▲雪佛兰考维特中搭载的 Apple CarPlay

在过去的十年，电动汽车一直是汽车界下一个值得关注的大事。现在，自动驾驶汽车开始冒出来抢这一风头。但电动汽车只占全球汽车销量的 1%，全自动汽车仍在深度试验阶段。

随着汽车同大数据的融合日渐加深，我们可能忽视了即将出现的最大生意。

在一篇题为“汽车数据货币化：创造消费者利益的服务业新商机”的报道中，麦肯锡研究员总结道：“全球范围内，汽车数据货币化的整体利润到 2030 年将达到 4500 亿到 7500 亿美元。”

该篇报道作者之一，麦肯锡研究员 Michele Bertoncello 指出：“并不是每一个汽车生产商都处于同一水平，但这是目前一个重大的产业课题。”

他补充说："相对于民众来说，业内人士对此极为感兴趣。"

他的报道不无道理。福特公司首席执行官 Mark Fields 将福特描述为一家汽车生产商，同时也是一家信息数据公司。随着特斯拉在半自动驾驶的里程上组逐渐增加，该公司首席执行官 Elon Musk 经常吹嘘该公司自动驾驶汽车的“极速学习”能力。

当科技公司同主要的汽车产商试图将这股潮流资本化，关于到底谁拥有汽车捕捉的数据及其数据所转化而成的网络，问题就会产生。由此，群众对其的兴趣可能也会逐渐增加。

从零数据到大数据

在过去，汽车基本上不会产生数据。汽车所捕捉的信息会储存在板载储存库中，例如发动机。只有汽车出了问题的时候，我们才会接触到这些板载储存库。

但是目前，许多车辆几乎无时无刻都接入到互联网中，那些很少被使用的数据已经从一股涓涓细流变为一股洪水。正在生成的新信息可能被描述为车辆所有者的财产。

停车可能变得更加智能

麦肯锡分析师在总结汽车所有者调查结果时写道：“在一个环境之中，消费者相信价值的存在并且投入能带来回报。汽车数据货币化便起始于此。”

"调查显示，在一般情况下，客户对那些使行驶更加安全或者更加便捷从而省时省钱的数据功能比较感兴趣。"

Bertoncello 指出：“在被调查人群中，安全性及同时间相关的使用案例最受关注。“

他提出备受追捧的“联网停车”的例子—— 一种由技术驱使，以人群为导向的停车点发现应用。他说，被调查者对此十分愿意支付费用，对于给出他们的定位也没有任何问题。

不同国家不同态度

然而他指出，对于货币流动性的态度未能达成他所谓的“一致愿景”。

对此不同的国家以及不同的案例使用，态度都有所不同。

例如，中国人对于分享数据态度十分开放，直播，但是对于所得他们的期待值很高。德国人肯看重隐私，开奖，美国人的态度处于二者之间。

鉴于科技公司高速的产品创新，他们已经准备好在新兴市场上分一杯羹。

▲数据机器——Uber 的匹茨堡自动驾驶汽车舰队

“在汽车数据货币化的进程中，高科技公司、初创企业、各种移动运营商、数据管理服务公司、保险公司、公路服务站以及各基础设施建设者都将各显神通。” 麦肯锡研究团队写到。

“然而，在汽车运营商中，那些最传统的公司可能在这场角逐中难以获得一席之地。 原始设备制造商 （OEM）与供应商们都已习惯了 ‘七年产品周期’ ，习惯于对稳定价值链的全面掌控，强化的货币模型，并且他们同终端消费者鲜有接触。同时他们也习惯了配送数字能力受限的产品与服务。”

麦肯锡展示了传统汽车制造商们避免被彻底打压的一些方法，同时也放弃了一笔大生意，这笔生意到本世纪中叶能带来1万亿美元的收益。

但是，对利用汽车数据赚钱更大的阻碍是汽车的所有者们。在这方面，就需要把设计考虑在内了。

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