初創企業拜騰 的小型電動SUV在今年國際消費類電子產品展覽會 (CES) 上一亮相, 便成為讓消費者興奮不已的最新產品. Gartner 預測, 到 2020 年, 汽車工業將在全球生產 6100 萬輛聯網汽車; 而2017年的生產量則僅為 2100 萬輛. 這些通常被稱為 '車輪上的智能手機' 的汽車, 其潛力不僅在於不斷匯總和分析車輛與路網數據, 為司機提供更好的體驗; 更在於通過其收集的數據為企業帶來兩個全新的獲利機會: 基於用戶數據開發新服務以及利用這些數據來改善當前的業務運營.
隨著氣候變化的加劇, 汽車製造商正努力降低影響, 逐步從製造以汽油為燃料的汽車轉向生產零排放的電動汽車. 一些汽車製造商甚至更進一步, 生產出智能汽車, 開啟了第二次汽車革命——智能, 乃至自動駕駛 (autonomous driving) .
只要看看特斯拉 (Tesla) , 拜騰 (Byton) 或蔚來 (NIO) 等公司便知, 在我們談論之際它們已經佔據了汽車市場. 這些汽車通常被稱為 '車輪上的智能手機' , 使用機器學習來分析車輛數據和處理環境狀況, 以自動應對潛在威脅和故障, 這意味著它們能夠實現自動駕駛.
亞洲渴望擁抱自動駕駛汽車
像拜騰這樣的自動駕駛汽車已經在全世界引起了廣泛的關注. 根據 Rakuten AIP 的調查, 在亞太地區, 超過 80% 的中國, 印度和新加坡消費者表示他們知道自動駕駛汽車. 而且, 印度和中國的消費者極易接受自動駕駛汽車, 其中 85% 和 82% 的受訪者表示如果這種汽車在國內上市, 他們有興趣體驗一下.
亞洲各國政府也對無人駕駛汽車表示支援. 例如, 從 2015 年起, 新加坡就允許在維一科技園 (One-North) 內進行無人駕駛汽車試驗, 以測試其是否能夠上路. 同樣, 中國現在向在國內註冊的公司提供臨時許可證, 以在某些道路和特定條件下測試它們的自動駕駛汽車
各國消費者和政府對自動駕駛技術表現出濃厚的興趣, 這將有助於推動自動駕駛汽車的普及, 並為汽車製造商開闢了全新的礦藏. 如果製造商們能重新思考其商業模式, 並將注意力集中在利用汽車數據創收上, 毫無疑問, 這其中的價值不啻為一片全新大陸.
將數據轉化為真金白銀
根據 Frost & Sullivan 在《汽車數據貨幣化》報告中的預測, 到 2025 年, 數據貨幣化將為汽車製造商帶來價值 330 億美元的商機.
汽車生成數據的貨幣化方式主要有兩種: 直接數據貨幣化和間接數據貨幣化.
在直接數據貨幣化方式中, 數據被視為一種資產, 用於發掘新的收入來源.
在獲得客戶許可後, 汽車製造商可以與第三方 (如汽車保險公司) 分享通過汽車感測器採集的駕駛數據. 這樣, 汽車保險公司可以提供基於使用情況的保險, 根據記錄的裡程, 是否遵守限速或者加速與刹車力道是否太猛來向司機收取保險費.
間接數據貨幣化利用從車輛生成的數據中發掘的洞察來改善業務運營和服務.
例如, 通過了解智能汽車的性能, 汽車製造商能夠預測車輛何時需要維護, 從而能夠提供維修建議與說明, 甚至在車輛前往維修點之前就準備好更換部件與服務. 這不僅可以防止汽車製造商在維修工人和零部件上過度投資, 還能夠因節省維修時間, 提升服務質量而令客戶更加滿意.
無論選擇何種數據貨幣化策略, 汽車製造商都需要一個可靠的平台來高效地存儲, 分析和管理車輛數據. 這樣, 他們才能提高整體效率並優化存儲, 從而降低運營成本. 該平台還應該讓製造商能夠更容易地遵守不同國家/地區的數據隱私, 可用性和控制權要求. 例如, 德國的一家汽車公司使用了 NetApp 的 StorageGRID Webscale, 支援其位於不同國家和地區的開發團隊在本地快速地訪問相關數據集. 該解決方案通過使用應用程序定義的元數據標記自動指定數據的分布位置, 如何加以保護或者是否刪除來確保合規性.
隨著汽車越來越依賴軟體驅動, 移動性將不再是漸進式變化, 而會經曆根本性的變革. 未來, 自動駕駛汽車將成為一種規範, 成為智能手機的延伸, 讓消費者隨時隨地都能互連和高效工作.
與此同時, 由全聯網汽車產生的數據將不僅有助於改善汽車製造商的運營, 而且還將帶來新的收入來源. 在汽車工業的發展道路上充滿了機遇, 現在正是開足馬力, 滿載而歸的好時機.