日漸智能化的行車輔助系統為車輛裝配了越來越多的傳感器，使入網的車輛攜帶了巨量的一手數據。這些數據由汽車制造商或經批準的第三方進行收集，對于整個汽車行業而言意味著新的機遇。與此同時，汽車行業的從業者也在不斷探索這些數據到底有哪些價值，這取決于數據的使用場景，以及使用者所面臨的具體商業問題。
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在國務院《交通強國建設綱要》與國家發改委《智能汽車創新發展戰略》的推動之下，加之5G和智能網聯技術迅速推廣，以及消費者對汽車智能化接受度逐漸增高，智能網聯系統在汽車產業內的裝配率預計將在2025年達到83%的水平，出貨量將增至2,490萬臺，年復合增長率（CAGR）16.1%，發展空間十分廣闊。
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日漸廣泛的互聯互通使汽車行業的數據庫不斷擴張。整體上，這些數據可以分為三類，分別是車輛運行數據、用車者數據和環境數據。每一類數據都對應著不同的變現方式和使用場景：
● 車輛的運行數據構成了目前最多樣的數據庫。包括車輛的性能、狀態和故障情況，這些數據在最多的情況下是被應用于為車輛的售后服務提供銷售線索，其次能夠幫助車企提升用戶的忠誠度，從而建立長久的客戶關系。除此之外，對于電動車而言，數據類型還包括充電頻率和充一次電后的行駛路程，這類數據在產品層面可以支持主機廠為電動車設計配套的充換電服務，戰略層面可以用作參考為電池技術制定發展策略。
● 車主、司機、乘客相關的數據，包括出行習慣、導航偏好，以及車載影音娛樂系統的使用習慣，這些數據可以用于幫助車廠尋找產品定位。新型的車內監測系統甚至能夠監控駕駛員及乘客的身體狀況，這都為額外的增值服務提供了巨大的商機。但車機對此類數據的收集與手機、智能穿戴存在跨行業競爭，且車機的服務有時需要消費者單獨訂購，因而數據的價值有可能因滲透率而受到影響。
● 車輛外部的環境數據可以反映真實的路況，比如通過汽車行駛中的輪胎和懸架數據收集路面坑洞等道路信息，以及利用攝像頭和激光雷達識別并收集路牌、車道、甚至井蓋信息，此外通過溫度和濕度之類的感應器還可以搜集天氣信息。這些信息的搜集在過去需要專門部署路測車輛。但現如今路上的乘用車便搭載了大量的傳感器。而且這些傳感器的靈敏度與車輛的安全性密切相關，因而數據準確度較高，天然可以滿足第三方諸如智慧城市等垂直領域的需求。
IDC中國智能汽車領域研究經理王博指出，網聯車數據的應用不會一蹴而就，而是需要汽車制造商、各級供應商、移動運營商等各方之間相互協調合作、共同投資。這一過程需要積累大量的用例，從而優化流程并形成路徑。汽車行業已經意識到了網聯車的巨大潛力，并正在致力于創造一個在汽車設計和制造之初就能進行多用例整合的平臺。
IDC長期跟蹤中國智能汽車市場，研究范圍涵蓋未來出行、自動駕駛、車聯網、智能座艙、新能源等。本研究是中國智能網聯汽車市場研究的一部分。如需進一步了解與此研究相關的信息或參與其它相關項目研究，請聯系IDC中國智能汽車領域研究總監李連風（郵箱：cli@idc.com）或研究經理王博（郵箱：buwang@idc.com）。
