परिवर्तन होगा, लेकिन बुनियादी बदलाव से गुजरना होगा। भविष्य स्वायत्त वाहनों आदर्श बन, स्मार्ट फोन का ही विस्तार हो जाएगा, ताकि उपभोक्ताओं को कभी भी, कहीं एक दूसरे का संबंध और कुशलता से काम कर सकते हैं।
इसी समय, पूरे नेटवर्क द्वारा उत्पन्न डेटा में मदद मिलेगी न केवल वाहन निर्माता कंपनी ऑटोमोबाइल संचालन में सुधार, लेकिन यह भी राजस्व के नए स्रोतों लाएगा। मोटर वाहन उद्योग के विकास के रास्ते पर अवसरों से भरा हुआ, यह अब पूर्ण भाप आगे है , पुरस्कृत अच्छा समय।