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随着汽车智能时代澎湃来袭，如何充分发掘伴生的海量大数据价值，正在成为备受关注的焦点。在业内看来，汽车大数据如能有效利用，不但可以为汽车全生命周期提供更为精准的服务，而且有望取代汽车产品本身成为主要赢利点。区块链技术的介入，无疑为打开汽车大数据的潘多拉魔盒，提供了一把精准的钥匙。
汽车大数据时代汹涌来袭
“当前，汽车制造技术正在与信息技术、网络技术、通信技术、人工智能技术等新技术加速融合。”国家发展和改革委员会产业协调司司长年勇日前表示，，“这正是全球产业变革的一个方向，即智能化的方向。”
当前，以无人驾驶、智能语音交互、人脸识别等技术为代表的智能网联化，正在成为全球汽车行业追逐的新方向。“用户对新事物核心技术的追求和渴望是我们的机遇。”长安汽车总裁朱华荣表示，根据麦肯锡的研究报告，中国消费者认为全自动驾驶非常重要的比例高达49%，远远高于德国、美国等国家，“这是我们大力发展智能网联汽车的动力。”
汽车的智能网联化发展与大数据相生相伴。为提高汽车的智能化及安全性能，汽车厂商正在为汽车零部件加装越来越多的传感器。从轮胎气压监测，到车身稳定控制技术、自适应巡航技术、车道偏离预警系统等。
据测算，每辆汽车每小时基于各类传感器的监测数据达到5到250g，一个国家一天的汽车数据就堪称海量。新型概念车产生的数据更多，如谷歌的无人驾驶汽车每秒就产生约1g的数据。汽车几乎已经变成了一个数据工厂。
中国智能交通协会秘书长关积珍指出，快速增长的汽车在途状态数据，一旦与现有的制造和研发数据结合起来，将为汽车生态系统内的所有公司提供巨大的价值拓展空间。
当前，汽车行业的供给侧改革正在推进中。辽宁省汽车工业协会秘书长胡玉贤表示，把大数据运用到供给侧改革当中，既是时代的必然，也是汽车供给侧培育出新动能的基础条件之一。胡玉贤认为，通过大数据智能网联，可以把汽车生产制造、终端销售、汽车后市场等各个环节有效衔接在一起。而且通过大量数据的采集，车企可以更精确地预测市场状况及用户需求，更快捷有效地调整与共享资源，生产出更智能、更契合用户需求的汽车。
区块链挖掘汽车大数据潜能
大数据正在推动制造产业转型升级为服务产业。有专家预测，在智能化、大数据背景下的汽车时代，汽车产品本身甚至将不再是车企的主要盈利点，汽车产品上所搭载的定制化服务和用户在使用服务时所产生的行为信息，将成为未来汽车生态链中 大的盈利因素。
不久前，新三板上市公司睦合达发布2018年半年报，报告期内实现营业收入6665.47万元，较上年同期增长671.67%;净利润3720.19万元，同比增长2173.76%。北京睦合达信息技术股份有限公司ceo孙翯透露，在这一跨越式增长背后，正是汽车大数据价值被充分挖掘的体现。
据睦合达财务总监及董秘张启龙介绍，睦合达在前期车联网数据服务的业务基础上，建成了基于区块链底层技术的数据资产管理平台，切入个人数据资产运营。“在区块链平台上，用户拥有对自己数据资产的控制权，可以自主管理包括出生日期、购买历史、驾驶行为、信用值等诸多维度的数据资产。”在该平台上，每个用户的有效数据都将被分类管理，并进行价值评估。在确保数据安全的前提下，对数据进行价值挖掘，然后应用于具体场景，产生的价值可以回馈给用户，即数据的生产者。
张启龙说，应用区块链技术的 大优势在于从数据确权、流转、价值实现一直到价值分享，整个数据平台的生态都会是公平、透明、防篡改的，减轻了用户数据共享的后顾之忧。
除了睦合达的探索，区块链与汽车大数据的结合正在成为行业趋势。 近，车联网大数据运营商国立集团宣布布局区块链，推出一款车载诊断系统产品，倡导绿色、低碳出行;车联网大数据运营商驾图也进军区块链领域，推出相关区块链产品。
加速数据累积分享产业红利
在万物互联的基础上，全民驾驶数据资产化与价值分享应用意识，正在觉醒和强化。究竟该如何激发大数据的分享高潮?业内认为，共享大数据商业价值将是一条可行的路径。
不久前，由工信部旗下计世传媒集团与睦合达共同组建的“工信计世-睦合达大数据价值评估研究中心”正式揭牌。孙翯说，“数据确权、数据价值量化、数据价值分享”将是研究中心攻坚的焦点。“我们一直在呼吁，希望市场主体把汽车大数据带来的商业利益分享给整个产业链条上的每个节点，让贡献数据的公众，也能分享数据价值的红利。”他表示。
区块链一定程度上解决了数据共享的安全性问题，不过数据采集仍是当下面临的主要瓶颈。目前，汽车及相关产业的数据壁垒没有打通，丰富且分散的数据资源不能有效协调利用。
“使用数据是文化，开放数据是态度，挖掘数据是智慧。”国务院参事徐锭明认为，未来将是流量决定一切，得数据者得天下。所以，汽车要大量采集数据，否则走不到现代化。
汽车大数据的真正价值在于收集后的科学研判，这将给更多传统行业带来新机遇。专家表示，结合区块链、大数据、车联网等互联网技术而生的保险科技，已成为新的行业风口。通过相关技术整合，可以建立一整套“车”“人”“路”数据模型，保险机构通过分析这些数据模型，能够实现更加精准的用户细分，使得保险定价和理赔更加科学合理。这为汽车大数据的应用拓展提供了一条新思路。
此外，加快数据的标准化，进一步规范和整合数据资源也很有必要。业内呼吁尽快推进汽车行业的数据标准化建设，建立和完善接口规范和数据标准体系，为跨部门、跨区域、跨厂商的汽车及交通信息系统的互联互通奠定基础。
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