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随着互联化、智能化趋势席卷全球汽车行业，这一此前通常被置于传统制造业领域的产业发生了巨大改变，其中最值得关注的一点是：汽车数据将成为产业价值链中最重要的环节之一。
今年3月，麦肯锡咨询公司的四位研究员米歇尔·贝托西罗（Michele Bertoncello）、詹卢卡·坎皮奥内（Gianluca Camplone）、阿萨德·侯赛因（Asad Husain）和蒂莫·莫勒（Timo M?ller）联名发布了名为《加速汽车数据的货币化进程》的文章。文章认为，如何收集和“套现”汽车数据正在成为车企、互联网汽车、软件供应商、地图供应商、经销商等多方主体的核心诉求，这场“数据争夺战”的最终结果将可能决定未来汽车行业的新格局。
过去几年，车联网已从一个抽象的理论概念逐渐变为现实。根据麦肯锡的预测，到2030年，全球车联网将形成4500亿至7500亿美元的市场规模。
这一愿景能否实现，取决于各市场主体能否充分挖掘车联网趋势下汽车数据的巨大商业潜力。所谓汽车数据，是指车辆在生产和使用过程中产生的“大数据池”，包括车主信息、行车记录、车辆性能实时参数、动态地图数据、智能化设施运行数据等。
麦肯锡的文章认为，汽车数据的主要价值和潜力在于多个方面。首当其冲的是创造收益，比如，通过收集和分析车主信息和行车数据，可以实现产品和服务类广告的精准推送。
同时，建立车辆性能数据的实时收集、监控和反馈机制不仅能助力汽车生产商以更低的成本改进产品，还能降低维修保养频次和费用。
更重要的是，融合了包括汽车和智能化交通设施的“大数据池”，是构建更安全和便捷的智能交通体系的基础。例如，当有突发道路事故发生时，连接万千车辆和基础设施的数据网络能即时启动预警机制，并协助交管部门的车辆调度系统，避免事故的连锁反应和更大面积的拥堵现象。
获取汽车相关数据只是一个开始，如何挖掘数据的商业价值、制定配套商业模式才是最终目标。麦肯锡的四位研究员在调查过程中发现，大多数企业负责人表示，这一目标的实现有赖于企业能否形成适合于汽车数据挖掘和应用的组织形态和架构。
其中，32%的整车厂和25%的技术供应商认为，汽车数据货币化进程的最大挑战在于组织模式创新。而这种创新不仅是指在企业内部——包括整车厂、技术服务供应商和经销商等——发展形成专业的数据部门机构，更重要的是，数据价值链中的多个主体能各司其职、各展所长，共同形成互补、完善的合作协调机制，推动汽车数据市场壮大规模。
可是，这种合作模式的最大难点在于数据归属。以适配于辅助驾驶功能的动态地图数据为例，这类用于导航的地图数据散布于车企、地图提供商、交管部门等各个主体。
按照建立汽车“大数据池”的设想，最理想的状态是：各方通过互换和共享数据，实现道路信息全覆盖，并在此基础上推出各类精准服务车主的适配产品和服务。
然而，现实中很可能出现的情况却是：各方围绕数据归属展开激烈的利益博弈，地图供应商想通过共享机制换取更多车主和行车信息，而整车厂却普遍担心丧失核心数据，沦为技术服务供应商的“代工厂”。
此外，隐私和安全问题也是决定汽车大数据能否走向货币化的关键。例如，在十分重视个人隐私保护的欧盟国家，当地政府曾多次对谷歌地图测绘采集车收集公民信息做出处罚;某些道路交通数据由于涉及国家安全，许多国家政府部门对这部分数据的收集使用也有诸多限制条件。
如何在保障数据安全和鼓励探索汽车数据商业模式之间找到最佳平衡点，是当前摆在政府、车企和各类参与主体面前的一大难题。
除了数据归属和安全问题，汽车数据产业链上下游多个主体想要顺利走上数据货币化之路，各自还面临着不同的机遇和挑战。最终，哪方能赢得汽车数据战，或者未来汽车数据市场能否实现“多赢”，就取决于它们能否准确地梳理和识别出潜在的市场机遇与挑战。
对整车厂而言，未来大有前景的数据业务包括推出基于驾驶行为的保险，即UBI险（Usage-based Insurance）;為车主提供维修预警和建议;创新交互性更强的车载软件系统，精准推送商业广告、娱乐产品等。
在这一进程中，整车厂面临的最大难点之一是协调企业内部不同部门的利益和诉求。比如，在数据分析基础上制定用户体验优化策略时，研发工程部门在追求高品质之际，会尽可能降低功能设计的复杂性，这无疑会抬高产品生产成本，可商业部门的首要目标是在最大程度上降低成本。
对零部件供应商而言，数据应用的价值主要在于：基于车辆各部件的性能表现数据，预测和推送维修提醒;收集失效数据、提高车辆诊断能力，从而降低车主维保费用，等等。
零部件供应商要面临的一大挑战是维护与整车厂和终端用户的关系。无论是整车厂对于车辆性能和数据准入方式的偏好，还是终端用户对于车辆全生命周期的数据诉求，都会对零部件厂商的大数据策略造成很大影响。
另一个处在汽车数据价值链关键环节的主体，是各类正在兴起的服务提供商，包括紧急车辆救助服务、智能化停车和物流服务等。而这类服务商面临的普遍难题是：由于大量数据在整车厂和软件供应商手中，服务商不直接掌握用户数据接口，在没有足够对外协调合作机制的前提下，很难推出灵活、可控、即时对接用户需求的产品方案。
麦肯锡的文章认为，由于汽车大数据涉及国计民生且商业价值巨大，“数据争夺战”的最终结果可能将重塑未来汽车行业的格局。目前，如何合理、安全、有效地发挥汽车数据的最大作用，尚待多方主体持续博弈。
今年3月，麦肯锡咨询公司的四位研究员米歇尔·贝托西罗（Michele Bertoncello）、詹卢卡·坎皮奥内（Gianluca Camplone）、阿萨德·侯赛因（Asad Husain）和蒂莫·莫勒（Timo M?ller）联名发布了名为《加速汽车数据的货币化进程》的文章。文章认为，如何收集和“套现”汽车数据正在成为车企、互联网汽车、软件供应商、地图供应商、经销商等多方主体的核心诉求，这场“数据争夺战”的最终结果将可能决定未来汽车行业的新格局。
汽车数据潜力巨大
过去几年，车联网已从一个抽象的理论概念逐渐变为现实。根据麦肯锡的预测，到2030年，全球车联网将形成4500亿至7500亿美元的市场规模。
这一愿景能否实现，取决于各市场主体能否充分挖掘车联网趋势下汽车数据的巨大商业潜力。所谓汽车数据，是指车辆在生产和使用过程中产生的“大数据池”，包括车主信息、行车记录、车辆性能实时参数、动态地图数据、智能化设施运行数据等。
麦肯锡的文章认为，汽车数据的主要价值和潜力在于多个方面。首当其冲的是创造收益，比如，通过收集和分析车主信息和行车数据，可以实现产品和服务类广告的精准推送。
同时，建立车辆性能数据的实时收集、监控和反馈机制不仅能助力汽车生产商以更低的成本改进产品，还能降低维修保养频次和费用。
更重要的是，融合了包括汽车和智能化交通设施的“大数据池”，是构建更安全和便捷的智能交通体系的基础。例如，当有突发道路事故发生时，连接万千车辆和基础设施的数据网络能即时启动预警机制，并协助交管部门的车辆调度系统，避免事故的连锁反应和更大面积的拥堵现象。
数据归属是最大难点
获取汽车相关数据只是一个开始，如何挖掘数据的商业价值、制定配套商业模式才是最终目标。麦肯锡的四位研究员在调查过程中发现，大多数企业负责人表示，这一目标的实现有赖于企业能否形成适合于汽车数据挖掘和应用的组织形态和架构。
其中，32%的整车厂和25%的技术供应商认为，汽车数据货币化进程的最大挑战在于组织模式创新。而这种创新不仅是指在企业内部——包括整车厂、技术服务供应商和经销商等——发展形成专业的数据部门机构，更重要的是，数据价值链中的多个主体能各司其职、各展所长，共同形成互补、完善的合作协调机制，推动汽车数据市场壮大规模。
可是，这种合作模式的最大难点在于数据归属。以适配于辅助驾驶功能的动态地图数据为例，这类用于导航的地图数据散布于车企、地图提供商、交管部门等各个主体。
按照建立汽车“大数据池”的设想，最理想的状态是：各方通过互换和共享数据，实现道路信息全覆盖，并在此基础上推出各类精准服务车主的适配产品和服务。
然而，现实中很可能出现的情况却是：各方围绕数据归属展开激烈的利益博弈，地图供应商想通过共享机制换取更多车主和行车信息，而整车厂却普遍担心丧失核心数据，沦为技术服务供应商的“代工厂”。
此外，隐私和安全问题也是决定汽车大数据能否走向货币化的关键。例如，在十分重视个人隐私保护的欧盟国家，当地政府曾多次对谷歌地图测绘采集车收集公民信息做出处罚;某些道路交通数据由于涉及国家安全，许多国家政府部门对这部分数据的收集使用也有诸多限制条件。
如何在保障数据安全和鼓励探索汽车数据商业模式之间找到最佳平衡点，是当前摆在政府、车企和各类参与主体面前的一大难题。
准确识别潜在机遇与挑战
除了数据归属和安全问题，汽车数据产业链上下游多个主体想要顺利走上数据货币化之路，各自还面临着不同的机遇和挑战。最终，哪方能赢得汽车数据战，或者未来汽车数据市场能否实现“多赢”，就取决于它们能否准确地梳理和识别出潜在的市场机遇与挑战。
对整车厂而言，未来大有前景的数据业务包括推出基于驾驶行为的保险，即UBI险（Usage-based Insurance）;為车主提供维修预警和建议;创新交互性更强的车载软件系统，精准推送商业广告、娱乐产品等。
在这一进程中，整车厂面临的最大难点之一是协调企业内部不同部门的利益和诉求。比如，在数据分析基础上制定用户体验优化策略时，研发工程部门在追求高品质之际，会尽可能降低功能设计的复杂性，这无疑会抬高产品生产成本，可商业部门的首要目标是在最大程度上降低成本。
对零部件供应商而言，数据应用的价值主要在于：基于车辆各部件的性能表现数据，预测和推送维修提醒;收集失效数据、提高车辆诊断能力，从而降低车主维保费用，等等。
零部件供应商要面临的一大挑战是维护与整车厂和终端用户的关系。无论是整车厂对于车辆性能和数据准入方式的偏好，还是终端用户对于车辆全生命周期的数据诉求，都会对零部件厂商的大数据策略造成很大影响。
另一个处在汽车数据价值链关键环节的主体，是各类正在兴起的服务提供商，包括紧急车辆救助服务、智能化停车和物流服务等。而这类服务商面临的普遍难题是：由于大量数据在整车厂和软件供应商手中，服务商不直接掌握用户数据接口，在没有足够对外协调合作机制的前提下，很难推出灵活、可控、即时对接用户需求的产品方案。
麦肯锡的文章认为，由于汽车大数据涉及国计民生且商业价值巨大，“数据争夺战”的最终结果可能将重塑未来汽车行业的格局。目前，如何合理、安全、有效地发挥汽车数据的最大作用，尚待多方主体持续博弈。