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你對于車聯(lián)網(wǎng)的了解有多少?

瀏覽次數(shù):616 發(fā)布日期:2019-09-16

今年車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展將進入快車道。波士頓咨詢的數(shù)據(jù)顯示,全球主要市場60%的車都會配置互聯(lián)網(wǎng)技術。在我國,車聯(lián)網(wǎng)仍處于起步階段,一方面是因為它本身的特殊性,另一方面因為它涉及各個行業(yè)以及大量資源的投入,沒有一個單獨的大公司甚至一個行業(yè)可以獨立完成。從目前來看,現(xiàn)有的車聯(lián)網(wǎng)首先需要解決的問題是網(wǎng)絡通信問題,其次是手、眼睛、腿禁錮后人車交互的問題。未來車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?jié)摿薮?,還有更多的挑戰(zhàn)與革新需要進行。

簡單來說,車聯(lián)網(wǎng)即是互聯(lián)汽車,它既可以用來描述汽車互聯(lián)的技術,也可以指汽車互聯(lián)所提供的服務。它是可以解決車車互聯(lián)(V2V)、車人互聯(lián)(V2M)、車路互聯(lián)(V2R)甚至汽車與互聯(lián)網(wǎng)的連接(V2I)的解決方案,也是物聯(lián)網(wǎng)在交通領域的應用。我國車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今,仍舊是蹣跚學步的嬰兒,相比成熟的互聯(lián)網(wǎng)市場與移動互聯(lián)網(wǎng)市場,我們更多地應該看到它的市場潛力。

你對于車聯(lián)網(wǎng)的了解有多少

車聯(lián)網(wǎng)將引發(fā)全行業(yè)沸騰

實際上,北美與歐洲早已開始深耕車聯(lián)網(wǎng),其重視程度完全超乎我們的想象。2014年年中一則新聞令人震驚:Google Earth的路面測繪相當一部分是由Google自行研發(fā)的“無人汽車”完成的,也就是說在某些特殊改裝下,汽車已經(jīng)可以實現(xiàn)自動駕駛。反觀國內(nèi),大多數(shù)國產(chǎn)汽車甚至連自動泊車的功能都沒有。

根據(jù)GSMA與市場研究公司SBD聯(lián)合發(fā)布的報告,2018年全球車聯(lián)網(wǎng)市場將達390億歐元,是2012年的3倍,其中86%來自內(nèi)嵌 SIM技術的汽車移動互聯(lián);未來5年內(nèi),內(nèi)置相關系統(tǒng)的汽車出貨量將增加6倍。這份報告還預計,到2025年,由于嵌入式移動通信技術市場的快速發(fā)展,每一輛新生產(chǎn)的車輛將具有一定的移動互聯(lián)功能,移動安全、保安、信息娛樂、交通信息、導航、車路故障診斷等業(yè)務也將蓬勃發(fā)展。可以說車聯(lián)網(wǎng)市場的崛起,涉及互聯(lián)網(wǎng)公司、移動互聯(lián)網(wǎng)公司、互聯(lián)網(wǎng)硬件公司、通信企業(yè)、汽車企業(yè)、內(nèi)容提供商等,未來的幾十年車聯(lián)網(wǎng)將引發(fā)全行業(yè)沸騰。

目前,中國車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在市場增長與用戶增長之間的有著相當大的空白,這反映出中國市場與歐美日較成熟市場的差距。車聯(lián)網(wǎng)市場成熟程度也帶動其他行業(yè)向相關方向探索,例如美國在2012年就已經(jīng)出現(xiàn)了車聯(lián)網(wǎng)類保險PAYG(Pay As You Go),在安吉星(Onstar)上提供保險服務。

車聯(lián)網(wǎng)需要五角色協(xié)同

現(xiàn)階段車聯(lián)網(wǎng)體系五個重要角色,分別是網(wǎng)絡提供商、內(nèi)容提供商、設備提供商、汽車制造商與車載信息服務提供商(TSP)。其中汽車制造商提供工業(yè)設計后的汽車,設備提供商指前裝市場的智能電子終端的提供商,未來互聯(lián)網(wǎng)硬件公司可擔任此角色。網(wǎng)絡提供商指類似于通信運營商的可提供完整車聯(lián)網(wǎng)連通解決方案的角色。TSP是車聯(lián)網(wǎng)的骨架,它結構上連接其他四角色,是將四者能夠提供服務結合的核心角色;內(nèi)容提供商是車聯(lián)網(wǎng)的靈魂,它向用戶直接提供各類服務,是用戶感知最重要的一項。

現(xiàn)在市場上并不存在極為優(yōu)秀的TSP,未來TSP的業(yè)態(tài)將有可能有一定的變形,比如TSP平臺化直接面向內(nèi)容提供商與設備提供商。

車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展仍較為封閉

車聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)在交通領域的應用,邏輯上可分為四個層次,分別是感知控制層、網(wǎng)絡通信層、平臺層、應用服務層。

感知控制層包括互聯(lián)汽車各個部件傳感裝置、自動控制器件與路側感知終端等。特斯拉今年的新車型可以實現(xiàn)遠程點火、剎車甚至自動駕駛,這是從發(fā)動機到剎車全方位的傳感自動化的結果。感知控制層發(fā)展的瓶頸在于汽車制造工藝更新?lián)Q代的風險,以及現(xiàn)有生產(chǎn)線的替換所帶來的高成本等。

網(wǎng)絡通信層涵蓋傳感裝置上傳到車載智能終端、智能終端聯(lián)網(wǎng)方面。然而,各個汽車廠商的感知控制層向上的OBD接口并不統(tǒng)一,這使得車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)分崩離析,不自信的小廠商與野心未遂的大廠商各自為戰(zhàn),車聯(lián)網(wǎng)無法實現(xiàn)移動互聯(lián)網(wǎng)式的跨越性發(fā)展。實際上,車載智能終端聯(lián)網(wǎng)對于通信運營商提出了非常大的資源投入與技術要求,一方面高速行駛的終端對網(wǎng)絡環(huán)境要求較為苛刻,另一方面車路互聯(lián)(V2R)也對路側、車端信息交互提出了要求。

平臺層包含互聯(lián)網(wǎng)端所有處理收集信息并進行存儲、處理的平臺。這一層次包含云存儲技術、云計算技術、大數(shù)據(jù)技術、中間件技術等。實際上,這一部分要求平臺方具有相當雄厚的技術實力,是在長尾理論中占據(jù)全市場利益前1/2甚至4/5的那些,而上方的應用服務層是競爭激烈的市場長尾部分企業(yè)。

應用服務層所涉及的服務主要是車聯(lián)網(wǎng)五角色中的TSP與內(nèi)容提供商的角色,也是最直接影響用戶感知的因素。就目前的發(fā)展情況來看,車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展是封閉的,以汽車制造商為主力,互聯(lián)網(wǎng)痕跡太輕,可以說甚至連一個像樣的瀏覽器都不存在;另外所謂的“第四塊屏”以顯示和第一代觸摸技術為主(即點按為主,不存在滑動、長按、pinch等操作),用戶體驗較差。

車聯(lián)網(wǎng)可分四步建設

基于上述五角色分配與四層次劃分,車聯(lián)網(wǎng)建設構想也可分為四步建設。

感知控制層以汽車的改造為主,分為兩大部分。一部分是汽車各類傳感器的加裝,發(fā)動機等關鍵部件自動控制更新?lián)Q代;另一部分是車載智能終端的接口開放與改造。

前一部分關于各類傳感器與自動化控制改造需要由汽車制造廠商的供應鏈、生產(chǎn)線來進行大規(guī)模改造,而相應的智能設備也需要汽車廠商與前裝市場協(xié)調(diào)與整合。值得一提的是,在車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過程中,智能終端必將開放標準接口,一方面是因為這是互聯(lián)網(wǎng)精神的必然結果,另一方面也是因為摩爾定律下智能終端更新?lián)Q代遠比汽車要快。

網(wǎng)絡通信層建設有兩個方案,一個是將車聯(lián)網(wǎng)平臺建設到運營商大網(wǎng)之內(nèi),另一個是將車聯(lián)網(wǎng)平臺獨立于運營商網(wǎng)絡,二者各有利弊。

將車聯(lián)網(wǎng)建設在移動大網(wǎng)之內(nèi)可以充分利用運營商現(xiàn)有網(wǎng)絡硬件傳輸資源,也可以利用到運營商前期各類相關服務,譬如LBS服務、實時交通信息等,這些網(wǎng)絡同時也具有電信運營商級別的安全性。

將業(yè)務平臺建立于業(yè)務平臺之外將提升汽車制造商對于業(yè)務平臺的把控力度,但也有不可忽視的弊端:一是技術難度較高,二是汽車制造商在這種方案下將有較少的話語權。以現(xiàn)階段的情況,運營商并未進行車聯(lián)網(wǎng)的基本網(wǎng)絡建設,這種方案適合車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的中后期。

應用服務層即內(nèi)容提供商、后期App開發(fā)者的接口層,這其中包含大量社會傳統(tǒng)、新興互聯(lián)網(wǎng)公司的創(chuàng)新與服務。平臺包括基礎功能接口、云存儲、大數(shù)據(jù)分析等。

大數(shù)據(jù)提升車聯(lián)網(wǎng)邊際效應

大數(shù)據(jù)是這個時代的最火熱元素之一,任何東西只要關聯(lián)到大數(shù)據(jù)就變得高端大氣上檔次了。《經(jīng)濟學人》雜志的數(shù)據(jù)編輯、《大數(shù)據(jù)時代:生活、工作與思維的大變革》的作者之一Kenneth Cukier提出大數(shù)據(jù)實際上是更好的數(shù)據(jù),人們在大數(shù)據(jù)中尋求到更加準確的用戶需求與用戶行為模式。日本的一些學者也通過分析總結機器學習駕駛者的駕駛習慣,提前探測到行車危險,這一方式現(xiàn)在已經(jīng)形成實驗室成果。

由車聯(lián)網(wǎng)四個層次可以知道,大數(shù)據(jù)采集于感知控制層,通過網(wǎng)絡通信層傳輸?shù)狡脚_層進行存儲、分析等。這其中包括車況信息、用戶行為、環(huán)境分析結果等。這些數(shù)據(jù)可以進一步優(yōu)化汽車的工業(yè)設計,分析用戶行為以營造更好的人車互聯(lián)(V2M),全環(huán)境大數(shù)據(jù)處理等。值得一提的是,用戶行為模式的分析將深化用戶體驗,技術上說可以為應用服務層提供更多可用接口,商務上說行為模式意味著重大的商機。美國某咨詢機構研究發(fā)現(xiàn)司機加油后80%將會去附近的超市購物,實際上也意味著汽車加油后超市相關廣告的接受率也會大大提升。

對用戶行為大數(shù)據(jù)的采集、分析,即車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)化,將帶來不可估量的邊際效應。手機從剛能上網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)在移動互聯(lián)網(wǎng)App叢生,甚至創(chuàng)業(yè)公司都以App為唯一輸出產(chǎn)品,App市場大致分為“效率”、“游戲”、“攝影”、“影音”等;車聯(lián)網(wǎng)關于用戶行為的大數(shù)據(jù)不僅可以為其上運行的App提供基礎,還可為保險公司或其他組織行車的具體風險提供分析依據(jù),車聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的積累還利于整個行業(yè)未來的發(fā)展。

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