1、 汽車行業大數據應用案例在未來，各個產業都將成為數據產業，汽車也將如此。目前，互聯網所掌握的消費者喜好、生活習慣等數據信息如果應用到汽車行業，將使汽車產品更加智能，大數據的應用甚至能夠影響到汽車產業的生產制造，幫助汽車企業生產出更加符合消費者需求的產品。     凱文凱利認為：“在未來，各個產業都將成為數據產業，汽車也將如此。目前，互聯網所掌握的消費者喜好、生活習慣等數據信息如果應用到汽車行業，將使汽車產品更加智能，大數據的應用甚至能夠影響到汽車產業的生產制造，幫助汽車企業生產出更加符合消費者需求的產品。”     在貴陽大

2、數據論壇上，馬凱副總理提出：大數據是國家戰略資源，部分公共數據資源也將逐步開放，讓企業用互聯網+更好的服務社會。        基于汽車行業超長的產業鏈，從不同的層面看，汽車大數據必然是多維度的，有不同的理解和看法，我們試從各行業角度試加分析：     先看一組數據：     中國有3億駕駛員，1.5億車主，100多個品牌6000多款車，24000多家4S店，44萬家維修廠，600萬家洗車行.     主機廠：汽車大數據的頂層和基礎&#

3、160;    主機廠是汽車的制造者，他們領先的設計、技術及制造能力和知識產權，使其在整個汽車生態鏈中起絕對主導作用所有的零部件設計及軟件系統，都由主機廠主導，所有衍伸產品都以主機廠的產品設計規格為標準（適配軟件、模具、型號、規格尺寸乃至汽車改裝和汽車電子產品以及汽車用品等等）。        同時，主機廠有完善的零部件配套、物流配送、銷售體系，所有該體系內的企業都要按照其標準化模式運行；原始汽車維修技術資料以及CRM和ERP系統：4S店的后臺管理系統由主機廠提供，能夠調取車主的姓名、住址、行駛證數據及通聯、保險、

4、維修保養記錄（車主脫離4S店體系之前）。     主機廠零部件數據包括包括字段：配件名稱、配件代碼、品牌、型號、年代、替代配件、替代關系、圖示、價格等等。     機動車整車信息及價格數據：車型代碼、車型名稱、車型分類、排量 、核定載客、核定載質量、整備質量、廠商名稱、品牌名稱、車系名稱、價格、上市年份、備注等全面的車輛信息。     大數據在主機廠的角色定位是在生產制造領域提升生產效率，降低成本。在客戶需求層面，打造未來C2B模式的電商平臺，4S店需要做針對性更強的精準營銷：即利用現代計算機技術搜集、處

5、理、分析企業的客戶資料，包括現有客戶情況、產品購買和使用情況分布(客戶購買時間、方式、金額，以及維修保養頻率和花費等)，還通過對數據庫信息的分類、篩選、匹配和運算等技術手段，實現銷售線索挖掘、客戶價值細分和客戶管理等功能，尋找銷售線索、找到最有價值的客戶群體，通過個性化營銷策略，配合直復營銷的手段，在降低大眾傳播營銷成本的同時，與客戶建立穩定、長期的關系，從而達到企業商業目標的實現以及企業利潤的增長。        零部件廠     作為技術和資本密集型的生產性企業，傳統的零部件企業成功的模式，

6、是產品質量達到主機廠要求，成功進入主機廠的配套體系。     例如對車載電子企業來說，就是車機或云后視鏡進入前裝系統。零部件配套企業在生產的同時也得到了主機廠的數據支持。由于歷史原因和主機廠的壟斷，相當多的配件廠只為主機廠配套，甚至沒有銷售部門。       關于征求促進汽車維修業轉型升級 提升服務質量的指導意見明確規定，鼓勵原廠配件生產企業向汽車售后市場提供原廠配件和具有自主商標的獨立售后配件，允許4S店向非授權維修企業或終端用戶轉售原廠配件。     對零部件廠的而言，借助關鍵數據

7、的取得，建立獨立的售后體系以及完善的銷售網絡，自建或與第三方電商平臺合作打通汽車零部件的O2O銷售環節正當其時。     配件商：鏈接配件的生產者和使用者     作為最終與維修廠直接打交道的配件商來說，其數據包括兩個范疇，私有云電腦中的的進銷存和銷售渠道或平臺。       對于動輒數萬種庫存的配件商來講，汽配城開店+在線QQ模式的傳統營銷模式必然被取代，移動互聯網時代，需要結盟或連鎖，依靠第三方電商平臺或建立完善的數據檢索平臺，將私有云轉化為能被維修廠快速檢索的公有云平臺

8、是必須經歷的過程和唯一途徑。     配件電商：零部件和價格數據庫 （非常有前景的大數據）     需要能提供包含6000余款車型、千萬條配件和價格數據，特別是常用車型易損件，需要全面覆蓋。配件價格數據庫需要要具備以下特點：        （一）配件數據量大     將龐雜的汽車配件數據進行標準化管理，將配件名稱、編號、圖片進行對照，涵蓋進口、合資、國產全部品牌能夠滿足維修廠日常查詢需求。     （二）專

9、業性強     1、配件信息：配件分類、配件屬性、配件圖，與原廠匹配和同步。     2、配件價格體系：正廠參考價、4S店參考價、同質配件價。     3、配件價格時效強：配件價格實時維護，與市場同步，能夠做到有價有貨。     4、覆蓋面廣：系統使用者包括配件商、修理廠，需要在雙方建立簡單易查詢和交易的邏輯關系平臺。     5、易用性強：提供了定型查詢、簡易查詢、易損件查詢、模糊查詢等多種查詢方式。     智能

10、引擎：智能標準化引擎需要有智能化自動名稱匹配。可將零配件的各種名稱進行識別及標準化處理：通過多維度智能化處理手段，解決配件查詢的復雜性和瓶頸。提高數據管理效率和準確性。     商業價值的實現：建立完善的數據庫，僅僅是服務汽車后市場O2O的基礎，而最終用配件編碼直接關聯到當地的配件商且能實現在線下單、支付乃至配送并且有質量保證和追溯體系才是汽配大數據商業價值轉化的終極核心。     維修廠     作為直接與車以及車主打交道的維修廠包括4S店，能夠記錄車輛的維修、保養情況，行駛里程，其數據對未來

11、進入二手車交易時，起精準評估的作用。     除配件查詢，維修廠還需要使用汽車維修技術數據以及工時數據庫。數據庫包含大部分常見車型的標準工時、工時單價、拆裝邏輯及總成包含關系。支持實際使用過程中，各類影響因素的動態參數較正。能夠準確計算事故維修中的拆裝、鈑金、噴漆等主要工時項目金額。        除了使用第三方數據，維修廠在汽車維修中，也記錄了大量數據：以高端豪華車維修的華勝和中鑫之寶為例，通過大量維修數據，可以精準的做出某款車型的養護成本及使用可靠性的數據分析報告。    

12、; 保險公司     希望通過大數據分析了解車主的車價、年齡、性別、車型、住址、駕齡、歷史賠付記錄、歷史違章記錄、個人消費信用、安全氣囊等保護裝置和防盜裝置等多個維度，他們甚至愿意免費送OBD給車主，目的是讀取車輛行駛軌跡、行駛里程、駕駛習慣、油耗、速度，以便對車險進行評估。     車險經營將從保額定價過渡到車型定價，對保險業而言，是一個很大的挑戰。甚至駕駛員的駕駛習慣和性格，都對保險定價有很大的影響，“零整比”的研究報告，告訴汽車消費者，不同品牌車輛的零整比最高達到了12.7倍，不同車型，不同的年代同樣都數據支持對車險進

13、行精算，再比如事故查勘時，也需要有原廠配件的數據做一個價格比對進行理賠估算，保險的行業內部數據都相對有限，所以，需要更多利用外部數據。     車聯網     車與車、車與路、車與人、車與傳感設備等交互，實現車輛與公眾網絡通信的動態移動通信系統。它可以通過車與車、車與人、車與路互聯互通實現信息共享，收集車輛、道路和環境的信息，并在信息網絡平臺上對多源采集的信息進行加工、計算、共享和安全發布，根據不同的功能需求對車輛進行有效的引導與監管，以及提供專業的多媒體與移動互聯網應用服務。     第一層（

14、端系統）：端系統是汽車的智能傳感器，負責采集與獲取車輛的智能信息，感知行車狀態與環境；是具有車內通信、車間通信、車網通信的泛在通信終端；同時還是讓汽車具備IOV尋址和網絡可信標識等能力的設備。     第二層（管系統）：解決車與車（V2V）、車與路（V2R）、車與網（V2I）、車與人（V2H）等的互聯互通，實現車輛自組網及多種異構網絡之間的通信與漫游，在功能和性能上保障實時性、可服務性與網絡泛在性，同時它是公網與專網的統一體。     第三層（云系統）：車聯網是一個云架構的車輛運行信息平臺，它的生態鏈包含了ITS、物流、客貨運、危特車

15、輛、汽修汽配、汽車租賃、企事業車輛管理、汽車制造商、4S店、車管、保險、緊急救援、移動互聯網等，是多源海量信息的匯聚，因此需要虛擬化、安全認證、實時交互、海量存儲等云計算功能，其應用系統也是圍繞車輛的數據匯聚、計算、調度、監控、管理與應用的復合體系。     汽車聯網后產生的大量數據，最終數據的使用和分析者：     保險公司（用于風險和價格評估）     主機廠 （用于智能駕駛）     政府 （用于智慧交通乃至智慧城市的管理）    

16、; 附上中汽協信息委員會的一份文件，目前商用車已經有了車聯網的強制要求，乘用車方面，中汽協信息委目前在聯合電信運營商、保險公司、主機廠和車聯網企業制定行業標準，將北斗應用推廣到汽車前裝市場。重點開發高清視頻。電子后視，衛星導航，衛星通訊廣播，安全引導，無線寬帶，多屏互聯，智能語音和集成ETC等功能。      咨詢公司（輿情分析）     對某一時段互聯網搜索量進行分析，確定市場人氣、關注車型、地域關注度等信息，同時，通過對論壇、微博、微信等社交媒體的分析，判斷出這款汽車在市場上的受歡迎程度。運用工具建模，做輿情分析和用戶畫

17、像，提供給4S店導流以及主機廠做評估參考，同時兼具營銷的功能，例如銷售線索挖掘，幫助企業獲得新客戶：通過客戶數據分析，找出客戶的共同的特征，再利用這些特征到潛在客戶數據庫里去篩選出可能成為目標客戶的名單，作為營銷人員推銷的對象。營銷人員就可以針對這些名單發送定向窄眾廣告資料或進行營銷活動，既可以降低成本，又提高了營銷的成功率。     最后提到后市場的O2O及洗車和上門養護企業等等。     汽車后市場的O2O互聯網公司，經過積累，有了相當的底層數據，但不是數據公司，其商業模式仍是通過各種方式集客和導流及線下服務，從增加車主黏性出發增

18、加服務性收入。     政府是所有的大數據最頂層的記錄者和管理者：     1）公安部交管局     交管局有3億駕駛員，1.5億車主數據，出行軌跡，違章記錄，每月車輛上牌數據等等，例如做數據分析，可以分析出每月的200多萬臺新上牌車的概況：國產車、進口車乃至二手車，車輛品牌、型號、顏色、車主年齡、性別、地域分布，由此可以對車主與車型的關聯情況進行精準畫像：     各品牌車主的地域分布和年齡、空間地理位置、消費習慣，二手車或進口車的交易量和品牌型號分布等等多個維度。        2）海關     海關的進出口數據包括了汽車及零部件的進出口國別、數量、型號、價格。     3）稅務總局     汽車全產業鏈價格信息和成交記錄     4）高速公路管理局     車輛的出行記錄     基于汽車的大數據應用場景很多，未來，